Tech Blog
Bài viết kỹ thuật từ đội ngũ kỹ sư của KGA
Stack công cụ RevOps 2026: Xây dựng hạ tầng vận hành doanh thu SaaS
Tổng quan về stack RevOps hiện đại cho SaaS B2B: CRM, billing automation, revenue intelligence, attribution modeling và tích hợp dữ liệu để tối ưu hiệu suất doanh thu toàn phễu.
岡田 玲奈
Head of Revenue Operations
Benchmark edge computing 2026: Fastly, Akamai và AWS Lambda@Edge
So sánh hiệu suất thực tế Fastly Compute, Akamai EdgeWorkers và AWS Lambda@Edge: cold start, throughput, giá thành và phù hợp theo trường hợp sử dụng cho các workload CDN và API edge.
平井 翔大
Infrastructure Solution Architect
Chiến lược nâng cao chất lượng RAG: Từ chunking đến reranking
Các kỹ thuật nâng cao chất lượng retrieval trong hệ thống RAG sản xuất: chiến lược chunking, metadata filtering, hybrid search, reranking với cross-encoder và đo lường hiệu quả end-to-end.
石川 大地
AI Solutions Architect
Chỉ số Platform Engineering 2026: Đo lường trải nghiệm nhà phát triển
Khung đo lường toàn diện cho platform engineering: DORA metrics, developer satisfaction, cognitive load, onboarding time và các KPI chứng minh giá trị đầu tư vào Internal Developer Platform.
長岡 龍彦
Director of Platform Strategy
Phân tích retention, cohort và chỉ số Bắc Đẩu: Đo lường tăng trưởng bền vững
Phương pháp đo lường tăng trưởng sản phẩm bền vững: phân tích cohort retention, xác định chỉ số Bắc Đẩu, xây dựng dashboards hành động được và tránh các bẫy chỉ số phù phiếm.
濱田 大志
Principal Retention Scientist
Quản lý bí mật và workload identity: Bảo mật thông tin xác thực dịch vụ
Chiến lược quản lý secrets và workload identity toàn diện: HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, SPIFFE/SPIRE, certificate management và xoay vòng thông tin xác thực tự động trong Kubernetes.
佐々木 賢
Principal Platform Engineer
Quản lý sự cố hỗ trợ bởi LLM: Postmortem thông minh và tự động hóa
Ứng dụng LLM để nâng cao quy trình quản lý sự cố: phân tích log tự động, đề xuất nguyên nhân gốc rễ, tạo postmortem có cấu trúc và theo dõi hành động khắc phục trong môi trường SRE.
本多 雄太
Incident Response Lead
AI Copilot cho pháp lý 2026: Rà soát hợp đồng và phân tích văn bản pháp luật
Triển khai AI copilot trong quy trình pháp lý doanh nghiệp: tự động hóa rà soát hợp đồng, phát hiện điều khoản rủi ro, so sánh phiên bản và tích hợp với hệ thống quản lý tài liệu pháp lý.
鈴木 恵理
Legal Tech Principal
Xây dựng Claude Code Plugin sẵn sàng cho môi trường sản xuất
Hướng dẫn đầy đủ từ thiết kế đến triển khai plugin Claude Code: đóng gói công cụ, xử lý lỗi bền vững, kiểm thử tự động, bảo mật chuỗi cung ứng và chiến lược phát hành phiên bản.
山田 健一
Staff Developer Experience Engineer
Dataset fine-tuning LLM năm 2026: Hướng dẫn tuyển chọn và xây dựng chất lượng cao
Tổng quan toàn diện về các dataset fine-tuning LLM chất lượng cao năm 2026: tiêu chí đánh giá, kỹ thuật tổng hợp dữ liệu, tránh data leakage và xây dựng pipeline kiểm soát chất lượng cho LLM doanh nghiệp.
山本 健一
Applied Research Lead
Chuyển từ PLG sang Sales-Led: Playbook thực tế cho SaaS B2B
Hướng dẫn vận hành chuyển đổi từ mô hình Product-Led Growth sang Sales-Led Growth: điểm kích hoạt, cơ cấu đội ngũ, chiến lược định giá doanh nghiệp và các bẫy thường gặp trong quá trình chuyển đổi.
山本 大輔
VP of Revenue Strategy
Vercel Edge Config và Edge Runtime 2026: Cấu hình thực sự tại edge
Triển khai Vercel Edge Config và Edge Runtime trong sản xuất: phân phối cấu hình toàn cầu dưới 1ms, feature flags tại edge, middleware tùy chỉnh và các hạn chế cần lưu ý khi thiết kế hệ thống.
中野 彩子
Senior Frontend Infrastructure Engineer
ClickHouse, DuckDB và MotherDuck: Analytics OLAP thế hệ mới
Đánh giá thực tế ClickHouse, DuckDB và MotherDuck cho workload analytics hiện đại: tốc độ query, chi phí vận hành, tích hợp với data stack và trường hợp sử dụng tối ưu cho từng engine.
藤原 和也
Senior Data Platform Engineer
Quản lý KV cache LLM 2026: Tối ưu bộ nhớ và hiệu suất inference
Kỹ thuật quản lý KV cache nâng cao trong suy luận LLM: PagedAttention, prefix caching, cross-request sharing và chiến lược phân bổ bộ nhớ cho môi trường multi-tenant sản xuất.
吉田 遼
Senior Systems Engineer, LLM Serving
SSO, SCIM và Passkeys 2026: Hiện đại hóa xác thực doanh nghiệp
Triển khai xác thực doanh nghiệp hiện đại với SSO, SCIM provisioning và passkeys: tích hợp SAML/OIDC, tự động hóa vòng đời danh tính, trải nghiệm người dùng không mật khẩu và bảo mật zero-knowledge.
