langchain

Bạn đã quen với việc ra lệnh cho ChatGPT: "Viết cho tôi một đoạn code SQL để xóa thành viên spam". Sau đó bạn phải tự copy code đó, đăng nhập vào database và chạy nó. Nhưng với Agentic AI (AI Tác nhân), cuộc hội thoại sẽ như sau: Admin: "Jarvis, dọn dẹp các thành viên spam đăng ký hôm qua."...

Bạn có một file PDF chứa thông tin nhạy cảm (báo cáo tài chính, bí mật công nghệ, hồ sơ nhân sự...) và muốn dùng AI để phân tích nó? Tuy nhiên, bạn sợ rằng nếu upload lên ChatGPT hay Gemini, dữ liệu của bạn có thể bị rò rỉ hoặc bị dùng để train lại model? Giải pháp dành cho bạn là **Local...

Bạn cần viết một báo cáo về "Biến động giá Bitcoin trong tuần qua" hoặc "Các tính năng mới nhất của iPhone 16". Thay vì mất 30 phút tự Google, đọc từng trang web và tổng hợp, tại sao không giao việc đó cho AI? Trong bài viết này, chúng ta sẽ xây dựng một AI Agent bằng Python. Nó khác biệt...

Bạn đã bao giờ muốn ChatGPT trả lời các câu hỏi dựa trên tài liệu nội bộ của công ty, một cuốn sách PDF cụ thể, hay ghi chú cá nhân của bạn chưa? Mặc định, các mô hình LLM (Large Language Model) không biết về dữ liệu riêng tư đó. Đây chính là lúc kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation)...

Bây giờ chúng ta sẽ viết code để tạo ra... nhân viên cho Jarvis. Hệ thống sẽ hoạt động như sau: User: "Hãy tìm hiểu giá Bitcoin hiện tại và viết một bài nhận định ngắn." Supervisor (Sếp): Đọc lệnh. Thấy cần tra cứu -> Giao cho Researcher. Researcher (Lính 1): Dùng Tool Search Google -> Trả về...

Bộ não con người có 2 loại trí nhớ: Short-term Memory (RAM): Nhớ những gì vừa nói trong cuộc hội thoại hiện tại. Tắt đi là quên. Long-term Memory (Ổ cứng): Nhớ tên, tuổi, sở thích, thói quen của bạn mãi mãi. Jarvis hiện tại chỉ có RAM. Hôm nay chúng ta sẽ lắp thêm ổ cứng cho nó bằng cách tận...

RAG là kỹ thuật giúp AI trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu bên ngoài mà nó chưa từng được học. Quy trình đơn giản như sau: Upload: Bạn gửi file PDF cho Jarvis. Chunking: Jarvis cắt nhỏ file thành các đoạn văn ngắn. Embedding: Chuyển các đoạn văn đó thành Vector (dãy số) bằng một model chuyên...

Anh em code Agent bằng LangChain cũ thường gặp một vấn đề: Code chạy từ A đến Z, nếu giữa đường gặp lỗi hoặc kết quả không ưng ý, nó không biết quay đầu. Nó cứ thế đi tiếp và trả về kết quả rác. Ví dụ: Bảo Jarvis viết code Python. Nó viết code. Code đó chạy bị lỗi Syntax. Nó vẫn trả về cho bạn...

Bạn muốn viết một bài phân tích về "Xu hướng AI năm 2026". Cách cũ: Bạn chat với ChatGPT, copy paste, rồi tự sửa, rồi lại chat... Mất cả buổi sáng. Cách mới với **CrewAI**: Bạn gõ lệnh: "Làm báo cáo về AI 2026", rồi đi pha cà phê. Trong lúc bạn uống cà phê, một "biệt đội" gồm 3 nhân viên ảo sẽ...

Bạn dùng LangChain để làm chatbot. Khách hàng hỏi: "Hoàn tiền cho tôi đơn hàng #123". Chatbot kiểm tra: "Đơn #123 không tồn tại." -> Kết thúc hội thoại. Khách hàng: 😡 (Tức giận vì gõ nhầm số, nhưng Bot đã tắt). Vấn đề ở đây là LangChain (cũ) chạy theo đường thẳng (Chain). Hết đường là hết...

Bạn muốn xây dựng một ứng dụng AI. Bạn lên Google tìm kiếm và thấy hai cái tên thống trị: **LangChain** và **LlamaIndex**. Cả hai đều miễn phí, đều dùng Python, đều hỗ trợ RAG. Vậy sự khác biệt là gì? 1. Triết lý thiết kế LangChain: "Kẻ kết nối vạn vật" (The Orchestrator) LangChain tập trung...

Bạn hỏi AI: "Tôi có 3 quả táo. Tôi ăn 1 quả, rồi mua thêm 2 quả. Sau đó tôi chia đôi số táo cho bạn. Tôi còn mấy quả?" AI (trả lời nhanh): "Bạn còn 1 quả." (Sai bét! Đáp án đúng là 2). Tại sao AI sai? Vì nó cố gắng nhảy cóc đến kết quả ngay lập tức giống như một học sinh lười tính nhẩm. Để khắc...

GraphRAG là gì? Tại sao Microsoft nói Vector Database là chưa đủ? Bạn xây dựng một con chatbot RAG để chat với tài liệu nội bộ. User hỏi: "Quy trình xin nghỉ phép thế nào?" -> AI trả lời ngon lành (vì nó tìm thấy văn bản chứa từ khóa "nghỉ phép"). User hỏi: "Tinh thần làm việc chung của team...

LangChain vs. LangGraph: Tại sao 2026 là năm của "Cyclic Graph" và cái chết của "Chain" tuyến tính? Bạn viết một ứng dụng AI bằng LangChain: 1. AI viết Code. 2. AI chạy Test. 3. Xuất kết quả. Nhưng nếu bước 2 (Chạy Test) bị lỗi thì sao? Trong kiến trúc Chain truyền thống, chương trình sẽ báo...

Xây dựng đội ngũ "Nhân viên ảo": Hướng dẫn dùng CrewAI để tạo Multi-Agent System tự động nghiên cứu thị trường Chatbot (như ChatGPT) rất giỏi trả lời câu hỏi. Nhưng nếu bạn bảo nó: *"Hãy nghiên cứu đối thủ X, so sánh giá, tìm điểm yếu và viết báo cáo chiến lược"* - nó sẽ quá tải hoặc bị ảo...