Giới thiệu AI không còn là khái niệm xa vời trong phòng thí nghiệm. Nó đang hiện diện trong những ứng dụng cụ thể, tạo ra thay đổi rõ ràng ở cách chúng ta học tập, làm việc, giao tiếp, mua sắm và vận hành doanh nghiệp. Từ trợ lý AI như ChatGPT đến recommendation engine, chẩn đoán y tế, chống gian lận tài chính và tối…

Giới thiệu Fine-tuning là một trong những kỹ thuật quan trọng nhất khi muốn biến mô hình ngôn ngữ lớn thành công cụ phù hợp hơn với nghiệp vụ cụ thể. Thay vì chỉ dùng prompt hoặc RAG, fine-tuning cho phép bạn điều chỉnh hành vi mô hình bằng dữ liệu chuyên biệt, từ đó cải thiện phong cách trả lời, cách tuân thủ định…

Giới thiệu Khi AI bắt đầu làm việc với ngôn ngữ tự nhiên, tài liệu nội bộ và semantic search, cơ sở dữ liệu truyền thống theo kiểu exact match không còn đủ. Đây là lúc Vector Database trở nên quan trọng. Nó cho phép tìm kiếm theo độ giống ngữ nghĩa thay vì chỉ theo từ khóa trùng khớp. Nếu bạn đang xây chatbot tài…

Giới thiệu AI Agent là một trong những khái niệm được nhắc đến nhiều nhất khi nói về tương lai của AI ứng dụng. Nếu chatbot truyền thống chủ yếu trả lời câu hỏi, thì AI Agent có thể lập kế hoạch, gọi công cụ, quan sát kết quả và tiếp tục hành động cho đến khi đạt mục tiêu. Ví dụ, một agent có thể nhận yêu cầu “tạo báo…

Giới thiệu Một trong những giới hạn lớn nhất của LLM là tri thức không luôn cập nhật và đôi khi trả lời sai nhưng nghe rất hợp lý. RAG, viết tắt của Retrieval-Augmented Generation, là cách giải quyết vấn đề đó bằng cách cho mô hình truy xuất dữ liệu liên quan trước khi sinh câu trả lời. RAG hiện là kiến trúc phổ biến…

Giới thiệu Prompt Engineering là kỹ năng thiết kế đầu vào cho mô hình AI sao cho đầu ra chính xác, hữu ích và ổn định nhất có thể. Khi AI generative bùng nổ, nhiều người nghĩ rằng chỉ cần “gõ câu hỏi” là đủ. Nhưng trên thực tế, chất lượng câu trả lời phụ thuộc rất lớn vào cách bạn cung cấp bối cảnh, cấu trúc, mục tiêu…