大石 麻衣
Senior Identity Engineer
Chaos Engineering với Gremlin và Litmus: Kiểm thử độ bền hệ thống sản xuất
Triển khai chaos engineering trong môi trường sản xuất với Gremlin và Litmus: thiết kế thử nghiệm, phạm vi nổ, tích hợp với SLO và xây dựng văn hóa độ tin cậy proactive trong nhóm SRE.
安藤 美佐
Staff Reliability Engineer
Micro frontends với Module Federation 2026: Kiến trúc frontend quy mô doanh nghiệp
Triển khai kiến trúc micro frontend với Webpack Module Federation và Vite: chia sẻ dependency, quản lý phiên bản, giao tiếp liên team và các bẫy thực tế trong môi trường doanh nghiệp lớn.
藤本 知佳
Staff Frontend Engineer
AI Copilot cho Sales Engineering và Revenue Operations
Ứng dụng AI copilot trong quy trình bán hàng kỹ thuật: tạo demo được cá nhân hóa, phân tích câu hỏi RFP, phối hợp RevOps và đo lường tác động đến tỷ lệ chuyển đổi và rút ngắn chu kỳ bán hàng.
北村 智宏
Revenue Operations Architect
Hệ sinh thái Claude Plugin 2026: MCP, Agent và tương lai của AI có thể mở rộng
Tổng quan toàn diện về hệ sinh thái plugin Claude năm 2026: MCP server, Agent SDK, thị trường plugin và cách doanh nghiệp đang xây dựng khả năng mở rộng AI trong môi trường sản xuất.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Kết quả Q1/2026 của NVIDIA, TSMC và ASML: Phân tích chuỗi cung ứng bán dẫn AI
Doanh thu mảng trung tâm dữ liệu NVIDIA tăng 71% so với cùng kỳ, đạt 52,1 tỷ USD trong Q1/2026. Phân tích thực số về tỷ lệ lợi nhuận TSMC node 2nm, lô hàng EUV của ASML, Capex của hyperscaler và tác động đến các nhà sản xuất thiết bị Nhật Bản.
木村 啓介
Senior Semiconductor Analyst
So sánh sâu AI Agent SDK 2026: Anthropic Agent SDK, Vercel AI SDK 5, LangGraph, Mastra và OpenAI Assistants v2
Phân tích chi tiết các framework xây dựng AI Agent phổ biến nhất năm 2026 từ góc độ vận hành sản xuất: thiết kế vòng lặp agent, quy ước gọi công cụ, quản lý trạng thái và khả năng quan sát hệ thống.
西野 翔
Principal Agent Engineer
Định giá theo mức sử dụng so với gói cố định cho SaaS 2026: Phân tích toàn diện
So sánh chiến lược định giá usage-based và subscription cho SaaS năm 2026: tác động đến doanh thu, tỷ lệ rời bỏ, hành vi khách hàng và thiết kế mô hình định giá phù hợp với từng giai đoạn tăng trưởng.
藤井 恵美
Principal Pricing Strategist
Phân tích chuyên sâu Cloudflare Workers & Durable Objects: Trạng thái tại edge
Kiến trúc và triển khai thực tế Cloudflare Workers kết hợp Durable Objects: quản lý trạng thái phân tán, mô hình đồng thời, giới hạn hiệu suất và các pattern thiết kế cho ứng dụng edge-first.
村田 聡
Principal Edge Architect
Bức tranh toàn cảnh embedding model 2026: Lựa chọn tối ưu cho từng tác vụ
Đánh giá thực tế các embedding model hàng đầu năm 2026: OpenAI text-embedding-3, Cohere embed-v3, BGE-M3 và Jina v3 — hiệu suất đa ngôn ngữ, chi phí và chiến lược tìm kiếm hybrid.
青木 知美
Senior AI Research Engineer
dbt, SQLMesh và Dagster 2026: Orchestration và transformation dữ liệu hiện đại
So sánh chi tiết dbt, SQLMesh và Dagster cho pipeline data transformation: mô hình lập lịch, quản lý lineage, kiểm thử dữ liệu, observability và chiến lược lựa chọn phù hợp với quy mô nhóm.
久保 真由美
Lead Analytics Engineer
Chiến lược batching inference LLM cho doanh nghiệp: Tối ưu GPU utilization
Các chiến lược batching thực tế để tối ưu throughput và GPU utilization trong suy luận LLM quy mô doanh nghiệp: continuous batching, chunked prefill, dynamic scheduling và SLA management.
竹内 葵
Staff Serving Infrastructure Engineer
Golden Path và scaffolding: Thiết kế lộ trình phát triển tối ưu cho nhóm kỹ thuật
Thiết kế và triển khai golden path templates hiệu quả: cấu trúc scaffolding, opinionated defaults, tích hợp CI/CD và đo lường tỷ lệ áp dụng để nâng cao trải nghiệm nhà phát triển.
柴田 美月
Staff Developer Experience Engineer
Thử nghiệm A/B và feature flags 2026: Hạ tầng thử nghiệm sản phẩm hiện đại
Xây dựng hạ tầng thử nghiệm mạnh mẽ: thiết kế thử nghiệm A/B, quản lý feature flags, phân tích thống kê, phát hiện sai lệch và tích hợp với quy trình phát triển sản phẩm.
