Luat Duc Vo

@_avichawla Wow great

RAG is a distraction! Here's how Google and Microsoft actually give context to their production agents: To understand this, think about what "give an agent context" actually means in production. In production, data lives across Slack, Gmail, Jira, Drive, Salesforce, GitHub, and SQL databases. Each source has different auth, different data formats, different update cycles. A query like "summarize all activity on the auth migration this week" needs to pull from five sources simultaneously, filter by time, check permissions, and rank results by relevance. No single embedding lookup handles this. That's why the real engineering is in the layers underneath, which includes source-specific indexing, intelligent query routing, query decomposition across SQL/vector/keyword, parallel multi-source retrieval with reranking, and continuous sync that detects actual content changes. The visual below describes this in detail. If you want to see this in practice, this approach is actually implemented in Airweave, a 100% open-source context retrieval layer that makes all your tools searchable for Agents using semantic, keyword, and agentic search. Key features: - 50+ connectors (Slack, Drive, GitHub, Salesforce, Stripe, Notion, etc.) - Content-hash based incremental sync (skips metadata-only changes, only re-embeds when content actually changed) - Hybrid search with semantic + keyword + time-aware with query expansion and reranking - One unified endpoint via REST API or MCP - Self-host via Docker The key takeaway is that context retrieval for agents is not about better embeddings, but rather auth, sync, indexing, routing, search, and permissions. You need to treat retrieval as an infrastructure from day to ship agents that actually work. I have shared the Airweave repo link in the replies!

@LyalinDotCom Cant wait haha

I have a new hobby. Time for me to start sharing open model information without the hype and BS. I'm so tired of it (the BS on here), so I'm going to get informed first-hand and share everything I learn. First, to ground me for the future, my test machine is an Apple MacBook Pro, the M5 Max (128GB RAM, 2TB drive, running macOS 26) I'm going to be using @opencode & @ollama since they work great with open models already. I might build a specific test harness but lets see how it goes. These will be just my real experiences, and often not super scientific. But I bet it will be more honest then most of the stuff you see here. Today for example I'm testing qwen3-coder-next, the 79.7B parameter version (Q4_K_M quantization, 51GB on disk) with 262K context length. More info to come.

@_avichawla Great sir

Naive RAG vs. Agentic RAG, explained visually: Naive RAG has well-known failure modes: - It retrieves once and generates once. If the context isn't relevant, it can't search again. - It treats every query the same. A simple lookup and a complex multi-hop reasoning task go through the identical retrieve-then-generate path. - There's no verification. The system blindly trusts whatever the retriever returns. Agentic RAG introduces decision-making loops at each stage to fix this. Steps 1-2) A query rewriting agent reformulates the raw query. This goes beyond fixing typos, like optimizing it for retrieval by making vague terms precise, decomposing complex queries into sub-queries, and expanding abbreviations. Steps 3-5) A routing agent decides if the query even needs external context. If not, retrieval is skipped. If yes, a source selector picks the best backend for this specific query type. Steps 6-7) The source selector routes to the most appropriate source: vector DB for semantic search, web search for real-time info, or structured APIs for tabular data. The retrieved context and rewritten query are combined into the prompt. Steps 8-9) The LLM generates an initial response. Steps 10-12) A validation agent (known as Corrective RAG) checks whether the response is relevant, grounded, and complete. If it passes, it's returned. If not, the system loops back to Step 1 with a reformulated query. This continues for some iterations until we get a satisfactory response or the system admits it cannot answer. The reason this works is that each agent acts as a quality gate. The rewriter ensures retrieval precision. The router ensures the right source is queried. The validator ensures the output is grounded. Individual failures get caught and corrected rather than silently propagated. That said, the diagram below shows one of many blueprints of an Agentic RAG system. Production systems increasingly combine Corrective RAG, Adaptive RAG, Self-RAG, and hybrid search (vector + lexical with reranking) based on latency budgets and accuracy requirements. 👉 Over to you: What does your Agentic RAG setup look like? ____ Find me → @_avichawla Every day, I share tutorials and insights on DS, ML, LLMs, and RAGs.

@4shadowed Thank sir

If you didn't know, I wrote the library (called Carbon) that OpenClaw uses to connect to Discord from scratch in 2024-2025. For the reconnect fix, I ended up rewriting how Carbon handles the entire gateway connection to Discord, so you should have a much more stable experience!

