Your RAG Stack Doesn’t Need Four Databases

Learn Vector Databases for Beginners – Embeddings, Similarity Search & ChromaDB

A vector database stores data as lists of numbers called embeddings, which lets it search by meaning instead of matching exact keywords. It's the piece behind a lot of recommendation systems, RAG apps

RAG vs. Vectorless RAG, clearly explained!

...explained visually (with tradeoffs in production).

Learn How to Design Software Systems Like a Senior Engineer in Our New Course

Bối cảnh: Thiết kế hệ thống là kỹ năng quan trọng đối với các kỹ sư phần mềm hiện nay, đặc biệt khi ứng tuyển vào vị trí senior hoặc staff-level. Nguyên nhân kỹ thuật: Khóa học mới này tập trung vào các nguyên tắc thiết kế architecture và giải quyết bài toán scale cho hệ thống thực tế. Hệ quả: Học viên sẽ nắm vững cách thiết kế hệ thống như một senior engineer, tăng khả năng ứng tuyển vào các vị trí cao cấp. Điều đáng học: Khóa học bao gồm các case study thực tế với công nghệ như microservices, load balancing và database sharding.

Khóa học này giúp bạn nâng cao kỹ năng thiết kế hệ thống phần mềm như một kỹ sư senior.

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai thác hiệu quả. Các agent như Claude Code thường được cài đặt mà không tận dụng được nguồn tài nguyên phong phú trên GitHub. Các kho lưu trữ AI hàng đầu như LangChain, LlamaIndex hay AutoGPT cung cấp framework mạnh để xây dựng agent thông minh hơn. Việc kết hợp các công cụ này có thể tăng đáng kể khả năng xử lý và tự động hóa của ứng dụng AI.

Bài viết này giúp bạn khám phá 10 kho GitHub AI mạnh nhất để tối ưu hóa khả năng của trợ lý lập trình.

Building a RAG Pipeline for Semantic Code Search: A Developer Diary and Field Notes

Part 2: Storage, Search, and Agent Tooling In this blog series, we aim to share some of the lessons we learned over the past six months as we built and rolled out Air Context, a production-grade RA

Build a Jev-powered Agentic RAG

Bối cảnh là việc xây dựng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) có khả năng năng động. Nguyên nhân kỹ thuật là cần một framework có thể xử lý các tác vụ tự nhiên mà không bị giới hạn bởi các prompt cố định. Hệ quả là hệ thống có thể tự điều chỉnh hành vi dựa trên ngữ cảnh đầu vào. Điều đáng học là cách triển khai Jev-powered agent cho RAG giúp tăng tính linh hoạt và khả năng xử lý các tác vụ phức tạp. Bài viết cung cấp hướng dẫn chi tiết với code mẫu để triển khai hệ thống này.

Bài viết này hướng dẫn bạn cách xây dựng hệ thống Retrieval-Augmented Generation với khả năng tự chủ bằng Jev, kèm theo code ví dụ cụ thể.

Build Your Own Bank In Go

A streaming series is now available for free.

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin khác nhau trong lĩnh vực AI. RAG hoạt động bằng cách truy vấn vector database để tìm thông tin liên quan trước khi tạo câu trả lời, ví dụ như với vector database có thể chứa hàng triệu document embeddings. Agentic RAG thêm vào một agent có khả năng tự suy luận, cho phép hệ thống tự động xác định cần tìm thêm thông tin hay không, như trường hợp của OpenAI's GPT-4 với function calling. Sự khác biệt chính là Agentic RAG có khả năng tự chủ trong việc quyết định cần làm gì tiếp theo thay vì chỉ phụ thuộc vào kết quả truy vấn ban đầu. Đây là kiến thức quan trọng để hiểu sự tiến hóa từ RAG cơ bản đến các hệ thống thông minh hơn có khả năng tự điều chỉnh.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt cơ bản giữa RAG và Agentic RAG để áp dụng hiệu quả vào các dự án AI.