西田 明香
Principal Experimentation Scientist
Astro, Qwik và Svelte 2026: Resumability và hiệu suất frontend thế hệ mới
So sánh Astro, Qwik và Svelte về mô hình resumability, Island Architecture, hydration có chọn lọc và hiệu suất Core Web Vitals thực tế cho ứng dụng content-heavy và interactive.
河野 拓真
Senior Frontend Architect
Claude Skills, Hooks và Subagents: Kiến trúc plugin thế hệ mới
So sánh toàn diện ba mô hình mở rộng Claude: Skills (công cụ hướng nhiệm vụ), Hooks (xử lý sự kiện vòng đời) và Subagents (agent con tự trị). Hướng dẫn lựa chọn phù hợp theo từng trường hợp sử dụng B2B.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Sắc lệnh AI của Mỹ và luật tiểu bang: Bức tranh pháp lý AI liên bang và địa phương
Tổng quan toàn diện về môi trường pháp lý AI của Mỹ: các sắc lệnh hành pháp liên bang, luật AI cấp tiểu bang đang phát triển và chiến lược tuân thủ cho doanh nghiệp toàn cầu.
斎藤 麻衣
US Regulatory Affairs Lead
pgvector, Qdrant và Weaviate 2026: Lựa chọn vector database phù hợp
So sánh toàn diện pgvector, Qdrant và Weaviate trong môi trường RAG sản xuất: độ chính xác tìm kiếm, latency P99, mức tiêu thụ bộ nhớ, chi phí vận hành và khả năng mở rộng theo quy mô.
橋本 祐介
Principal Data Platform Engineer
Lakehouse 2026: Apache Iceberg, Delta Lake và Apache Hudi so sánh thực tế
So sánh Apache Iceberg, Delta Lake và Apache Hudi trong kiến trúc lakehouse hiện đại: ACID transactions, schema evolution, time travel, hiệu suất query và tích hợp với Spark, Trino và Flink.
川口 拓也
Principal Data Engineer
Speculative decoding trong sản xuất: Hướng dẫn giảm latency LLM thực tế
Triển khai speculative decoding để giảm latency LLM trong môi trường sản xuất: lựa chọn draft model, token acceptance rate, cấu hình vLLM/TensorRT-LLM và đo lường hiệu quả thực tế.
三木 純平
Principal Inference Engineer
Backstage, Port và Cortex 2026: So sánh nền tảng Internal Developer Portal
Đánh giá thực tế Backstage, Port và Cortex cho Internal Developer Platform: catalog dịch vụ, scaffolding, metrics DX và chi phí triển khai — từ kinh nghiệm xây dựng IDP thực tế.
荒木 健斗
Principal Platform Engineer
PostHog, Mixpanel và Amplitude 2026: Lựa chọn nền tảng phân tích sản phẩm
So sánh chi tiết PostHog, Mixpanel và Amplitude cho phân tích sản phẩm B2B: tính năng cốt lõi, mô hình định giá, quyền riêng tư dữ liệu, khả năng tự host và tích hợp với data warehouse.
秋山 翔
Head of Product Analytics
BeyondCorp, Cloudflare Access và Tailscale: Triển khai Zero Trust thực tế
So sánh kiến trúc Zero Trust thực tế với BeyondCorp, Cloudflare Access và Tailscale: xác thực dựa trên danh tính, device trust, network segmentation và lộ trình di chuyển từ VPN truyền thống.
松田 健
Principal Security Architect
SLO và chính sách error budget 2026: Vận hành độ tin cậy theo dữ liệu
Xây dựng và vận hành SLO hiệu quả trong môi trường sản xuất: định nghĩa SLO có ý nghĩa, tính toán error budget, chính sách freeze triển khai và văn hóa độ tin cậy dựa trên dữ liệu.
中川 一郎
Principal SRE
React Server Components trong Next.js 16 ở môi trường sản xuất: Bài học thực tiễn
Triển khai React Server Components trong Next.js 16 sản xuất thực tế: ranh giới Server/Client Component, chiến lược streaming, quản lý cache và các anti-pattern phổ biến cần tránh.
今井 理香
Principal Frontend Engineer
AI Copilot hỗ trợ khách hàng 2026: Giảm ticket và nâng cao trải nghiệm
Chiến lược triển khai AI copilot cho support khách hàng: deflection ticket thông minh, escalation có ngữ cảnh, cá nhân hóa câu trả lời và đo lường CSAT — bài học từ các triển khai thực tế.
前田 彩香
CX Automation Lead
Cuộc chiến inference server: vLLM, SGLang và TensorRT-LLM so sánh thực tế
So sánh vLLM, SGLang và TensorRT-LLM trên các workload sản xuất thực tế: throughput, latency P99, hiệu quả bộ nhớ GPU và độ phức tạp vận hành. Dữ liệu benchmark từ môi trường GPU A100 và H100.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
Quan sát hệ thống LLM với OpenLLMetry: Tracing prompt và pipeline AI
Triển khai OpenLLMetry để theo dõi đầy đủ vòng đời LLM trong sản xuất: trace prompt, đo latency, phát hiện hồi quy chất lượng và tích hợp với hạ tầng observability hiện có.
宮崎 慎太郎
Senior Observability Engineer
Phản ứng thị trường tài chính với làn sóng AI 2026: Phân tích định giá và cơ hội đầu tư
Phân tích phản ứng thị trường tài chính với các xu hướng AI năm 2026: định giá cổ phiếu công nghệ, phân bổ vốn đầu tư mạo hiểm, rủi ro bong bóng và cơ hội đầu tư dài hạn trong hệ sinh thái AI.
