Real-Time Retail Intelligence: Building E-Commerce Recommendations with Lakebase and AI Search on Databricks

DevBlogs1 Hot6 phút13 giờ trướcAI

Data API builder 2.1.5: JSON and Vector Support

Data API builder phiên bản 2.1.5 vừa bổ sung hỗ trợ cho các kiểu dữ liệu JSON và vector trong REST và GraphQL API. Bản cập nhật này tích hợp thêm thư viện NuGet để dễ dàng tích hợp vào hệ thống .NET hiện có, đồng thời tăng cường bảo mật cho endpoint MCP. Phiên bản mới này cũng hỗ trợ .NET 10, mang lại hiệu năng tốt hơn và tương thích với công nghệ mới nhất. Với việc hỗ trợ vector data type, Data API builder giờ đây phù hợp hơn cho các ứng dụng AI và machine learning đòi hỏi xử lý dữ liệu đa chiều.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật về hỗ trợ JSON và vector mới trong Data API builder 2.1.5.

#azure #.net #graphql Nguồn

freeCodeCamp30 Hot2 phút8 ngày trướcAI

TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

Bối cảnh: Quản lý dataset lớn và phát triển nhanh chóng là kỹ năng quan trọng cho lập trình viên hiện đại, từ theo dõi log API, giám sát telemetry IoT đến xây dựng dashboard. Nguyên nhân kỹ thuật: Các giải pháp truyền thống như PostgreSQL gặp khó khăn với hiệu suất khi xử lý time-series data, dẫn đến TimescaleDB ra đời như extension PostgreSQL chuyên dụng. Hệ quả: TimescaleDB cho phép xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày với hiệu suất cao hơn 20 lần so với PostgreSQL thông thường, hỗ trợ time-range queries và continuous aggregates. Điều đáng học: Khóa học này sẽ trang bị kiến thức về hypertables, compression policies và API-specific optimizations cho use cases thực tế như IoT monitoring và analytics.

TimescaleDB cung cấp giải pháp tối ưu để xử lý hiệu quả dữ liệu chuỗi thời gian lớn với tốc độ cao.

#data-science #database #postgresql Nguồn

databricks1 Hot6 phút1 ngày trướcAI

Introducing ai_decide: make fast decisions on your governed data

Trong bối cảnh ngày càng nhiều tổ chức phải xử lý lượng lớn dữ liệu có quản trị, ai_decide được phát triển để giải quyết bài toán ra quyết định nhanh. Công cụ này tận dụng Large Language Models (LLMs) cùng các framework như LangChain và LlamaIndex để phân tích và trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu. Hệ quả là thời gian ra quyết định được rút ngắn đáng kể, với một số trường hợp báo cáo giảm tới 70% thời gian xử lý so với phương pháp thủ công. Điều đáng học hỏi là cách kết hợp giữa LLMs và hệ thống quản trị dữ liệu hiện có mà vẫn đảm bảo bảo mật và tính nhất quán thông tin.

ai_decide giúp lập trình viên đưa ra quyết định nhanh chóng trên dữ liệu được quản trị, tăng hiệu quả phát triển ứng dụng AI.

#llm #big-data #databricks Nguồn

databricks1 Hot8 phút1 ngày trướcAI

How to scale agentic applications without creating AI sprawl

Xây dựng các ứng dụng agent phức tạp với nhiều LLMs (Large Language Models) khác nhau dẫn đến AI sprawl, gây khó khăn trong quản lý và mở rộng quy mô. Vấn đề kỹ thuật cốt lõi là thiếu framework thống nhất để orchestrate các agent này một cách hiệu quả. Hệ quả là tăng chi phí vận hành, giảm độ tin cậy của hệ thống và làm phức tạp hóa việc bảo trì. Bài đề xuất giải pháp sử dụng architecture pattern như "Agent Orchestration Layer" giúp quản lý lifecycle của các agents một cách centralized. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu rõ cách implement các design patterns này với các công cụ cụ thể như LangChain hoặc LlamaIndex.

Bài viết này giúp lập trình viên triển khai ứng dụng AI agent hiệu quả mà không gây ra hệ thống phân mảnh hỗn loạn.

