Cube x LangChain: Building AI experiences with LLMs and the semantic layer

LangSmith Engine Improves Agent Issue Detection by 2x

LangSmith Engine là công cụ giám sát và phân tích hành vi của AI agents trong môi trường sản xuất. Bản cập nhật mới đã nâng cấp mô hình phát hiện lỗi bằng cách tích hợp các heuristic mới và cải thiện pipeline phân tích log, từ đó tăng khả năng xác định vấn đề gấp đôi so với phiên bản trước. Kết quả là công cụ không chỉ phát hiện vấn đề chính xác hơn 2 lần mà còn đưa ra các bản vá mạnh mẽ hơn, đồng thời hỗ trợ thông báo tự động qua Slack và tạo ticket trong Linear. Ngoài ra, phiên bản này có thể triển khai tự-hosted, cho phép zespoл kiểm soát dữ liệu bên trong VPC hoặc trung tâm dữ liệu riêng. Điều này cho thấy việc đầu tư vào cải thiện thuật toán phát hiện và tích hợp workflow là chìa khóa để nâng cao độ tin cậy của hệ thống agent trong sản xuất.

LangSmith Engine cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và khắc phục sự cố cho agent, đồng thời hỗ trợ nhiều nền tảng triển khai linh hoạt.

Postgres 19: How Our Advice Has Changed Since...

Bài viết đánh giá lại những lời khuyên trước đây về các tính năng như COPY, TOAST, BRIN, covering indexes và partitioning trong PostgreSQL, xem xét những thay đổi từ các phiên bản Postgres gần đây và đưa ra khuyến nghị cho phiên bản sắp tới (Postgres 19).

Một lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu PostgreSQL 19 mới nhất, đặc biệt là về các kỹ thuật như COPY, TOAST, BRIN, và cách sử dụng các chỉ mục bù và phân vùng hiệu quả, giúp cải thiện hiệu suất và quản lý tài nguyên trong ứng dụng hiện đại.

One Language to Rule Them? LINQ, Abstraction, and What's Next

Bài viết phân tích cách .NET từng có nhiều ngôn ngữ truy vấn riêng cho từng định dạng dữ …

Why real-time AI at scale is so hard

Nhiều sản phẩm muốn triển khai AI thực thời để phản hồi ngay lập tức khi số lượng người dùng tăng. Khi tải tăng, các nút serving gặp hạn chế về bộ nhớ GPU, thời gian khởi tạo batch và độ trễ mạng, khiến thời gian xử lý mỗi request tăng đột biến. Điều này dẫn tới spikes latency, giảm throughput và đôi khi gây lỗi timeout hoặc downgrade chất lượng dịch vụ. Cần thiết kế hệ thống serving với autoscaling dựa trên metric latency, sử dụng batching động và pre‑warm các instance để giữ ổn định khi tải thay đổi. Ngoài ra, việc monitor chi tiết từng giai đoạn pipeline (pre‑process, inference, post‑process) giúp phát hiện sớm điểm bottle‑neck trước khi ảnh hưởng tới người dùng.

Bài này giúp lập trình viên hiểu được những thất bại phổ biến khi triển khai AI thời gian thực quy mô lớn và cách tránh chúng hiệu quả.

SQLite for Everything

SQLite phù hợp cho mọi ứng dụng nhờ khả năng truy xuất dữ liệu nhanh, nhẹ và dễ tích hợp, đồng thời hỗ trợ tính năng truy vết đặc trưng theo tác giả.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá SQLite như một công cụ đa năng, giúp tối ưu hóa quản lý dữ liệu cho các ứng dụng từ nhỏ đến lớn, từ đơn giản đến phức tạp, mà không cần server riêng biệt và với hiệu suất cao hơn nhiều so với các giải pháp truyền thống.

LeetCode for Data Engineers? What Actually Works in 2026

LeetCode vốn hướng đến lập trình viên phần mềm, trong khi phỏng vấn data engineer lại yêu cầu kỹ năng khác. Bài viết gợi ý những nội dung thực tế cần luyện tập cho data engineer vào năm 2026.

Bạn nên đọc bài này để khám phá những kỹ năng thực tế và kỹ thuật cụ thể của data engineering—khác với các câu hỏi về lập trình truyền thống—để chuẩn bị tốt cho các cuộc phỏng vấn năm 2026.

How Sony LIV uses ClickHouse Cloud to deliver live streaming analytics at billion-row scale

Sony LIV đã hợp nhất các khối công việc phân mảnh từ batch, Elasticsearch và BigQuery lên ClickHouse Cloud, giúp cung cấp khả năng phân tích dữ liệu streaming với tốc độ dưới 1 giây ngay cả khi xử lý hàng tỷ sự kiện mỗi ngày.

Lập trình viên chuyên nghiệp nên đọc bài này để hiểu cách ClickHouse Cloud tối ưu hóa phân tích thời gian thực cho các ứng dụng stream lớn, giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất khi xử lý hàng tỷ dữ liệu hàng ngày.