Beyond Flat RAG: Structure-Aware Graph Expansion for Multi-Hop Reasoning with GraphSAGE

OpenAI1 Hot6 phút7 giờ trướcAI

How Fyxer built an AI executive assistant people trust

Fyxer ứng dụng mô hình OpenAI kết hợp kỹ thuật fine-tuning để xử lý hộp thư và soạn thảo email theo giọng văn cá nhân của người dùng. Công ty tận dụng cơ chế memory để ghi nhớ và học hỏi từ tương tác của từng cá nhân, giúp cá nhân hóa trải nghiệm. Qua việc thu thập real user feedback liên tục, Fyxer cải tiến chất lượng phản hồi và xây dựng niềm tin với người dùng. Điều đáng học hỏi là cách họ kết hợp nhiều yếu tố (fine-tuning, memory, feedback) thay vì chỉ dựa vào raw model, tạo ra giải pháp AI thực sự hữu ích trong công việc hàng ngày.

Fyxer sử dụng các mô hình OpenAI, tinh chỉnh, bộ nhớ và phản hồi người dùng thực tế để xây trợ lý AI đáng tin cậy giúp quản lý hộp thư và soạn thảo email theo giọng nói riêng của mỗi người.

#ai-agent #deep-learning #openai Nguồn

The Infinity1 Hot17 phút11 giờ trướcAI

Negation in RAG, Measured: Most Rerankers Do Worse Than a Coin Flip

Nghiên cứu này đã kiểm tra hiệu suất của 13 model embedding local và reranker cùng với Gemma 4 khi xử lý negation trong tiếng Anh và tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả cho thấy hầu hết các reranker đều trả về tài liệu sai đứng đầu, thậm chí tệ hơn việc đoán ngẫu nhiên. Nguyên nhân kỹ thuật là do các model không hiểu được phủ định trong truy vấn, dẫn đến đánh giá sai sự liên quan của tài liệu. Điều đáng học là chi phí để sửa lỗi này là khá thấp nhưng đòi hỏi phải kiểm tra kỹ các model trước khi triển khai production.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu về hiệu suất thực tế của các reranker khi xử lý phủ định và cách khắc phục vấn đề này.

#rag #embeddings #ollama Nguồn

Towards Data Science1 Hot16 phút12 giờ trướcAI

From Static to Dynamic Skills: A Different Model for Agent Knowledge

Trong bối cảnh sự phát triển nhanh chóng của các Large Language Models và Agent Frameworks, cộng đồng công nghệ đang lo ngại về "lạm phát kỹ năng". Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách kiến thức hiện được lưu trữ như file tĩnh thay vì build artifact, khiến việc cập nhật trở nên tốn kém với mỗi lần sửa đổi. Hệ quả là các agent trở nên cồng kềnh, chậm chạp và tốn tài nguyên khi phải xử lý lượng thông tin ngày càng tăng. Bài đề xuất cách tiếp cận kiến trúc mới, áp dụng kỹ thuật build pipeline và dependency management để tối ưu hóa việc xử lý kỹ năng. Điều đáng học là việc áp dụng phương pháp engineering truyền thống vào system design có thể giải quyết hiệu quả vấn đề scalability mà không cần hy sinh tính linh hoạt của hệ thống agent.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu tại sao cách tiếp cận mới về kiến thức agent có thể giải quyết vấn đề lạm phát kỹ năng và tiết kiệm chi phí hơn so với phương pháp truyền thống.

#llm #productivity #mcp Nguồn

Medium2 Hot14 phút2 ngày trướcAI

Your RAG Pipeline Isn’t Broken. Your Context Is.

RAG pipeline thường gặp vấn đề không phải do lỗi kỹ thuật mà do quản lý context kém. Nhiều engineer tập trung vào prompt engineering trong khi context engineering mới là yếu tố quyết định hiệu suất hệ thống. Các nghiên cứu chỉ ra rằng 80% lỗi RAG liên quan đến context window management và token efficiency. Khi context quá lớn hoặc không được tối ưu, mô hình AI như GPT-4 sẽ gặp khó khăn trong việc trích xuất thông tin chính xác. Bài viết này cung cấp giải pháp cụ thể để tối ưu context window, giúp RAG pipeline hoạt động hiệu quả mà không cần thay đổi mô hình nền.

Bài này giúp lập trình viên hiểu tại ngữ cảnh quan trọng hơn prompt engineering trong pipeline RAG.

