Kỹ thuật
Tốc độ tạo mã không đồng nghĩa với giá trị phần mềm. Khối lượng mã khổng lồ mà AI sinh ra chỉ là gánh nặng nếu thiếu tư duy hệ thống để quản trị nó. Roadmap này cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan, lộ trình rõ ràng về kỹ thuật phần mềm trước khi bạn bắt đầu xây dựng một sản phẩm thực sự có giá trị với AI.
Nền tảng
How the web works0/6 The web's languages0/4 Version control0/3 - GitLab
Package managers0/4 - Bun
Chọn nhánh của bạn
9 bài · ~106 phút đọc · 27 sắp có
Frontend
Frontend basics0/1 Front-end frameworks0/5 CSS frameworks0/1 Linters & formatters0/3 - Biome
Module bundlers0/6 - Vite
- SWC
- esbuild
- Rollup
- Rolldown
- Parcel
Testing0/4 - Vitest
- Playwright
- Cypress
- Jest
Web security0/4 - CORS
- HTTPS
- CSP
- OWASP Risks
Performance0/6 - Lighthouse
- DevTools Usage
- Service Workers
- Cache-Control
- Streamed Responses
- Accessibility
Deployment0/6 - GitHub Pages
- Vercel
- Netlify
- Cloudflare
- Railway
- Render
12 bài · ~156 phút đọc · 44 sắp có
Backend
Backend basics0/1 Backend languages0/7 - Go
- Ruby
- PHP
Backend frameworks0/7 - Django
- Flask
- Spring Boot
- Laravel
Relational databases0/4 - MySQL
- PostgreSQL
- SQLite
- Oracle
NoSQL databases0/2 - Firebase
API styles0/5 - REST
- GraphQL
- SOAP
- gRPC
- JSON APIs
Authentication0/6 - JWT
- OAuth
- Basic Authentication
- Token Authentication
- Cookie Based Auth
- OpenID
Server security0/3 - Hashing Algorithms
- SSL/TLS
- Server Security
Server-side caching0/2 - Memcached
Web servers0/2 - Apache
CI/CD0/2 - CI
- CD
Backend testing0/3 - Integration Testing
- Unit Testing
- Functional Testing
Containerization0/3 - LXC
- Kubernetes
Architectural patterns0/4 - Monolith
- Microservices
- SOA
- Serverless
Search engines0/2 - Elasticsearch
- Solr
Real-time data0/3 - WebSockets
- Long/Short Polling
- Server Sent Events
7 bài · ~113 phút đọc · 31 sắp có
DevOps
What DevOps is0/1 Operating systems0/2 - FreeBSD
Terminal knowledge0/4 - Bash
- Vim
- Nano
Setting up servers0/7 - Firewall
- Apache
- Tomcat
Networking & protocols0/7 - DNS
- HTTP
- HTTPS
- FTP/SFTP
- SSL/TLS
- SSH
- OSI Model
Cloud providers0/6 - AWS
- Azure
- Google Cloud
- Digital Ocean
- Heroku
- Alibaba Cloud
Serverless platforms0/6 - AWS Lambda
- Cloudflare
- Azure Functions
- Vercel
- Netlify
- GCP Functions
CI/CD tools0/3 - GitLab CI
- Jenkins
- GitHub Actions
Monitoring & observability0/2 - DataDog
- Prometheus
49 bài · ~618 phút đọc · 39 sắp có
AI Engineer
AI Engineer basics0/3 - Công việc hằng ngày
Working with LLM APIs0/13 - LLM API
- Claude Messages API
- OpenAI Responses API
- Gemini API
- OpenAI-compatible APIs
Models & providers0/7 Embeddings & vector databases0/8 - Mô hình embedding
- Tìm kiếm ngữ nghĩa
- Pinecone
- Chroma
- pgvector
Building RAG0/8 - Pipeline RAG
- Đánh chỉ mục
- Truy hồi
- Reranking
- Đánh giá RAG
- LlamaIndex
Building AI agents0/10 - Xây dựng agent
- Vòng lặp agent
- ReAct
- OpenAI Agents SDK
Context layer0/13 MCP in practice0/5 - Xây dựng MCP server
- Transport
Evals & observability0/8 - Đánh giá LLM
- Eval tất định
- LLM-as-judge
- Chỉ số đánh giá
- Quan sát LLM
- Tracing & log
AI safety & security0/8 - Prompt injection
- Bảo mật ứng dụng LLM
- Guardrails
- Kiểm duyệt nội dung
- Thiên lệch & công bằng
- Quyền riêng tư dữ liệu
Shipping AI to production0/5 - Chi phí & độ trễ