@nthfuture_x Bác có bị trường hợp sử dụng ollma làm LLM local nhưng không kết nối được không

Cài riết bị ghiền.. 📝 Tiếp tục cho khách quý, nhanh gọn lẹ.. 🤣

@danhtran68 Báo lá cải mà có phải real đâu thầy

Rồi anh này có hiểu blockchain, crypto là gì ko nhỉ? Nói thật cấm DEX thì hết 95% dân crypto rời thị trường luôn, 5% còn lại là ae trade trên CEX Phần lớn ae giờ toàn kiếm DEX, chuyển lên CEX chỉ mua $BTC $ETH để hold hoặc cash chứ crypto mà cấm hết DEX thì còn gì nữa =))

@bizbrainzuni tôm tép nên chưa bế

Ơ thế còn Vị Thủ Lĩnh, Chúa Tể Đa Cấp này có bị bớ theo mấy Cê Ê Ô chưa ae, tự nhiên đợt rộ lên xong im ru rồi biến mất luôn 🤔

@bubblemaps ?

One entity claimed 40% of the $ROBO airdrop Worth $8,000,000 at launch We traced 7,000+ fresh wallets with the same onchain activity 🧵

@JayC_Hi @solotop999 tốn $10 cho thg claude á bác

@solotop999 Thế là free hả thầy

Tuyệt vời! Đã thử và thành công 😂 ✅ Hiện tại claude đã hỗ trợ chat qua Telegram ✅ Free $200 VPS từ Digitalocean ✅ $10/tháng với Claude Pro dùng OAuth đỡ tốn tiền API Để ngâm cứu mấy cái skill research hỗ trợ nội dung, xây dựng kênh 𝕏 Ae hứng thú thỳ qua tuần mình làm video hướng dẫn nhé 😘

@GMapsPlatform Great

🔑 No credit card required! With the new Maps Demo Key, you can get a working API key with just your Google account and start building in seconds ➡️ goo.gle/3Pu9JB2 We’ve removed the barrier to entry, giving developers direct access to build with select Google Maps Platform products — including Maps JS API, Places UI Kit, and Weather API. Whether you're testing new features or validating technical feasibility, prototype with confidence in a controlled sandbox with automatic usage guardrails. ➡️ Seamlessly works with AI agents to turn prompts into working geospatial prototypes. ➡️ Maps Demo Key is the easiest way to test AI-generated geospatial code without hitting setup blockers. ➡️ Easily transition to a full account to unlock our generous monthly free usage tier, additional APIs, and technical support — all while keeping your project moving. Try it at the link above.

@AviciMoney Want

Avici card → spend on claude → earn claude credits back Should we ship it? show us you need it Comment “want”👇

@offpaths Yoo welcome bro

I am in Vietnam!! I left Thailand yesterday and landed in Da Nang. today was my first full(ish) day. i've already met so many cool builders and reconnected with familiar faces from BKK working on my next video now. Out tomorrow. spoiler: I got a scooter.

@HakResearch @zodl_app Dùng cách này để cheat ví cũng được phải kh bác

SĂN AIRDROP VÀ TRẢI NGHIỆM PRIVACY TRÊN ZODL Bản thân mình vẫn có niềm tin là Privacy có thể trở thành một trong những xu hướng lớn của thị trường trong những năm tiếp theo khi mà nhu cầu đã ngày càng hiện hữu. Privacy có thể không hoạt động tốt trong các chu kì trước nhưng trong chu kì này chúng ta có: 1⃣ Sự tham gia nhiều hơn của các tổ chức, chính phủ vào trong không gian Web3 2⃣ Sự can thiệp sâu hơn của chính quyền, pháp lý -> Nhu cầu về Privacy trong chu kì này mình thấy sẽ thực tế và hiện hữu nhiều hơn so với các chu kì trước đó. Vậy nên việc làm Airdrop @zodl_app cũng là một cách để chúng ta bước vào thế giới Privacy để hiểu cách nó vận hành ra sao, may mắn hơn lại có một xu hướng nào đó bùng nổ trên @Zcash thì chúng ta có thể nắm được sớm, như cách mà Ordinals hay Rune đã bùng nổ trên #Bitcoin. Chiến lược làm Airdrop trên Zodl Wallet: 1⃣ Bạn có thể mua $ZEC trên các sàn giao dịch như Binance, Kucoin, Gate hay MEXC. 2⃣ Gửi $ZEC từ sàn về ví @zodl_app, ae có thể tải Zodl App trên App Store hoặc Google Play. 3⃣ Sau khi nhận được $ZEC thì lúc này ví chính thức được khởi động, mọi người sẽ cần phải: - Lưu lại 12 kí tự của ví. - Shielded lại tài sản của mình (theo kiểu giấu nó đi để giao dịch riêng). 4⃣ Thực hiện các hoạt động trên ví như: - Mua bán $BTC $ETH $SOL hay các Stablecoin $USDT $USDC trên rất nhiều các mạng khác nhau như Ethereum, Solana, Arbitrum, Tron, Sui, BNB Chain,... - Thực hiện chuyển và nhận tiền với các địa ví khác. - Chức năng CrossPay. CrossPay là một tính năng thanh toán chéo chuỗi cho phép sử dụng ZEC Shielded để gửi tiền mà không lộ thông tin tài chính cá nhân. Ví dụ: Bạn gửi từ ví Zodl bằng shielded ZEC, trong khi đó người nhận sẽ nhận được loại tài sản tiền mã hóa mà họ muốn (ví dụ: BTC, stablecoin như USDC/USDT, hoặc bất kỳ token nào hỗ trợ trên các blockchain khác nhau. P/s: Đúng là bước vào thế giới mới thấy rõ mình không biết những gì mình không biết vậy nên phải chịu khó làm những gì mình chưa từng lại. Tại mình nghĩ Privacy chỉ là chuyển $ZEC cho nhau một cách riêng tư thôi chứ.

