https://thangtm96.netlify.app/blog Blog notes on technology knowledge to serve personal needs en-us tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) Thu, 31 Dec 2099 00:00:00 GMT https://thangtm96.netlify.app/blog/tong-hop https://thangtm96.netlify.app/blog/tong-hop Trang index tổng hợp toàn bộ các series trên blog — AI Engineer, Python, Đầu tư, Claude Code Practical Course. Dùng để tìm kiếm nhanh nội dung theo chủ đề. Thu, 31 Dec 2099 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) tong-hopai-engineerpythondau-tuclaude-lession https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/ai-engineer-tong-hop https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/ai-engineer-tong-hop Series ghi lại quá trình học khóa AI Engineer từ Senior SE sang GenAI/RAG/LLM Production Engineer trong 50 ngày Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-01-ai-mindset-cho-senior-se https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-01-ai-mindset-cho-senior-se AI system không chỉ là 'gọi model'. Với Senior SE, cách nhìn đúng là: Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-02-math-du-dung-cho-ml https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-02-math-du-dung-cho-ml Math trong ML không cần bắt đầu bằng proof. Với AI Engineer thiên production, bạn cần hiểu vector là numeric representation, dot product/cosine là cách đo độ gần, matrix multiplication là cách scale t... Fri, 02 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-03-ml-fundamentals https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-03-ml-fundamentals Machine Learning là cách xây một function từ data thay vì viết toàn bộ rule bằng tay. Với Senior SE, hãy nhìn model như một dependency có contract xác suất: input giống nhau có thể ổn định, nhưng qual... Sat, 03 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-04-python-ml-stack https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-04-python-ml-stack Python ML stack phổ biến gồm NumPy cho numerical compute, Pandas cho data wrangling, scikit-learn cho training pipeline, Matplotlib/Seaborn cho visualization và joblib cho artifact nhỏ-vừa. Với Senior... Sun, 04 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-05-feature-engineering https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-05-feature-engineering Feature engineering là lớp contract giữa data system và model. Với Senior SE, hãy nghĩ feature như API schema: tên cột, type, nullability, semantics và thời điểm dữ liệu đều phải rõ. Model tốt không c... Mon, 05 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-06-model-evaluation-metrics https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-06-model-evaluation-metrics Evaluation metric là test suite của ML system, nhưng khác unit test ở chỗ output thường là xác suất và quyết định phụ thuộc business context. Không có 'metric tốt nhất' cho mọi bài toán. Accuracy chỉ... Tue, 06 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-07-error-analysis-data-leakage-threshold-tuning https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-07-error-analysis-data-leakage-threshold-tuning Classification model không kết thúc ở `model.predict`. Trong production, model thường trả probability, còn quyết định cuối cùng phụ thuộc vào threshold, capacity, cost và policy. Error analysis là bướ... Wed, 07 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-08-customer-churn-ml-pipeline https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-08-customer-churn-ml-pipeline Customer churn prediction là bài toán binary classification: dự đoán xác suất một customer sẽ rời bỏ dịch vụ trong một horizon cụ thể, ví dụ 30 ngày hoặc cuối kỳ hợp đồng. Một pipeline tốt cần nhất qu... Thu, 08 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-09-neural-network-tu-zero https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-09-neural-network-tu-zero Neural network là một hàm có nhiều layer. Mỗi layer nhận input dạng ma trận, nhân với weight, cộng bias, rồi đi qua activation: Fri, 09 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-10-pytorch-fundamentals https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-10-pytorch-fundamentals Sau bài này, bạn cần làm được các việc sau: Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-11-training-loop-optimizer-scheduler https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-11-training-loop-optimizer-scheduler Training loop là runtime engine của deep learning. Một batch đi qua model, model tạo prediction, loss đo sai số, autograd tính gradient, optimizer cập nhật weights. Scheduler điều chỉnh learning rate... Sun, 11 