中村 大輔
AI Industry Analyst
Phân tích chuyên sâu MCP Server: Tự xây dựng trung tâm Claude Plugin
Kiến trúc nội tại của Model Context Protocol Server, cách triển khai tích hợp Slack, truy vấn cơ sở dữ liệu, quyền truy cập hệ thống tệp, mô hình phân quyền, và so sánh với OpenAI Function Calling — nhìn từ góc độ thực tiễn sản xuất.
佐藤 美咲
Principal Platform Engineer
Vòng gọi vốn và đồn đoán IPO của Anthropic & OpenAI: Phân tích thị trường AI 2026
Diễn giải thực tế đằng sau các tin tức gọi vốn và IPO của Anthropic và OpenAI. Định giá, cơ cấu nhà đầu tư, áp lực doanh thu và những gì có ý nghĩa thực sự với các doanh nghiệp triển khai AI.
森 千里
Private Markets Strategist
Marketplace AI Agent 2026: Chiến lược kiếm tiền và phân phối thế hệ mới
Phân tích sự trỗi dậy của các marketplace AI Agent, mô hình định giá dựa trên hiệu suất, chiến lược phân phối và những gì các nhà phát triển agent cần hiểu để kiếm tiền hiệu quả từ công cụ của mình.
高橋 由紀
AI Platform Economist
Di chuyển từ RAG sang Agentic Workflow: Lộ trình thực tế cho doanh nghiệp
Hướng dẫn di chuyển thực tế từ pipeline RAG tĩnh sang workflow agentic động: thiết kế lại kiến trúc, quản lý rủi ro, chiến lược rollback và đo lường hiệu quả trong quá trình chuyển đổi.
酒井 弘樹
Principal AI Architect
Sự chuyển dịch chi tiêu doanh nghiệp vào AI năm 2026: Từ thử nghiệm đến ROI
Ngân sách AI doanh nghiệp đang chuyển dịch từ thử nghiệm POC sang các triển khai đo được ROI. Phân tích xu hướng chi tiêu, các danh mục được ưu tiên và chiến lược mua sắm của nhà cung cấp.
大野 一馬
Enterprise Technology Strategist
Đối đầu LLM mã nguồn mở 2026: Qwen3, Llama 4 và DeepSeek R2
Benchmark thực chiến giữa Qwen3, Llama 4 và DeepSeek R2 trên các tác vụ tiếng Nhật, lập trình và suy luận đa bước. Phân tích hiệu suất, giấy phép, chi phí triển khai và kịch bản sử dụng tối ưu cho từng mô hình.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Quá trình Hiroshima và chiến lược quản trị AI của Nhật Bản năm 2026
Phân tích khung quản trị AI của Nhật Bản qua Quá trình Hiroshima G7, hướng dẫn phát triển AI có trách nhiệm trong nước và tác động thực tế đến doanh nghiệp công nghệ Nhật Bản.
小林 健二
Principal Policy Analyst
Claude Opus 4.7 và Sonnet 4.6: So sánh thực tế cho ứng dụng doanh nghiệp
Đánh giá hiệu suất chi tiết Claude Opus 4.7 so với Sonnet 4.6 trên các tác vụ doanh nghiệp thực tế: chất lượng lý luận, tốc độ phản hồi, chi phí token và khuyến nghị lựa chọn mô hình theo trường hợp sử dụng.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Mô hình phục vụ inference cho doanh nghiệp: Thiết kế hệ thống LLM quy mô lớn
Các mô hình thiết kế hệ thống inference LLM quy mô doanh nghiệp: cân bằng tải, batching động, KV cache sharing, chiến lược self-hosted so với managed API và thiết kế SLA cho môi trường sản xuất.
池田 千夏
Staff Platform Engineer
Kiến trúc bộ nhớ dài hạn cho AI Agent: Từ RAG đến episodic memory
Thiết kế hệ thống bộ nhớ cho AI Agent hoạt động trên các tác vụ kéo dài nhiều phiên: so sánh RAG, bộ nhớ episodic, semantic memory và chiến lược nén ngữ cảnh trong môi trường sản xuất.
渡辺 光輝
Memory Systems Architect
Zero Trust Identity cho AI Agent: Bảo mật trong kiến trúc agentic
Mở rộng nguyên tắc Zero Trust để bảo vệ AI Agent trong môi trường doanh nghiệp: xác thực agent, kiểm soát quyền truy cập dựa trên vai trò, nhật ký kiểm toán và quản lý bí mật trong hệ thống agentic.
内田 拓海
Principal Security Architect
Sự trỗi dậy của marketplace AI Agent: Nền kinh tế agent đang định hình lại phân phối phần mềm
Phân tích sự xuất hiện và tăng trưởng của các marketplace AI Agent: mô hình kinh tế, cơ chế tin cậy, tích hợp với nền tảng doanh nghiệp và những gì xu hướng này có nghĩa với tương lai phân phối phần mềm.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
Giai đoạn thực thi EU AI Act 2026: Xử phạt, cơ quan giám sát và tuân thủ SaaS xuyên biên giới
EU AI Act bước vào giai đoạn thực thi toàn diện năm 2026. Phân tích các hành vi bị cấm, hệ thống rủi ro cao, nghĩa vụ GPAI, các vụ xử phạt của CNIL và BfDI, kèm checklist tuân thủ thực tế cho doanh nghiệp SaaS Nhật Bản.
中村 理恵
Senior Regulatory Counsel
So sánh GPU AI 2026: H200, B200, MI300X và TPU v6 trong môi trường sản xuất
So sánh thực chiến H200, B200, MI300X và TPU v6 trên các workload LLM thực tế: throughput inference, hiệu quả năng lượng, chi phí thuê và các trường hợp sử dụng tối ưu cho từng thế hệ phần cứng.
