Agzent tích hợp Claude Sonnet 4: Nâng cấp trải nghiệm AI với chi phí tối ưu

Agzent chính thức tích hợp Claude Sonnet 4 - mô hình AI thế hệ mới từ Anthropic, mang đến khả năng lập trình và suy luận vượt trội với chi phí hợp lý cho người dùng.

Hướng dẫn chọn mô hình AI phù hợp với nhu cầu: Phân tích chi phí và hiệu suất

Khám phá cách chọn mô hình AI phù hợp với ngân sách và nhu cầu của bạn, từ giải pháp chi phí thấp đến cao cấp như Claude Sonnet 3.7 và GPT-4o cho các nhu cầu sử dụng.

Google ra mắt tính năng AI và trợ năng mới cho Android và Chrome

Google vừa công bố loạt tính năng mới tích hợp trí tuệ nhân tạo và cải thiện khả năng tiếp cận cho người dùng Android và Chrome, đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc phát triển công nghệ hỗ trợ người khuyết tật.

TikTok ra mắt AI Alive: Công cụ biến ảnh tĩnh thành video sống động

TikTok vừa giới thiệu tính năng AI đầu tiên cho phép người dùng chuyển đổi hình ảnh tĩnh thành video - một bước tiến mới trong công nghệ sáng tạo nội dung trên nền tảng này.

Hierarchical Indexing trong RAG: Phương pháp Nâng cao Hiệu suất Truy xuất Thông tin

Khám phá cách Hierarchical Indexing cách mạng hóa hệ thống RAG với cấu trúc phân cấp thông minh, giúp truy xuất thông tin chính xác và nhanh hơn so với phương pháp truyền thống.

Hybrid Search trong RAG: Kỹ thuật Tối ưu hóa Truy xuất Thông tin

Hybrid Search kết hợp tìm kiếm dựa trên từ khóa và vector để tối ưu hóa quá trình truy xuất trong RAG, mang lại kết quả chính xác hơn và toàn diện hơn so với các phương pháp truyền thống.

Query Transformation trong RAG: Kỹ thuật nâng cao hiệu suất truy xuất thông tin

Query Transformation (Biến đổi Truy vấn) là một kỹ thuật quan trọng trong hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG), giúp cải thiện đáng kể chất lượng truy xuất thông tin bằng cách biến đổi câu truy vấn ban đầu của người dùng thành các dạng truy vấn hiệu quả hơn

Query Expansion trong RAG: Kỹ thuật nâng cao hiệu quả truy xuất thông tin cho hệ thống AI

Khám phá cách Query Expansion cải thiện hiệu suất hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) bằng cách mở rộng và làm phong phú truy vấn, giúp truy xuất thông tin chính xác và toàn diện hơn.

Kỹ thuật Chunk Engineering trong RAG: Phương pháp tiếp cận toàn diện

Bài viết này phân tích chi tiết về kỹ thuật Chunk Engineering trong hệ thống RAG, giúp tối ưu hóa quá trình truy xuất thông tin và nâng cao chất lượng phản hồi của mô hình ngôn ngữ lớn thông qua các phương pháp phân đoạn dữ liệu hiệu quả.

Kỹ Thuật Dense Retrieval Trong RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Dense Retrieval là phương pháp truy xuất thông tin dựa trên biểu diễn vector mật độ cao, đóng vai trò quan trọng trong hệ thống RAG hiện đại, giúp nâng cao khả năng hiểu ngữ nghĩa và truy xuất thông tin chính xác cho các mô hình ngôn ngữ lớn.