Build a Jev-powered Agentic RAG

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai …

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin …

Vector Database Comparison 2026: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs OpenSearch

So sánh các vector database Pinecone, Weaviate, Qdrant và OpenSearch cùng các object-storage engine turbopuffer, Amazon S3 Vectors và WarpSearch tập trung vào các yếu tố indexing, hybrid search, quantization, filtering, deployment và pricing. Nguyên nhân kỹ thuật là sự khác biệt về kiến trúc và độ hỗ trợ các tính năng vector search cao cấp, ví dụ Pinecone có hỗ trợ real-time index updates tốt nhất. Hệ quả là sự lựa chọn phù hợp tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể như ứng dụng cần low-latency queries có thể chọn Qdrant với hỗ trợ quantization 8-bit. Điều đáng học là khi nào việc chạy thêm một vector store thứ hai không đáng giá về chi phí và quản lý.

Bài cung cấp phân tích chi tiết giúp lập trình viên lựa chọn vector database phù hợp nhất cho dự án của họ.

The Agentic Analytics Benchmark: ranking tables and labeling failures with Jev

Jev đánh giá xếp hạng các bảng warehouse và gắn nhãn lỗi agentic trong dưới một giây, thể hiện hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, khi thêm retrieval hints, độ chính xác không cải thiện đáng kể trên 20 mô hình được thử nghiệm trong Agentic Analytics Benchmark. Hiệu suất xử lý nhanh chóng này cho thấy tiềm năng lớn cho việc giám sát hệ thống data warehouse quy mô lớn. Bài viết cung cấp benchmark toàn diện để đánh giá hiệu suất agentic analytics, với con số cụ thể về thời gian xử lý và số lượng mô hình. Kết quả nghiên cứu hữu ích cho các developer đang xây dựng hệ thống agentic cần cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống phân tích dữ liệu tự động với độ chính xác cao.

An Animated Guide to RAG: How AI Finds Answers in Your Documents

Hướng dẫn minh họa giải thích cách Retrieval-Augmented Generation (RAG) giúp AI tìm câu …

6 KV Cache Quantization Approaches

Bối cảnh về KV Cache Quantization trở nên quan trọng khi inference model lớn như GPT-3 cần …

EP229: 8 Chunking strategies for RAG-based agents

Trong RAG-based agents, chunking strategies quyết định hiệu suất hệ thống với các phương pháp như token-based, fixed-size hay semantic chunking. Bài trình bày 8 chiến lược chunking khác nhau, trong đó RecursiveCharacterTextSplitter của Langchain cho accuracy cao nhất đạt 0.76. Chunking quá nhỏ làm giảm context window, trong khi quá lớn lại gây khó khăn cho retrieval. Các hệ thống production nên cân nhắc semantic chunking kết hợp với embeddings để tối ưu hóa thông tin giữa các chunk.

Bài viết giúp lập trình viên chọn chiến lược chunking hiệu quả nhất cho hệ thống RAG-based agents trong môi trường sản xuất.

How Uber Built a Genie to Answer Questions Correctly

Uber xây dựng Genie để xử lý câu hỏi của tài xế và hành khách. Hệ thống sử dụng Elasticsearch để tìm kiếm kiến thức từ 1.5 triệu tài liệu và kết nối với 60 service backend khác nhau. Phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp Genie hiểu ngữ cảnh và trích xuất thông tin chính xác. Kết quả là hệ thống xử lý 95% câu hỏi thường gặp mà không cần can thiệp của con người. Lập trình viên nên đọc để hiểu cách Uber tích hợp Elasticsearch, NLP và kiến thức chuyên ngành vào chatbot cho hệ thống phức tạp.

Bài viết này sẽ giúp lập trình viên nắm vạch cách Uber xây dựng Genie để xử lý truy vấn và tạo câu trả lời chính xác.