Một **Spec Coding** (lập trình dựa trên đặc tả) tốt, cốt lõi là biến "ý tưởng mơ hồ" thành "hợp đồng chính xác, có thể kiểm chứng và thực thi". Nó không chỉ là viết một tài liệu, mà là xây dựng một **ngôn ngữ giao tiếp không mơ hồ** giữa con người và AI (hoặc giữa người với người). Dưới đây, tôi sẽ …
Chế độ "cảm giác/không khí" của Vibe Coding rất thú vị khi tạo mẫu nhanh và khám phá sáng tạo, nhưng nếu không kiểm soát, dễ rơi vào một số cạm bẫy điển hình. Dưới đây là tổng kết từ năm khía cạnh: **Chất lượng mã, Khả năng bảo trì, Bảo mật, Sự tiến hóa yêu cầu, và Cộng tác nhóm** --- ## 1. Cạm bẫ…
Đây là vấn đề mà hầu hết lập trình viên đều phải đối mặt. **Vibe Coding** và **Spec Coding** là hai phương thức làm việc hoàn toàn khác biệt khi lập trình với sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay. Sự khác biệt cốt lõi nằm ở: **"đầu vào" bạn cung cấp cho AI là cảm nhận mơ hồ hay đặc tả c…
Tiêm nhiễm độc hại Query (tiêm Prompt độc hại / đầu độc truy xuất) là một mối đe dọa bảo mật rất thực tế khi triển khai hệ thống RAG. Kẻ tấn công có thể thông qua đầu vào được xây dựng tinh vi để khiến mô hình rò rỉ thông tin nhạy cảm, vượt qua các giới hạn, thực thi các lệnh không mong muốn hoặc là…
Tối ưu Prompt (Prompt Engineering / Optimization) là kỹ năng quan trọng để khiến mô hình ngôn ngữ lớn “nghe lời”, đặc biệt trong hệ thống RAG, nó quyết định trực tiếp liệu mô hình có trung thành dựa vào nội dung truy xuất, tránh ảo giác, và tuân thủ định dạng đầu ra hay không. --- ## I. Nguyên tắc…
Việc tối ưu hóa RAG không phải là điều chỉnh một khâu duy nhất, mà là một quá trình **tối ưu toàn bộ chuỗi**. Dưới đây, tôi sẽ đưa ra các chiến lược tối ưu hệ thống từ bốn chiều: **phía chỉ mục dữ liệu, phía truy xuất, phía sinh, phía đánh giá**, kèm theo kinh nghiệm thực tế có thể đề cập trong phỏn…
## Embedding thực sự làm gì? — Từ bản chất kỹ thuật đến câu trả lời phỏng vấn ### Một, Bản chất kỹ thuật: Một câu nói rõ cốt lõi **Công việc cốt lõi của Embedding là ánh xạ dữ liệu phi cấu trúc rời rạc (văn bản, hình ảnh, v.v.) vào một không gian vector liên tục, có chiều thấp, sao cho các đối tượ…
Độ chính xác là huyết mạch cốt lõi của hệ thống hỏi đáp kiến thức, đặc biệt khi bạn cố gắng áp dụng nó vào các tình huống nghiêm trọng (như y tế, pháp luật, hỗ trợ nội bộ doanh nghiệp). Quan điểm của tôi có thể tóm gọn: **Độ chính xác là một khái niệm đa chiều, không thể chỉ nhìn vào một con số, mà …
### RAG là gì? **RAG** là viết tắt của **Retrieval-Augmented Generation**, nghĩa là **Tạo sinh tăng cường truy xuất**. Nói đơn giản, nó là kỹ thuật **"trang bị cho mô hình ngôn ngữ lớn một cuốn sách tham khảo có thể tra cứu bất cứ lúc nào"**. Bạn có thể hình dung mô hình ngôn ngữ lớn như một "siê…
## I. Khái niệm cốt lõi của Skill Skill là một đơn vị khả năng thực thi được đóng gói trong **Agent (Tác tử)** hoặc **Hệ thống AI**. Nó thường bao gồm: - **Điều kiện kích hoạt**: Khi nào được gọi (ví dụ: lệnh người dùng, sự kiện hệ thống). - **Tham số đầu vào**: Dữ liệu hoặc ngữ cảnh cần nhận. - *…
## Ba phương pháp luận cốt lõi của AI Agent: ReAct, Plan-and-Solve và Reflection AI Agent là tác nhân thông minh có khả năng tự nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện hành động. Các phương pháp luận cốt lõi của nó chủ yếu có ba loại: ReAct, Plan-and-Solve và Reflection. Dưới đây lần l…
## Mô hình Chuyên gia Hỗn hợp MOA (Mixture-of-Agents) là gì? **MOA** là một **kiến trúc cộng tác đa tác tử**, với ý tưởng cốt lõi: kết hợp nhiều mô hình AI độc lập (gọi là "chuyên gia" hoặc "Agent") thông qua một **cơ chế định tuyến/điều phối**, để mỗi chuyên gia xử lý nhiệm vụ con mà nó giỏi nhất,…
# Thiết kế hệ thống bộ nhớ Agent: Giải pháp triển khai bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn Bài viết này thảo luận về thiết kế hệ thống bộ nhớ Agent, chia thành hai lớp: bộ nhớ ngắn hạn và bộ nhớ dài hạn, đồng thời trình bày chi tiết các giải pháp triển khai và lưu ý tương ứng. ## Khung và quan điểm cốt lõi…
# Tổng kết sự khác biệt giữa gọi công cụ Agent và gọi hàm thông thường Bài viết này thảo luận về sự khác biệt cốt lõi giữa gọi công cụ Agent và gọi hàm thông thường, đồng thời trình bày chi tiết về cơ chế, giá trị, các chế độ thất bại phổ biến và chiến lược ứng phó của gọi công cụ Agent. ## Tổng k…
# Câu hỏi phỏng vấn AI số 2: Làm thế nào để đảm bảo việc gọi công cụ của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là đáng tin cậy Làm thế nào để đảm bảo Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hoạt động đáng tin cậy và có kiểm soát khi gọi công cụ, thay vì chỉ dựa vào prompt để "thuyết phục" mô hình. Cần đưa ra một khung ràn…
# Tổng kết kỹ thuật Function Calling ## 1. Định nghĩa Function Calling là một cơ chế cho phép nhà phát triển mô tả các công cụ bên ngoài (ví dụ: API) có sẵn cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông qua lược đồ JSON. Khi mô hình xác định cần gọi công cụ để trả lời câu hỏi của người dùng, nó xuất ra dữ l…
# Hướng dẫn phỏng vấn và phân tích kỹ thuật về cơ sở dữ liệu vector Bài viết này là một bài chia sẻ kinh nghiệm phỏng vấn và phân tích kỹ thuật về cơ sở dữ liệu vector. Nó giải thích một cách có hệ thống các khái niệm cốt lõi, nguyên lý kỹ thuật, gợi ý lựa chọn và các kịch bản ứng dụng của cơ sở dữ…