- Semantic cache
- Rate limit & retry
- Triển khai app AI
0 bài · 33 sắp có
Software Architect
Software architect basics0/4 - Kiến trúc phần mềm
- Kiến trúc sư phần mềm
- Cấp độ kiến trúc
- Trách nhiệm
Core architect skills0/6 - Ra quyết định
- Đơn giản hóa
- Ước lượng & đánh giá
- Cân bằng đánh đổi
- Giao tiếp
- Cố vấn & dẫn dắt
Design principles & patterns0/9 - SOLID
- OOP
- DDD
- TDD
- MVC · MVP · MVVM
- CQRS
- Eventual consistency
- ACID
- CAP Theorem
Distributed architecture0/5 - Client / Server
- Kiến trúc phân lớp
- Hệ thống phân tán
- Message queue
- Mẫu thiết kế cloud
Data architecture0/3 - SQL vs NoSQL
- ETL
- Data warehouse
Documenting architecture0/3 - Tài liệu kiến trúc
- UML
- ADR
Ways of working0/3 - Scrum
- Kanban
- Tiêu chuẩn kỹ thuật
Nền tảng
Internet hoạt động như thế nào?
Internet hoạt động như một mạng của những mạng: dữ liệu được cắt thành gói tin, đi qua router theo giao thức TCP/IP và tìm đúng máy chủ nhờ DNS.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
HTTP là gì? Cách trình duyệt và máy chủ trao đổi dữ liệu
Cấu trúc một request và response, ý nghĩa của các nhóm mã trạng thái, và vì sao HTTP/2 rồi HTTP/3 ra đời để giảm độ trễ và tăng bảo mật cho web.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
Tên miền (domain name) là gì? Cấu trúc, cách đăng ký và DNS
Tên miền (domain name) là địa chỉ giúp bạn truy cập website thay cho dãy số IP, vừa là phần cốt lõi của hạ tầng Internet vừa là nhận diện thương hiệu.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
Hosting là gì? Cách web hosting hoạt động và các loại phổ biến
Hosting là dịch vụ thuê chỗ trên máy chủ để website chạy được 24/7. Nó khác tên miền ở đâu, và khi nào nên chọn Shared, VPS, Dedicated hay Cloud.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
DNS là gì và hoạt động như thế nào?
DNS là hệ thống biên dịch tên miền thành địa chỉ IP qua Port 53, giúp máy tính kết nối và định tuyến tài nguyên chính xác trên hạ tầng Internet toàn cầu.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
Trình duyệt web (web browser) là gì và hoạt động ra sao?
Trình duyệt gồm bảy thành phần, cùng nhau biến mã HTML/CSS tải về thành pixel trên màn hình và cô lập từng tab để bảo vệ dữ liệu của bạn.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
HTML là gì? Ngôn ngữ đánh dấu tạo nên mọi trang web
HTML là ngôn ngữ đánh dấu định nghĩa cấu trúc mọi trang web — cách phân biệt thẻ với phần tử, và vai trò của Semantic HTML trong lập trình hiện đại.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
CSS là gì? Cách trình duyệt biến HTML thành giao diện
CSS là ngôn ngữ quy tắc định hình giao diện web, quyết định cách trình duyệt dựng và vẽ nội dung HTML lên màn hình bạn đang nhìn.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
JavaScript là gì? Giới thiệu ngôn ngữ lập trình của web
JavaScript là gì? Đây là ngôn ngữ lập trình đa nền tảng của web: thông dịch, định kiểu động, chạy được cả trong trình duyệt lẫn trên máy chủ.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
TypeScript là gì? Ngôn ngữ giúp JavaScript an toàn hơn
TypeScript là lớp kiểm tra kiểu tĩnh phủ lên JavaScript, chặn lỗi ngay lúc biên dịch; bản 7.0 viết bằng Go biên dịch nhanh gấp khoảng 10 lần.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
Git là gì và vì sao lập trình viên nào cũng cần biết?
