How AI-Powered Search Works: A Guide for Devs on AI Visibility

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 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.

EP230: RAG vs Agentic RAG

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

Colorfigures

Colorfigures là một AI skill có khả năng tạo ra hình ảnh 3D isometric của các đồ vật hàng ngày với nét v tay (hand-inked) tương tự truyện tranh. Công nghệ này sử dụng machine learning để phân tích mô tả và biến đổi thành hình ảnh 3D chi tiết với các nút bấm có thể tương tác được. Điểm đặc biệt là người dùng có thể xoay 360 độ sản phẩm để xem cấu trúc bên trong, điều mà các công nghệ 3D truyền thống khó thực hiện. Colorfigures mở ra hướng mới cho việc minh họa kỹ thuật và giáo dục tương tác, có thể ứng dụng trong lĩnh vực sản phẩm và thiết kế.

Colorfigures giúp lập trình viên khám phá ứng dụng AI trong thiết kế đồ họa tương tác và tạo trải nghiệm đồ họa 3D công nghệ cao.

AI Won’t Replace the Expert

AI Won’t Replace the Expert What I learned building a 4-agent assistant for a professor’s office operations Almost everyone in my circle, whether a relative, a friend, or a neighbor, asks me the …

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.

EP229: 8 Chunking strategies for RAG-based agents

Trong RAG-based agents, chunking strategies quyết định hiệu suất hệ thống với các phương pháp như token-based, fixed-size hay semantic chunking. Bài trình bày 8 chiến lược chunking khác nhau, trong đó RecursiveCharacterTextSplitter của Langchain cho accuracy cao nhất đạt 0.76. Chunking quá nhỏ làm giảm context window, trong khi quá lớn lại gây khó khăn cho retrieval. Các hệ thống production nên cân nhắc semantic chunking kết hợp với embeddings để tối ưu hóa thông tin giữa các chunk.

Bài viết giúp lập trình viên chọn chiến lược chunking hiệu quả nhất cho hệ thống RAG-based agents trong môi trường sản xuất.

A deep dive into OpenSEO

OpenSEO là nền tảng SEO tổng hợp sử dụng Cloudflare Workers để xử lý request và lưu trữ dữ liệu hiệu quả. Công nghệ cốt lõi gồm SEO data APIs, audit crawler và MCP tools giúp thu thập thông tin website toàn diện. Hệ thống AI agents xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra chiến lược tối ưu SEO. Storage layer tự cho phép linh hoạt nhưng đòi hỏi cân nhắc trade-off giữa hiệu năng và chi phí self-hosting.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế và triển khai một hệ thống SEO phức tạp với các thành phần hiện đại như Cloudflare Workers và AI agents.