LangSmith BYOC now runs on AWS (GA), Azure and Google Cloud (Beta). Your traces, evals, and agent deployments stay in your cloud account while LangChain runs it.
Nguồn: https://www.langchain.com/blog/langsmith-byoc-aws-gc-azure. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửI Built a Visual System Design Reference — Switch Any Architecture Between AWS, Azure, GCP... Tagged with systemdesign, webdev, opensource, showdev.
+ a technique for 23x faster attention!
Four prompt registries, LangSmith, Langfuse, Phoenix and AcruxCore, were tested against Git files on one TypeScript app with a single prompt containing a condition and a loop. All four can change a running app's prompt, roll it back, and split production and staging. The differences are in template syntax, dependency size and change latency. LangSmith pulled in 23 packages and 70MB via LangChain and took 300 seconds to reflect a change. Langfuse needed just 5 packages and 8MB with a 62-second cache. Phoenix has no template logic and no cache (0-second latency) but installed 57 packages and 90MB. AcruxCore supports Jinja2 server-side rendering with only 3 packages and 12MB, but every new variable set triggers a network call. Phoenix and Langfuse left the Jinja2 tags in their output with no error.
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.
Discover more about what's new at AWS with Announcing Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore
Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ thuật. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng, tính minh bạch trong nhóm trở nên cần thiết hơn. Bài viết hướng dẫn sử dụng Python để tự động tạo diagram, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán. Công cụ như Graphviz và Mermaid.js được đề xuất để kết hợp với Python cho việc tạo diagram chất lượng cao. Lập trình viên có thể tự động hóa quy trình này, giảm thiểu sai sót khi làm việc với hệ thống phức tạp.
Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tự động tạo sơ đồ thiết kế hệ thống bằng Python để tăng hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu kỹ thuật.
AWS vừa công bố bản preview của Well-Architected Agent, một dịch vụ phân tích môi trường theo các best practice của Well-Architected Framework. Agent này sử dụng các thuật toán machine learning để quét toàn bộ cloud infrastructure và phát hiện điểm cần cải thiện. Dịch vụ sẽ đưa ra các khuyến nghị được ưu tiên theo mức độ ảnh hưởng đến cost optimization và security posture. Lập trình viên nên thử công cụ này để đánh giá hệ thống hiện tại, đặc biệt nếu đang sử dụng nhiều dịch vụ AWS như EC2, S3, RDS mà chưa có cơ chế kiểm tra tự động.
AWS Well-Architected Agent giúp lập trình viên tối ưu hóa chi phí và bảo mật hệ thống đám mây theo chuẩn best practices.
AWS re:Invent 2026's Developer Tools track focuses heavily on agentic development, centered on AWS's Kiro AI coding agent. The track offers 46 sessions, with about three-quarters interactive, covering CI/CD, infrastructure as code, full-stack development, and multi-agent workflows. Highlighted sessions include DVT204 on scaling Kiro across enterprises, DVT405 on Kiro validating specs before coding, and DVT406, a 400-level workshop on autonomous development with the Kiro CLI. Attendees can also try Kiro Galaxy Run, a VR space mission experience, and visit Kiro demos at the AWS Village, Builder Zone, and Ctrl+Alt+Ship self-paced labs.
Đang tải bình luận…