Why the Legendary Erdős Problems Are Falling to AI

7 Chunking Strategies That Decide Whether Your RAG Works

Chunking đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất RAG, trong đó phương pháp chia token cố định không tối ưu. Bảy chiến lược chunking được so sánh gồm: chia token cố định có overlap, sentence-window retrieval, chunking cấu trúc nhận biết tài liệu, chunking dựa trên embedding ngữ nghĩa, chunking phân cấp parent-child, chunking đề xuất do LLM điều khiển, và chunking đa phương thức bảo toàn bảng. Ngoài ra, hệ thống RAG sản xuất cần quản lý vòng đời index, UUID xác định dựa trên hash nội dung, chính sách TTL, và loại bỏ trùng lặp chunk để tránh phình to cơ sở dữ liệu vector và suy giảm suy luận LLM.

Nếu bạn đang xây dựng hoặc tối ưu hóa hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) để tránh mất hiệu suất do chunking không hiệu quả và quản lý dữ liệu vector hiệu quả, bài viết này sẽ giúp bạn lựa chọn và áp dụng các chiến lược chunking phù hợp với từng trường hợp.

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile plumbing) trong kiến trúc AI, đảm nhiệm vai trò kết nối và vận chuyển dữ liệu đầu vào/đầu ra giữa các mô hình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về Model Context Protocol (MCP)—cách thức chuẩn hóa và tối ưu hóa giao tiếp giữa các mô hình AI/ML trong ứng dụng cuối cùng, giúp tránh rắc rối về dữ liệu và tăng hiệu suất thực thi.

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. …

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo …

AI fuels more than half of cybercrime in Africa as digital scams surge, INTERPOL

Theo báo cáo đánh giá mối đe dọa mạng châu Phi 2026 của INTERPOL, AI đang thúc đẩy hơn 50% các vụ tội phạm mạng được báo cáo tại châu lục này, giúp tội phạm triển khai các cuộc tấn công nhanh hơn, tinh vi hơn và quy mô lớn hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa và gia tăng hiệu quả của các cuộc tấn công mạng, giúp họ chuẩn bị sẵn sàng phòng ngừa, phát hiện và bảo vệ hệ thống trước những cuộc tấn công ngày càng tinh vi và quy mô lớn hơn.

What Building AI Agents Inside a Production Startup Taught Me About the Future of the Web

Các cuộc thảo luận hiện nay về độ tin cậy của AI agents thường xem chúng như một nhóm đồng nhất, nhưng thực tế mỗi agent có đặc điểm và mức độ tin cậy khác nhau.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách các AI agent khác nhau trong thực tế startup—không chỉ là công nghệ đơn giản—có thể thay đổi cách bạn xây dựng ứng dụng, tối ưu hóa quy trình và tương tác với người dùng một cách hiệu quả hơn khi ứng dụng được đưa vào sản phẩm thực tế.

Amazon Bedrock launches Web Search for OpenAI GPT models

Amazon Bedrock vừa bổ sung tính năng Web Search, cho phép các mô hình GPT của OpenAI truy cập dữ liệu trực tuyến để nâng cao độ chính xác và cập nhật thông tin.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tích hợp công nghệ tìm kiếm web vào các mô hình AI GPT của OpenAI thông qua AWS Bedrock, giúp nâng cao khả năng xử lý thông tin thực tế và mở rộng ứng dụng AI của họ với dữ liệu đa dạng từ internet.