Những bài viết chuyên sâu giúp bạn đi từ mental model đến quyết định kỹ thuật trong production.
Khi AI Agent có quyền chạy shell, đọc file và truy cập mạng, prompt không còn đủ để tạo ranh giới an toàn. Bài viết giải thích cách sandboxing giới hạn capability, blast radius và quyền thực thi của Coding Agents trong production.
MCP không phải chỉ là một cách gọi tool. Bài viết giải thích từ Host–Client–Server, Resources, Tools và Prompts đến cách MCP tạo ra một protocol chung để AI Agent kết nối với dữ liệu và hệ thống bên ngoài.
Agent không phải lúc nào cũng tốt hơn Workflow. Bài viết phân tích ranh giới control flow, autonomy và deterministic logic để thiết kế hệ thống AI vừa linh hoạt vừa đủ an toàn cho production.
AI Agent không đơn giản là chatbot được gắn thêm vài API. Bài viết đi từ tool calling và agent loop tới planning, memory, workflow vs agent, MCP và những nguyên tắc cần có để xây Agent đáng tin cậy trong production.
RAG không đơn giản là đưa document vào vector database rồi gửi kết quả cho LLM. Bài viết đi từ embedding, cosine similarity và chunking đến hybrid retrieval, reranking, evaluation và kiến trúc RAG production.
Chunking quyết định những đơn vị tri thức mà hệ thống RAG thực sự có thể tìm kiếm. Bài viết đi từ chunk size, overlap và structure-aware splitting tới Parent-Child, Semantic Chunking, Contextual Retrieval và Late Chunking.
Semantic Similarity cho phép máy tính so sánh văn bản dựa trên ý nghĩa thay vì chỉ dựa vào từ khóa. Bài viết đi từ trực giác về embeddings tới Sentence-BERT, Cosine Similarity và cách cơ chế này trở thành nền tảng của Semantic Search.
Vector embeddings biến text thành các điểm trong không gian số để máy có thể tìm kiếm theo ý nghĩa thay vì chỉ dựa vào từ khóa. Bài viết đi từ trực giác hình học đến similarity, HNSW, hybrid retrieval và kiến trúc RAG thực tế.
Một prompt production không chỉ cần câu chữ tốt mà còn phải phân biệt rõ đâu là instruction điều khiển hành vi, context cung cấp tri thức và data cần xử lý. Bài viết xây dựng mental model từ prompt đơn giản tới trust boundary, RAG và AI Agent.
Nền tảng toán học, kiến trúc và mental model cốt lõi.
02Chọn mô hình và tích hợp API ổn định trong production.
03Thiết kế context và chỉ dẫn rõ ràng, an toàn.
04Biểu diễn ngữ nghĩa và tìm kiếm dữ liệu theo ý nghĩa.
05Kết nối mô hình với tri thức riêng có thể kiểm chứng.
06Tool calling, workflow và hệ thống tự hoàn thành tác vụ.
07Giới hạn quyền, giảm rủi ro và bảo vệ hệ thống AI.
