AI

Vector databases for AI applications have become essential infrastructure for RAG (Retrieval-Augmented Generation), semantic search, and recommendation systems in 2026. The best vector databases—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector, and Elasticsearch—provide efficient similarity search over high-dimensional embeddings at scale. Choosing vector databases requires evaluating query latency, index types (HNSW, IVF), deployment models (managed vs self-hosted), and cost structures. Pinecone excels as a fully managed solution with minimal operations, while Milvus provides maximum control for self-hosted deployments. Qdrant offers Rust-based performance with Docker simplicity, and pgvector extends PostgreSQL with vector capabilities. Vector database performance directly impacts RAG application quality—slow retrieval degrades LLM response times and increases costs. For teams building LLM applications, vector database selection is as critical as model choice. ...

Các khung RAG (các khung Thế hệ tăng cường truy xuất) đã trở nên thiết yếu để xây dựng các ứng dụng AI cấp sản xuất vào năm 2026. Các khung RAG tốt nhất—LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy và LangGraph—cho phép các nhà phát triển kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với việc truy xuất kiến ​​thức theo miền cụ thể. Khi so sánh LangChain, LlamaIndex và Haystack, các yếu tố chính bao gồm hiệu quả của mã thông báo, chi phí điều phối và khả năng xử lý tài liệu. Điểm chuẩn hiệu suất cho thấy Haystack đạt được mức sử dụng mã thông báo thấp nhất (~1.570 mã thông báo), trong khi DSPy cung cấp chi phí tối thiểu (~3,53 mili giây). LlamaIndex vượt trội đối với các ứng dụng tập trung vào tài liệu, LangChain mang đến sự linh hoạt tối đa và Haystack cung cấp các quy trình sẵn sàng cho sản xuất. Hiểu kiến ​​trúc khung RAG là rất quan trọng đối với các nhà phát triển xây dựng cơ sở kiến ​​thức, chatbot và hệ thống tạo tăng cường truy xuất. ...

LLM nguồn mở (Mô hình ngôn ngữ lớn) đã chuyển đổi từ thử nghiệm nghiên cứu sang các giải pháp thay thế sẵn sàng sản xuất cho đến API độc quyền vào năm 2026. LLM nguồn mở tốt nhất—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 và Gemma 3—mang lại hiệu suất ở mức cao nhất trong các tác vụ lý luận, mã hóa và đa phương thức, đồng thời cho phép tự lưu trữ và tùy chỉnh. Hơn một nửa số hoạt động triển khai LLM sản xuất hiện sử dụng các mô hình nguồn mở thay vì các API đóng như GPT-5 hoặc Claude. “Khoảnh khắc DeepSeek” vào năm 2025 đã chứng minh rằng LLM nguồn mở có thể phù hợp với khả năng của mô hình độc quyền với chi phí thấp hơn đáng kể. Các tổ chức chọn LLM nguồn mở ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu, khả năng dự đoán chi phí, tính linh hoạt khi tinh chỉnh và tính độc lập khỏi giới hạn tốc độ API. Đánh giá DeepSeek, Llama và Qwen đòi hỏi phải hiểu kiến ​​trúc mô hình, các hạn chế cấp phép và các tùy chọn triển khai. LLM nguồn mở vượt trội trong các lĩnh vực yêu cầu nơi lưu trữ dữ liệu, hành vi tùy chỉnh hoặc suy luận khối lượng lớn trong đó chi phí API trở nên quá cao. ...

Đánh giá code bằng AI đã chuyển từ “thí nghiệm thú vị” sang “yêu cầu bắt buộc” vào năm 2026. Nhưng với hàng chục công cụ tuyên bố có thể phát hiện lỗi, áp dụng tiêu chuẩn, và thậm chí gợi ý refactor — công cụ nào thực sự hiệu quả? Hướng dẫn này đánh giá bảy công cụ AI đánh giá code hàng đầu dựa trên thông tin công khai, tài liệu, phản hồi cộng đồng và trải nghiệm thực tế. Mục tiêu là giúp các đội nhóm đưa ra lựa chọn sáng suốt. ...