
Privacy khi dùng AI: điều gì nên gửi lên model và điều gì tuyệt đối không?
Cơn sốt AI khiến nhiều team gửi mọi thứ lên API. Phải có nguyên tắc tách dữ liệu ngay từ đầu.
Blog
Chia sẻ kiến thức về AI, Tools và Prompt Engineering cho người Việt.

Cơn sốt AI khiến nhiều team gửi mọi thứ lên API. Phải có nguyên tắc tách dữ liệu ngay từ đầu.

Model chạy được chưa đủ. Cần đo độ đúng, độ ổn định, chi phí, latency và UX.

Embedding search nghe rất mạnh, nhưng không phải project nào cũng cần vector DB từ ngày đầu.

Prompt tốt không cần thần chú. Chỉ cần rõ mục tiêu, rõ input, rõ format đầu ra.

Code nhanh hơn là thật, nhưng review chặt hơn cũng là bắt buộc.

Một bài bóc tách cách bé ghi nhớ bằng daily logs, topic memory, semantic recall và dream cycle.

Khi text, image, audio và video cùng nằm trong một pipeline, AI không còn là chatbox.

Đừng bắt đầu bằng hệ thống quá hoành tráng. Hãy tự động hoá những điểm nghẽn thật.

Không phải bài toán nào cũng cần model lớn. Với latency, chi phí và riêng tư, các model nhỏ đang mở ra một lớp sản phẩm cực kỳ đáng tiền.

Khi model không biết dữ liệu nội bộ của bạn, Retrieval-Augmented Generation là cách biến AI từ thông minh chung chung thành hữu ích trong ngữ cảnh thật.

Từ chatbot một lượt đến hệ thống biết lập kế hoạch, dùng tool và tự hoàn thành tác vụ nhiều bước — đây là lúc AI agents trở thành lớp sản phẩm nghiêm túc.