Neon Docs search is now built on Neon

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

Searched worked in a familiar way for decades: you'd type in your query, get back a list of pages, and choose one to click on. Behind the scenes, Google would find the pages it thought you might want,

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 …

Cloudflare Hyperdrive tutorial: use PostgreSQL with Workers

Cloudflare Hyperdrive giúp kết nối ứng dụng Workers với database PostgreSQL hiệu quả. …

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 …

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.