Tín dụng

Framework React hàng đầu ngành cung cấp Server-Side Rendering (SSR), Static Site Generation (SSG), Incremental Static Regeneration (ISR), định tuyến tích hợp, API Routes và tối ưu hóa hình ảnh - lựa chọn tốt nhất cho phát triển web hiện đại.

Thư viện UI JavaScript dựa trên component được phát triển bởi Meta (Facebook), cung cấp hiệu suất xuất sắc thông qua virtual DOM và cơ chế cập nhật hiệu quả, với hệ sinh thái rộng lớn và sự hỗ trợ của cộng đồng.

Superset JavaScript được phát triển bởi Microsoft, thêm hệ thống kiểu tĩnh và các tính năng ECMAScript mới nhất, cung cấp trải nghiệm phát triển tốt hơn, gợi ý code và kiểm tra lỗi, cải thiện đáng kể khả năng bảo trì và hiệu quả.

Framework CSS utility-first mang tính cách mạng để xây dựng thiết kế tùy chỉnh nhanh chóng thông qua việc kết hợp các lớp tiện ích, với thiết kế responsive tích hợp, chế độ tối và trình biên dịch JIT, cải thiện đáng kể tốc độ phát triển trong khi giữ CSS gọn nhẹ.

Giải pháp đa ngôn ngữ được thiết kế cho Next.js App Router, hỗ trợ component server và client, định dạng thông điệp, dạng số nhiều, địa phương hóa ngày/giờ, với hỗ trợ đa ngôn ngữ hoàn chỉnh và an toàn kiểu xuất sắc.

Driver MySQL tiêu chuẩn ngành cho Node.js, cung cấp kết nối cơ sở dữ liệu nhanh chóng và đáng tin cậy. Hỗ trợ Promise/async-await, connection pooling và Prepared Statements để phòng chống SQL injection. Dự án này sử dụng nó làm giao diện cơ sở dữ liệu chính để lưu trữ và truy vấn dữ liệu người dùng, bản ghi trò chơi, bài đăng blog và nhiều hơn nữa.

Framework web hiện đại hiệu suất cao tập trung vào trải nghiệm nhà phát triển và tốc độ ứng dụng. Có hệ thống plugin mạnh mẽ, xác thực JSON Schema và tài liệu API tự động. Cả hai dịch vụ AI Core và RAG Ingestor đều sử dụng Fastify làm máy chủ API để xử lý các cuộc trò chuyện AI, truy vấn RAG và logic backend.

Framework hàng đầu ngành để xây dựng ứng dụng LLM, đơn giản hóa quy trình phát triển AI. Cung cấp giao diện thống nhất để tích hợp các LLM khác nhau, cơ sở dữ liệu vector, công cụ và hệ thống bộ nhớ. Dự án này sử dụng LangChain để xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) cho hỏi đáp tài liệu thông minh và tạo nội dung.

Môi trường runtime LLM cục bộ nhẹ cho phép nhà phát triển chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên máy của họ. Hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở như Llama 3, Gemma và Mistral. Dự án này sử dụng Ollama làm engine suy luận AI cho các cuộc trò chuyện AI hoàn toàn ngoại tuyến, đảm bảo quyền riêng tư người dùng và bảo mật dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu vector nhúng hiệu suất cao được thiết kế cho ứng dụng AI. Xây dựng trên Apache Arrow và định dạng Lance để tìm kiếm tương đồng vector cực nhanh. Dự án này sử dụng LanceDB để lưu trữ embedding vector tài liệu, cung cấp năng lượng cho tìm kiếm ngữ nghĩa hệ thống RAG để nhanh chóng tìm nội dung liên quan nhất đến truy vấn của người dùng.