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

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 …

Build a Jev-powered Agentic RAG

Bối cảnh là việc xây dựng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) có khả năng …

Git for US Legislation

Lawyers should be able to read a statute as it stood on any date and see which law wrote each phrase. A history of nine titles of the US Code, built by replaying every amendment, as the example.

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin …

Build Your Own Reasoning Model: A Full Video Course

Khóa học video kéo dài 11 giờ tập trung vào việc xây dựng model reasoning với Python và …

Vector Database Comparison 2026: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs OpenSearch

So sánh các vector database Pinecone, Weaviate, Qdrant và OpenSearch cùng các object-storage engine turbopuffer, Amazon S3 Vectors và WarpSearch tập trung vào các yếu tố indexing, hybrid search, quantization, filtering, deployment và pricing. Nguyên nhân kỹ thuật là sự khác biệt về kiến trúc và độ hỗ trợ các tính năng vector search cao cấp, ví dụ Pinecone có hỗ trợ real-time index updates tốt nhất. Hệ quả là sự lựa chọn phù hợp tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể như ứng dụng cần low-latency queries có thể chọn Qdrant với hỗ trợ quantization 8-bit. Điều đáng học là khi nào việc chạy thêm một vector store thứ hai không đáng giá về chi phí và quản lý.

Bài cung cấp phân tích chi tiết giúp lập trình viên lựa chọn vector database phù hợp nhất cho dự án của họ.

Python's experimental JIT to be removed

CPython dự định loại bỏ bộ JIT thử nghiệm đã được Brandt Bucher thêm vào cho Python 3.13 năm 2024. Sau khi nhóm tác giả rút PEP 836 - văn bản chuẩn hóa cho tính năng này - do thiếu nguồn lực, dự án không đạt được vị trí tiêu chuẩn. Hội đồng điều hành đã tạm dừng JIT từ tháng 6 vì lo ngại về bảo trì, tương thích và bảo mật. Xem xét kế hoạch phát triển Python 3.16, tính năng này có khả năng cao sẽ bị loại bỏ khỏi nhánh chính của CPython. Bài viết cung cấp cái nhìn thực tế về những thách thức khi tích hợp công nghệ mới vào một hệ thống phức tạp như Python.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để cập nhật về việc loại bỏ trình biên dịch JIT thử nghiệm trong CPython và hiểu những thay đổi quan trọng sắp xảy ra với phiên bản Python 3.16.

The Agentic Analytics Benchmark: ranking tables and labeling failures with Jev

Jev đánh giá xếp hạng các bảng warehouse và gắn nhãn lỗi agentic trong dưới một giây, thể hiện hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, khi thêm retrieval hints, độ chính xác không cải thiện đáng kể trên 20 mô hình được thử nghiệm trong Agentic Analytics Benchmark. Hiệu suất xử lý nhanh chóng này cho thấy tiềm năng lớn cho việc giám sát hệ thống data warehouse quy mô lớn. Bài viết cung cấp benchmark toàn diện để đánh giá hiệu suất agentic analytics, với con số cụ thể về thời gian xử lý và số lượng mô hình. Kết quả nghiên cứu hữu ích cho các developer đang xây dựng hệ thống agentic cần cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống phân tích dữ liệu tự động với độ chính xác cao.