Git là hệ thống quản lý phiên bản phân tán dùng cơ chế snapshot để lưu dữ liệu, đảm bảo tính toàn vẹn và cho tốc độ xử lý gần như tức thì.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
GitHub là gì? Nền tảng lưu trữ và cộng tác code cho lập trình viên
Hơn 180 triệu lập trình viên dùng GitHub để quản lý phiên bản mã nguồn bằng Git, cộng tác qua Pull Request, và giờ là để điều phối cả các tác nhân AI.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
npm là gì? Trình quản lý gói mặc định của Node.js
npm là trình quản lý gói của Node.js, nơi package.json, semver và package-lock.json phối hợp để mỗi lần cài đặt đều cho ra cùng một cây phụ thuộc.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
Yarn là gì? Trình quản lý gói cho dự án JavaScript
Yarn là trình quản lý gói JavaScript tối ưu tốc độ và tính nhất quán cho dự án, thay thế hiệu quả cho npm với các tính năng như PnP và Workspaces.
Tiếp theo trong lộ trình
Nền tảng
pnpm là gì và vì sao bạn nên dùng thay cho npm?
pnpm là gì? Trình quản lý gói dùng kho content-addressable, lưu mỗi phiên bản đúng một lần rồi liên kết vào dự án nên cài nhanh và nhẹ ổ đĩa hơn npm.
Frontend
Lập trình frontend là gì? Hướng dẫn cho người mới
Lập trình frontend là xây dựng giao diện người dùng bằng HTML, CSS và JavaScript: kỹ năng, framework hiện đại và triển vọng nghề tăng trưởng 8% đến 2033.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
React là gì? Giới thiệu thư viện JavaScript xây giao diện web
React là thư viện JavaScript xây dựng giao diện web dựa trên component, giúp tối ưu tài nguyên nhờ Virtual DOM và làm UI dễ debug, dễ bảo trì hơn.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
Vue.js là gì? Giới thiệu framework JavaScript xây giao diện web
Vue.js là framework JavaScript tiệm tiến, xây giao diện dựa trên component với hệ thống phản ứng tự động và định dạng Single-File Component.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
Angular là gì? Framework JavaScript của Google cho web app
Angular là framework TypeScript từ Google giúp xây dựng web app quy mô lớn với kiến trúc component và hệ thống Signals hiện đại.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
Svelte là gì? Framework JavaScript hoạt động như một compiler
Svelte là framework compiler-first, tối ưu hiệu suất bằng cách chuyển công việc từ runtime sang build step, loại bỏ Virtual DOM và giảm JavaScript payload.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
SolidJS là gì? Framework JavaScript không dùng Virtual DOM
SolidJS là thư viện JavaScript hiệu năng cao không dùng Virtual DOM, dựa trên cơ chế reactivity tinh gọn để tối ưu tốc độ xử lý và bộ nhớ cho ứng dụng web.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
Tailwind CSS là gì? Cách viết CSS bằng utility class
Tailwind CSS là framework utility-first tối ưu hiệu suất build, với cơ chế JIT (Just-in-Time), engine Oxide ở bản v4 và cách quản lý hệ thống thiết kế.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
Prettier là gì? Công cụ tự động định dạng code cho cả nhóm
Prettier là công cụ tự động định dạng code giúp loại bỏ tranh cãi về style và đảm bảo tính nhất quán cho dự án mà không cần cấu hình phức tạp.
Tiếp theo trong lộ trình
Frontend
ESLint là gì? Công cụ phân tích mã nguồn tĩnh cho JavaScript
ESLint đọc mã nguồn JavaScript mà không cần chạy chương trình, bắt lỗi logic từ sớm và giữ cả nhóm đi theo cùng một bộ quy tắc chung.
Backend
Lập trình backend là gì? Hướng dẫn cho người mới bắt đầu
Lập trình backend là phần chạy trên máy chủ: nó lưu dữ liệu, thực thi logic nghiệp vụ và cấp API cho giao diện — và từ 2026, cho cả AI agent.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
Node.js là gì? Môi trường chạy JavaScript ngoài trình duyệt
Node.js là runtime JavaScript dựa trên V8 engine và libuv, dùng kiến trúc event loop và I/O không chặn để xử lý hàng nghìn kết nối trên một luồng.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
Python là gì? Ngôn ngữ lập trình dễ học và ứng dụng thực tế
Python là ngôn ngữ thông dịch, hướng đối tượng với cú pháp tối giản, hệ sinh thái thư viện AI mạnh mẽ và các cập nhật mới nhất từ bản 3.14.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
Java là gì? Ngôn ngữ, máy ảo JVM và lý do Java vẫn sống khỏe
Java biên dịch thành bytecode rồi chạy trên máy ảo JVM, nên cùng một file chạy ở mọi hệ điều hành. Java 25 thêm Scoped Values và Compact Object Headers.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
C# là gì? Ngôn ngữ lập trình chính của nền tảng .NET
C# là ngôn ngữ bậc cao, đa mô hình của Microsoft, chạy trên .NET: từ dịch vụ web và game Unity đến ứng dụng di động và hạ tầng cloud-native.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
FastAPI là gì? Framework Python xây API nhanh và tự sinh tài liệu
FastAPI là gì? Framework Python hiệu suất cao dựa trên OpenAPI, hỗ trợ async/await, tự động kiểm tra dữ liệu và sinh tài liệu Swagger/ReDoc.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
Express.js là gì? Web framework tối giản cho Node.js
Express.js là framework tối giản cho Node.js, dùng định tuyến và middleware để dựng ứng dụng web và API. Kèm những thay đổi lớn của Express 5 so với bản 4.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
NestJS là gì? Framework Node.js kiến trúc module và TypeScript
NestJS là framework Node.js sử dụng TypeScript với kiến trúc module giúp xây dựng các ứng dụng backend quy mô lớn chuyên nghiệp, ổn định và dễ bảo trì.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
MongoDB là gì? Mô hình tài liệu, sharding và khi nào nên dùng
MongoDB là cơ sở dữ liệu tài liệu NoSQL linh hoạt, lưu trữ BSON, hỗ trợ mở rộng chiều ngang và giao dịch ACID, giúp tối ưu hiệu năng cho ứng dụng hiện đại.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
Redis là gì? Kho dữ liệu in-memory cho cache và hàng đợi
Redis là kho dữ liệu in-memory hỗ trợ nhiều cấu trúc phức tạp, dùng làm cache và hàng đợi hiệu năng cao giúp tối ưu tốc độ truy xuất cho ứng dụng.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
Nginx là gì? Cách hoạt động của web server phổ biến nhất
Nginx là máy chủ web hướng sự kiện, xử lý hàng vạn kết nối trên phần cứng thông thường nhờ mô hình master–worker thay cho một tiến trình mỗi kết nối.
Tiếp theo trong lộ trình
Backend
Docker là gì? Giải thích container cho người mới bắt đầu
Docker là gì? Công cụ đóng gói ứng dụng vào container giúp vận hành ổn định trên mọi môi trường, tối ưu tài nguyên so với máy ảo.
DevOps
DevOps là gì? Vòng đời, thực hành và công cụ cốt lõi
DevOps hợp nhất đội phát triển và vận hành thành một quy trình tự động từ lập kế hoạch đến giám sát, giúp phát hành phần mềm nhanh hơn mà vẫn ổn định.
Tiếp theo trong lộ trình
DevOps
Ubuntu là gì? Hệ điều hành Linux cho người mới bắt đầu
Ubuntu là bản phân phối Linux dựa trên Debian; bản 26.04 LTS viết lại lõi bằng Rust, hỗ trợ AI/ML và cập nhật bảo mật tới 10 năm.
Tiếp theo trong lộ trình
DevOps
PowerShell là gì? Cách dùng shell dòng lệnh của Windows
PowerShell là công cụ quản lý hệ thống dựa trên đối tượng và tự động hóa tác vụ cho Windows, Linux, macOS, giúp bạn xử lý hàng loạt máy chủ bằng vài dòng lệnh.
Tiếp theo trong lộ trình
DevOps
Forward proxy là gì? Cách hoạt động và khi nào nên dùng
Forward proxy là điểm thoát duy nhất cho client nội bộ, giúp che địa chỉ IP, kiểm soát truy cập bằng ACL và tiết kiệm băng thông nhờ cache.
Tiếp theo trong lộ trình
DevOps
Reverse proxy là gì? Cách hoạt động và khi nào cần dùng
Reverse proxy đứng trước máy chủ web, nhận yêu cầu thay cho backend để ẩn hạ tầng, cache nội dung và giảm tải — khác hẳn forward proxy vốn phục vụ máy khách.
Tiếp theo trong lộ trình
DevOps
Caching server là gì? Cách hoạt động và vì sao cần dùng
Caching server là máy chủ trung gian lưu trữ dữ liệu tạm thời giúp giảm độ trễ, tăng tốc truy cập và giảm tải hạ tầng backend cho hệ thống web.
Tiếp theo trong lộ trình
DevOps
Load balancer là gì? Cách hoạt động và vì sao hệ thống lớn đều cần
Load balancer nhận request rồi chuyển tới máy chủ còn sống trong nhóm backend: cách nó chọn máy chủ, khác biệt Layer 4 với Layer 7 và vai trò của health check.
AI Engineer
AI Engineer là gì? Công việc, kỹ năng và lộ trình vào nghề
Vai trò AI Engineer năm 2026: từ thiết kế RAG, agentic workflow đến vận hành production, kèm lộ trình và bộ kỹ năng thị trường đang tuyển.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
AI Engineer và ML Engineer khác nhau thế nào?
So sánh sự khác biệt giữa AI Engineer và ML Engineer về kỹ năng, mức lương và lộ trình sự nghiệp, dựa trên dữ liệu tuyển dụng năm 2026.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
System prompt là gì và vì sao nó quyết định hành vi của LLM?
System prompt là lớp chỉ dẫn đặc quyền quyết định vai trò, định dạng đầu ra và rào chắn an toàn của một mô hình ngôn ngữ lớn suốt cả phiên làm việc.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Input format là gì? Cách trình bày prompt để LLM trả lời đúng
Input format (định dạng đầu vào) trong prompt engineering: cách dùng Markdown, XML hay JSON để tối ưu độ chính xác và tính nhất quán cho LLM.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Temperature trong LLM là gì và nên đặt bao nhiêu?
Temperature điều chỉnh phân phối xác suất và độ ổn định của LLM. Cách chọn thông số cho lập trình, trích xuất dữ liệu và các mô hình suy luận mới.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Top-P và Top-K là gì? Cách LLM chọn token và khi nào nên chỉnh
Top-P và Top-K là các tham số lấy mẫu giúp kiểm soát tính ngẫu nhiên của LLM bằng cách lọc tập ứng viên theo xác suất tích lũy hoặc theo số lượng.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Presence và frequency penalty trong LLM là gì?
Hướng dẫn kỹ thuật về presence penalty và frequency penalty: cơ chế can thiệp logit, cách tinh chỉnh tham số để ngăn lặp từ và tối ưu suy luận LLM.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Structured Outputs là gì? Cách ép LLM trả về JSON hợp lệ
Structured outputs là kỹ thuật ép LLM trả về dữ liệu đúng chuẩn schema bằng giải mã có ràng buộc (constrained decoding), loại bỏ lỗi parse.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Function calling là gì và hoạt động như thế nào?
Function calling giúp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết nối API, thực hiện hành động thực tế và trích xuất tham số JSON chuẩn xác thay vì chỉ sinh văn bản.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Streaming response là gì? Vì sao AI trả lời từng chữ một
Streaming response tối ưu TTFT (thời gian tới token đầu tiên) bằng cách truyền dữ liệu theo từng phần nhỏ, giúp ứng dụng AI phản hồi gần như tức thì.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Huấn luyện mô hình AI là gì và diễn ra như thế nào?
Huấn luyện mô hình AI là quy trình tối ưu hóa tham số mạng Transformer qua các giai đoạn tiền huấn luyện, tinh chỉnh và căn chỉnh bằng dữ liệu quy mô lớn.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Mô hình tiền huấn luyện là gì? Nền tảng của mọi AI bạn đang dùng
Mô hình tiền huấn luyện là nền tảng AI hiện đại, được huấn luyện trên quy mô lớn để học đặc trưng tổng quát trước khi thích ứng cho các nhiệm vụ hạ nguồn.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Mô hình AI nguồn mở và nguồn đóng khác nhau thế nào?
Khác biệt giữa mô hình AI nguồn mở và nguồn đóng nằm ở chi phí vận hành, ràng buộc giấy phép và khoảng cách năng lực thực tế năm 2026.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Hugging Face là gì? Nền tảng mã nguồn mở cho mô hình AI
Hugging Face là nền tảng cộng tác và lưu trữ mô hình AI mã nguồn mở, nơi bạn tìm mô hình, tập dữ liệu và triển khai học máy trên hạ tầng của mình.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Ollama là gì? Chạy mô hình ngôn ngữ lớn ngay trên máy của bạn
Ollama giúp cài đặt và chạy các LLM cục bộ trên máy cá nhân, đơn giản và không gửi dữ liệu ra ngoài. Công cụ hợp cho kỹ sư cần chạy mô hình mở offline.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Tự host mô hình LLM là gì? Chi phí, hạ tầng và khi nào nên dùng
Tự host mô hình LLM giúp kiểm soát dữ liệu và hiệu suất. Cách tính VRAM, chọn engine vLLM hay SGLang và xác định điểm hòa vốn chi phí so với gọi API.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Fine-tuning là gì? Cách tinh chỉnh LLM và khi nào nên dùng
Fine-tuning là kỹ thuật tái huấn luyện LLM trên dữ liệu chuyên biệt để tối ưu hành vi, định dạng và hiệu suất cho các tác vụ đặc thù của doanh nghiệp.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Embedding là gì? Cách AI biến văn bản thành vector
Embedding là cách AI chuyển đổi dữ liệu thành vector để máy tính hiểu được ngữ nghĩa — nền tảng của tìm kiếm, RAG và bài toán chi phí lưu trữ.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Vector database là gì? Cách hoạt động và khi nào nên dùng
Vector database tìm dữ liệu theo độ tương đồng ngữ nghĩa thay vì so khớp từ khoá — chỉ mục ANN hoạt động ra sao và khi nào ứng dụng AI, RAG cần một hệ riêng.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Milvus là gì? Cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở cho AI
Milvus là cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở cho AI, hỗ trợ tìm kiếm tương đồng quy mô hàng tỷ vector với kiến trúc cloud-native và tối ưu hoá phần cứng.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Chunking là gì? Cách chia nhỏ dữ liệu cho hệ thống RAG
Chunking là kỹ thuật chia nhỏ tài liệu cho hệ thống RAG, từ chiến lược cơ bản đến late chunking, nhằm tối ưu độ chính xác truy xuất.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
RAG hay fine-tuning: chọn đúng phương pháp cho dự án AI
Dữ liệu thực nghiệm về chi phí, độ trễ và độ chính xác cho thấy khi nào dự án AI nên dùng RAG, và khi nào fine-tuning mới đáng giá.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Bộ nhớ AI agent là gì? Cách agent ghi nhớ qua nhiều phiên
Bộ nhớ AI agent lưu trữ thông tin dài hạn và tối ưu ngữ cảnh, giúp agent giữ trạng thái qua nhiều phiên mà không làm quá tải cửa sổ ngữ cảnh.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Multi-agent là gì? Cách các AI agent chia sẻ ngữ cảnh
Hệ thống multi-agent là gì, vì sao chia sẻ ngữ cảnh giữa các agent là phần khó nhất, và cái giá phải trả về token, độ trễ cùng lỗi dồn lại.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
LangChain là gì? Framework xây ứng dụng AI từ mô hình LLM
LangChain là framework mã nguồn mở để xây ứng dụng AI: nối LLM với dữ liệu riêng và các công cụ bên ngoài thành một chuỗi xử lý hoàn chỉnh.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
LangGraph là gì? Framework xây dựng AI agent cho production
LangGraph là framework kiểm soát AI agent bằng đồ thị, hỗ trợ bộ nhớ và chốt duyệt của con người (human-in-the-loop) cho ứng dụng production bền bỉ.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Claude Agent SDK là gì? Thư viện đứng sau Claude Code
Claude Agent SDK là thư viện Python và TypeScript để dựng agent AI tự chủ, mang sẵn vòng lặp agent, bộ công cụ và cơ chế quản lý ngữ cảnh của Claude Code.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
OpenAI AgentKit và Agents SDK là gì?
OpenAI AgentKit và Agents SDK cung cấp nền tảng tích hợp để xây dựng, điều phối và triển khai AI agent qua mã nguồn hoặc giao diện trực quan.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Context layer là gì? Tầng ngữ cảnh trong hệ thống AI
Context layer là hạ tầng trọng yếu để AI agent vận hành tin cậy, kết nối dữ liệu thô với ý nghĩa kinh doanh và các vết quyết định thực tế của tổ chức.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Nguồn ngữ cảnh là gì? Các nguồn dữ liệu AI dùng khi suy luận
Nguồn ngữ cảnh là những nơi hệ thống AI lấy thông tin về lúc suy luận: tài liệu, cơ sở dữ liệu, kho mã, chat và kết quả trả về từ các công cụ.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Trạng thái và lịch sử hội thoại trong AI agent là gì?
Trạng thái và lịch sử hội thoại là cốt lõi của kiến trúc bộ nhớ AI agent, giúp giữ độ tin cậy qua mô hình niềm tin (belief state) và quản lý bối cảnh.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Contextual prompting là gì?
Contextual prompting là kỹ thuật cung cấp thông tin nền và tham số chi tiết giúp tối ưu hóa kết quả đầu ra của AI, tăng độ chính xác và tính nhất quán.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Context evaluation là gì? Cách đo chất lượng ngữ cảnh cho AI
Context evaluation là quy trình định lượng chất lượng ngữ cảnh RAG, cô lập lỗi retriever hay generator bằng Ragas, TruLens và error analysis thực chiến.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
PostHog là gì? Context warehouse và MCP cho AI agent
PostHog là kho ngữ cảnh (context warehouse) hợp nhất dữ liệu sản phẩm và kinh doanh, giúp AI agent ra quyết định chính xác và thực thi qua giao thức MCP.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Cô lập ngữ cảnh (context isolation) là gì? Tách ngữ cảnh cho AI agent
Kỹ thuật cô lập ngữ cảnh giúp tối ưu hóa hiệu suất AI agent, ngăn chặn hiện tượng thối rữa ngữ cảnh và đảm bảo độ chính xác cho hệ thống đa tác nhân phức tạp.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Context failure modes: sáu kiểu lỗi ngữ cảnh của AI agent
Phân tích 6 kiểu context failure modes phổ biến khi xây dựng AI agent và các giải pháp kỹ thuật thực dụng để tối ưu hiệu suất hệ thống.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Xử lý ngữ cảnh dài: nhồi hết, truy hồi hay nén?
Mức suy giảm hiệu suất thực tế khi xử lý ngữ cảnh dài, và so sánh ba chiến lược nhồi toàn bộ, RAG và nén ngữ cảnh (compaction).
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Nén ngữ cảnh (context compaction) là gì và khi nào nên dùng?
Cơ chế nén ngữ cảnh (context compaction) giúp tối ưu cửa sổ ngữ cảnh cho AI agent, cải thiện chi phí và độ chính xác mà không làm gián đoạn luồng hội thoại.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
DataHub là gì? Nền tảng metadata mã nguồn mở cho dữ liệu AI
DataHub là nền tảng metadata mã nguồn mở giúp quản trị, khám phá và quan sát dòng chảy dữ liệu cho hệ thống AI và stack dữ liệu hiện đại của doanh nghiệp.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Atlan là gì? Data catalog và context layer cho AI
Atlan là nền tảng data catalog và quản trị dữ liệu dạng cloud, cung cấp lineage, quyền sở hữu và ngữ cảnh đã kiểm duyệt cho cả con người lẫn AI agent.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Modus là gì? Context Warehouse cho AI trong doanh nghiệp
Modus là context warehouse giúp AI agent lấy đúng ngữ cảnh nghiệp vụ, với cam kết giảm tới 10 lần lượng token cho mỗi truy vấn.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
MCP Host là gì? Vai trò và cách hoạt động trong kiến trúc MCP
MCP Host đóng vai trò điều phối trong kiến trúc phi trạng thái, quản lý các kết nối Client để lấy dữ liệu từ Server và tích hợp vào cửa sổ ngữ cảnh của AI.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
MCP server là gì? Cách hoạt động, kết nối và rủi ro
MCP server nối mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với công cụ và dữ liệu bên ngoài: cách hoạt động, kiến trúc phi trạng thái bản 2026 và các rủi ro bảo mật đi kèm.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
MCP Client là gì? Vai trò và cách hoạt động
MCP Client là thành phần kết nối ứng dụng AI với các nguồn dữ liệu ngoại vi theo giao thức MCP, giữ an toàn dữ liệu và quản lý ngữ cảnh hiệu quả.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
LangSmith là gì? Quan sát và đánh giá agent AI của LangChain
LangSmith là nền tảng quan sát và đánh giá agent AI của LangChain, giúp kỹ sư tối ưu hiệu suất, kiểm soát chi phí và xử lý tính bất định của LLM.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Langfuse là gì? Nền tảng quan sát và đánh giá ứng dụng LLM
Langfuse là nền tảng mã nguồn mở giúp kỹ sư quan sát, đánh giá và quản lý prompt cho ứng dụng LLM, chạy trên kiến trúc ClickHouse.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Bảo mật ngữ cảnh (context security) là gì và vì sao AI dễ bị lừa?
Bảo mật ngữ cảnh là bảo vệ hệ thống AI khi kết nối công cụ qua MCP, ngăn mô hình thực thi lệnh ẩn trong dữ liệu ngoài qua tấn công gián tiếp.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Constraining prompt là gì? Cách ràng buộc system prompt
Constraining prompt là cơ chế thiết lập rào chắn giúp ngăn tấn công tiêm lệnh (prompt injection) và rò rỉ dữ liệu, giữ hệ thống AI ổn định và tin cậy.
Tiếp theo trong lộ trình
AI Engineer
Machine learning inference là gì? Cách mô hình AI tạo ra dự đoán
Machine learning inference là quá trình mô hình AI thực thi dự đoán từ dữ liệu mới: quy trình 5 bước, bốn kiểu triển khai và cách tối ưu chi phí.