長谷川 武
Principal Infrastructure Architect
Đo lường ROI AI Copilot doanh nghiệp: Khung đánh giá thực tế
Khung đo lường thực tế để đánh giá ROI triển khai AI copilot trong doanh nghiệp: chỉ số năng suất, chất lượng đầu ra, tốc độ áp dụng và mô hình kinh doanh để thuyết phục ban lãnh đạo.
伊藤 絵里
Principal DevEx Researcher
Quy định AI tạo sinh toàn cầu 2026: Bức tranh pháp lý đa khu vực
Tổng quan toàn diện về môi trường pháp lý AI tạo sinh năm 2026 tại EU, Mỹ, Nhật Bản và Trung Quốc: yêu cầu tuân thủ, nghĩa vụ minh bạch và chiến lược quản lý rủi ro pháp lý toàn cầu.
山田 美和
AI Policy Analyst
Bức tranh LLM mã nguồn mở 2026: Hệ sinh thái, giấy phép và xu hướng thống trị
Tổng quan LLM mã nguồn mở năm 2026: Llama, Mistral, Qwen, Falcon và các dòng mô hình mới — đánh giá giấy phép, hiệu suất, cộng đồng và khả năng triển khai thực tế trong doanh nghiệp.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
OpenClaw AI Agent Framework: Kiến trúc agent mã nguồn mở thế hệ mới
Phân tích kiến trúc và tính năng của OpenClaw — framework AI agent mã nguồn mở: thiết kế vòng lặp ReAct, tích hợp công cụ, quản lý trạng thái và so sánh với LangGraph và Mastra.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Hermes 3: LLM local hiệu suất cao cho môi trường doanh nghiệp riêng tư
Đánh giá Hermes 3 cho triển khai LLM local trong doanh nghiệp: hiệu suất instruction-following, khả năng function calling, cấu hình phần cứng tối ưu và so sánh với các mô hình local hàng đầu khác.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
AGI và autonomous agent: Đánh giá thực tế về tiến độ và khoảng cách hiện tại
Phân tích khách quan về tiến độ hướng tới AGI và autonomous agent: các cột mốc đã đạt được, giới hạn kỹ thuật hiện tại, khung thời gian thực tế và ý nghĩa thực tiễn cho chiến lược AI doanh nghiệp.
田中 翔太
Lead AI Engineer
Nền tảng điện toán lượng tử miễn phí: Hướng dẫn bắt đầu cho nhà phát triển
Tổng quan các nền tảng điện toán lượng tử miễn phí: IBM Quantum, Google Cirq, Amazon Braket và các framework mã nguồn mở — bài học thực hành và trường hợp sử dụng phù hợp cho nhóm nghiên cứu.
山田 健一
Research Engineer
Chưng cất mô hình cho edge AI: Từ LLM lớn đến SLM hiệu quả
Kỹ thuật chưng cất mô hình để triển khai AI tại edge: knowledge distillation, quantization-aware training, so sánh hiệu suất teacher-student và pipeline tối ưu hóa mô hình cho thiết bị bị hạn chế tài nguyên.
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
Hướng dẫn API AI miễn phí 2025: Gói dùng thử, giới hạn và lựa chọn thực tế
Tổng hợp toàn diện các API AI có gói miễn phí năm 2025: so sánh giới hạn rate, chất lượng mô hình, điều khoản sử dụng và khuyến nghị lựa chọn phù hợp với từng giai đoạn phát triển dự án.
鈴木 大輔
Full-Stack Engineer
Công cụ CLI DevOps 2025: Những lựa chọn không thể thiếu cho kỹ sư hiện đại
Danh sách công cụ CLI thiết yếu cho kỹ sư DevOps và platform năm 2025: quản lý Kubernetes, debug container, quan sát hệ thống, tự động hóa CI/CD và productivity trên terminal.
木村 拓也
DevOps Engineer
Prompt engineering nâng cao: Kỹ thuật đa bước cho ứng dụng LLM phức tạp
Kỹ thuật prompt engineering tiên tiến cho các tác vụ đa bước: chain-of-thought có cấu trúc, decomposition nhiệm vụ, few-shot với ví dụ phức tạp và đánh giá chất lượng prompt theo hệ thống.
田中 翔太
Lead AI Engineer
DeepSeek R1: Phân tích mô hình suy luận mã nguồn mở hiệu suất cao
Đánh giá kỹ thuật DeepSeek R1 — mô hình suy luận mã nguồn mở: kiến trúc reinforcement learning từ phản hồi của AI, hiệu suất benchmark toán học và lập trình, chi phí suy luận và khả năng ứng dụng thực tế.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Đánh giá Claude 4 Sonnet và Opus: Phân tích hiệu suất thực tế cho doanh nghiệp
Đánh giá toàn diện Claude 4 Sonnet và Opus trên các tác vụ doanh nghiệp: lý luận phức tạp, viết code, phân tích tài liệu dài, tuân thủ hướng dẫn và so sánh chi phí-hiệu quả với các mô hình cạnh tranh.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Gemini 2 Flash: Năng lực đa phương thức tốc độ cao cho ứng dụng sản xuất
Phân tích kỹ thuật Gemini 2 Flash: hiệu suất đa phương thức (text, hình ảnh, video, audio), tốc độ suy luận, cửa sổ ngữ cảnh 1M token, chi phí API và trường hợp sử dụng tối ưu trong hệ thống sản xuất.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
Llama 4 của Meta: Chiến lược mã nguồn mở và tác động đến hệ sinh thái LLM
Phân tích Llama 4: kiến trúc Mixture of Experts, cải tiến đa phương thức, các biến thể mô hình, điều khoản giấy phép và những gì dòng mô hình này có nghĩa với cộng đồng LLM mã nguồn mở toàn cầu.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
Grok 3 của xAI: Đánh giá kỹ thuật và vị trí trong hệ sinh thái LLM
Đánh giá chi tiết Grok 3: kiến trúc, benchmark hiệu suất, tích hợp với dữ liệu X/Twitter theo thời gian thực, so sánh với GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet, và triển vọng ứng dụng doanh nghiệp.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Mistral Large và Mixture of Experts: Hiệu suất frontier từ châu Âu
Phân tích kỹ thuật Mistral Large và kiến trúc Mixture of Experts: thiết kế sparse MoE, hiệu quả suy luận, hiệu suất benchmark đa ngôn ngữ và vị trí cạnh tranh trong thị trường LLM doanh nghiệp.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Qwen 3 của Alibaba: LLM hiệu suất cao và chiến lược AI toàn cầu
Đánh giá Qwen 3 — dòng LLM hàng đầu của Alibaba: kiến trúc mô hình, hiệu suất đa ngôn ngữ (đặc biệt tiếng Nhật và tiếng Trung), chi phí suy luận và khả năng fine-tuning cho ứng dụng doanh nghiệp.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
Kiến trúc RAG cho môi trường sản xuất: Thiết kế hệ thống tìm kiếm tăng cường đáng tin cậy
Thiết kế kiến trúc RAG bền vững cho môi trường sản xuất: lựa chọn vector database, chiến lược chunking, hybrid retrieval, reranking, cache ngữ cảnh và đo lường chất lượng end-to-end.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Hướng dẫn fine-tuning LLM với LoRA và QLoRA: Tùy chỉnh mô hình hiệu quả
Hướng dẫn thực hành fine-tuning LLM với LoRA và QLoRA: cấu hình rank và alpha tối ưu, chuẩn bị dataset, tránh catastrophic forgetting, đánh giá sau fine-tuning và triển khai merged adapter.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
So sánh AI code assistant 2026: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code và các lựa chọn khác
Đánh giá thực tế các AI code assistant hàng đầu năm 2026: chất lượng gợi ý code, tích hợp IDE, khả năng hiểu ngữ cảnh, mô hình định giá và tác động đến năng suất của nhóm phát triển.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
Flux và SDXL: So sánh thế hệ sinh ảnh AI mới nhất cho ứng dụng thực tế
Đánh giá Flux và SDXL cho ứng dụng sinh ảnh thực tế: chất lượng hình ảnh, tuân thủ prompt, tốc độ tạo ảnh, yêu cầu GPU, LoRA fine-tuning và trường hợp sử dụng phù hợp trong môi trường thương mại.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Sora và Kling: Đánh giá thực tế AI sinh video cho ứng dụng thương mại
So sánh Sora của OpenAI và Kling cho sinh video AI: chất lượng hình ảnh chuyển động, độ dài video, tuân thủ prompt, chi phí sử dụng và trường hợp sử dụng thực tế trong sản xuất nội dung thương mại.
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Kubernetes trong sản xuất 2026: Vận hành cluster quy mô doanh nghiệp
Bài học thực tế từ vận hành Kubernetes quy mô doanh nghiệp năm 2026: quản lý node pool, auto-scaling, network policy, quản lý bí mật, observability và chiến lược giảm thiểu downtime khi nâng cấp.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
Terraform và Pulumi: Lựa chọn công cụ Infrastructure as Code phù hợp
So sánh thực tế Terraform và Pulumi cho Infrastructure as Code: mô hình ngôn ngữ cấu hình, quản lý state, hệ sinh thái provider, khả năng kiểm thử và chiến lược di chuyển giữa hai công cụ.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
Thực thi kiến trúc Zero Trust: Hồ sơ triển khai thực tế của KGA
Toàn bộ hành trình KGA di chuyển sang kiến trúc Zero Trust: nguyên tắc triển khai mô hình BeyondCorp, kiểm soát truy cập dựa trên danh tính, lộ trình di chuyển theo từng giai đoạn và kết quả đo lường sau triển khai.
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
7 bài học từ việc triển khai AI Agent vào môi trường sản xuất
Bảy bài học thực tế từ kinh nghiệm đưa AI Agent vào sản xuất của KGA: các chế độ lỗi, thiết kế guardrail, monitoring, kiểm soát chi phí API và xây dựng niềm tin người dùng — với các tình huống thất bại thực tế.
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Edge computing thực tế: Những gì bạn có thể làm với Cloudflare Workers
Hướng dẫn thực hành Cloudflare Workers, D1, R2 và KV trong các dự án thực tế: benchmark hiệu suất, kiến trúc edge-first, so sánh chi phí với AWS và các giới hạn cần lưu ý khi thiết kế.
