Vui lòng đăng nhập để khám phá toàn bộ các bài viết hấp dẫn tại VTI Tech Blog
Khám phá các góc nhìn công nghệ, chia sẻ kinh nghiệm và cập nhật xu hướng mới nhất từ những người trực tiếp tạo ra giải pháp tại VTI.
Bạn đã bao giờ nghĩ AI có thể tự tay mở điện thoại, tải một ứng dụng Pomodoro, tự động đăng ký tài khoản, rồi viết đánh giá 5 sao trên App Store hoàn toàn tự động chưa? Chào mừng bạn đến với kỷ nguyên mới của tự động…
Mở đầu: một model không dùng để “viết”, mà để “quyết định” Jev là model của TypeSafe, giá $0.042 cho 1 triệu input token, output miễn phí. Nghe như một LLM giá rẻ, nhưng dùng nó như một chatbot rẻ tiền là dùng sai. Jev không sinh văn bản. Bạn…
Mở đầu: Agent không chỉ “suy nghĩ”, nó liên tục “ra quyết định” Một AI agent dành rất ít thời gian cho việc mà ta hay gọi là “suy luận”. Phần lớn một lần chạy là hàng loạt quyết định nhỏ xen giữa các bước làm việc chính. Ví dụ,…
RABBITMQ VÀ APACHE KAFKA Chọn hệ thống nào cho messaging, queueing và streaming? Bản viết lại dễ tiếp cận từ bài kỹ thuật chính thức của RabbitMQ Cập nhật theo bài nguồn phiên bản 4.3 — tháng 09/2026 Tóm tắt nhanh RabbitMQ và Apache Kafka từng được phân biệt rất…
Từ một brief đến một tổ chức AI có khả năng tự xây dựng, tự chạy và tự trưởng thành Hình 1. Giao diện trung tâm của OpenOPC — nguồn ảnh: repository chính thức OpenOPC là gì? OpenOPC là một framework mã nguồn mở giúp biến một mục tiêu bằng…
Build a RAG App on AWS: Hướng dẫn kiến trúc từ Ingestion đến Querying Xây dựng RAG app on AWS với S3, Lambda, API Gateway, Amazon Bedrock và vector database — kèm diagram và best practices Trong bài viết này RAG là gì và vì sao nên build a RAG…
Anthropic vừa ra mắt Claude Design, và cẩm nang này chính là playbook thực hành đưa bạn từ “tôi có nghe nói về nó” đến “đây là thứ tôi đã build được hôm nay”. Tài liệu tập hợp 7 workflow dùng-được-ngay — mỗi workflow đi kèm hướng dẫn từng bước,…
Hiểu cách RAG neo (ground) đầu ra của LLM vào dữ liệu bên ngoài để giảm hallucination, kèm hướng dẫn về RAG pipeline, các kỹ thuật nâng cao và ứng dụng thực tế. Các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models – LLM) đã tạo ra những bước tiến…
Backlog AI Assistant để tạo nội dung công việc: 7 use case Writing giúp biến ý tưởng thô thành task, tài liệu và PR chỉn chu Đây là bài 4 — bài cuối trong series 4 phần về 20 use case của Backlog AI Assistant. Sau Searching, Reporting và Planning,…
Backlog AI Assistant để lập kế hoạch: 3 use case Planning giúp ưu tiên công việc và cải tiến quy trình từ dữ liệu thật Đây là bài 3 trong series 4 phần về 20 use case của Backlog AI Assistant. Sau Searching và Reporting, bài này bàn về Planning…
Backlog AI Assistant để tự động hóa báo cáo: 4 use case Reporting biến dữ liệu dự án thành report trong một câu lệnh Đây là bài 2 trong series 4 phần về 20 use case của Backlog AI Assistant. Sau khi đã biết cách tra cứu thông tin ở…
Khám phá 6 use case tra cứu của Backlog AI Assistant: tổng quan dự án, tìm giải pháp cũ, phát hiện risk, tìm context, rà bug trùng và bottleneck. Đây là bài 1 trong series 4 phần về 20 use case chính thức của Backlog AI Assistant, nhóm theo bốn…
Vui lòng đăng nhập để khám phá toàn bộ các bài viết hấp dẫn tại VTI Tech Blog