Building Security-monitoring in Finovara

Flutter Better in Java

Codename One now builds Flutter apps from their Dart source, and the result starts faster and uses less memory than Flutter's own release build on Android,...

Checking Module Boundaries in a Java Monolith

Use an ArchUnit test to check a Java module boundary, examine a violation and move the dependency behind the module's API.

How Netflix Uses AI Agents for Performance Engineering

The Netflix engineering team has developed an autonomous performance agent system. In this article, we’ll be learning more about it.

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin khác nhau trong lĩnh vực AI. RAG hoạt động bằng cách truy vấn vector database để tìm thông tin liên quan trước khi tạo câu trả lời, ví dụ như với vector database có thể chứa hàng triệu document embeddings. Agentic RAG thêm vào một agent có khả năng tự suy luận, cho phép hệ thống tự động xác định cần tìm thêm thông tin hay không, như trường hợp của OpenAI's GPT-4 với function calling. Sự khác biệt chính là Agentic RAG có khả năng tự chủ trong việc quyết định cần làm gì tiếp theo thay vì chỉ phụ thuộc vào kết quả truy vấn ban đầu. Đây là kiến thức quan trọng để hiểu sự tiến hóa từ RAG cơ bản đến các hệ thống thông minh hơn có khả năng tự điều chỉnh.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt cơ bản giữa RAG và Agentic RAG để áp dụng hiệu quả vào các dự án AI.

5 Event Driven Architecture Problems (And How to Avoid Them)

Event-driven architecture (EDA) phổ biến nhưng tiềm nhiều thách thức trong production environment. Vấn đề truy xuất lỗi (tracing) trở nên phức tạp khi sự kiện (event) đi qua nhiều service khác nhau, đòi hỏi hệ thống phân tích log tập trung như ELK stack. Hàng đợi tin hỏi (dead letter queues) dễ bị đầy nếu không implement validation logic kỹ càng, dẫn đến mất dữ kiện quan trọng. Sự không nhất quán cuối cùng (eventual consistency) gây race condition khi nhiều consumer xử lý cùng event đồng thời. Các EDA system cần thiết kế event schema versioning và comprehensive testing framework với Contract Testing để đảm bảo reliability khi số lượng service tăng lên.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện và giải quyết các vấn đề phổ biến trong kiến trúc hướng sự kiện như tracing, dead letter queues, tính nhất quán cuối cùng và testing.

MCP server design: tools, authentication, and rate limits

Bối cảnh thiết kế MCP server tập trung vào việc tạo giao diện hữu ích với các công cụ rõ ràng, quyền tài khoản, giới hạn sử dụng và kết quả có thể dự đoán được. Nguyên nhân kỹ thuật chính là yêu cầu đảm bảo an toàn khi thực hiện các hoạt động ghi dữ liệu, đòi hỏi phải triển khai authentication mechanism chặt chẽ và rate limiting để ngăn chặn lạm dụng. Hệ quả của thiết kế tốt sẽ mang lại trải nghiệm người dùng ổn định, giảm thiểu rủi ro bảo mật và tài nguyên hệ thống. Điều đáng học là việc cấu trúc tools thành các đơn vị chức năng độc lập cùng với việc thiết kế hệ thống phân quyền chi tiết sẽ giúp mở rộng dễ dàng trong tương lai.

Bài hướng dẫn này giúp bạn thiết kế MCP server hiệu quả với công cụ bảo mật, xác thực và giới hạn sử dụng tối ưu.

Best Free APIs for Developers : The Complete, Categorized List

You do not need a credit card or a big budget to build real software in 2026. This guide rounds up... Tagged with productivity, programming, javascript, api.

Revoke a JWT Before It Expires: Refresh Tokens and token

ASP.NET Core validates a JWT by its signature and expiry, so a stolen token keeps working after the user changes their password.