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
vLLM và TensorRT-LLM: Tối ưu inference server LLM thực chiến
So sánh chi tiết vLLM PagedAttention và kernel FP8 của TensorRT-LLM: benchmark trên workload sản xuất, chiến lược batching, quản lý KV cache và bài học từ 6 tháng vận hành thực tế.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Hướng dẫn di chuyển Next.js 16: Các pattern thực tế với App Router
Toàn bộ kinh nghiệm di chuyển ba dự án KGA sang Next.js 16: thay đổi phá vỡ tương thích, pattern React Server Components, tối ưu streaming SSR, chiến lược cache và checklist di chuyển thực tế.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Tính năng mới PostgreSQL 17 và hồ sơ di chuyển của chúng tôi
Kiểm thử thực tế các tính năng mới của PostgreSQL 17: JSON_TABLE, incremental backup, cải tiến MERGE, dữ liệu benchmark hiệu suất thực đo và quy trình di chuyển từ PG16 với bài học từ sự cố thực tế.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Xây dựng khung đánh giá LLM: Đo lường chất lượng đầu ra một cách hệ thống
Hành trình xây dựng khung đánh giá LLM từ đầu: benchmark tùy chỉnh theo domain, hiệu chỉnh LLM-as-Judge với đánh giá của con người, pipeline kiểm thử tự động và các giới hạn thực tế của đánh giá tự động.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Tăng cường bảo mật Docker container: Checklist thực tế toàn diện
Các biện pháp bảo mật container thực tế theo checklist: Rootless Docker, lựa chọn base image tối thiểu, multi-stage build, quét image trong CI/CD, runtime monitoring với Falco và phân tách mạng.
中村 悠太
Senior AI Engineer
gRPC so với REST: Lựa chọn giao tiếp microservice phù hợp
Hướng dẫn lựa chọn gRPC hay REST cho giao tiếp microservice dựa trên dữ liệu thực tế: benchmark sản xuất của KGA, tình huống streaming phù hợp, chiến lược xử lý lỗi và khả năng tương thích ngược.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Cách chúng tôi giảm 80% chi phí API LLM với prompt caching
Chiến lược caching ba lớp giúp giảm chi phí API từ 45.000 USD xuống 8.200 USD/tháng: exact match, normalized cache, semantic cache với Redis và Anthropic Prompt Caching gốc — kèm kết quả đo lường thực tế.
金 東勲
Infrastructure Engineer
GitHub Actions nâng cao: Từ matrix build đến Self-hosted Runners
Khai thác tối đa GitHub Actions qua 150.000 lần thực thi hàng năm: tối ưu matrix build, reusable workflows dùng chung, chiến lược cache giảm thời gian CI, và vận hành Self-hosted Runners với GPU cho ML.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
WebAssembly đang thay đổi phía server: Wasmtime, Spin và Fermyon
Đánh giá thực tế WebAssembly phía server với Wasmtime, Spin và Fermyon Cloud: lợi thế cold start, sandbox bảo mật, ứng dụng webhook handler thực tế và nhìn nhận trung thực về giới hạn hiện tại của hệ sinh thái.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Hệ thống monitoring tích hợp AI: Từ phát hiện bất thường đến xử lý sự cố
Xây dựng hệ thống monitoring AI-powered từ đầu: lựa chọn mô hình phát hiện bất thường, phân tích log tự động bằng LLM, tổng hợp alert, auto-remediation có kiểm soát và đánh giá thực tế về giới hạn AIOps.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Redis 8: Ứng dụng vượt ra ngoài cache đơn thuần
Redis 8 như một cơ sở dữ liệu đa mô hình trong thực tế: tìm kiếm vector cho RAG, Pub/Sub cho thông báo real-time, Streams thay thế Kafka và JSON native — kiến trúc, benchmark và giới hạn quan trọng.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Bảo mật chuỗi cung ứng phần mềm 2025: SBOM, Sigstore và SLSA trong thực tế
Chiến lược bảo mật chuỗi cung ứng phần mềm toàn diện: tạo SBOM với Syft, ký artifact với Sigstore/Cosign, đạt SLSA Level 3, quản lý dependency và phân tích hai sự cố thực tế KGA đã phát hiện.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
So sánh framework đa agent: CrewAI, AutoGen và LangGraph
So sánh thực tế CrewAI, AutoGen và LangGraph trên các dự án production của KGA: tốc độ phát triển, khả năng debug, độ ổn định sản xuất, tỷ lệ thành công theo tác vụ và khuyến nghị lựa chọn theo trường hợp sử dụng.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Stack Observability 2025: OpenTelemetry, Grafana, Tempo và Loki
Di chuyển từ Datadog sang Grafana + Tempo + Loki, tiết kiệm 93.600 USD/năm: chiến lược instrumentation OpenTelemetry đa ngôn ngữ, cấu hình tail-based sampling, tích hợp trace-log và so sánh chi phí thực tế.
林 美咲
Frontend Tech Lead
AI tổng hợp giọng nói 2025: ElevenLabs, XTTS, Bark và voice cloning thực tế
Đánh giá thực tế AI tổng hợp giọng nói: so sánh ElevenLabs, Coqui XTTS v2, Bark và StyleTTS 2 về chất lượng, latency, chi phí, hỗ trợ tiếng Nhật và ba trường hợp triển khai thực tế của KGA.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Bun so với Deno so với Node.js: So sánh runtime JavaScript 2025
So sánh toàn diện ba runtime JavaScript trên workload sản xuất thực tế: tốc độ khởi động, HTTP throughput thực tế, hỗ trợ TypeScript, hệ sinh thái package, khả năng bundle và chiến lược lựa chọn của KGA.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
So sánh vector database: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus và Chroma
So sánh năm vector database hàng đầu trên 100 triệu vector thực tế: Recall@10, latency P99, chi phí vận hành hàng tháng và khuyến nghị lựa chọn theo quy mô và yêu cầu tính năng cụ thể.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Phi-4 và cuộc cách mạng SLM: Khi mô hình nhỏ vượt trội mô hình lớn
Microsoft Phi-4 chứng minh tiềm năng của SLM: 14B tham số vượt trội Llama 70B trên nhiều benchmark, triển khai thực tế tại edge với Apple M2 và Android, pattern Hybrid Inference và giới hạn cần nhận thức rõ.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Cloudflare AI Gateway: Xây dựng hạ tầng ứng dụng AI trong 10 phút
Hướng dẫn thực tế Cloudflare AI Gateway: thiết lập rate limiting theo token, chiến lược caching theo tác vụ, fallback đa provider tự động và phân tích chi phí từ bốn dự án sản xuất thực tế của KGA.
