Loading feed…
MariaDB.org0 Hot0 comments14 min read
Build an “ask the docs” app with Laravel 13 and MariaDB Vector
Laravel 13 supports MariaDB Vector natively, letting you store embeddings and run similarity search in the same database as your app data, without extra packages or raw SQL. A tutorial by Mohamed Touhami Rhaima builds a reference app that chunks markdown files, embeds each passage with the Laravel AI SDK, stores vectors with the AsVector cast, and searches them with selectVectorDistance() and whereVectorSimilarTo(). It uses MariaDB's HNSW index with cosine distance, requires the mariadb driver rather than mysql, and passes matched passages to an AI agent for retrieval-augmented answers. The guide also covers running embeddings locally with Ollama's nomic-embed-text model and tuning the similarity cut-off per embedding model. Full code is on GitHub.
Source: https://mariadb.org/build-an-ask-the-docs-app-with-laravel-13-and-mariadb-vector. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
8 Sync ecosystem
One account, the whole ecosystem
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
8syncdev.com
8syncdev.comThe ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreCourses
course.8syncdev.comLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmapCoding practice
coding.8syncdev.com1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeIELTS
ielts.8syncdev.comAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeZUS — AI IDE
zus.8syncdev.comA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freemind0
mind0.8syncdev.comOrganizational memory for AI agents.
ExploreAcoLeads
home-acoleads.8syncdev.comAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itRecommended for you
freeCodeCamp1 Hot13 min
How AI-Powered Search Works: A Guide for Devs on AI Visibility
Searched worked in a familiar way for decades: you'd type in your query, get back a list of pages, and choose one to click on. Behind the scenes, Google would find the pages it thought you might want,
Medium209 Hot10 minAI
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 …
Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack185 Hot9 minAI
Build a Jev-powered Agentic RAG
Bối cảnh là việc xây dựng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) có khả năng năng động. Nguyên nhân kỹ thuật là cần một framework có thể xử lý các tác vụ tự nhiên mà không bị giới hạn bởi các prompt cố định. Hệ quả là hệ thống có thể tự điều chỉnh hành vi dựa trên ngữ cảnh đầu vào. Điều đáng học là cách triển khai Jev-powered agent cho RAG giúp tăng tính linh hoạt và khả năng xử lý các tác vụ phức tạp. Bài viết cung cấp hướng dẫn chi tiết với code mẫu để triển khai hệ thống này.
Bài viết này hướng dẫn bạn cách xây dựng hệ thống Retrieval-Augmented Generation với khả năng tự chủ bằng Jev, kèm theo code ví dụ cụ thể.
ByteByteGo95 Hot4 minAI
EP230: RAG vs Agentic RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin …
Hacker News1 Hot6 min
What we know so far about Spain train crash
More than 500 passengers were on board the trains when the crash occurred in the province of Toledo, south of Madrid.
Noted73 Hot6 minAI
Edi Life OS: Self-Hosted Personal Dashboard with MCP
Edi Life OS là một nền tảng dashboard cá nhân tự host kết hợp thói quen, mục tiêu, Kanban …
Medium1 Hot9 min
AI Won’t Replace the Expert
AI Won’t Replace the Expert What I learned building a 4-agent assistant for a professor’s office operations Almost everyone in my circle, whether a relative, a friend, or a neighbor, asks me the …
BigData Boutique blog16 Hot13 minAI
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.
Comments
Loading comments…