Trong thế giới phát triển nhanh chóng của AI, Prompt Injection là mối đe dọa tiềm ẩn đối với bảo mật. Bài viết này tập trung vào việc giải thích các loại Prompt Injection và đưa ra các cách phòng chống hiệu quả. Khám phá cách giữ an toàn cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) và các hệ thống AI thông minh khỏi các dạng tấn công này.
Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, việc đánh giá mô hình AI đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết. Từ các công cụ đánh giá AI Evals đến Benchmark, mô hình, agent và RAG đều cần những phương pháp đánh giá cụ thể để đảm bảo chất lượng. Bài viết này sẽ đi sâu vào các phương pháp đó để làm rõ sự phức tạp và cần thiết của việc đánh giá.
Hiện tượng hallucination trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), khiến chúng cung cấp thông tin không chính xác hoặc hoàn toàn bịa đặt. Bài viết này khám phá nguyên nhân tại sao AI gặp phải hiện tượng này, cách phát hiện và các phương pháp giảm thiểu sự sai sót để cải thiện độ chính xác.
Trong bối cảnh công nghệ hiện tại, grounding trong AI và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát và nâng cao tính xác thực của dữ liệu đầu ra. Bài viết này sẽ khái quát các khái niệm cơ bản và phương pháp grounding, nhằm giúp bạn hiểu rõ hơn về cách áp dụng chúng vào AI và LLM.
Trong bối cảnh tìm kiếm thông tin ngày càng phức tạp, việc kết hợp nhiều phương pháp retrieval như Vector Search, Keyword Search và Knowledge Graph không chỉ tối ưu hóa khả năng tìm kiếm mà còn đáp ứng nhu cầu sử dụng đa dạng. Bài viết này sẽ khám phá Hybrid RAG và các thành phần quan trọng của nó.
GraphRAG kết hợp các yếu tố từ Knowledge Graph và Retrieval-Augmented Generation, mở ra kỷ nguyên mới cho việc truy vấn thông tin thông minh. Bài viết này giúp bạn khám phá GraphRAG là gì, so sánh với Vector RAG, và khi nào nên sử dụng việc kết hợp này trong ứng dụng AI của bạn.
Trong thời đại công nghệ 4.0, điều phối AI đã trở thành chìa khoá trong việc tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống thông minh. Từ điều phối mô hình và agent đến quản lý workflow và việc định tuyến, bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn sâu rộng về các khía cạnh cốt lõi trong điều phối AI hiện đại.
Agent2Agent Protocol (A2A) đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng giao tiếp giữa các AI agent. Qua đó, các agent có thể cộng tác, trao đổi thông tin và thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả. Bài viết này sẽ đào sâu các khía cạnh của A2A, từ kiến trúc đến sự tương thích và bảo mật.
Function Calling là một phần quan trọng trong việc kết nối các hệ thống, đặc biệt là khi làm việc với API và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bài viết này phân tích chi tiết về phương pháp này, cũng như so sánh giữa các loại gọi hàm khác nhau và ứng dụng thực tế của chúng.
Trong năm 2026, sự kiện Snapdragon Summit giới thiệu những tiến bộ vượt bậc về AI Agent trên nền tảng Snapdragon của Qualcomm. Sự kiện này cũng là nơi các công nghệ tiên tiến như Claude và Gemini tỏa sáng, hứa hẹn đem lại tương lai công nghệ đột phá. Hãy cùng khám phá chi tiết sức mạnh mới từ Qualcomm và các AI Agent tiên tiến.