LangSmith BYOC is now available on AWS, Azure, and Google Cloud

I Built a Visual System Design Reference — Switch Any Architecture Between AWS, Azure, GCP & Open Source

I Built a Visual System Design Reference — Switch Any Architecture Between AWS, Azure, GCP... Tagged with systemdesign, webdev, opensource, showdev.

Amazon Bedrock AgentCore now offers a Web Search API

Discover more about what's new at AWS with Amazon Bedrock AgentCore now offers a Web Search API

Agent Framework vs. Agent Harness, clearly explained!

+ a technique for 23x faster attention!

ChatGPT Enterprise now available in AWS Marketplace

ChatGPT Enterprise is now available through AWS Marketplace, helping organizations simplify procurement through existing AWS purchasing and billing relationships.

An Animated Guide to RAG: How AI Finds Answers in Your Documents

Hướng dẫn minh họa giải thích cách Retrieval-Augmented Generation (RAG) giúp AI tìm câu trả lời từ tài liệu. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình RAG kết hợp truy vấn thông tin từ vector database để trả lời chính xác hơn. Hệ quả là giảm hiện tượng "ảo tưởng" (hallucination) của AI và cung cấp nguồn tham khảo cho câu trả lời. Điều đáng học là cách kiến trúc RAG cải thiện đáng kể độ chính xác với 40-70% so với các mô hình chỉ sử dụng prompt đơn thuần.

Hướng dẫn RAG bằng hoạt ảnh giúp lập trình viên hiểu rõ cách AI trích xuất thông tin từ tài liệu hiệu quả.

How to Create System Design Diagrams using Python

Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ thuật. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng, tính minh bạch trong nhóm trở nên cần thiết hơn. Bài viết hướng dẫn sử dụng Python để tự động tạo diagram, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán. Công cụ như Graphviz và Mermaid.js được đề xuất để kết hợp với Python cho việc tạo diagram chất lượng cao. Lập trình viên có thể tự động hóa quy trình này, giảm thiểu sai sót khi làm việc với hệ thống phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tự động tạo sơ đồ thiết kế hệ thống bằng Python để tăng hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu kỹ thuật.

Announcing Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore

Discover more about what's new at AWS with Announcing Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore

Prompt Management in TypeScript: LangSmith vs Git vs 3 Open-Source Registries

Four prompt registries, LangSmith, Langfuse, Phoenix and AcruxCore, were tested against Git files on one TypeScript app with a single prompt containing a condition and a loop. All four can change a running app's prompt, roll it back, and split production and staging. The differences are in template syntax, dependency size and change latency. LangSmith pulled in 23 packages and 70MB via LangChain and took 300 seconds to reflect a change. Langfuse needed just 5 packages and 8MB with a 62-second cache. Phoenix has no template logic and no cache (0-second latency) but installed 57 packages and 90MB. AcruxCore supports Jinja2 server-side rendering with only 3 packages and 12MB, but every new variable set triggers a network call. Phoenix and Langfuse left the Jinja2 tags in their output with no error.