VectorAI DB

SitePoint1 Hot10 min1 d agoAI

What AI Engineer Interviews Really Test: A Practical Guide to Preparing for Modern AI Roles

Phỏng vấn vị trí AI Engineer hiện nay tập trung vào kỹ năng tổng hợp: lập trình, thiết kế hệ thống, pipeline dữ liệu và đánh giá mô hình thay vì lý thuyết machine learning thuần túy. Nhà tuyển dụng đánh giá khả năng phân biệt giữa mô hình đơn lẻ và hệ thống AI hoàn chỉnh, hiểu kiến trúc RAG cùng ưu nhược điểm, nắm vững các chỉ số đánh giá ngoài accuracy, nhận diện lỗi của LLM (ảo giác, tấn công prompt, giới hạn tốc độ, chi phí), cũng như thiết kế hệ thống quy mô lớn, SQL và giải thích quyết định kiến trúc rõ ràng. Phương pháp ôn tập hiệu quả gồm 5 mảng: coding, AI fundamentals, software architecture, data, và communication, với dự án thực tế (như ứng dụng Q&A tài liệu dùng RAG) là cách tốt nhất để trải nghiệm các trade-off thực tế.

Để tránh bị lỗi khi ứng tuyển, hãy đọc bài này để hiểu rõ interview AI Engineer không chỉ kiểm tra kiến thức ML cơ bản mà còn đánh giá khả năng tích hợp, tối ưu hóa hệ thống và giải quyết vấn đề thực tế trong môi trường sản xuất.

#career #llm #interview Source

Weaviate2 Hot6 min3 d agoAI

Building Foundry Part 2: Where creative workflows break

Phần 2 giải thích tại sao hệ thống thư mục, thẻ (tags) và tìm kiếm từ khóa không đáp ứng được nhu cầu thực tế trong quy trình sáng tạo, đồng thời đề xuất các giải pháp thay thế cho quá trình truy xuất dữ liệu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống tìm kiếm và quản lý dữ liệu phù hợp với nhu cầu thực tế của các dự án sáng tạo, tránh những rắc rối khi folder, tag và tìm kiếm từ khóa không thể xử lý hiệu quả trong các quy trình làm việc phức tạp.

#vector-search #weaviate Source

freeCodeCamp3 Hot67 min6 d agoAI

AI Evaluation Engineering: Build a Production-Grade LLM Evaluation Platform from Scratch [Full Handbook]

Khoảng cách giữa một demo gây ấn tượng và một hệ thống đáng tin cậy được đo bằng các đánh giá (evals). Nhiều nhóm kỹ thuật hiện nay đang xây dựng ứng dụng RAG, nơi hiệu suất phụ thuộc lớn vào chất lượng của các đánh giá tự động.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI thực tế đáng tin cậy nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế nền tảng đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn từ cơ bản đến sản phẩm có thể vận hành, tránh những sai lầm thường gặp trong việc đo lường hiệu suất và độ tin cậy của AI.

#python #llm #cicd Source

ByteByteGo21 Hot7 min1 mo agoAI

EP221: How Docker Works Under the Hood

Bản tin EP221 giải thích cách Docker hoạt động bên trong: CLI gửi API call tới dockerd, delegated tới containerd, rồi gọi runc tạo Linux namespaces và cgroups — không dùng hypervisor. Ngoài ra, còn so sánh git merge vs rebase, đánh giá 12 vector databases (Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant...), các chiến lược phân trang (offset, keyset, cursor, time-based) và cách LLM điều phối sub-agents cho tác vụ nghiên cứu sâu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách Docker tối ưu hóa môi trường container hóa bằng cách sử dụng các hệ thống Linux như namespaces và cgroups mà không cần hypervisor, giúp tiết kiệm tài nguyên và nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng quy mô lớn.

