Posts with Tag: anthropic

Vượt Ngoài RAG Tiêu Chuẩn: Khắc phục Vấn đề 'Mất Ngữ cảnh' bằng Kỹ thuật Truy xuất Nâng cao

Agent RAG của bạn đang gặp khó khăn về độ chính xác hay tự bịa đặt thông tin? Thủ phạm có thể là 'vấn đề mất ngữ cảnh', nơi việc chunking (chia nhỏ văn bản) tách rời thông tin quan trọng khỏi ý nghĩa ban đầu của nó. Bài viết này đi sâu vào lý do tại sao RAG tiêu chuẩn không hiệu quả và giới thiệu ha...…
in AI, LLMs, N8N, RAG
Vượt Ngoài RAG Tiêu Chuẩn: Khắc phục Vấn đề 'Mất Ngữ cảnh' bằng Kỹ thuật Truy xuất Nâng cao

Xây Dựng MCP Server Của Riêng Bạn: Kết Nối LLM Với Mọi Thứ

Model Context Protocol (MCP) của Anthropic đang cách mạng hóa cách chúng ta kết nối các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) với các dịch vụ bên ngoài. Mặc dù các MCP server hiện có cung cấp khả năng tích hợp dễ dàng, điều gì sẽ xảy ra khi bạn cần các tương tác tùy chỉnh hoặc một dịch vụ không được hỗ trợ? Câ...…
in AI, LLMs, Development, Integration
Xây Dựng MCP Server Của Riêng Bạn: Kết Nối LLM Với Mọi Thứ

CAG và RAG trong N8N: Lựa chọn Kỹ thuật Truy xuất Phù hợp cho Quy trình AI của Bạn

Context window (cửa sổ ngữ cảnh) của Large Language Model (LLM) đã bùng nổ gần đây, mở đường cho các kỹ thuật như Cache-Augmented Generation (CAG). Nhưng liệu kỹ thuật mới này có thay thế được Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã được thiết lập vững chắc? Bài viết này đi sâu vào cả hai phương phá...…
in AI, LLMs, N8N, Automation
CAG và RAG trong N8N: Lựa chọn Kỹ thuật Truy xuất Phù hợp cho Quy trình AI của Bạn

Giải mã MCP: Tiêu chuẩn được kỳ vọng nâng tầm các trợ lý AI

Bạn đã bao giờ thất vọng khi các trợ lý AI như [ChatGPT] có thể trò chuyện nhưng lại gặp khó khăn khi thực hiện công việc trong thế giới thực? Việc kết nối Large Language Models (LLMs) với các công cụ (tools) bên ngoài thường phức tạp và mong manh, giống như chắp vá các hệ thống khác nhau vốn khôn...…
in AI, LLMs, Standards, Development
Giải mã MCP: Tiêu chuẩn được kỳ vọng nâng tầm các trợ lý AI