Interviews with Creative People

System Design Explained: APIs, Databases, Caching, CDNs, Load Balancing & Production Infra

Bài viết giải thích thiết kế hệ thống từ đơn giản (máy chủ đơn) đến phức tạp (hàng triệu …

From the Gridiron to the Server Room: Meet the 49ers’ Cisco Networking Academy Apprentice

Bối cảnh: một voormal đội trưởng bóng bầu dục Division I đã quyết định rời sân vận động để theo đuổi sự nghiệp công nghệ. Nguyên nhân kỹ thuật: anh đã tham gia chương trình học lập trình và mạng của Cisco Networking Academy, tập trung vào việc học CCNA và quản trị hạ tầng mạng doanh nghiệp. Hệ quả: sau khi hoàn thành apprenticeship, anh hiện đang làm việc trực tiếp trong phòng máy của câu lạc bộ bóng đá Mỹ San Francisco 49ers, chịu trách nhiệm cấu hình switches, routers và giám sát hiệu suất hệ thống. Điều đáng học: câu chuyện này cho thấy việc kết hợp chứng chỉ công nghiệp như Cisco NetAcad với kinh nghiệm thực tế qua apprenticeship có thể mở ra con đường chuyển đổi nghề nghiệp nhanh chóng cho vận động viên sau khi nghỉ hưu. Nó cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của các đối tác giáo dục–doanh nghiệp trong việc cung cấp kỹ năng mạng cần thiết cho các trung tâm dữ liệu hiện đại.

Câu chuyện chuyển đổi từ cầu thủ bóng đá sang học viên học viện mạng Cisco của đội 49ers sẽ truyền cảm hứng cho những ai đang tìm kiếm sự nghiệp mới trong công nghệ.

(comic) The courage to question

Truyện tranh về công việc được tạo nên bằng sự đam mê và rất nhiều cà phê.

Multi-Document RAG: A Folder of Unrelated PDFs Is One Long Document with a Nested Outline

Với một tập hợp các PDF không liên quan như danh sách kiểm soát bảo mật, bài báo arXiv hoặc báo cáo thị trường, bài viết đề xuất xử lý toàn bộ thư mục như một tài liệu dài có cấu trúc lồng nhau thay vì xây dựng chỉ mục quan hệ. Chuẩn bị chỉ cần hai artefacts: một dòng tóm tắt định tuyến (Level 0) cho mỗi file và mục lục nội bộ của file đó (Level 1), mà parser đã trả về miễn phí. Trong quá trình truy vấn, hệ thống trước tiên chọn ra các file ứng viên từ 63 dòng tóm tắt Level 0, sau đó đi sâu vào mục lục của từng file còn lại cho tới phần leaf. Thí dụ thực tế trên bộ dữ liệu 63 file, 4 211 trang minh họa cách viết dòng tóm tắt để định tuyến, cung cấp vòng lặp mã routing và liệt kê bốn chế độ thất bại: dòng tóm tắt mơ hồ, tài liệu dài thiếu cấu trúc, danh sách file phẳng không mở rộng được qua vài nghìn file, và lúc nhóm các file lại bắt buộc phải quay lại sử dụng chỉ mục. Điều đáng học là chất lượng dòng tóm tắt và sự có cấu trúc của tài liệu quyết định mức độ mở rộng, trong khi việc nhóm quá mức có thể làm mất lợi thế của phương pháp không cần chỉ mục.

Phương pháp RAG đa tài liệu này xử lý hiệu quả các tập PDF không liên quan bằng cách biến chúng thành một tài liệu lồng ghép với cấu trúc phân cấp, giúp tăng đáng kể tốc độ và độ chính xác khi truy vấn thông tin.

(comic) Concerned about mental health

Truyện tranh về công việc, được vẽ bằng tình yêu và rất nhiều cà phê.

AI Agent vs AI Chatbot: What’s the Real Difference?

Nhiều người thường hoán đổi thuật ngữ AI chatbot và AI agent, mặc dù chúng phục vụ mục đích khác nhau. Chatbot được thiết kế głównie để sinh ra câu trả lời dựa trên prompt, thường dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn và được tinh chỉnh để duy trì cuộc trò chuyện. Ngay cả khi agent cũng sử dụng LLM, chúng còn bổ sung mô-đun lập kế hoạch, bộ nhớ và khả năng gọi công cụ, cho phép chúng thực hiện các bước hành động tự động để đạt được mục tiêu cụ thể. Vì vậy, agent có thể tự gọi API, chạy code hoặc thao tác dữ liệu, trong khi chatbot thường chỉ cung cấp lời khuyên hoặc thông tin mà không thực hiện hành động trực tiếp. Khi quyết định đọc bài gốc, bạn nên hỏi mình xem cần một giao diện trò chuyện đơn giản hay một hệ thống có thể hoạt động độc lập; sự chọn lựa này sẽ ảnh hưởng đến kiến trúc, kiểm tra an toàn và việc chọn framework như LangChain hoặc AutoGPT.

Bài viết giúp bạn phân biệt rõ ràng giữa AI Agent và AI Chatbot, hai khái niệm thường bị nhầm lẫn nhưng có vai trò và ứng dụng hoàn toàn khác nhau trong công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Your Second Skill Was Never a Parachute

Kỹ năng thứ hai của bạn không bao giờ là chiếc dù cứu sinh, và bằng chứng đã tồn tại từ 600 năm trước. Hiểu vì sao nỗ lực đó thất bại chính là cách rõ ràng nhất để nhận ra những gì đang xảy ra với sự nghiệp của chúng ta ngày nay.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rằng sự thành công không phụ thuộc vào kỹ năng thứ hai mà là vào cách bạn chuyển đổi và ứng dụng kiến thức từ những thất bại của lịch sử để xây dựng sự nghiệp bền vững trong công nghệ hiện đại.

Rebuilding Linear’s delta sync read path

Linear đã sử dụng Turbopuffer để tối ưu hóa đường dẫn đọc đồng bộ (delta sync read path), đảm bảo độ trễ bắt kịp dữ liệu (catch-up latency) ổn định trên khối lượng hơn 20 TB thao tác đồng bộ.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa cơ chế đồng bộ delta sync bằng Turbopuffer, giúp giảm thiểu thời gian chậm trễ khi xử lý hàng trăm GB hoặc TB dữ liệu đồng bộ, đặc biệt quan trọng trong hệ thống phân tán và ứng dụng có yêu cầu độ tin cậy cao về thời gian phản hồi.