Elastic looks to speed up Jina Model Inference by 8x using NVIDIA RTX GPUs

Learn Vector Databases for Beginners – Embeddings, Similarity Search & ChromaDB

A vector database stores data as lists of numbers called embeddings, which lets it search by meaning instead of matching exact keywords. It's the piece behind a lot of recommendation systems, RAG apps

Vector Database Use Cases: Search, RAG, and AI Apps

The most common vector database use cases are semantic search, RAG, recommendations, and multimodal search. Learn how each works and when to use them.

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.

Memorilla: Latent Semantic Memory for LLMs

Abstract page for arXiv paper 2610.21375: Memorilla: Latent Semantic Memory for LLMs

Creating a Hybrid Vector Search Index in Databricks: Important Configuration Settings for RAG Applications

Learn how to configure a hybrid Vector Search index in Databricks for RAG, including source tables, embeddings, endpoints, primary keys, and triggered updates.

Your PDFs in a chat window is not a RAG system

Your PDFs in a chat window is not a RAG system The gap between one people trust and one they quietly stop using is entirely in the retrieval step. Somebody in your company has already tried the cheap …

AI agent session monitoring with embedding models

AI agent session monitoring tested on 7,454 turns: one session in seven needed review, at a third of the cost of LLM evaluation. Reasoning beat the prompt.

Postgres Is Enough

Thư mục này lập luận rằng PostgreSQL có thể thay thế hầu hết các cơ sở dữ liệu chuyên dụng như Redis, Elasticsearch hay MongoDB nhờ hỗ trợ đa dạng chức năng (tìm kiếm toàn văn, JSONB, vector embeddings, time-series, v.v.) qua extensions, giảm bớt overhead vận hành. Chỉ khi PostgreSQL không đáp ứng đủ, mới cần đến các dịch vụ chuyên biệt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách PostgreSQL có thể thay thế nhiều dịch vụ chuyên dụng khác với chi phí thấp hơn về thời gian và chi phí vận hành, giúp tối ưu hóa kiến trúc dự án và giảm rủi ro phức tạp.