#machine-learning #agentic-ai #databricks Nguồn

We Are .NET28 Hot5 phút16 ngày trướcAI

EF Core 10 Is INSANE — Overview of Game Changer features

EF Core 10 giới thiệu các toán tử LeftJoin và RightJoin cấp first-class, cùng với named query filters có thể tắt riêng lẻ. Bản cập nhật này hỗ trợ complex types được ánh xạ trực tiếp vào JSON columns, cải thiện hiệu suất truy vấn. Các tính năng mới giúp giảm thiểu lượng code cần viết khi xử lý các thao tác join và lọc phức tạp. Với khả năng ánh xạ trực tiếp đến JSON columns, EF Core 10 mang lại giải pháp linh hoạt hơn cho việc làm việc với dữ liệu không quan hệ. Những cải tiến này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng cần xử lý cả cấu trúc quan hệ và phi quan hệ.

EF Core 10 mang đến những tính năng đột phá như LeftJoin, RightJoin và bộ lọc truy vấn có thể tắt riêng lẻ, giúp tối ưu hiệu suất và khả năng linh hoạt trong phát triển ứng dụng.

#.net #microsoft-sql-server #vector-search Nguồn

DEV1 Hot4 phút3 ngày trướcAI

Half the AI agents in production are if-statements with a GPU bill

Nhiều hệ thống AI production hiện tại thực chất chỉ là các if-statements đơn giản đang tiêu tốn chi phí GPU khổng lồ. Vấn đề kỹ thuật này phát sinh do các nhà phát triển triển khai AI mà không tối ưu hóa architecture thực sự. Hậu quả là các công ty phải trả phí điện năng và GPU đắt đỏ cho các giải pháp không xứng đáng với hiệu năng mang lại. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế architecture AI đúng cách để tránh lãng phí tài nguyên. Những developer nên cân nhắc lại cách tiếp cận khi xây dựng system AI, đặc biệt là các sử dụng reinforcement learning hoặc large language models.

Bài viết tiết lộ cách kiến trúc AI hiện tại lãng phí nguồn lực và gây ra gánh nợ kỹ thuật bất ngờ mà nhiều lập trình viên chưa nhận ra.

#ai #llm #ai-agent Nguồn

databricks1 Hot5 phút3 ngày trướcAI

How to roll out Genie One: A step-by-step enterprise playbook

Bối cảnh triển khai Genie One trong môi trường doanh nghiệp đòi hỏi quy trình bài bản. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở kiến trúc microservices của Genie One cần tích hợp hệ thống legacy hiện có, đặc biệt qua REST API và Kafka. Hệ quả sau triển khai bao gồm giảm 40% thời gian xử lý data pipeline và tăng 25% hiệu suất hệ thống. Điều đáng học là bài viết cung cấp checklist validation trước khi production với 12 bước kiểm tra cụ thể. Sự cân nhắc giữa chi phí license 150,000 USD/năm và ROI sau 6 tháng là yếu tố quyết định.

Bài viết này cung cấp lộ trình chi tiết triển khai Genie One giúp lập trình viên nắm rõ quy trình và kỹ thuật cần thiết.

#ai-agent #big-data #databricks Nguồn

We Are .NET29 Hot9 phút1 tháng trướcAI

One Language to Rule Them? LINQ, Abstraction, and What's Next

Bài viết phân tích cách .NET từng có nhiều ngôn ngữ truy vấn riêng cho từng định dạng dữ liệu trước khi LINQ ra đời nhằm thống nhất chúng. Sau đó, mọi định dạng dữ liệu đều dần được chuyển đổi thành objects và truy vấn bằng LINQ.

LINQ không chỉ là công cụ tìm kiếm dữ liệu mà còn là khái niệm trừu tượng hóa và tiêu chuẩn hóa cách xử lý dữ liệu trong các ngôn ngữ .NET, giúp lập trình viên tránh rắc rối của các ngôn ngữ riêng biệt và tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng lớn.

#.net #c##vector-search Nguồn

Real-Time Retail Intelligence: Building E-Commerce Recommendations with Lakebase and AI Search on Databricks

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Data API builder 2.1.5: JSON and Vector Support

TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

Introducing ai_decide: make fast decisions on your governed data

How to scale agentic applications without creating AI sprawl

EF Core 10 Is INSANE — Overview of Game Changer features

Half the AI agents in production are if-statements with a GPU bill

How to roll out Genie One: A step-by-step enterprise playbook

One Language to Rule Them? LINQ, Abstraction, and What's Next

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads