Tech Blog

Hướng dẫn thực tế về các Gói Hỗ trợ AWS—tính năng, SLA, thời gian phản hồi, mô hình giá cả, và khi nào nên chọn Basic, Developer, Business, Enterprise On-Ramp, hoặc Enterprise. Bao gồm ma trận quyết định, bảng so sánh, và các tình huống thực tế.

Tìm hiểu Pandas – thư viện mạnh mẽ giúp phân tích, xử lý và trực quan hóa dữ liệu trong Python. Bài viết hướng dẫn chi tiết DataFrame, Series, thao tác dữ liệu và ví dụ thực tế cho Machine Learning.

Giới thiệu chi tiết về NumPy – thư viện mạnh mẽ trong Python dành cho xử lý mảng số học, tính toán vector, ma trận và các phép toán khoa học dữ liệu hiệu năng cao.

Bảng so sánh chi tiết các dịch vụ tương đương giữa AWS, Microsoft Azure và Google Cloud Platform từ góc nhìn Senior Infrastructure Engineer. Bao gồm Compute, Storage, Networking, Database, AI/ML và nhiều hơn nữa.

Tìm hiểu Word2Vec – mô hình học biểu diễn từ (word embedding) nổi tiếng giúp máy tính hiểu ngữ nghĩa của ngôn ngữ. Bài viết giải thích cách hoạt động, Skip-gram, CBOW, và các ứng dụng thực tế trong AI.

Tìm hiểu OCR — công nghệ giúp máy tính đọc hiểu văn bản từ hình ảnh, tài liệu scan, hóa đơn, và hơn thế nữa. Ứng dụng thực tế và công cụ triển khai bằng Python, OpenCV, Tesseract.

Tìm hiểu LangSmith — nền tảng của LangChain giúp theo dõi, debug, đánh giá và tối ưu hóa ứng dụng AI như Chatbot, RAG, Agent. Cách hoạt động, lợi ích và ví dụ thực tế.

Tìm hiểu sự khác nhau giữa TensorFlow và PyTorch. Phân tích ưu nhược điểm, ví dụ thực tế, và hướng dẫn chọn framework phù hợp cho dự án Deep Learning của bạn.

Tìm hiểu sự khác nhau giữa Machine Learning và Deep Learning. Phân tích ưu nhược điểm, ví dụ thực tế, và hướng dẫn chọn công nghệ phù hợp cho doanh nghiệp.

Phân tích chi tiết và so sánh ba thư viện AI hàng đầu: Scikit-learn, TensorFlow và PyTorch. Tìm hiểu ưu nhược điểm, ứng dụng thực tế và cách chọn framework phù hợp cho dự án của bạn.

Tìm hiểu về Scikit-learn, một thư viện mã nguồn mở trong Python, giúp xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning một cách dễ dàng và hiệu quả.

Tìm hiểu về LangGraph, một framework mở rộng của LangChain, giúp xây dựng ứng dụng AI có khả năng duy trì trạng thái, lập kế hoạch và xử lý luồng phức tạp theo mô hình đồ thị (graph-based workflow).

Tìm hiểu về LangChain, một framework mã nguồn mở giúp xây dựng ứng dụng AI mạnh mẽ sử dụng Large Language Models (LLM) như GPT, Claude, và LLaMA. Bài viết giải thích kiến trúc, thành phần, và cách hoạt động của LangChain.

Tìm hiểu về NLP (Natural Language Processing) - công nghệ giúp máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ con người. Bao gồm khái niệm, thành phần, ứng dụng và kỹ thuật hiện đại.

Tìm hiểu KNN và ANN là gì, cách hoạt động và ứng dụng trong hệ thống AI hiện đại như RAG và Semantic Search. So sánh ưu, nhược điểm và các thư viện phổ biến.

Giới thiểu Agentic AI là gì, cách hoạt động, các tính năng, và ứng dụng trong xây dựng ứng dụng AI.

Giới thiểu Dify.ai là gì, cách hoạt động, các tính năng, và ứng dụng trong xây dựng ứng dụng AI.

Tích hợp Vector Database và Retrieval-Augmented Generation (RAG) để giúp chatbot n8n + ChatGPT hiểu ngữ cảnh, trả lời chính xác và cá nhân hóa hơn cho người dùng.

Hướng dẫn chi tiết cách dùng n8n kết hợp ChatGPT để tạo chatbot tự động cho doanh nghiệp, có thể trả lời câu hỏi, gửi email, hoặc tích hợp với Slack, Telegram, Website.

Hướng dẫn chi tiết cách tích hợp các mô hình AI như OpenAI, Ollama và Hugging Face vào n8n để xây dựng workflow tự động thông minh, ứng dụng cho chatbot, xử lý ngôn ngữ và hình ảnh.