1. Máy tính thực chất đọc file âm thanh như thế nào?Khi bạn mở một đoạn ghi âm lên nghe, thứ bạn cảm nhận là âm thanh. Nhưng đối với máy tính, một file audio (như .wav hay .mp3) thực chất chỉ là một mảng (array) chứa rất nhiều con số. Âm thanh ngoài đời thực là những làn sóng liên tục. Nhưng vì RAM và ổ cứng có giới hạn, máy tính phải áp dụng cơ chế lấy mẫu (sampling) để chuyển sóng âm thành các con số rời rạc. Cứ mỗi giây trôi qua, máy tính sẽ ... »
1. Bối cảnh: vì sao cần một dây chuyền chạy local Các trợ lý giọng nói thương mại đều vận hành trên hạ tầng đám mây. Mô hình này có ba ràng buộc cố hữu: phụ thuộc kết nối mạng, chi phí tính theo lượt sử dụng, và dữ liệu giọng nói phải rời khỏi thiết bị người dùng. Với một số lớp ứng dụng, cả ba ràng buộc đều là vấn đề. Thiết bị nhúng hoạt động ở nơi không có mạng ổn định. Ứng dụng y tế và tài chính chịu quy định nghiêm ngặt về dữ liệu ... »
Tháng trước, khi review hóa đơn AWS, tôi phát hiện một dòng phí lạ: $376.57 - regional data transfer - in/out/between EC2 AZsGần 400 đô mỗi tháng cho việc truyền dữ liệu giữa các Availability Zone? Hệ thống của chúng tôi chủ yếu là cache read, tại sao lại tốn nhiều như vậy? Sau một ngày điều tra, tôi tìm ra thủ phạm: DNS round-robin của Redis Reader Endpoint. Vấn đềHệ thống của chúng tôi gồm EKS + ECS Fargate kết nối tới Valkey cluster (3 nodes, Multi-AZ). Tất cả đều dùng Reader Endpoint để đọc cache. Vấn ... »
Khi nhắc đến việc chỉnh sửa video, hầu hết chúng ta đều nghĩ đến những phần mềm như Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve hay CapCut. Các công cụ này đều hoạt động theo mô hình quen thuộc: kéo thả, chỉnh sửa trên timeline và xuất video. Tuy nhiên, trong vài năm gần đây, một xu hướng hoàn toàn mới đang dần trở nên phổ biến trong cộng đồng lập trình viên: viết video bằng code. Thay vì thao tác bằng chuột, bạn mô tả toàn bộ video bằng React Component, sau đó để chương trình tự động render thành ... »
LangChain, LangGraph, LangSmith: Hiểu qua ví dụ build AI tool hỗ trợ HR Bài viết này giải thích LangChain, LangGraph và LangSmith theo cách gần gũi, dễ hình dung, nhưng vẫn đủ sâu cho developer muốn build AI agent thật. Ví dụ xuyên suốt là một tool tên HR Copilot — trợ lý AI giúp team HR tìm ứng viên, chấm điểm CV, soạn email và theo dõi quy trình tuyển dụng. Mở đầu: Vì sao chỉ gọi LLM là chưa đủ? Giả sử bạn muốn build một tool AI cho team HR. HR nhập vào một câu rất tự nhiên: ... »
Lưu ý: Bài viết này không có mã nguồn minh họa. Giải pháp được đề cập vẫn đang trong quá trình review nội bộ nên mình chưa thể chia sẻ phần triển khai cụ thể. Đây là bản tóm tắt những gì mình tìm hiểu được trong tuần qua: hệ thống hiện tại hoạt động như thế nào, tại sao nó gặp lỗi, và một giải pháp phù hợp có thể trông ra sao. Mình đang làm việc trên một ứng dụng chat AI sử dụng Next.js ở frontend, NestJS ở backend và GraphQL để giao tiếp giữa hai ... »
Khi backend "chạy được" nhưng không thể scaleTrong rất nhiều hệ thống backend hiện đại, đặc biệt là dùng GraphQL hay các thư viện như Prisma / TypeORM / Sequelize / Hibernate — có một vấn đề gần như mọi team đều từng gặp và xảy ra thường xuyên: N+1 Query ProblemĐiều nguy hiểm là N+1 thường không làm hệ thống chết ngay. Mà nó âm thầm, lặng lẽ làm: Tăng latencyTăng CPU databaseĂn connection poolLàm API chậm dần theo thời gianCho đến khi production traffic tăng đủ lớn. Lúc đó: dashboard load tính bằng giâygraphQL timeoutRDS CPU 100%Redis cũng không ... »
Mở đầu: Vì sao BYOK đang trở thành tiêu chuẩn ngầmNếu bạn đang xây một sản phẩm có tích hợp LLM — chatbot, agent, tool gọi OpenAI/Anthropic — sớm hay muộn bạn sẽ gặp câu hỏi này từ khách hàng enterprise: "Tôi có thể dùng API key của chính mình không?" Lý do họ hỏi không phải vì tiết kiệm vài đô. Đó là: Compliance & data residency: một số tổ chức bị ràng buộc hợp đồng hoặc quy định pháp lý, không được để traffic AI đi qua billing account của bên thứ ba.Rate limit & quota riêng: họ ... »