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-12-nlp-fundamentals-tokenizer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-12-nlp-fundamentals-tokenizer Tokenizer là contract giữa raw text và model weights. Cùng một câu nhưng dùng tokenizer khác sẽ ra token ids khác, nghĩa là model đang nhìn một input khác. Với LLM/RAG, token không chỉ là chi tiết kỹ... Mon, 12 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-13-attention-mechanism https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-13-attention-mechanism Attention là cơ chế để mỗi token chọn thông tin quan trọng từ các token khác. Tue, 13 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-14-transformer-architecture https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-14-transformer-architecture Transformer là kiến trúc xử lý sequence bằng cách lặp nhiều Transformer block. Mỗi block thường có self-attention để trộn thông tin giữa các token, FFN để biến đổi representation của từng token, resid... Wed, 14 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-15-huggingface-ecosystem https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-15-huggingface-ecosystem Hugging Face là ecosystem giúp bạn dùng model AI giống cách Senior Software Engineer dùng package registry, artifact registry và SDK. `transformers` cung cấp model/tokenizer API, `datasets` xử lý data... Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-16-fine-tune-phobert-bert-classifier https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-16-fine-tune-phobert-bert-classifier Day 16 là mini-project tổng hợp Phase 2: Deep Learning, NLP và Transformer. Cách làm đúng không phải nhảy thẳng vào PhoBERT, mà là bắt đầu bằng baseline đơn giản, đo metric, hiểu lỗi, rồi mới fine-tun... Fri, 16 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-17-llm-fundamentals https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-17-llm-fundamentals LLM là một runtime xác suất: nó nhận context, biến text thành token, dự đoán token tiếp theo, rồi lặp lại cho đến khi dừng. Khả năng chat tốt đến từ `SFT` và `preference tuning`; kiến thức rộng đến từ... Sat, 17 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-18-prompt-engineering-thuc-chien https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-18-prompt-engineering-thuc-chien Prompt engineering production không phải là viết câu 'hay hơn'. Nó là thiết kế một contract giữa application và một runtime xác suất. Prompt tốt có nhiệm vụ rõ, input boundary rõ, context đủ, example... Sun, 18 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-19-structured-output-function-calling https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-19-structured-output-function-calling Structured output biến LLM từ một text generator thành một component có contract gần giống API response. Function calling không có nghĩa model tự chạy function. Model chỉ đề xuất tool name và argument... Mon, 19 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-20-llm-app-architecture-production https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-20-llm-app-architecture-production LLM app production là một distributed system có dependency chậm, đắt tiền, không deterministic và có rủi ro security riêng. Nếu mỗi feature team gọi provider SDK trực tiếp, hệ thống sẽ nhanh chóng mất... Tue, 20 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-21-raw-sdk-langchain-llamaindex-langgraph https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-21-raw-sdk-langchain-llamaindex-langgraph Không có framework nào là 'best' cho mọi LLM app. Best solution phụ thuộc vào shape của bài toán, SLA, độ phức tạp workflow, volume, yêu cầu audit, năng lực team và tốc độ thay đổi sản phẩm. Wed, 21 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-22-agent-patterns-voi-langgraph https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-22-agent-patterns-voi-langgraph Agent production nên được thiết kế như một state machine có LLM ở một vài node, không phải một prompt dài rồi hy vọng model tự xử lý đúng. LangGraph giúp biểu diễn workflow bằng node, edge, state, con... Thu, 22 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-23-security-basics-cho-llm-app https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-23-security-basics-cho-llm-app LLM app security không thể dựa vào câu 'hãy tuân thủ policy' trong system prompt. LLM đọc chung instruction, user input, retrieved documents, memory và tool results trong một ngữ cảnh ngôn ngữ; nó khô... Fri, 23 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-24-ai-assistant-tool-calling-memory https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-24-ai-assistant-tool-calling-memory Build một **Support AI Assistant API backend** nhỏ nhưng có boundary gần production: Sat, 24 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-25-khi-nao-fine-tune-khi-nao-dung-rag https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-25-khi-nao-fine-tune-khi-nao-dung-rag RAG đưa knowledge từ nguồn bên ngoài vào runtime context. Tool calling lấy realtime data hoặc thực hiện action qua API. Fine-tuning thay đổi behavior của model bằng training data. Prompt engineering l... Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-26-dataset-preparation-instruction-tuning https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-26-dataset-preparation-instruction-tuning Instruction tuning dataset là tập ví dụ mô tả behavior mà bạn muốn model học. Mỗi record nói với model: khi người dùng hỏi kiểu này, assistant nên trả lời theo format, tone, policy và mức độ chi tiết... Mon, 26 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-27-lora-qlora-hands-on https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-27-lora-qlora-hands-on LoRA không train lại toàn bộ model. Nó freeze base model và chỉ train các low-rank adapter nhỏ gắn vào một số linear layer. QLoRA đi thêm một bước: base model được load ở 4-bit quantization để giảm VR... Tue, 27 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-28-evaluation-truoc-sau-fine-tune https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-28-evaluation-truoc-sau-fine-tune Fine-tune không có ý nghĩa nếu không chứng minh được chất lượng tăng trên dữ liệu chưa thấy. Train loss giảm không đồng nghĩa production quality tăng. Cách làm đúng là đóng băng một golden dataset, ch... Wed, 28 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-29-local-llm-ollama-llama-cpp-vllm https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-29-local-llm-ollama-llama-cpp-vllm Local LLM không chỉ là 'tải model về máy'. Nó là một serving stack gồm model weights, tokenizer, runtime inference, quantization kernels, API server, scheduler, hardware, observability, security polic... Thu, 29 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-30-quantization-deploy-local-model-api https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-30-quantization-deploy-local-model-api Quantization giảm memory footprint bằng cách lưu weights ở precision thấp hơn, ví dụ INT8 hoặc INT4 thay vì FP16/BF16. Nó giúp chạy model lớn hơn trên cùng phần cứng và có thể giảm cost, nhưng không t... Fri, 30 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-31-rag-architecture https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-31-rag-architecture RAG = Retrieval + Generation. Thay vì nhồi toàn bộ knowledge vào prompt hoặc fine-tune model chỉ để nhớ facts, hệ thống sẽ retrieve các đoạn tài liệu liên quan từ source of truth, đưa chúng vào contex... Sat, 31 Jan 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-32-embedding-models-benchmark-tieng-viet https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-32-embedding-models-benchmark-tieng-viet Embedding biến text thành vector số để text gần nghĩa nằm gần nhau trong vector space. Trong RAG, embedding quyết định retriever có lấy đúng tài liệu trước khi LLM sinh câu trả lời hay không. Với tiến... Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-33-vector-db https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-33-vector-db Trong RAG, câu hỏi của user được biến thành embedding, sau đó hệ thống tìm các đoạn tài liệu có ý nghĩa gần nhất: Mon, 02 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-34-chunking-strategies https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-34-chunking-strategies Chunking là cách cắt tài liệu dài thành các record nhỏ hơn để đưa vào embedding, vector database, reranker và context của LLM. Trong RAG, chunk không chỉ là đoạn text. Chunk là đơn vị retrieval, citat... Tue, 03 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-35-metadata-citation-permission-aware-rag https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-35-metadata-citation-permission-aware-rag Production RAG không được chỉ làm `embed query -> vector search -> nhét top_k vào prompt`. Mỗi chunk phải có metadata đủ để filter, cite, audit, version và delete. Permission-aware RAG phải enforce AC... Wed, 04 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-36-hybrid-search-dense-sparse-bm25 https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-36-hybrid-search-dense-sparse-bm25 Trong RAG, retriever quyết định LLM nhìn thấy tài liệu nào. Nếu retriever bỏ sót tài liệu đúng, prompt