Llm

Thiết kế ứng dụng LLM sử dụng LangChain 1.x và LangGraph cho tác nhân, bộ nhớ và tích hợp công cụ. Dùng khi xây dựng ứng dụng LangChain, triển khai tác nhân AI hoặc tạo quy trình làm việc LLM phức tạp.

Triển khai quy trình đánh giá hiệu quả cho ứng dụng LLM bằng các chỉ số tự động, phản hồi con người và đánh giá chuẩn. Phù hợp cho các nhóm kiểm thử hiệu suất LLM, so sánh mô hình hoặc xác nhận cải tiến AI.

Xây dựng hệ thống Tạo Sinh Tăng Cường Truy Xuất (RAG) cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với cơ sở dữ liệu vector và tìm kiếm ngữ nghĩa. Sử dụng khi triển khai AI dựa trên kiến thức, xây dựng hệ thống hỏi đáp tài liệu hoặc tích hợp LLM với các cơ sở tri thức bên ngoài.

Tối ưu hiệu suất chỉ mục vector về độ trễ, độ chính xác và bộ nhớ. Lý tưởng để điều chỉnh các tham số HNSW, lựa chọn chiến lược lượng tử hóa và mở rộng hạ tầng tìm kiếm vector trong các ứng dụng AI và hệ thống backend.