Deprecating the GraphQL API: timeline and migration paths

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.

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.

Migrating a Real Android App to Kotlin Multiplatform 1/4 — Before the Migration

BikeHub is KMP app that runs on Android, on iOS and in the browser via WebAssembly. It started as native Android. Around 84 percent of its Kotlin code lives in commonMain. At no point during the …

5 Event Driven Architecture Problems (And How to Avoid Them)

Event-driven architecture (EDA) phổ biến nhưng tiềm nhiều thách thức trong production environment. Vấn đề truy xuất lỗi (tracing) trở nên phức tạp khi sự kiện (event) đi qua nhiều service khác nhau, đòi hỏi hệ thống phân tích log tập trung như ELK stack. Hàng đợi tin hỏi (dead letter queues) dễ bị đầy nếu không implement validation logic kỹ càng, dẫn đến mất dữ kiện quan trọng. Sự không nhất quán cuối cùng (eventual consistency) gây race condition khi nhiều consumer xử lý cùng event đồng thời. Các EDA system cần thiết kế event schema versioning và comprehensive testing framework với Contract Testing để đảm bảo reliability khi số lượng service tăng lên.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện và giải quyết các vấn đề phổ biến trong kiến trúc hướng sự kiện như tracing, dead letter queues, tính nhất quán cuối cùng và testing.

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.

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

Hướng dẫn minh họa giải thích cách Retrieval-Augmented Generation (RAG) giúp AI tìm câu trả lời từ tài liệu. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình RAG kết hợp truy vấn thông tin từ vector database để trả lời chính xác hơn. Hệ quả là giảm hiện tượng "ảo tưởng" (hallucination) của AI và cung cấp nguồn tham khảo cho câu trả lời. Điều đáng học là cách kiến trúc RAG cải thiện đáng kể độ chính xác với 40-70% so với các mô hình chỉ sử dụng prompt đơn thuần.

Hướng dẫn RAG bằng hoạt ảnh giúp lập trình viên hiểu rõ cách AI trích xuất thông tin từ tài liệu hiệu quả.

How Uber Built a Genie to Answer Questions Correctly

Uber xây dựng Genie để xử lý câu hỏi của tài xế và hành khách. Hệ thống sử dụng Elasticsearch để tìm kiếm kiến thức từ 1.5 triệu tài liệu và kết nối với 60 service backend khác nhau. Phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp Genie hiểu ngữ cảnh và trích xuất thông tin chính xác. Kết quả là hệ thống xử lý 95% câu hỏi thường gặp mà không cần can thiệp của con người. Lập trình viên nên đọc để hiểu cách Uber tích hợp Elasticsearch, NLP và kiến thức chuyên ngành vào chatbot cho hệ thống phức tạp.

Bài viết này sẽ giúp lập trình viên nắm vạch cách Uber xây dựng Genie để xử lý truy vấn và tạo câu trả lời chính xác.

MCP server design: tools, authentication, and rate limits

Bối cảnh thiết kế MCP server tập trung vào việc tạo giao diện hữu ích với các công cụ rõ ràng, quyền tài khoản, giới hạn sử dụng và kết quả có thể dự đoán được. Nguyên nhân kỹ thuật chính là yêu cầu đảm bảo an toàn khi thực hiện các hoạt động ghi dữ liệu, đòi hỏi phải triển khai authentication mechanism chặt chẽ và rate limiting để ngăn chặn lạm dụng. Hệ quả của thiết kế tốt sẽ mang lại trải nghiệm người dùng ổn định, giảm thiểu rủi ro bảo mật và tài nguyên hệ thống. Điều đáng học là việc cấu trúc tools thành các đơn vị chức năng độc lập cùng với việc thiết kế hệ thống phân quyền chi tiết sẽ giúp mở rộng dễ dàng trong tương lai.

Bài hướng dẫn này giúp bạn thiết kế MCP server hiệu quả với công cụ bảo mật, xác thực và giới hạn sử dụng tối ưu.