Timescale công bố benchmark đầy bất ngờ: Postgres (kết hợp pgvector & pgvectorscale) chứng minh khả năng vượt trội Qdrant về thông lượng trên 50 triệu vector embeddings. Khám phá cách Postgres giúp bạn xây dựng ứng dụng AI hiệu suất cao mà không cần từ bỏ cơ sở dữ liệu quen thuộc.
Khám phá hướng dẫn toàn diện về Agentic RAG: Xây dựng ứng dụng AI mạnh mẽ với PostgreSQL, pgvector và pgai. Giải quyết các thách thức thực tế và tối ưu hiệu suất.
Học cách triển khai tìm kiếm vector thông minh trong MongoDB Atlas cục bộ bằng Ollama và bộ dữ liệu lời bài hát Eurovision, giúp tìm kiếm theo ý nghĩa thay vì từ khóa.
Timescale công bố kết quả thử nghiệm hiệu năng mới: Postgres với pgvector và pgvectorscale đã vượt trội Qdrant về tốc độ xử lý và độ trễ trên bộ dữ liệu 50 triệu vector nhúng, chứng minh rằng bạn không cần từ bỏ Postgres để xây dựng ứng dụng AI quy mô lớn.
Khám phá cách nâng cấp công cụ AI đa tác tử với 'vòng mục tiêu' thông minh, khả năng truy cập tệp tin (Ref Files) và tích hợp hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) cùng Qdrant, OpenAI embeddings. Bài viết đi sâu vào thiết kế persona linh hoạt, quy trình RAG chi tiết và trình diễn ứng dụng thực tế trong thẩm định bảo hiểm, lập kế hoạch chăm sóc, giúp AI trở nên 'thông minh' và 'trợ lý' đắc lực hơn bao giờ hết.
Hướng dẫn siêu tốc: Xây dựng chatbot RAG thông minh chỉ trong 10 phút với MongoDB Atlas Vector Search và thư viện mongodb-rag mới toanh. Tạm biệt "học vẹt", đón chào AI xịn sò!
Chào mừng bạn đến với series blog hấp dẫn hướng dẫn từng bước xây dựng trợ lý AI 'xịn sò' của riêng bạn. Khám phá cách kết hợp Node.js, LangChain, PGVector, Redis và nhiều công cụ AI tiên tiến khác để tạo ra một chatbot thông minh, có khả năng ghi nhớ và truy xuất thông tin mạnh mẽ. Dù bạn là developer chuyên nghiệp hay mới bắt đầu, series này sẽ trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để làm chủ công nghệ AI, biến ý tưởng thành hiện thực.