Pydantic AI: Framework Python type-safe cho ứng dụng LLM
Pydantic AI là gì? Framework Python type-safe cho ứng dụng LLM Pydantic AI là một framework mới của nhóm phát triển Pydantic, được thiết kế để xây dựng các ứng…
Xem thêm
Prompt Engineering: Kỹ thuật tối ưu input cho LLM hiện đại
Prompt Engineering là gì? Prompt engineering là nghệ thuật viết câu hướng dẫn (prompt) để mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đưa ra kết quả chính xác, có cấu trúc,…
Xem thêm
AI Agent Orchestration: Multi-agent workflows với LangGraph và CrewAI
Multi-agent workflow là gì? Khi một AI đơn lẻ không đủ khả năng xử lý tác vụ phức tạp, multi-agent workflow đưa nhiều agent độc lập cùng hợp tác. Mỗi…
Xem thêm AI Agent Orchestration: Multi-agent workflows với LangGraph và CrewAI
Multi-agent workflow là gì? Khi một AI đơn lẻ không đủ khả năng xử lý tác vụ phức tạp, multi-agent workflow đưa nhiều agent độc lập cùng hợp tác. Mỗi…
Xem thêm
LangChain Expression Language (LCEL): Xây dựng chuỗi LLM linh hoạt
LangChain Expression Language (LCEL) là giao diện khai báo chuẩn để xây dựng và tổ hợp chuỗi xử lý LLM trong hệ sinh thái LangChain. Thay vì viết logic lồng…
Xem thêm
Monte Carlo Tree Search là gì?
Monte Carlo Tree Search là gì? Monte Carlo Tree Search (MCTS) là thuật toán tìm kiếm cây quyết định dựa trên mô phỏng Monte Carlo, được thiết kế đặc biệt…
Xem thêm
FPGA là gì? Chip Lập Trình Linh Hoạt Cho AI Inference và Edge Computing
FPGA (Field-Programmable Gate Array) là loại chip bán dẫn có thể lập trình lại cấu trúc logic sau khi sản xuất. Khác với CPU và GPU có kiến trúc cố…
Xem thêm
RAG Evaluation: Đánh Giá Chất Lượng Retrieval Augmented Generation
Retrieval Augmented Generation (RAG) là kiến trúc kết hợp tìm kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu ngoài và sinh nội dung bằng mô hình ngôn ngữ lớn. Thay…
Xem thêm
LLM context window: kỹ thuật mở rộng ngữ cảnh cho mô hình AI
Context window là gì? Context window (cửa sổ ngữ cảnh) là số token tối đa mà một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể xử lý cùng trong một…
Xem thêm
Structured Output trong LLM: JSON Mode, Tool Use và Schema Enforcement
Structured output đang trở thành tính năng quan trọng nhất khi tích hợp LLM vào ứng dụng thực tế. Thay vì để model trả về văn bản tự do rồi…
Xem thêm