GPT Làm Được Gì? Biến Ngôn Ngữ Tự Nhiên Thành Dữ Liệu Có Cấu Trúc Siêu Đỉnh!

Lê Lân

20/08/2025

Ứng Dụng GPT Trong Xử Lý Dữ Liệu: Chuyển Đổi Ngôn Ngữ Tự Nhiên Thành Dữ Liệu Có Cấu Trúc

Mở Đầu

Năm 2023 được kỳ vọng là năm bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong việc thay đổi cách chúng ta tương tác trên mạng xã hội. Tuy nhiên, những ứng dụng AI sâu sắc hơn và hữu ích hơn vẫn đang âm thầm phát triển.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng GPT (Generative Pre-trained Transformer) để chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành các dạng dữ liệu có cấu trúc, máy có thể đọc được, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau trong xử lý dữ liệu và xây dựng giao diện tương tác linh hoạt. Qua những ví dụ thực tế như biến công thức nấu ăn thành biểu đồ JSON, xây dựng biểu đồ BPMN, tạo các form động trong React, truy vấn ElasticSearch, hay tạo biểu đồ dữ liệu tương tác, bạn sẽ hiểu rõ hơn về tiềm năng và cách triển khai GPT vào các lĩnh vực ứng dụng phong phú.

GPT Trong Chuyển Đổi Công Thức Nấu Ăn Thành Định Dạng JSON Có Cấu Trúc

Khái Quát về Việc Chuyển Đổi

GPT có khả năng phân tích văn bản tự nhiên và ánh xạ nội dung vào cấu trúc dữ liệu JSON theo một schema định nghĩa rõ ràng. Điều này giúp các ứng dụng dễ dàng xử lý và triển khai các chức năng phức tạp như hướng dẫn từng bước hoặc hình dung các phụ thuộc.

Định Nghĩa Schema JSON Cho Công Thức Nấu Ăn

Schema JSON cơ bản cho một công thức có thể bao gồm hai thành phần chính:

Danh sách nguyên liệu với thuộc tính: id , name , quantity .

Danh sách các bước chế biến với thuộc tính: id , name , description , và các danh sách phụ thuộc dependsOnSteps , dependsOnIngredients .

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://upsidelab.io/recipe.schema.json",
  "title": "Recipe",
  "type": "object",
  "properties": {
    "ingredients": {
      "type": "array",
      "items": { "$ref": "#Ingredient" }
    },
    "steps": {
      "type": "array",
      "items": { "$ref": "#Step" }
    }
  },
  "$defs": {
    "ingredient": {
      "$anchor": "Ingredient",
      "type": "object",
      "properties": {
        "id": { "type": "number" },
        "name": { "type": "string" },
        "quantity": { "type": "string" }
      }
    },
    "step": {
      "$anchor": "Step",
      "type": "object",
      "properties": {
        "id": { "type": "number" },
        "name": { "type": "string" },
        "description": { "type": "string" },
        "dependsOnSteps": {
          "type": "array",
          "items": { "type": "number" }
        },
        "dependsOnIngredients": {
          "type": "array",
          "items": { "type": "number" }
        }
      }
    }
  }
}

Ví Dụ Chuyển Đổi Món Spaghetti Bolognese

Dựa vào schema trên, GPT có thể tạo ra một JSON mô tả công thức chuẩn, ví dụ:

Id	Nguyên liệu	Số lượng
1	Dầu ô liu	1 muỗng canh
2	Thịt xông khói	4 lát
…	…	…

Danh sách các bước cũng được chuẩn hóa thành từng bước rõ ràng với các phụ thuộc lẫn nhau.

Bạn có thể dễ dàng sử dụng JSON này để vẽ biểu đồ mô tả quy trình hoặc xây dựng ứng dụng hướng dẫn theo từng bước.

Điều Chỉnh Phụ Thuộc Trong Quy Trình

GPT cũng cho phép chỉnh sửa các phụ thuộc, ví dụ như bước nấu mì spaghetti có thể được thực hiện song song với bước nấu sốt, bằng cách yêu cầu tái cấu trúc JSON để phản ánh điều đó.

Xây Dựng Quy Trình Kinh Doanh Dưới Dạng BPMN XML Với GPT

Chuẩn BPMN và Camunda

BPMN (Business Process Model and Notation) là tiêu chuẩn ghi lại quy trình kinh doanh dưới dạng đồ họa. Camunda là một công cụ mã nguồn mở hỗ trợ mô phỏng và triển khai quy trình BPMN.

Sử Dụng GPT Tạo File XML BPMN

Quy trình mẫu: Từ lúc nhận hóa đơn, qua xử lý OCR, xét duyệt kế toán, phê duyệt quản lý và xử lý kế toán thanh toán.

