langchain-rag

Tìm kiếm bản in trước và bài báo học thuật trên arXiv theo chủ đề có truy xuất tóm tắt. Tìm kiếm dựa trên truy vấn trong các lĩnh vực vật lý, toán học, khoa học máy tính, sinh học, thống kê và các lĩnh vực liên quan. Giới hạn kết quả có thể cấu hình (mặc định 10 bài báo) với kết quả được sắp xếp theo mức độ liên quan. Trả về tiêu đề và tóm tắt cho mỗi bài báo phù hợp. Yêu cầu gói Python arxiv; cài đặt qua pip nếu chưa có.

Viết bài blog dài với phân công nghiên cứu, mẫu nội dung có cấu trúc và ảnh bìa do AI tạo. Phân công nghiên cứu cho các tác nhân phụ trước khi viết, lưu trữ kết quả dưới dạng markdown để tham khảo và ngữ cảnh. Áp dụng cấu trúc bài viết năm phần: mở đầu thu hút, bối cảnh, nội dung chính (3–5 phần), ứng dụng thực tế và kết luận kèm lời kêu gọi hành động. Tạo ảnh bìa tối ưu SEO bằng các gợi ý chi tiết về chủ đề, phong cách, bố cục, màu sắc và ánh sáng. Xuất bài viết đến...

Thực hiện đánh giá mã nguồn có cấu trúc đối với các thay đổi, kiểm tra tính chính xác, phong cách, bài kiểm tra và các vấn đề tiềm ẩn.

Đọc sở thích lập trình của người dùng từ /memory/coding-prefs.md trước khi đưa ra các quyết định về phong cách không tầm thường, và thêm các sở thích mới khi người dùng đưa ra…

Khi được yêu cầu phân tích đối thủ cạnh tranh:

Sử dụng để phân tích dữ liệu tăng tốc GPU trên các tập dữ liệu, CSV hoặc dữ liệu dạng bảng bằng NVIDIA cuDF. Kích hoạt khi các tác vụ liên quan đến tổng hợp groupby, thống kê…

Sử dụng cho học máy tăng tốc GPU trên dữ liệu dạng bảng với NVIDIA cuML. Kích hoạt khi tác vụ liên quan đến phân loại, hồi quy, phân cụm, giảm chiều…

Sử dụng để tạo biểu đồ chất lượng xuất bản và tóm tắt phân tích nhiều bảng. Kích hoạt khi nhiệm vụ liên quan đến trực quan hóa dữ liệu, vẽ kết quả, tạo…