林 美咲
Frontend Tech Lead
OpenAI Realtime API: Xây dựng ứng dụng AI giọng nói thời gian thực
Hướng dẫn thiết kế và triển khai ứng dụng AI giọng nói với OpenAI Realtime API: quản lý kết nối WebSocket, triển khai VAD, tích hợp Function Calling, tối ưu latency và phân tích chi phí thực tế.
金 東勲
Infrastructure Engineer
AWS Bedrock trong môi trường sản xuất: Thực tiễn thiết kế và vận hành
Kinh nghiệm vận hành AWS Bedrock trong sản xuất: lý do chọn Bedrock, lựa chọn mô hình thực tế, thiết kế Guardrails bốn lớp, xây dựng RAG với Knowledge Bases và kết quả tối ưu chi phí thực đo.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
GraphQL Federation v2: Giải pháp tích hợp API microservice toàn diện
Tích hợp API microservice với Apollo Federation v2 từ kinh nghiệm ba dự án doanh nghiệp: thiết kế subgraph, cấu hình supergraph, Router Rust, chiến lược di chuyển từng bước từ REST và xử lý N+1.
中村 悠太
Senior AI Engineer
An toàn và alignment AI: Góc nhìn thực tiễn từ người triển khai
Tiếp cận an toàn AI như một tính năng sản phẩm, không phải chi phí tuân thủ: phòng thủ guardrail đa lớp, Red Teaming có hệ thống, đánh đổi precision/recall trong filtering và tuân thủ EU AI Act thực tế.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Rust cho kỹ sư backend: Hướng dẫn thực tế từ Go và Node.js
Hướng dẫn thực hành Rust cho kỹ sư backend quen thuộc với Go và Node.js: so sánh Actix-web và Axum, mô hình ownership trong ngữ cảnh server-side, async/await với tokio và tips phát triển thực tế.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Kiến trúc pipeline MLOps: Từ phát triển mô hình đến triển khai sản xuất
Xây dựng pipeline MLOps toàn diện: quản lý thử nghiệm với MLflow, Feature Store với Feast, Model Registry và workflow phê duyệt, chiến lược triển khai và phát hiện drift — kinh nghiệm từ 20+ dự án ML của KGA.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Chip lượng tử Google Willow: Bước đột phá trong sửa lỗi lượng tử
Giải thích thành tựu kỹ thuật của chip lượng tử Willow: sửa lỗi bề mặt surface code, ý nghĩa Random Circuit Sampling, lộ trình thực dụng và những gì kỹ sư phần mềm cần biết về mã hóa kháng lượng tử.
中村 悠太
Senior AI Engineer
OpenRouter: Tăng tốc phát triển với API AI thống nhất
Sử dụng OpenRouter để truy cập hơn 200 mô hình AI qua một API thống nhất: thiết lập, routing thông minh, chiến lược fallback, so sánh chi phí thực tế và những hạn chế cần lưu ý trong môi trường sản xuất.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Tự động hóa xử lý sự cố: Từ PagerDuty đến Slack Bot thông minh
Chiến lược tự động hóa xử lý sự cố toàn diện: tích hợp PagerDuty, Slack Bot chẩn đoán tự động, runbook tự động thực thi, auto-remediation có kiểm soát và văn hóa postmortem blame-free — kết quả giảm MTTR 65%.
金 東勲
Infrastructure Engineer
So sánh embedding model 2025: OpenAI, Cohere, BGE và Jina
Benchmark thực tế các embedding model hàng đầu: OpenAI text-embedding-3-large, Cohere embed-v3, BGE-M3 và Jina v3 — hiệu suất tiếng Nhật, hybrid search, chi phí và khuyến nghị lựa chọn theo trường hợp sử dụng.
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Xây dựng Design System với Tailwind CSS v4
Hướng dẫn xây dựng design system với Tailwind CSS v4: cấu hình CSS-first với @theme, cấu trúc design token ba lớp, pattern quản lý component với CVA, và lộ trình di chuyển từ v3 trong bốn ngày.
中村 悠太
Senior AI Engineer
Chiến lược API Rate Limiting: Token Bucket, Sliding Window và triển khai phân tán
So sánh các thuật toán rate limiting chính và triển khai phân tán với Redis: Token Bucket, Sliding Window Counter, kiến trúc hai lớp Gateway/Service, thiết kế response header chuẩn và bài học từ sự cố thực tế.
林 美咲
Frontend Tech Lead
Huấn luyện AI với dữ liệu tổng hợp: Phương pháp và giới hạn thực tế
Các phương pháp tạo synthetic data hiệu quả: LLM-based generation, CTGAN cho dữ liệu bảng, đánh giá chất lượng ba chiều, vấn đề model collapse và quy trình kết hợp dữ liệu tổng hợp-thực tế an toàn.
金 東勲
Infrastructure Engineer
Platform Engineering 2025: Thiết kế trải nghiệm nhà phát triển tối ưu
Triển khai Platform Engineering thực tế: bốn nguyên tắc IDP, thiết kế Golden Path, bài học từ Backstage với 120 microservice, và các chỉ số trải nghiệm nhà phát triển chứng minh ROI của đầu tư vào platform.
鈴木 健一
ML Platform Engineer