tốt đến đâu cũng khó cứu được câu trả lời. Thu, 05 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-37-reranking https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-37-reranking Trong Day 36, pipeline Hybrid Search đã lấy candidate bằng BM25, dense retrieval và Reciprocal Rank Fusion. Bước đó tối ưu cho recall: cố gắng không bỏ sót chunk có khả năng liên quan. Nhưng top resul... Fri, 06 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-38-advanced-rag-patterns https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-38-advanced-rag-patterns Từ Day 31 đến Day 37, bạn đã có các khối nền tảng: Sat, 07 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-39-rag-evaluation https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-39-rag-evaluation Một RAG system có nhiều bước hơn một chatbot thông thường: Sun, 08 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-40-mini-project-production-rag-system https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-40-mini-project-production-rag-system Day 40 là bài tổng hợp của Phase 5. Mục tiêu không phải tạo một chatbot demo đẹp mắt, mà là build một RAG system có đủ các boundary mà production cần: Mon, 09 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-41-mlflow-experiment-tracking-model-registry https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-41-mlflow-experiment-tracking-model-registry Mục tiêu của Day 41 không phải là mở MLflow UI cho đẹp. Mục tiêu là tạo được một audit trail đủ tin cậy để khi model được deploy, team có thể trả lời: Tue, 10 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-42-model-serving https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-42-model-serving Sau Day 42, bạn cần build được một serving layer cho model hoặc RAG pipeline có các đặc điểm sau: Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-43-docker-k8s-gpu-serving-ai-workload https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-43-docker-k8s-gpu-serving-ai-workload Day 43 tập trung vào deployment layer cho AI system. Sau Day 40-42, bạn đã có RAG/LLM service, streaming API và các lựa chọn serving như managed LLM, vLLM hoặc TGI. Bài này trả lời câu hỏi thực tế hơn... Thu, 12 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-44-observability-cho-llm-app https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-44-observability-cho-llm-app Sau bài này, bạn cần làm được các việc sau: Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-45-cost-optimization https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-45-cost-optimization Sau Day 45, bạn cần nhìn một LLM/RAG app và trả lời được: Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-46-guardrails https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-46-guardrails Trong production, LLM output phải được xem như untrusted input. Prompt chỉ là một lớp mềm. Hệ thống cần enforce policy bằng code: validate request, filter permission trước retrieval, sanitize retrieve... Sun, 15 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-47-llm-testing-golden-set-cicd-prompt-rag https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-47-llm-testing-golden-set-cicd-prompt-rag LLM/RAG không thể release dựa trên cảm giác 'chat thử thấy ổn'. Golden set chính là regression test suite của hệ thống AI. Mỗi lần đổi prompt, chunking, embedding model, reranker, retrieval top-k, LLM... Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-48-capstone-architecture-review-backend-api https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-48-capstone-architecture-review-backend-api Day 48 là ngày chuyển các bài học rời rạc thành capstone có architecture rõ. Mục tiêu không phải thêm feature vô hạn, mà là đóng scope, làm backend/API có boundary tốt, có ingestion path, query path,... Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-49-ui-monitoring-evaluation-report https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-49-ui-monitoring-evaluation-report Day 49 biến backend/API của Day 48 thành capstone có thể demo và review. UI không cần phức tạp, nhưng phải cho thấy answer có citation, source nào được dùng, request chậm ở đâu, tốn bao nhiêu token/co... Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-50-readme-demo-blog-cv-linkedin https://thangtm96.netlify.app/blog/ai-engineer/day-50-readme-demo-blog-cv-linkedin Day 50 biến capstone từ 'project chạy được' thành 'portfolio artifact thuyết phục'. Reviewer không chỉ cần thấy chatbot trả lời, mà cần thấy bạn hiểu production RAG: ingestion, hybrid retrieval, reran... Thu, 19 Feb 2026 00:00:00 GMT tranmanhthang96@gmail.com (ThangTm) ai-engineer