How to teach with Databricks Free Edition

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.

6 KV Cache Quantization Approaches

Bối cảnh về KV Cache Quantization trở nên quan trọng khi inference model lớn như GPT-3 cần …

What “open weights” means for AI models

Bối cảnh là khái niệm "open weights" đang định hình tương lai của AI models, khác biệt với mô hình open source truyền thống. Nguyên nhân kỹ thuật là open weights chỉ chia sẻ weights (các tham số mô hình) chứ không phải source code, cho phép sử dụng mô hình mà không cần phân tách nó. Hệ quả là Qwen3.8 của Alibaba và Kimi K3 của 01.AI chứng minh các mô hình open weights có thể đạt hiệu năng cao tương tự các closed-source models như GPT-4. Điều đáng học là open weights tạo ra một sân chơi bình đẳng hơn, nơi các công ty có thể tinh chỉnh và triển khai AI mà không bị phụ thuộc vào một nhà cung duy nhất. Xu hướng này mở ra cơ hội mới cho ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực với chi phí thấp hơn.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ khái niệm "open weights" trong AI và sự khác biệt giữa nó với open source, qua các ví dụ thực tế như Qwen3.8 và Kimi K3.

Voice Agents are here. Context turns them into real customer value.

Be

Brown student maps the hidden global labor powering AI

Cunyan Ma đã tạo ra một công cụ interactive để vạch trần cơ cấu quyền lực khai thác lao động giá rẻ từ người làm dữ liệu ở Global South, giúp các thuật toán AI hàng ngày vận hành. Công cụ này minh họa cách các nền tảng AI như Amazon Mechanical Turk và Clickworker phụ thuộc vào sức lao động rẻ mạt từ các quốc gia đang phát triển. Hệ quả là tạo ra một hệ thống bóc lột nơi người lao động nhận mức lương dưới 2 USD/giờ để gắn nhãn dữ liệu, đào tạo các mô hình machine learning phức tạp. Điều đáng học là bài viết chỉ ra cách các công ty công nghệ phương Tây tận dụng sự bất bình đẳng kinh tế toàn cầu để phát triển sản phẩm AI với chi phí tối thiểu nhưng không đề cập giải pháp thay thế.

Cunyan Ma đã xây dựng công cụ tương tác để minh họa rõ ràng cách các thuật toán AI ngày nay dựa vào lao động thấp thu nhập từ các nước phát triển kém, làm cho công việc của lập trình viên trở nên hiệu quả hơn nhưng lại che giấu những bất công xã hội thực sự.

The media industry is becoming a prediction economy

Ngành công nghiệp truyền thông đang chuyển đổi thành một nền kinh tế dự đoán, với Netflix đầu tư 1 tỷ USD vào việc phân tích dữ liệu người dùng để tối ưu hóa nội dung. Nguyên nhân chính là công nghệ machine learning và big data cho phép các nền tảng như Netflix, Spotify và TikTok phân tích hành vi người dùng với độ chính xác cao. Hệ quả là nội dung ngày càng được cá nhân hóa mạnh mẽ, với tỷ lệ giữ chân người dùng tăng lên 40% nhờ các thuật toán recommendation engine. Các công ty cần xem xét việc xây dựng bộ phận data science chuyên biệt để cạnh tranh trong môi trường này, vì khả năng dự đoán chính xác nhu cầu khán giả đang trở thành lợi thế cạnh tranh then chốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI và dữ liệu đang thay đổi cách dự đoán thị trường truyền thông, từ đó tìm ra cơ hội phát triển các giải pháp tự động hóa, phân tích dữ liệu hiệu quả hơn cho các dự án tương lai.

Vital Skills: Upskilling Genie Code with Healthcare and Life Sciences skills

Vital Skills là thư viện kỹ năng do chuyên gia ngành của Databricks xây dựng, tập trung vào phát triển phân tích và khoa học học với Genie Code. Quá trình phát triển và đánh giá kỹ năng này đã được thực hiện kỹ lưỡng để đảm bảo tính ứng dụng thực tế. Thư viện này chứa các kỹ năng cụ thể giúp xử lý dữ liệu y tế và khoa học sinh học một cách hiệu quả. Khách hàng có thể dễ dàng tìm kiếm và sử dụng các kỹ năng này trong Genie Code để tăng năng suất làm việc. Đây là công cụ hữu ích cho các lập trình viên muốn kết hợp kỹ năng công nghệ với lĩnh vực y tế và khoa học sinh học.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm cách tích hợp kỹ năng y tế và khoa học sinh học vào Genie Code để phát triển các giải pháp phân tích khoa học hiệu quả hơn.

From spot fixes to measured gains: improving document extraction accuracy with ai_extract and MLflow Prompt Registry

Các hệ thống document extraction thường gặp vấn đề về accuracy do thiếu chuẩn hóa prompt và schema. Tác giả triển khai MLflow Prompt Registry kết hợp với ai_extract để versioning prompts, tracking metrics F1-score và precision-recall. Kết quả cho thấy cải thiện đáng kể accuracy từ 78.2% lên 89.5% trên dataset 10,000 tài liệu thực tế. Phương pháp này giúp đo lường hiệu quả thay đổi, tránh regression và tái sử dụng prompt tối ưu cho các documents tương tự. Bạn nên đọc để áp dụng pipeline đo lường được cải tiến cho các hệ thống document extraction production.

Hướng dẫn giúp bạn xây dựng hệ thống trích xuất tài liệu chính xác hơn bằng cách quản lý phiên bản prompt và đánh giá hiệu suất với MLflow Prompt Registry.