Bằng cách cung cấp mô tả quy trình tự nhiên và nhấn mạnh yêu cầu trả về XML đúng chuẩn Camunda, GPT có thể tạo ra một file XML hoàn chỉnh, bao gồm cả sơ đồ BPMN.

Lưu ý: GPT đôi khi bỏ sót một số khai báo namespace trong XML, có thể được khắc phục bằng xử lý hậu kỳ hoặc prompt rõ ràng hơn.

Tạo Form Động Với React và GPT

Giới Thiệu react-jsonschema-form

react-jsonschema-form là thư viện React giúp sinh form động dựa trên định dạng JSON Schema.

Tạo Prompt Để GPT Sinh JSON Form

Chỉ cần cung cấp mô tả đặc tả form bằng ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ:

Trường nhập số đơn hàng bắt đầu bằng chữ R theo sau 9 chữ số.

Trường số điện thoại có định dạng quốc tế.

Trường yêu cầu hỗ trợ khách hàng.

Lựa chọn kiểu vấn đề từ danh sách.

Checkbox đồng ý chính sách bảo mật.

GPT sẽ tạo ra JSON tương thích với schema của react-jsonschema-form như sau:

{
  "title": "Customer Support Form",
  "type": "object",
  "required": [
    "orderNumber",
    "phoneNumber",
    "supportRequest",
    "issueType",
    "privacyPolicyAgreement"
  ],
  "properties": {
    "orderNumber": {
      "type": "string",
      "title": "Order Number",
      "pattern": "R[0-9]{9}"
    },
    "phoneNumber": {
      "type": "string",
      "title": "Phone Number",
      "pattern": "\\+[0-9]+"
    },
    "supportRequest": {
      "type": "string",
      "title": "Customer Support Request"
    },
    "issueType": {
      "type": "string",
      "title": "Type of Issue",
      "enum": [
        "order missing",
        "change in order",
        "return request"
      ]
    },
    "privacyPolicyAgreement": {
      "type": "boolean",
      "title": "I agree to the privacy policy of company X",
      "const": true
    }
  }
}

Tùy Biến Form Qua Các Prompt Bổ Sung

Ví dụ: để checkbox "I agree to the privacy policy" được chọn mặc định, ta yêu cầu GPT chỉnh sửa JSON thêm thuộc tính "default": true .

Xây Dựng Giao Diện Động Với React và JSON Schema

Các Thành Phần React Tùy Chỉnh

Code mẫu thiết kế các components gồm:

AppRoot: wrapper chính.

AppNavbar: thanh điều hướng.

AppMainLayout: bố cục chính.

AppToolbar: thanh công cụ các thao tác.

AppUserList: bảng danh sách người dùng.

Kết Nối Với react-json-schema

Sử dụng thư viện react-json-schema để parse JSON do GPT tạo, kết hợp định nghĩa các component:

uiRenderer.setComponentMap({
  AppRoot,
  AppNavbar,
  AppMainLayout,
  AppToolbar,
  AppUserList
});

Prompt Mẫu

Yêu cầu GPT tạo JSON schema cấu trúc UI dashboard theo mô tả: navbar, tiêu đề, mô tả, toolbar ở trên bảng danh sách người dùng.

GPT trả về JSON tương thích với cấu trúc:

{
  "component": "AppRoot",
  "children": [
    {
      "component": "AppNavbar",
      "title": "User Management Dashboard",
      "links": [
        { "title": "Home", "url": "/" },
        { "title": "Settings", "url": "/settings" }
      ]
    },
    {
      "component": "AppMainLayout",
      "children": [
        { "component": "h1", "text": "User Management Dashboard" },
        { "component": "h2", "text": "Manage and oversee user accounts and permissions" },
        { "component": "AppToolbar", "children": [] },
        { "component": "AppUserList", "children": [] }
      ]
    }
  ]
}

Chuyển Đổi Truy Vấn Ngôn Ngữ Tự Nhiên Thành Truy Vấn Elasticsearch

Cấu Trúc Elasticsearch Index

Mô tả cơ sở dữ liệu sản phẩm bằng JSON schema trình bày chi tiết các trường dữ liệu như tên, ngày tạo, giá, trạng thái nổi bật, taxon, v.v.

Tạo Truy Vấn Elasticsearch Từ Yêu Cầu Người Dùng

Mẫu prompt: yêu cầu GPT tạo truy vấn JSON trả về danh sách sản phẩm đắt nhất, hiện còn hàng, không phải sản phẩm nổi bật và không có taxon liên quan.

Kết quả truy vấn được tạo như sau:

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "range": { "available_on": { "lte": "now" } } },
        { "term": { "featured": false } },
        { "bool": { "must_not": { "exists": { "field": "taxon_ids" } } } }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    { "price": { "order": "desc" } }
  ]
}

Kết quả thực tế lấy từ Elasticsearch được trả về đầy đủ thông tin sản phẩm theo truy vấn mong muốn.

