General Availability of Percona Search for MongoDB

Building a RAG Pipeline for Semantic Code Search: A Developer Diary and Field Notes

Part 2: Storage, Search, and Agent Tooling In this blog series, we aim to share some of the lessons we learned over the past six months as we built and rolled out Air Context, a production-grade RA

Memorilla: Latent Semantic Memory for LLMs

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

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

RAG vs. Vectorless RAG, clearly explained!

...explained visually (with tradeoffs in production).

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.

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.

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.