Danh mục: LẬP TRÌNH & PHÁT TRIỂN AI
Microsoft MAI Mô Hình AI Mới Thay Thế OpenAI Trên Copilot
Mô hình lập trình tự chủ giảm phụ thuộc bên ngoài Microsoft chuẩn bị tích hợp dòng mô hình ngôn ngữ lớn MAI tự phát triển vào GitHub Copilot. Bước đi này giúp cắt giảm chi phí vận hành API trả cho OpenAI đối với các tác vụ sinh mã nguồn. Tốc độ phản hồi…
Xây dựng công cụ kiểm tra tự động chất lượng câu trả lời RAG bằng Ragas
Cốt lõi của vấn đề Đo lường chi tiết chất lượng câu trả lời dựa trên các chỉ số như độ bám sát tài liệu và độ chính xác thông tin.\n- Tự động sinh tập dữ liệu câu hỏi kiểm thử từ kho tài liệu thực tế của bạn.\n- Phát hiện sớm các điểm thiếu…
Kỹ thuật nén mô hình: Chuyển đổi mô hình 16-bit sang 4-bit chạy mượt
Cốt lõi của vấn đề Sử dụng kỹ thuật lượng tử hóa (Quantization) để nén các trọng số mô hình lớn từ float16 sang int4.\n- Cắt giảm đến 75% dung lượng lưu trữ RAM/VRAM yêu cầu trên thiết bị phần cứng.\n- Giữ nguyên 95% độ chính xác của mô hình gốc khi thực hiện các…
Triển khai mô hình AI lên máy chủ bằng Docker và FastAPI
Cốt lõi của vấn đề Đóng gói toàn bộ mã nguồn ứng dụng và các thư viện phụ thuộc vào trong một container Docker duy nhất.\n- Xây dựng các cổng API gọi nhanh gọn có hiệu suất xử lý bất đồng bộ cao bằng FastAPI.\n- Đảm bảo ứng dụng chạy đồng bộ mượt mà trên…
Sử dụng Pydantic định dạng dữ liệu đầu ra từ OpenAI API chuẩn xác
Cốt lõi của vấn đề Khai báo tham số response_format tương thích hoàn toàn với thư viện Pydantic trong cuộc gọi API.\n- Đảm bảo kết quả trả về tuân thủ cấu trúc trường thông tin định sẵn chính xác tuyệt đối.\n- Không cần sử dụng các prompt hướng dẫn phức tạp để định dạng đầu…
Thiết kế API Gateway tích hợp Rate Limiting cho hệ thống AI
Cốt lõi của vấn đề Xây dựng lớp bảo vệ ngăn chặn việc người dùng lạm dụng gửi quá nhiều yêu cầu gọi API đồng thời.\n- Tích hợp thuật toán Token Bucket hoặc Leaky Bucket kiểm soát lưu lượng mượt mà.\n- Bảo vệ tài nguyên máy chủ GPU nội bộ không bị quá tải gây…
Lập trình luồng suy luận phức tạp bằng LangChain và LangGraph
Cốt lõi của vấn đề Xây dựng các chu trình xử lý dữ liệu thông minh có trạng thái (stateful) cực kỳ chặt chẽ.\n- Định nghĩa các bước rẽ nhánh điều hướng linh hoạt dựa trên quyết định logic của AI.\n- Cho phép can thiệp trực tiếp của con người (human-in-the-loop) tại các bước phê…
Hướng dẫn kết nối DeepSeek API bằng Python xây dựng chatbot giá rẻ
Cốt lõi của vấn đề Kết nối trực tiếp ứng dụng Python với cổng dịch vụ API chính thức của DeepSeek bảo mật.\n- Tận dụng mức chi phí gọi cực rẻ của mô hình DeepSeek để tiết kiệm hóa đơn vận hành.\n- Hỗ trợ đầy đủ cơ chế truyền luồng dữ liệu (streaming) phản hồi…
Xây dựng hệ thống RAG nâng cao với kỹ thuật Hybrid Search và Re-ranking
Cốt lõi của vấn đề Kết hợp kết quả tìm kiếm ngữ nghĩa (vector search) và tìm kiếm từ khóa truyền thống (BM25 search).\n- Sử dụng mô hình Cohere Re-ranker để sắp xếp lại danh sách tài liệu truy xuất chính xác nhất.\n- Nâng cao chất lượng nguồn bối cảnh cung cấp cho mô hình…
Fine-tune mô hình Llama 3 bằng thư viện Unsloth giúp giảm 80% VRAM
Cốt lõi của vấn đề Sử dụng thư viện Unsloth để tăng tốc độ huấn luyện mô hình ngôn ngữ lên gấp 2 lần cục bộ.\n- Giảm thiểu lượng bộ nhớ VRAM yêu cầu xuống mức tối thiểu, cho phép chạy trên card đồ họa phổ thông.\n- Giữ nguyên độ chính xác và khả năng…