Sharing a Lakehouse in Microsoft Fabric

Expanded semantic model support in Knowledge Catalog

Give AI agents the definitions you already trust. Knowledge Catalog ingests Looker, BigQuery, dbt, Snowflake, Databricks, and SAP semantic models.

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.

Voice Agents are here. Context turns them into real customer value.

Be

The media industry is becoming a prediction economy

Ngành công nghiệp truyền thông đang chuyển đổi thành một nền kinh tế dự đoán, với Netflix đầu tư 1 tỷ USD vào việc phân tích dữ liệu người dùng để tối ưu hóa nội dung. Nguyên nhân chính là công nghệ machine learning và big data cho phép các nền tảng như Netflix, Spotify và TikTok phân tích hành vi người dùng với độ chính xác cao. Hệ quả là nội dung ngày càng được cá nhân hóa mạnh mẽ, với tỷ lệ giữ chân người dùng tăng lên 40% nhờ các thuật toán recommendation engine. Các công ty cần xem xét việc xây dựng bộ phận data science chuyên biệt để cạnh tranh trong môi trường này, vì khả năng dự đoán chính xác nhu cầu khán giả đang trở thành lợi thế cạnh tranh then chốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI và dữ liệu đang thay đổi cách dự đoán thị trường truyền thông, từ đó tìm ra cơ hội phát triển các giải pháp tự động hóa, phân tích dữ liệu hiệu quả hơn cho các dự án tương lai.

Why DuckDB 2.0 is faster

DuckDB 2.0 mang lại hiệu suất vượt trội với recursive CTEs nhanh hơn tới 90x so với phiên bản 1.5.5, kiểu dữ VARIANT xử lý nhanh hơn 6x so với JSON text, và async I/O trên S3 tăng 2.4x. Sự cải thiện đến từ tối ưu hóa engine xử lý, đặc biệt là việc bổ sung cache-aware execution plan và cải thiện cách quản lý memory cho variant data. Điều này cho thấy việc hiểu cách DuckDB lưu trữ và xử lý dữ liệu (đặc biệt với variant và variant types) sẽ giúp tối ưu hóa truy vấn tốt hơn. Bài viết cung cấp những insight thực tế về cách thiết kế schema dữ liệu để tận dụng tối đa hiệu năng mới mà không cần thay đổi code ứng dụng.

DuckDB 2.0 mang đến tốc độ vượt trội với cải tiến đáng kể trong CTE đệ quy, xử lý VARIANT và I/O bất đồng bộ, giúp lập trình viên tối ưu hiệu suất truy vấn dữ liệu.

Vital Skills: Upskilling Genie Code with Healthcare and Life Sciences skills

Vital Skills là thư viện kỹ năng do chuyên gia ngành của Databricks xây dựng, tập trung vào phát triển phân tích và khoa học học với Genie Code. Quá trình phát triển và đánh giá kỹ năng này đã được thực hiện kỹ lưỡng để đảm bảo tính ứng dụng thực tế. Thư viện này chứa các kỹ năng cụ thể giúp xử lý dữ liệu y tế và khoa học sinh học một cách hiệu quả. Khách hàng có thể dễ dàng tìm kiếm và sử dụng các kỹ năng này trong Genie Code để tăng năng suất làm việc. Đây là công cụ hữu ích cho các lập trình viên muốn kết hợp kỹ năng công nghệ với lĩnh vực y tế và khoa học sinh học.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm cách tích hợp kỹ năng y tế và khoa học sinh học vào Genie Code để phát triển các giải pháp phân tích khoa học hiệu quả hơn.

Built for Agents: The Case for Spark Declarative Pipelines

Benchmark với 528 lần build cho thấy pipeline declarative trong Spark phát hiện lỗi cấu trúc trước khi thực thi, giảm thời gian cluster của các build đo đạc được khoảng 34 lần so với PySpark quy trình. Việc sử dụng Spark declarative pipelines giúp tối ưu hóa hiệu suất đáng kể nhờ phát hiện sớm các vấn đề về cấu trúc. Ngôn ngữ pipeline declarative cung cấp khả năng kiểm tra lỗi tĩnh mà procedural approach không có. Đáng học hỏi ở đây là cách tiếp cận declarative có thể cải thiện hiệu suất lên đến hơn 30 lần trong các môi trường xử lý dữ liệu lớn.

Đọc bài này giúp lập trình viên hiểu được cách Spark Declarative Pipelines giúp giảm thời gian chạy cluster lên đến 34 lần so với PySpark thông thường.

Knowledge Catalog: self-learning context enrichment for AI agents

Knowledge Catalog giới thiệu cơ chế self-learning enrichment giúp các AI agent cập nhật ngữ cảnh tự động khi định nghĩa thay đổi. Công nghệ này sử dụng kiến thức có sẵn trong Knowledge Catalog để tự động phát hiện và cập nhật các thay đổi trong định nghĩa, thay vì yêu cầu cập nhật thủ công. Theo nhà cung cấp, giải pháp này giúp giảm 70% chi phí vận hành và tăng tốc độ xử lý của AI agent lên đến 50%. Các lập trình viên nên xem xét áp dụng Knowledge Catalog để giảm thiểu sự phụ thuộc vào việc cập nhật thủ công ngữ cảnh, đặc biệt trong các hệ thống có dữ liệu thường xuyên thay đổi.

Tự học cập nhật ngữ cảnh Knowledge Catalog giúp AI agent chính xác hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí khi định nghĩa thay đổi.