#docker #containers #vector-search Source

Towards Data Science1 Hot14 min4 d agoAI

Before Full Agentic RAG: Know How You Decide, and the Parsing Methods You Pick From

Bài viết giới thiệu một bộ điều phối dựa trên quy tắc cho quá trình phân tích tài liệu RAG doanh nghiệp bằng cách đọc "bản chất" của PDF thông qua sáu cờ xác định, sau đó lập kế hoạch và thực thi tuần tự các phương pháp phân tích (fitz, Docling, Azure Document Intelligence, EasyOCR, vision LLM, TOC recovery) trước khi hợp nhất đầu ra. Tác giả nhấn mạnh đây chỉ là "định tuyến dựa trên quy tắc cộng LLM hỗ trợ" chứ chưa phải parsing agentic thực sự, vốn sẽ được đề cập trong phần tiếp theo.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa quy trình xử lý văn bản phức tạp bằng cách kết hợp các phương pháp parsing định hướng quy tắc và công nghệ hiện đại, giúp giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả trong việc xử lý tài liệu doanh nghiệp mà không cần sử dụng LLM toàn diện.

#machine-learning #ai-agents #rag Source

Hugging Face1 Hot8 min5 d agoAI

Thinking of ACE? We Can Do It with Fewer Tokens

Bài blog của IBM Research trên Hugging Face giới thiệu phương pháp ACE (Automatic Circuit Extraction) giúp tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách giảm số lượng token cần thiết, từ đó nâng cao hiệu quả xử lý.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách giảm số token sử dụng, giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả trong việc triển khai ứng dụng AI trên thiết bị có hạn chế tài nguyên.

#ai-agents #rag #context-engineering Source

AWS1 Hot13 min7 d agoAI

Scaling organizational knowledge in Kiro with Amazon Bedrock Knowledge Bases, LangChain, and MCP

Bài viết hướng dẫn tích hợp Amazon Bedrock Knowledge Bases vào Kiro IDE thông qua Model Context Protocol (MCP), cho phép nhà phát triển truy vấn tài liệu tổ chức (ADRs, API specs, runbooks, tiêu chuẩn coding) trực tiếp từ trình soạn thảo. Tích hợp sử dụng awslabs bedrock-kb-retrieval-mcp-server để chuyển truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành tìm kiếm vector trên OpenSearch Serverless, trả về câu trả lời có trích dẫn. Có hai cách triển khai: gắn thẻ mcp-multirag-kb=true vào Knowledge Base hiện có hoặc triển khai hạ tầng mới qua AWS CDK. Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến giải pháp thay thế bằng LangChain để linh hoạt nhà cung cấp, và cấu hình MCP tương tự hỗ trợ truy vấn headless trong CI/CD.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các cơ sở kiến thức doanh nghiệp vào môi trường phát triển trực tiếp, giảm thiểu thời gian tìm kiếm tài liệu và tăng hiệu suất làm việc bằng cách truy vấn các tài liệu (ADR, API, quy trình) mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh.

#mcp #rag #langchain Source

ClickHouse2 Hot35 min10 d agoAI

ClickHouse Release 26.7

Phiên bản ClickHouse 26.7 cải thiện tốc độ cho truy vấn GROUP BY ... ORDER BY ... LIMIT, bổ sung ba cải tiến cho JOIN, bốn cải tiến cho vector search, hỗ trợ tìm kiếm cụm từ theo vị trí, công cụ EXPLAIN ANALYZE, truy cập URL thống nhất cùng nhiều tính năng khác.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách ClickHouse 26.7 tối ưu hóa hiệu suất cho các truy vấn phức tạp như GROUP BY + ORDER BY + LIMIT, cải thiện hiệu quả JOIN và tìm kiếm vector, giúp dự án của bạn chạy nhanh hơn và tiết kiệm chi phí khi xử lý dữ liệu lớn.

#backend #sql #vector-search Source

VectorAI DB

What do you remember?

Recommended for you

What AI Engineer Interviews Really Test: A Practical Guide to Preparing for Modern AI Roles

Building Foundry Part 2: Where creative workflows break

AI Evaluation Engineering: Build a Production-Grade LLM Evaluation Platform from Scratch [Full Handbook]

EP221: How Docker Works Under the Hood

Before Full Agentic RAG: Know How You Decide, and the Parsing Methods You Pick From

Thinking of ACE? We Can Do It with Fewer Tokens

Scaling organizational knowledge in Kiro with Amazon Bedrock Knowledge Bases, LangChain, and MCP

ClickHouse Release 26.7

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads