4 bài viết được gắn thẻ "Large Language Model (LLM)"

Trước đây, theo cách truyền thống, khi tích hợp một service mới với hệ thống của bạn, bạn sẽ cần phải viết code để tích hợp. Bạn sẽ cần check API document, viết code, test và deploy. Việc này mất khá nhiều thời gian và công sức.

Với sự phát triển của các hệ thống No code / low code, bạn có thể tích hợp một service mới với hệ thống của bạn bằng cách sử dụng giao diện người dùng, không cần phải viết code quá nhiều. Và n8n đã ra đời để giải quyết bài toán đó. Vậy n8n là gì? Nó có phải là một công cụ mạnh mẽ để bạn có thể tận dụng trong các hệ thống của mình hay không? Chúng ta hãy cùng bắt đầu tìm hiểu nhé.

Ngày nay, việc sử dụng AI Assistant để hỗ trợ việc code đang làm cho việc làm của các dev trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, các sản phẩm của Github Copilot, Tabnine, Cursor AI ... đều là các sản phẩm thu phí, và chi phí của các sản phẩm này cũng không thấp, đặc biệt là đối với các bạn sinh viên cũng như các bạn mới bắt đầu đi làm. Vì vậy, trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ cách sử dụng AI Assistant miễn phí để hỗ trợ việc code cho các bạn nhé.

Ở bài trước, mình đã hướng dẫn các bạn cách cài đặt Ollama trên máy tính cá nhân, đồng thời hướng dẫn cách bạn cài một model trên Ollama như thế nào? Tiếp theo chuỗi bài viết liên quan đến Large Language Model và Ollama, hôm nay mình sẽ hướng dẫn các bạn cách xây dựng 1 RAG server đơn giản, tích hợp với Ollama như thế nào nhé.

Ngày nay, chúng ta khá dễ dàng tiếp cận với các ứng dụng chat AI, nổi tiếng nhất phải kể đến là ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google, Copilot của Microsoft, ... Các phần mềm này đối với một người dùng thông thường thì hầu như là xài miễn phí, trừ những trường hợp các bạn muốn sử dụng các tính năng nâng cao hơn thì cần phải trả tiền để nâng cấp.

Tuy nhiên, nếu bạn muốn thử tự mình dựng lên một trợ lý riêng cho mình trên máy tính cá nhân, và muốn tự do lựa chọn model, thì hãy xem bài viết dưới đây, mình sẽ hướng dẫn chi tiết nhé