Build Secure AI Chat Applications with BoxLang, RAG, Ollama, and Amazon Bedrock with Dan Card

Towards Data Science1 Hot14 min1 d agoAI

Before Full Agentic RAG: Know How You Decide, and the Parsing Methods You Pick From

Bài viết giới thiệu một bộ điều phối dựa trên quy tắc cho quá trình phân tích tài liệu RAG doanh nghiệp bằng cách đọc "bản chất" của PDF thông qua sáu cờ xác định, sau đó lập kế hoạch và thực thi tuần tự các phương pháp phân tích (fitz, Docling, Azure Document Intelligence, EasyOCR, vision LLM, TOC recovery) trước khi hợp nhất đầu ra. Tác giả nhấn mạnh đây chỉ là "định tuyến dựa trên quy tắc cộng LLM hỗ trợ" chứ chưa phải parsing agentic thực sự, vốn sẽ được đề cập trong phần tiếp theo.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa quy trình xử lý văn bản phức tạp bằng cách kết hợp các phương pháp parsing định hướng quy tắc và công nghệ hiện đại, giúp giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả trong việc xử lý tài liệu doanh nghiệp mà không cần sử dụng LLM toàn diện.

#machine-learning #ai-agents #rag Source

GitButler Blog1 Hot11 min1 d agoAI

Local Model Performance on an M5 Max

Bài viết khảo sát hiệu năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chạy cục bộ khi thực hiện các tác vụ lập trình trên phần cứng mới nhất của Apple, cụ thể là chip M5 Max.

Những kiến thức về hiệu suất của các mô hình AI nhỏ trên thiết bị Apple hiện đại sẽ giúp bạn tối ưu hóa công cụ hỗ trợ lập trình cá nhân, từ đó tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phát triển ứng dụng hoặc giải quyết vấn đề kỹ thuật hàng ngày.

#ai-agents #ollama Source

freeCodeCamp3 Hot67 min2 d agoAI

AI Evaluation Engineering: Build a Production-Grade LLM Evaluation Platform from Scratch [Full Handbook]

Khoảng cách giữa một demo gây ấn tượng và một hệ thống đáng tin cậy được đo bằng các đánh giá (evals). Nhiều nhóm kỹ thuật hiện nay đang xây dựng ứng dụng RAG, nơi hiệu suất phụ thuộc lớn vào chất lượng của các đánh giá tự động.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI thực tế đáng tin cậy nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế nền tảng đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn từ cơ bản đến sản phẩm có thể vận hành, tránh những sai lầm thường gặp trong việc đo lường hiệu suất và độ tin cậy của AI.

#python #llm #cicd Source

It's Foss1 Hot5 min2 d agoAI

Local AI Weekly #1: It's Happening

Cảnh AI địa phương đang phân mảnh hơn cả hệ sinh thái distro Linux.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI hiện tại phân tán như hệ điều hành Linux, giúp họ tìm hiểu các nền tảng độc lập, công cụ mở nguồn và xu hướng mới trong cộng đồng AI địa phương, từ đó tối ưu hóa việc phát triển và ứng dụng hiệu quả.

#open-source #data-science #llm Source

Hugging Face1 Hot8 min2 d agoAI

Thinking of ACE? We Can Do It with Fewer Tokens

Bài blog của IBM Research trên Hugging Face giới thiệu phương pháp ACE (Automatic Circuit Extraction) giúp tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách giảm số lượng token cần thiết, từ đó nâng cao hiệu quả xử lý.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách giảm số token sử dụng, giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả trong việc triển khai ứng dụng AI trên thiết bị có hạn chế tài nguyên.

#ai-agents #rag #context-engineering Source

AWS1 Hot13 min3 d agoAI

Scaling organizational knowledge in Kiro with Amazon Bedrock Knowledge Bases, LangChain, and MCP

Bài viết hướng dẫn tích hợp Amazon Bedrock Knowledge Bases vào Kiro IDE thông qua Model Context Protocol (MCP), cho phép nhà phát triển truy vấn tài liệu tổ chức (ADRs, API specs, runbooks, tiêu chuẩn coding) trực tiếp từ trình soạn thảo. Tích hợp sử dụng awslabs bedrock-kb-retrieval-mcp-server để chuyển truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành tìm kiếm vector trên OpenSearch Serverless, trả về câu trả lời có trích dẫn. Có hai cách triển khai: gắn thẻ mcp-multirag-kb=true vào Knowledge Base hiện có hoặc triển khai hạ tầng mới qua AWS CDK. Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến giải pháp thay thế bằng LangChain để linh hoạt nhà cung cấp, và cấu hình MCP tương tự hỗ trợ truy vấn headless trong CI/CD.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các cơ sở kiến thức doanh nghiệp vào môi trường phát triển trực tiếp, giảm thiểu thời gian tìm kiếm tài liệu và tăng hiệu suất làm việc bằng cách truy vấn các tài liệu (ADR, API, quy trình) mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh.

#mcp #rag #langchain Source

Medium1 Hot7 min4 d agoAI

THE AI INTERVIEW THAT SHOCKS ME!

Cuộc phỏng vấn AI khiến tôi bất ngờ khi tôi vừa trải qua buổi nói chuyện 10 phút với AI trên màn hình laptop, và phát hiện ra một điều đáng chú ý.

Đọc bài này để khám phá cách AI có thể thay đổi cách chúng ta phỏng vấn, tuyển dụng và thậm chí đánh giá kỹ năng thực tế của lập trình viên, giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho tương lai công nghệ.

#llm #rag Source

Towards Data Science1 Hot23 min6 d agoAI

Loop Engineering for Listing Questions: When the Answer Is Every Passage, Not the Top One

Đối với các câu hỏi yêu cầu liệt kê toàn bộ (listing questions), hệ thống RAG truyền thống thường thất bại vì phương pháp top-k retrieval không phù hợp khi câu trả lời phân tán ở nhiều đoạn văn. Ba chiến lược được đề xuất: truy xuất theo cấu trúc (dựa trên mối quan hệ cha-con trong mục lục hoặc dấu hiệu đánh số), tổng hợp theo mẫu (sử dụng regex cho các mục mã hóa như GV.XX-NN), và tổng hợp ngữ nghĩa thông qua vòng lặp phản hồi có giới hạn. Hệ thống sẽ dừng khi tín hiệu hoàn chỉnh (kết hợp đảm bảo cấu trúc, số lượng mục từ tài liệu và tự đánh giá của LLM) xác nhận danh sách đầy đủ.

Lập trình viên phải đọc bài này để hiểu cách cải tiến pipeline RAG cho các câu hỏi đòi hỏi trả lời tất cả thông tin phân tán (không chỉ top kết quả đầu tiên), từ đó tránh sai sót khi hệ thống chỉ lấy top-k và bỏ qua các chi tiết quan trọng trong nhiều đoạn văn khác nhau.

#python #llm #rag Source

Build Secure AI Chat Applications with BoxLang, RAG, Ollama, and Amazon Bedrock with Dan Card

Recommended for you

Before Full Agentic RAG: Know How You Decide, and the Parsing Methods You Pick From

Local Model Performance on an M5 Max

AI Evaluation Engineering: Build a Production-Grade LLM Evaluation Platform from Scratch [Full Handbook]

Local AI Weekly #1: It's Happening

Thinking of ACE? We Can Do It with Fewer Tokens

Scaling organizational knowledge in Kiro with Amazon Bedrock Knowledge Bases, LangChain, and MCP

THE AI INTERVIEW THAT SHOCKS ME!

Loop Engineering for Listing Questions: When the Answer Is Every Passage, Not the Top One

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads