Andrea còn là contributer của riverpod luôn

Bài viết rất hay và hữu dụng, xin cảm ơn

Chúng ta có thể nâng cấp sàn lên để tránh bị hacker tấn công, tìm hiểu thêm về dịch vụ thiết kế web3, blockchain tại DK-TECH.vn

Tuyệt vời! Bài viết của bạn đã giải thích rất rõ ràng các khái niệm cốt lõi của LangGraph. Dưới đây là phần tiếp theo để hoàn thiện bài viết, bao gồm các khái niệm nâng cao hơn và các tính năng hữu ích khác của LangGraph, cùng với các ví dụ code minh họa cụ thể:

@ntngoc96wd Em cảm ơn anh ạ

thanks tác giả

bài viết bổ ích quá sếp ơi

Trường hợp 3 có 2 cách fix sau:

Cách 1: Sử dụng has_many có điều kiện has_many :active_comments, -> { where(active: true) }, class_name: "Comment" Sau đó chỉ cần Post.includes(:active_comments)

Cách 2: Dùng alias trong mysql

Post .left_joins(:comments) .select( 'posts.*', 'COUNT(CASE WHEN comments.active = true THEN 1 END) AS active_comments_count' ) .group('posts.id')

Sau đó chỉ cần gọi post.active_comments_count để đếm comments

đúng rồi em nhé, các file .env và docker compose mình cần ssh vào để cấu hình lúc đầu hoặc có thay đổi.

Hay đấy

Bài viết hay

Bài viết rất hay ạ, nhưng anh cho em hỏi ở cách này ta phải tự ssh vào rồi tự tạo file .env để server có thể truy cập được ạ. Rất mong anh giải đáp

Công nhận là hay và cũng thấy sợ, cốt lõi các mô hình và hạ tầng suy luận thì vẫn là của các ông lớn. Vì lý do địa chính trị hay đơn giản là không thích mà nó rút ống thở thì cả một mô hình kinh doanh về 0 sau 5 giây.

Hay. Thanks bạn!

Thanks bạn!

Dạ cảm ơn bạn nhiều ạ. Nếu bạn đang tìm hiểu về phần này có thể ib riêng cho mình, mình sẽ support tận tình ạ ^^

Bài viết khá hay ạ. Em chưa ngồi đọc paper cụ thể nhưng mà đọc qua ở đoạn kiến trúc senator, có 1 câu là "dùng Monte Carlo Tree Search (MCTS) kết hợp với knowledge graph để scan xem llm yếu chỗ nào, rồi tạo dữ liệu siêu targeted để sửa đúng chỗ đó." và ở đoạn tạo synthetic QA.

• knowledge graph : làm sao để có cái knowledge graph này ạ hay cụ thể hơn là graph này được tạo ra từ đâu (data domain mình có) và dùng cái gì để tạo (LLMs ạ). Làm sao để confirm được knowledge graph nếu dùng LLM tạo ra ạ ?
• synthetic QA : Trong đoạn vá lỗ hổng có 1 câu là : Nội dung phải có định dạng rõ ràng, logic mạch lạc và quan trọng nhất là dựa trên tri thức thực có trong knowledge graph — tuyệt đối không được bịa đặt (hallucination). | --> Đoạn này làm sao để confirm là câu sinh ra không có hallu ạ ? vì em thấy ghi là framework nên chắc ko phải làm tay đâu nhỉ a 😅 ?

Bài viết hay

Đáng lo qúa a nhỉ

Cảm ơn b