👋 Tớ là Mèo Máy
Học AI không cần phải bắt đầu bằng cách bị overwhelmed.
Blog này dành cho người mới học, người đang chuyển ngành, và bất kỳ ai muốn trở thành AI Engineer nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu.
Tớ chia sẻ lộ trình, kiến thức nền và hướng dẫn thực hành — viết theo cách mà tớ ước gì đã có người giải thích cho mình hồi mới bắt đầu.
Tớ viết về gì?
Lộ trình & Định hướng
Lộ trình và bộ kỹ năng thực chiến của một AI Engineer — từ nền tảng đến những gì thực sự được yêu cầu trong môi trường làm việc thực tế.
Kiến thức chuyên sâu
LLM, AI Agents, MLOps — mỗi chủ đề được xây dựng từ nền tảng đến production-ready, với kiến thức bạn có thể đưa vào CV và áp dụng trực tiếp khi đi làm.
Góc nhìn từ thực tế
Không chỉ lý thuyết — tớ chia sẻ những gì thực sự xảy ra trong production, bao gồm cả những bài học rút ra từ sai lầm để bạn không phải mắc lại từ đầu.
Bài viết mới nhất
Part 3.3: Implementing RAG from scratch
Build a simple RAG chatbot using ChromaDB and the GPT-5-nano model
Đọc tiếp →Part 3.2: Understanding Vector Stores for RAG
Deep dive into vector stores—the specialized databases that power semantic search in RAG systems. Learn how they work, their evolution, and how to choose the right one for your Q&A chatbot.
Đọc tiếp →Part 3.1: Building Q&A Chatbots Over Large Knowledge Bases
Learn how to build production-ready Q&A chatbots that can search across multiple documents and enterprise knowledge bases using RAG, embeddings, and vector stores to handle real-world scale and complexity.
Đọc tiếp →