Java với LangChain4j: Xây dựng ứng dụng AI cục bộ trong vài phút

Giả sử bạn đang phát triển một hệ thống hỗ trợ nội bộ cho công ty — nơi nhân viên có thể hỏi bằng tiếng Việt như "Cách khôi phục mật khẩu tài khoản?" và nhận ngay câu trả lời chính xác được trích xuất từ tài liệu sản phẩm, quy trình IT hoặc cơ sở tri thức nội bộ. Không cần GPU đắt đỏ, không cần dịch vụ đám mây trả phí, cũng chẳng cần chuyển san ...

Đăng vào ngày 27 tháng 5 lúc 15:32

Chiến Lược Phát Triển Sản Phẩm AI: Bài Học Từ Thực Tiễn Triển Khai

Trải qua hai năm chuyển đổi số cho sản phẩm hiện có và phát triển sản phẩm AI gốc từ đầu, nhóm kỹ thuật đã gặp nhiều thách thức đáng kể. Dưới đây là tổng hợp kinh nghiệm thực tế. 1. Góc độ sản phẩm 1.1 Tích hợp vào quy trình làm việc sẵn có Việc thuyết phục người dùng nội bộ chấp nhận công cụ mới đã khó, chưa nói đến việc yêu cầu khách hàng c ...

Đăng vào ngày 24 tháng 5 lúc 15:23

local-packet-whisperer: Công cụ phân tích gói tin mạng cục bộ với AI

Giới thiệu dự án local-packet-whisperer (LPW) là một dự án mã nguồn mở sử dụng Ollama, Streamlit và PyShark, cho phép người dùng tương tác với các tệp PCAP/PCAPNG theo cách riêng tư và cục bộ. Dự án này kết hợp mô hình học máy với phân tích gói tin mạng, cung cấp giao diện người dùng thân thiện để người dùng có thể dễ dàng đặt câu hỏi và phân ...

Đăng vào ngày 18 tháng 5 lúc 21:38

Hướng dẫn triển khai maxkb và ollama bằng Docker trên môi trường Windows

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết cách triển khai hai công cụ — maxkb và ollama — sử dụng Docker trên môi trường Windows. Bài viết này phù hợp cho những ai muốn nhanh chóng triển khai, kiểm thử và triển khai các dịch vụ này trên máy cục bộ. Do sự khác biệt giữa môi trường Windows và Linux, bài viết cũng bao gồm hướng dẫn cấu h ...

Đăng vào ngày 17 tháng 5 lúc 09:41