Bật mí Cách Xây Dựng Chatbot AI Đa Mô Hình Cực Chất Với ChatGPT và Neon Postgres
Lê Lân
0
Xây Dựng Ứng Dụng Chatbot AI Đa Mô Hình với ChatGPT và Neon Serverless Postgres
Mở Đầu
Vào năm 2025, trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển với tốc độ cực kỳ nhanh chóng, trở thành yếu tố không thể thiếu trong hầu hết các sản phẩm phần mềm mới. Việc tận dụng AI để xây dựng các ứng dụng có khả năng xử lý thông minh đang mở ra những cơ hội đáng kinh ngạc.
Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách tạo một ứng dụng chatbot AI đa mô hình sử dụng ChatGPT cùng với Neon Serverless Postgres – một hệ quản trị cơ sở dữ liệu tân tiến hỗ trợ tính năng branching giống như trong Git, giúp quản lý dữ liệu tách biệt cho từng mô hình AI. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu từ việc khởi tạo và gọi API ChatGPT, cấu hình cơ sở dữ liệu, đến xây dựng backend xử lý đa mô hình và giao diện frontend tương tác thực tế.
var aiResponse = await aiService.RespondAsync(request.Prompt, AiModels.Gpt35Turbo, cancellationToken);
var response = new ChatResponse(Guid.NewGuid(), aiResponse.Answer, AiModels.Gpt35Turbo);
return Results.Ok(response);
}).WithName("ChatWithAi").WithOpenApi();
Thiết Lập Database Branching Với Neon Serverless Postgres
Neon và Tính Năng Branching
Neon Serverless Postgres cho phép tạo các branch của cơ sở dữ liệu tương tự Git. Đây là điểm nổi bật để quản lý dữ liệu riêng biệt cho từng mô hình AI, bảo đảm tính cô lập và an toàn cho dữ liệu.
Việc tạo hơn 10 nhánh song song giúp bạn:
Lưu trữ riêng biệt dữ liệu đầu ra của các mô hình
Thực hiện thử nghiệm song song mà không ảnh hưởng lên dữ liệu chính
Gửi yêu cầu prompt song song đến từng mô hình mô hình AI
Chờ nhận phản hồi từ tất cả mô hình
Lưu dữ liệu trả về vào nhánh database riêng biệt tương ứng từng mô hình
Trả về kết quả tổng hợp cho frontend xử lý
Xây Dựng Giao Diện Frontend Chatbot
Công Nghệ Sử Dụng
React & TypeScript để xây dựng giao diện người dùng.
Tailwind CSS cho việc dựng kiểu giao diện.
Axios gửi các yêu cầu HTTP lên backend.
Vite làm build tool nhanh gọn.
JetBrains Rider hỗ trợ phát triển với AI Assistant giúp tăng tốc độ code.
Tính Năng Nổi Bật
Hiển thị câu hỏi và kết quả trả về từ nhiều mô hình AI song song.
Cho phép người dùng đánh giá chất lượng câu trả lời.
Dữ liệu đánh giá được lưu về đúng nhánh cơ sở dữ liệu tương ứng mô hình.
Giao diện đơn giản, thân thiện, dễ sử dụng.
Tổng Kết
Trong bài viết này, chúng ta đã cùng tìm hiểu cách xây dựng một ứng dụng chatbot AI đa mô hình sử dụng:
ChatGPT: Để gọi và so sánh kết quả từ nhiều mô hình AI khác nhau.
Neon Serverless Postgres: Với tính năng branching độc đáo giúp cô lập và quản lý dữ liệu riêng biệt cho từng mô hình.
.NET & EF Core: Làm backend xử lý logic, lưu trữ và phục vụ API.
React & TypeScript: Cho frontend giao tiếp người dùng.
Điểm mạnh của giải pháp này bao gồm:
So sánh và đánh giá hiệu năng các mô hình AI đa dạng
Tách biệt dữ liệu theo từng mô hình, đảm bảo an toàn và dễ quản lý
Khả năng mở rộng linh hoạt, thanh toán theo nhu cầu sử dụng
Bạn có thể bắt đầu với Neon Serverless Postgres hoàn toàn miễn phí và nhanh chóng thông qua Azure Marketplace.
Đừng quên truy cập website cá nhân của tôi tại antondevtips.com để cập nhật thêm nhiều bài viết hữu ích về .NET và kiến trúc phần mềm, cũng như tải miễn phí toàn bộ source code dự án này.