How JetBrains Built Cross-Database Queries into DataGrip with DuckDB

Typed Graphs, Checked Types: Graph as Code for Agentic Engineering and Data Quality

Agents write faster than humans can review. Typed graphs check every write, checked queries validate every question, and branches keep the human where true is decided.

Ultorg: The User Interface for Relational Databases

Ultorg is an efficient, spreadsheet-like user interface for relational databases. Query and edit data across tables and relationships, without SQL.

Building a RAG Pipeline for Semantic Code Search: A Developer Diary and Field Notes

Part 2: Storage, Search, and Agent Tooling In this blog series, we aim to share some of the lessons we learned over the past six months as we built and rolled out Air Context, a production-grade RA

Giving the Optimizer a Hint: What’s New in MariaDB Server 13.0, compatibility and beyond

Discover optimizer hints in MariaDB Server 13.0: MySQL-compatible syntax, query plan control, and advanced features for views and query blocks.

AI in Production Without a WHERE Clause

Bối cảnh triển khai AI mà không có bước review rủi ro giống như thiếu một WHERE clause trong SQL có thể dẫn đến đêm dài khắc phục sự cố. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model AI có thể tạo ra dữ liệu không mong muốn khi không có bộ lọc phù hợp. Hệ quả có thể rất nghiêm trọng khi hệ thống AI vô tình tạo ra nội dung độc hại, sai lệch hoặc vi phạm chính sách. Đáng học hỏi là bài nhấn mạnh việc xác định rõ vị trí của cơ chế "phanh" (brake) trong hệ thống AI và ai chịu trách nhiệm kiểm soát nó.

Bài viết này giải thích tại sao thiếu bước kiểm duyệt trong AI sản xuất có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như lỗi query SQL không có WHERE clause.

Every Database Has These Seven Tables

Bất kỳ công ty nào trên thế giới cũng đều có chung bảy bảng cơ bản trong production database. Điều này xảy ra do nhu cầu universal trong quản lý dữ liệu như users, roles, permissions, organizations, projects, activities và audit logs. Hệ quả là kiến trúc database có phần giống nhau dù ngành nghề hay thời điểm khác nhau. Điều đáng học hỏi là việc nhận ra pattern này giúp tối ưu hóa thiết kế database và giảm thiểu thời gian phát triển.

Bài viết này giúp bạn hiểu được cấu trúc dữ liệu phổ biến nhất trong mọi hệ thống quản trị dữ liệu.

AI Hallucinated a Table That Was Never There

Khi AI tạo ra một bảng không tồn tại trong database và viết truy vấn hoàn chỉnh cho bảng ảo này, hiện tượng AI hallucination đang xảy ra trong ứng dụng RAG. Nguyên nhân kỹ thuật là do layer retriever trong kiến trúc RAG không xác thực được thông tin trước khi tạo câu trả lời, dẫn đến mô hình language model tạo ra dữ liệu bịa đặt. Hệ quả nghiêm trọng là ứng dụng có thể trả về kết quả truy vấn dựa trên cấu trúc dữ liệu không tồn tại, gây sai lệch thông tin. Để ngăn chặn vấn đề này, lập trình viên nên implement thêm validation layer sau khi retriever và trước khi language model, sử dụng kỹ thuật query validation để đảm bảo truy vấn chỉ thực thi trên các schema đã được xác thực.

Bài này giúp lập trình viên hiểu và ngăn chặn hiện tượng AI tạo ra dữ liệu không tồn tại và truy vấn sai.

Why AI Sounds Confident When It Is Wrong

Bối cảnh là các câu hỏi phỏng vấn về AI thường đặt ra thách thức về việc nhận biết khi AI tự tin nhưng sai. Nguyên nhân kỹ thuật là Large Language Models (LLMs) như GPT-4 được huấn luyện để tạo ra văn bản mạch lạc, dẫn đến hiện tượng "hallucination" - tạo ra thông tin không chính xác nhưng trình bày một cách quyết đoán. Hệ quả là người dùng khó phân biệt giữa thông tin chính xác và giả mạo, gây rủi ro trong các tình huống quan trọng. Điều đáng học là năm câu trả lời phỏng vấn hiệu quả giúp ứng viên thể hiện hiểu biết về giới hạn của AI và phương pháp xác minh thông tin do AI tạo ra.

Bài viết giải thích hiện tượng AI tự tin khi sai và cách trả lời phỏng vấn thể hiện sự am hiểu về vấn đề này.