Microsoft Ship AI Agent Framework: Giải Thích Chi Tiết Kèm Ví Dụ
Microsoft hợp nhất Semantic Kernel và AutoGen thành một framework AI Agent duy nhất. Bài viết giải thích kiến trúc, cách hoạt động và ví dụ thực hành bằng Java/Spring AI.
Sao so hết lại quá tốn?: giải thích chi tiết kèm ví dụ (RAG)
Flat search trong RAG chạy O(n) và chính xác tuyệt đối, nhưng tốn kém khi dữ liệu lớn. Bài viết giải thích IVF, nprobe và đánh đổi recall/tốc độ qua ví dụ Java.
Sửa tài liệu RAG không phải ghi đè: cập nhật đúng cách cho LLM
Khi tài liệu nguồn thay đổi, ghi đè trực tiếp trong vector store dễ gây mâu thuẫn dữ liệu. Bài viết hướng dẫn quy trình versioning an toàn cho RAG.
Viết MCP server đầu tiên bằng Java và Spring Boot
Hướng dẫn xây dựng một MCP server tối giản bằng Java 21, đăng ký tool đầu tiên và kết nối với client như Claude Desktop.
12 bài báo AI thay đổi tất cả: giải thích chi tiết kèm ví dụ
Tổng hợp 12 paper nền tảng của AI hiện đại — từ AlexNet đến RAG — kèm code Java minh họa từng ý tưởng cốt lõi.
12 tính năng Claude Code: giải thích chi tiết kèm ví dụ
Tổng hợp 12 tính năng cốt lõi của Claude Code – từ CLAUDE.md, Plan Mode đến Subagents – kèm ví dụ thực hành trên một dự án Spring Boot.
AI Inference Engineering: giải thích chi tiết kèm ví dụ
Tìm hiểu cách LLM sinh ra từng token khi inference, các kỹ thuật tối ưu như KV cache, batching, quantization và cách đo hiệu năng bằng Java/Spring Boot.
Dùng AI Tiết Kiệm Giờ Cho Dev: Giải Thích Chi Tiết Kèm Ví Dụ
Hướng dẫn thực tế cách dùng LLM để rút ngắn thời gian viết code, test, docs trong dự án Spring Boot, kèm ví dụ chạy được.
Embedding tìm ý nghĩa: giải thích chi tiết kèm ví dụ
Tìm hiểu cách embedding biến văn bản thành vector để so khớp theo ý nghĩa, áp dụng vào RAG với ví dụ Java chạy được.
Grab dùng AI Agent tăng năng suất: giải thích chi tiết kèm ví dụ
Phân tích cách các đội kỹ thuật như Grab áp dụng AI Agent vào code review, triage lỗi và tự động hoá tác vụ lặp, kèm ví dụ Java/Spring AI chạy được.
Hugging Face Hub: tìm và dùng model
Hướng dẫn tìm model phù hợp trên Hugging Face Hub, xem model card, và gọi model đó từ cả Python lẫn ứng dụng Spring Boot.
MCP vs RAG vs AI Agent: giải thích chi tiết kèm ví dụ
So sánh MCP, RAG và AI Agent qua định nghĩa, kiến trúc và ví dụ code Java cụ thể, giúp bạn biết khi nào dùng cái nào.
Tokenizer trong Hugging Face: Nguyên lý và cách dùng trong Java
Tìm hiểu Tokenizer của Hugging Face hoạt động thế nào, cách tích hợp vào ứng dụng Spring Boot qua DJL, kèm ví dụ encode/decode và test cụ thể.
Top 20 khái niệm AI trong LLM: giải thích chi tiết kèm ví dụ
Tổng hợp 20 khái niệm nền tảng khi làm việc với LLM — token, embedding, RAG, fine-tuning, agent... kèm ví dụ code Java/Spring AI dễ hiểu.
Transformers Pipeline: Chạy Model NLP Trong Vài Dòng Code
Hướng dẫn dùng pipeline() của Hugging Face Transformers để chạy sentiment analysis, NER, summarization... mà không cần hiểu sâu kiến trúc model.
Từ đoạn tìm được đến câu trả lời có bằng chứng trong RAG
Tìm được đoạn văn liên quan chưa có nghĩa là có câu trả lời. Bài viết hướng dẫn pipeline rerank, hybrid search và grounding để LLM trả lời có bằng chứng, biết từ chối khi không đủ dữ liệu.