Thuật ngữ SQL Builder

Danh mục

AI97
BI & Analytics91
Banking123
Data Engineering184
DataOps40
DevOps48
Python48
SQL & Databases102

Bài viết

AI 1 — Trí tuệ nhân tạo & Machine Learning là gì
Agent 1 — Harness Engineering: Dựng AI Agent thực chiến
AI 2 — Dữ liệu & Feature Engineering
Agent 2 — Thiết kế Tool: cửa để agent chạm vào thế giới
AI 3 — Machine Learning cổ điển
Agent 3 — Context Engineering: nuôi cửa sổ context đúng cách
AI 4 — Mạng nơ-ron & Deep Learning
Agent 4 — Vòng lặp tác tử & điều khiển: trái tim của harness
AI 5 — NLP, Embeddings & Transformers
Agent 5 — Bộ nhớ agent: sống sót qua compaction và qua nhiều phiên
AI 6 — LLM & Prompt Engineering
Agent 6 — Kiểm chứng & Eval: ngăn agent tự tin bịa
AI 7 — RAG & Xây dựng ứng dụng LLM (Agents)
Agent 7 — Multi-agent & Orchestration: khi nào nhiều agent thắng một
AI 8 — MLOps, Triển khai & Đạo đức AI
Agent 8 — An toàn, Quyền & Production: đưa agent ra thật
LLM 1 — Tổng quan xây ứng dụng với LLM (Claude)
Agent 9 — Agent Skills: bộ kỹ năng nạp động theo ngữ cảnh
LLM 2 — Prompt engineering & structured output
LLM 3 — Embeddings & tìm kiếm vector
LLM 4 — RAG: kiến trúc & thực chiến
LLM 5 — Tool use, function calling & agents
LLM 6 — Đánh giá & kiểm thử ứng dụng LLM
LLM 7 — Production: chi phí, độ trễ, an toàn
LLM 8 — Prompt vs RAG vs Fine-tuning: chọn cách nào
ML 1 — Quy trình Machine Learning thực chiến
ML 2 — Feature engineering
ML 3 — Hồi quy tuyến tính & logistic
ML 4 — Cây quyết định, Random Forest & Gradient Boosting
ML 5 — Đánh giá mô hình & chỉ số
ML 6 — Học không giám sát: clustering, PCA & anomaly
ML 7 — Mất cân bằng dữ liệu & tinh chỉnh mô hình
ML 8 — Triển khai & MLOps
Deep Learning 1 — Nền tảng: neuron, mạng & activation
Deep Learning 2 — Huấn luyện: loss, backprop & optimizer
Deep Learning 3 — Regularization & kỹ thuật huấn luyện
Deep Learning 4 — CNN & thị giác máy tính
Deep Learning 5 — Dữ liệu tuần tự: RNN, LSTM & GRU
Deep Learning 6 — Transformer & cơ chế attention
Deep Learning 7 — Thực hành với PyTorch
Deep Learning 8 — Triển khai & tối ưu inference
Chuỗi thời gian 1 — Tổng quan & thành phần
Chuỗi thời gian 2 — EDA, tính dừng & phân rã
Chuỗi thời gian 3 — Mô hình cổ điển: ETS & ARIMA
Chuỗi thời gian 4 — Đặc trưng & mô hình ML
Chuỗi thời gian 5 — Prophet & Deep Learning
Chuỗi thời gian 6 — Đánh giá & backtesting
Chuỗi thời gian 7 — Phát hiện bất thường
Chuỗi thời gian 8 — Triển khai dự báo production
MLOps 1 — Tổng quan & vòng đời ML production
MLOps 2 — Theo dõi thí nghiệm & tái lập
MLOps 3 — Feature Store
MLOps 4 — ML Pipelines & CI/CD
MLOps 5 — Model Registry & triển khai mô hình
MLOps 6 — Giám sát & phát hiện trôi (drift)
MLOps 7 — Quản trị mô hình & AI có trách nhiệm
MLOps 8 — Nền tảng MLOps ngân hàng end-to-end
Vector DB 1 — Tổng quan & tìm kiếm ngữ nghĩa
Vector DB 2 — Embeddings & độ tương đồng
Vector DB 3 — Thuật toán ANN & chỉ mục
Vector DB 4 — pgvector: vector trong PostgreSQL
Vector DB 5 — Các hệ vector database chuyên dụng
Vector DB 6 — Hybrid search & Reranking
Vector DB 7 — Retrieval cho RAG
Vector DB 8 — Vận hành production & use case ngân hàng
LLMOps 1 — Vận hành ứng dụng LLM an toàn
LLMOps 2 — Kiến trúc ứng dụng LLM
LLMOps 3 — Prompt production & Guardrails
LLMOps 4 — Bảo mật LLM & Prompt Injection
LLMOps 5 — Đánh giá & chống ảo giác
LLMOps 6 — Observability & tối ưu chi phí LLM
LLMOps 7 — Quản trị & rủi ro GenAI ngân hàng
LLMOps 8 — Nền tảng GenAI ngân hàng end-to-end
Hệ khuyến nghị 1 — Tổng quan & bài toán
Hệ khuyến nghị 2 — Collaborative Filtering
Hệ khuyến nghị 3 — Matrix Factorization & Embeddings
Hệ khuyến nghị 4 — Content-based & Hybrid
Hệ khuyến nghị 5 — Deep Learning cho khuyến nghị
Hệ khuyến nghị 6 — Xếp hạng & Đánh giá
Hệ khuyến nghị 7 — Kiến trúc production & serving
Hệ khuyến nghị 8 — Next-Best-Action ngân hàng
Thị giác máy tính 1 — Tổng quan & ứng dụng ngân hàng
Thị giác máy tính 2 — Xử lý ảnh & CNN
Thị giác máy tính 3 — Phân loại, Phát hiện & Phân vùng
Thị giác máy tính 4 — OCR & Document AI
Thị giác máy tính 5 — Nhận diện khuôn mặt & eKYC
Thị giác máy tính 6 — Vision Transformer & Foundation Models
Thị giác máy tính 7 — Triển khai & MLOps cho CV
Thị giác máy tính 8 — Use case & tuân thủ ngân hàng
RAG nâng cao 1 — Vì sao naive RAG thất bại & bản đồ RAG hiện đại
RAG nâng cao 2 — Chunking & Indexing chiến lược
RAG nâng cao 3 — Hybrid Search: kết hợp từ khoá & vector
RAG nâng cao 4 — Reranking: tinh lọc kết quả truy hồi
RAG nâng cao 5 — Biến đổi & định tuyến câu hỏi
RAG nâng cao 6 — GraphRAG: RAG trên tri thức có cấu trúc
RAG nâng cao 7 — Agentic RAG: truy hồi có suy luận & tự sửa
RAG nâng cao 8 — Đánh giá & Vận hành RAG production

AI

97 bài viết

Knowledge Base — Nền tảng tài liệu mở về SQL, Banking, BI, DevOps, Python & AI.

Đọc tài liệu miễn phí · Đăng nhập để chạy & lưu truy vấn SQL.

© 2026 Em Chips AI