Tài nguyên
Bài viết do chính đội kỹ sư BigAI viết từ các dự án đang triển khai — có số liệu, có đánh đổi, không viết lại tài liệu nhà cung cấp.
Ba kiến trúc phổ biến giải quyết ba bài toán khác nhau. Chọn sai không làm dự án thất bại ngay, nhưng sẽ khiến chi phí và độ phức tạp tăng dần cho tới lúc phải làm lại.
Đọc tiếp6 bài viết
Hai hướng tiếp cận thường bị đặt nhầm vị trí. RAG giải bài toán kiến thức, fine-tune giải bài toán hành vi — lẫn lộn hai thứ này là nguyên nhân phổ biến khiến dự án đội chi phí.
Phần lớn chi phí Spark bị lãng phí ở những chỗ dễ sửa: định dạng lưu trữ sai, partition quá nhỏ, shuffle không cần thiết và cluster chạy không tải.
Change Data Capture cho phép đồng bộ dữ liệu gần thời gian thực mà không chạy truy vấn nặng lên hệ thống nghiệp vụ. Nhưng nó cũng có những cạm bẫy riêng.
Chỉ số "độ chính xác 92%" gần như vô nghĩa nếu không nói rõ đo trên tập câu hỏi nào và tính đúng theo tiêu chí gì.
Mô hình không hỏng đột ngột. Nó suy giảm dần, và nếu không giám sát thì người đầu tiên phát hiện thường là khách hàng.
Tài liệu
Bộ 42 câu hỏi tự đánh giá theo 4 cấp độ, kèm bảng chấm điểm. 18 trang.
Tải về (cần đăng ký)Danh mục kiểm tra dành cho hệ thống dữ liệu doanh nghiệp. 12 trang.
Tải về (cần đăng ký)Từ chọn mô hình đến bảo mật và đo hiệu quả. 24 trang.
Tải về (cần đăng ký)Một kỹ sư giải pháp của BigAI sẽ cùng bạn rà soát hiện trạng dữ liệu, xác định bài toán đáng làm nhất và phác thảo lộ trình khả thi. Không ràng buộc.