#ai-agent #prompt-engineering #rag Nguồn

Medium1 Hot9 phút2 ngày trướcAI

The 10 Concepts Every AI Engineer Should Actually Understand: Workflow, Architecture, and Real Impact

Bài viết này phân tích 10 khái niệm AI thiết thực mà các kỹ sư cần hiểu sâu, không chỉ học thuộc thuật ngữ. Nguyên nhân chính là nhiều lập trình viên chỉ ghi nhớ khái niệm RAG hay embedding cho phỏng vấn mà không nắm bản chất kỹ thuật. Hệ quả là họ gặp khó khăn khi triển khai hệ thống thực tế, đặc biệt với pipeline RAG độ trễ cao hay embedding model không phù hợp. Bài viết cung cấp kiến thức về architecture AI, workflow xử lý dữ liệu và evaluation metrics để tạo ra hệ thống hiệu quả. Điều đáng học là cách áp dụng các khái niệm này vào project thực tế, với ví dụ cụ thể về tuning embedding model hay optimizing RAG pipeline.

Bài này giúp lập trình viên AI nắm vững 10 khái niệm cốt lõi về workflow, kiến trúc và tác thực tế để phát triển ứng dụng AI hiệu quả.

#llm #mcp #rag Nguồn

Machine Learning Mastery1 Hot10 phút3 ngày trướcAI

Fine-Tuning Agentic AI: A Practical Guide

Bài hướng dẫn thực tế xem việc tinh chỉnh agentic AI như bốn công cụ liên kết thay vì một bước đơn lẻ: xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện tool-calling được xác thực, áp dụng QLoRA cho training hiệu quả về mặt tham số, điều chỉnh hyperparameter runtime như temperature và retry policy, cùng sử dụng Direct Preference Optimization (DPO) để dạy ra quyết định mà SFT không thể biểu đạt. Thí dụ với agent xử lý ticket hỗ trợ cho thấy cách validate tool-calling example với schema, cấu hình QLoRA với r=4/alpha=32/dropout=0.05, thêm temperature-0 retry tăng tỷ lệ thành công lên 98.7%. Bài viết cũng trình bày dùng DPO pairs để dạy phán đoán tinh tế và xây dựng hàm đánh giá dựa trên verdict để phát hiện catastrophic forgetting, như khi khả năng tổng thể giảm 7.2 điểm dù độ chính xác tool-call tăng từ 61% lên 97%.

Bài hướng dẫn thực tế này sẽ giúp lập trình viên tối ưu hóa AI agent thông qua kỹ thuật fine-tuning bốn cấp độ, từ dataset đến DPO, với ví dụ cụ thể và số liệu đo lường rõ ràng.

#llm #deep-learning #agentic-ai Nguồn

Sebastian Raschka49 Hot3 phút1 tháng trướcAI

Kimi K3 Architecture Notes

Bài viết giới thiệu ngắn gọn kiến trúc Kimi K3 với các công nghệ chính như LatentMoE, Kimi Delta Attention, Attention Residuals, NoPE, khả năng đa phương thức (multimodality) và những lựa chọn tối ưu hóa hiệu suất suy luận (inference-efficiency).

Lập trình viên phát triển AI hoặc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn nên đọc để hiểu cách Kimi K3 tối ưu hóa kiến trúc mô hình bằng các kỹ thuật mới như LatentMoE và NoPE, giúp cải thiện hiệu suất tính toán và giảm chi phí trên thiết bị thực tế.

#llm #deep-learning #mixture-of-experts Nguồn

Hacker News55 Hot2 phút1 tháng trướcAI

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ liệu", đề cập đến các nền tảng toán học ứng dụng trong phân tích dữ liệu.

Những kỹ thuật toán và lý thuyết toán học trong bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách xây dựng mô hình học máy hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa thời gian và chất lượng dự án của mình.

#machine-learning #data-science #deep-learning Nguồn

Beyond Flat RAG: Structure-Aware Graph Expansion for Multi-Hop Reasoning with GraphSAGE

Đề xuất cho bạn

Bình luận

How Fyxer built an AI executive assistant people trust

Negation in RAG, Measured: Most Rerankers Do Worse Than a Coin Flip

From Static to Dynamic Skills: A Different Model for Agent Knowledge

Your RAG Pipeline Isn’t Broken. Your Context Is.

The 10 Concepts Every AI Engineer Should Actually Understand: Workflow, Architecture, and Real Impact

Fine-Tuning Agentic AI: A Practical Guide

Kimi K3 Architecture Notes

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads