63 bài viết trong danh mục này
Tôi mở rộng Sydney để đọc 10 năm nội dung narrative từ báo cáo thường niên của Big Tech bằng cách chiến lược giới hạn phạm vi ở 7 công ty — đây là cách tôi cân bằng chi phí và khả năng.
Tôi gộp hai AI agent thành một trợ lý đa tài có thể phân tích tài chính S&P 500 VÀ 15 năm nội dung blog — chứng minh ít hơn thực sự là nhiều hơn.
Tôi xây một AI agent trả lời câu hỏi tài chính sử dụng 10 năm dữ liệu SEC — và cuối cùng giải quyết được thách thức streaming để làm nó real-time và kiểm chứng được.
Sau 10 tháng code với trợ lý AI, tôi nhận ra chúng giống thực tập sinh — mạnh mẽ nhưng cần hướng dẫn cụ thể, nghĩa là tôi phải hiểu sâu framework để giải quyết vấn đề thực như làm chatbot chậm trở nên nhanh.
Tôi nâng cấp chatbot Sydney để test hybrid search và query structuring của Weaviate — những tính năng tôi cần để mở rộng chatbot tài chính cho hơn 500 công ty.
Tôi xây một chatbot tài chính trả lời câu hỏi về S&P 500 sử dụng dữ liệu SEC — với agent tự phê bình cải thiện câu trả lời trước khi bạn thấy chúng.
Tôi xây lại frontend của trang web bằng AI, nâng cấp trí thông minh cho chatbot, và khám phá continuous deployment — tất cả vì Docker không chịu hợp tác.
Tôi xây lại chatbot với FastAPI và xử lý bất đồng bộ, cắt giảm thời gian phản hồi đồng thời đơn giản hóa giao diện — đây là cách tối ưu hóa có mục tiêu đã thay đổi trải nghiệm người dùng.
Tôi lao vào xây chatbot với kỹ năng lập trình bằng không và đầy nhiệt huyết — để rồi phát hiện phiên bản v0.1 là thảm họa với database CSV và chunking thô sơ, cho đến khi AI agent kéo tôi ra.
Sau một năm sử dụng AI cho mọi thứ từ lên kế hoạch road trip đến nghiên cứu sản phẩm, thói quen tìm kiếm của tôi cho thấy một sự thay đổi lớn — và một lời cảnh báo cho các nhà xuất bản.
Tôi đã hoàn thành 7 khóa học Andrew Ng trong vài tháng — từ nền tảng ML đến xây dựng ứng dụng GenAI. Đây là lộ trình của tôi từ con số không đến triển khai ứng dụng LLM đầu tiên.
Dữ liệu Google Trends cho thấy "error in moderation" là từ khóa tìm kiếm liên quan ChatGPT tăng mạnh nhất tại Mỹ, phơi bày các vấn đề về độ tin cậy mà người dùng đang tìm kiếm câu trả lời.