@ollama @steipete Great

Ollama 0.18.1 is here! 🌐 Web search and fetch in OpenClaw Ollama now ships with web search and web fetch plugin for OpenClaw. This allows Ollama's models (local or cloud) to search the web for the latest content and news. This also allows OpenClaw with Ollama to be able to fetch the web and extract readable content for processing. This feature does not execute JavaScript. If you have OpenClaw already running: openclaw plugins install @ollama/openclaw-web-search 🤖 Non-interactive (headless) mode for ollama launch ollama launch command can now run in non-interactive mode. This is perfect for: - Docker/containers: spin up an integration as a pipeline step to run evals, test prompts, or validate model behavior as part of your build. Tear it down when the job ends. - CI/CD: Generate code reviews, security checks, and other tasks within your CI - Scripts/automation: Kick off automated tasks with Ollama and claude code Try with: ollama launch claude --model kimi-k2.5:cloud --yes -- -p "how does this repository work?"

@deantrinheth hay bác

Chuyện gì đã xảy ra trong 24 giờ qua ? Một lab Trung Quốc làm AI rẻ hơn 25% rồi tung ra miễn phí. OpenAI đang thu bạn 200 đô/tháng cho thứ kém hơn. Một con robot bị bắt ở Trung Quốc. Không phải bị tắt nguồn... mà bị bắt JPMorgan bảo Meta sa thải 20% nhân sự... Meta làm ngay trong đêm... Cổ phiếu tăng vọt nhưng 14.000 người mất việc và Wall Street vỗ tay hoan hô. Elon "câu" hết đám kỹ sư đã xây dựng Cursor và tuyên bố SpaceX sẽ "vượt xa" tất cả trong mảng AI. xAI đang thuê các banker Wall Street để dạy AI cách thay thế chính các banker Wall Street... Và họ vẫn nhận tiền dạy. OpenAI cho phép AI agent tự sinh ra các AI agent khác... AI giờ tự tuyển nhân viên cho chính nó. Manus đưa một AI agent hoàn chỉnh lên desktop của bạn... Mọi tool SaaS 15 đô/tháng vừa thành đồ bỏ đi. Một AI CMO ra mắt — thay thế cả team marketing của bạn với giá 99 đô/tháng. Social media manager, SEO, content writer — tất cả gói trong 99 đô. Nvidia ra mắt DLSS 5 — AI nâng cấp đồ họa game theo thời gian thực... nhưng lại trông tệ hơn. Và mới chỉ là thứ Hai. Hẹn gặp lại ngày mai. Sẽ còn tệ hơn nữa.

@KellyJanny2 Rate chắc cao hơn p2p bth phải kh bác

@luatducvo giờ thì công nghệ crypto gần gũi hơn rồi :D

anh em thử tính năng payment của okx chưa? Dùng usdt thanh toán online tại Việt Nam luôn nè

@KellyJanny2 Ohh thank bác

bác vào mục pay của okx, nó có tạo visa ảo. Tạo xong rồi chọn scan QR là tự nó quét thanh toán như app ngân hàng nè

@longtoan56 Đạp trai ác =))

Web2 me vs Web3 me

@bizbrainzuni Cảm ơn thông tin từ bác, ai làm trong AI mới biết data nó đắt và hiếm như thế nào, h hầu như nó có data free luôn r, công nhận tụi nó giỏi nghĩ ra chiến lược này hay thật

Chuyên Mục Game Chơi Người: 200 triệu game thủ Pokémon Go 1 thời có lẽ sẽ suy sụp tình thần khi nhận hung tin này ⁉ Niantic - Nhà phát triển của Pokémon Go cho biết trong 8 năm qua đã thu thập được 30 tỷ hình ảnh từ khắp các địa điểm trên thế giới, do người chơi cung cấp. Từ nay nó sẽ được sử dụng để huấn luyện Robot giao hàng, và chưa kể một lượng data hình ảnh khổng lồ để bán hoặc dùng train AI các loại. Quý nhà phát hành cho biết bản đồ AR lớn nhất thế giới sẽ giúp Robot di chuyển chính xác đến từng milimet. cre: Leu Bao