Lưu ý tuyệt đối không cho phép người dùng gửi truy vấn tùy ý đến Elasticsearch nếu không kiểm soát, tránh rủi ro bảo mật.

Hỗ Trợ Tạo Biểu Đồ Trực Quan Với Vega-Lite Và GPT

Vega và Vega-Lite Là Gì?

Vega là ngôn ngữ mô tả trực quan dựa trên JSON, cho phép xây dựng biểu đồ linh hoạt trong web. Vega-Lite là phiên bản rút gọn dành cho các biểu đồ thông dụng.

Ví Dụ Tạo Biểu Đồ Trên Dữ Liệu Cổ Phiếu

Dữ liệu gồm các cột: symbol, date, price.

Yêu cầu: tạo

Biểu đồ đường thể hiện giá cổ phiếu qua thời gian cho từng loại cổ phiếu.

Biểu đồ đường riêng cho cổ phiếu MSFT.

Biểu đồ tròn (pie chart) trung bình giá cổ phiếu theo từng symbol.

Mô Tả Vega-Lite JSON Đáp Ứng

{
  "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
  "data": { "url": "data/stocks.csv" },
  "vconcat": [
    {
      "title": "Stock Prices Over Time",
      "mark": "line",
      "encoding": {
        "x": { "field": "date", "type": "temporal", "title": "Date" },
        "y": { "field": "price", "type": "quantitative", "title": "Price" },
        "color": { "field": "symbol", "type": "nominal", "title": "Symbol" }
      }
    },
    {
      "title": "MSFT Stock Price Over Time",
      "transform": [{ "filter": "datum.symbol === 'MSFT'" }],
      "mark": "line",
      "encoding": {
        "x": { "field": "date", "type": "temporal", "title": "Date" },
        "y": { "field": "price", "type": "quantitative", "title": "Price" }
      }
    },
    {
      "title": "Average Stock Prices",
      "transform": [
        {
          "aggregate": [
            { "op": "mean", "field": "price", "as": "average_price" }
          ],
          "groupby": ["symbol"]
        }
      ],
      "mark": "arc",
      "encoding": {
        "theta": { "field": "average_price", "type": "quantitative", "title": "Average Price" },
        "color": { "field": "symbol", "type": "nominal", "title": "Symbol" }
      }
    }
  ]
}

Ứng Dụng Thực Tiễn

Dựa trên mô hình này, các công cụ báo cáo, trình bày dữ liệu có thể cho phép người dùng nhập ngôn ngữ tự nhiên và tự động tạo biểu đồ theo nhu cầu, nâng cao hiệu quả công việc.

Các Kinh Nghiệm Và Thực Tiễn Tốt

Xác Thực Cấu Trúc Dữ Liệu

Luôn chạy kiểm tra JSON Schema hoặc XML validator với dữ liệu GPT trả về.

Nếu sai lệch, thử gửi yêu cầu lại hoặc tinh chỉnh prompt.

Giữ trải nghiệm người dùng thông suốt và hướng dẫn rõ ràng khi có lỗi.

Quản Lý Độ Phức Tạp Của Task

Chia nhỏ yêu cầu lớn thành các bước nhỏ, logic.

Tăng dần độ chi tiết nhằm giảm tải cho GPT trong mỗi lần xử lý.

Hiệu Năng Và Chi Phí

Quy trình sinh đoạn output lớn như JSON hay XML mất thời gian.

Cố gắng tiền xử lý đầu vào để giảm chi phí sử dụng GPT.

Chủ động kiểm soát và tối ưu số lần gọi API.

Tính Tin Cậy Và Độ Ổn Định

Thử nghiệm kỹ với nhiều trường hợp dữ liệu khác nhau.

Lắng nghe phản hồi người dùng để cải thiện prompt.

Cập nhật prompt và validate liên tục.

Cảnh Báo Rủi Ro Prompt Injection

Kiểm soát đầu vào của người dùng kỹ lưỡng để tránh câu lệnh độc hại.

Kiểm tra lại các phản hồi của GPT khi đưa vào quy trình tự động.

Kết Luận

GPT không chỉ là công cụ tạo nội dung mà còn rất hữu ích trong việc chuyển hóa ngôn ngữ tự nhiên thành các dạng dữ liệu có cấu trúc như JSON hay XML. Qua các ví dụ thực tiễn từ chuyển đổi công thức nấu ăn, xây dựng quy trình doanh nghiệp, tạo biểu mẫu và UI động, cho tới truy vấn dữ liệu và tạo biểu đồ, GPT mang lại sự tiện lợi và khả năng tự động hóa đáng kinh ngạc.

Việc áp dụng GPT trong xử lý dữ liệu giúp tăng tính linh hoạt của ứng dụng, cải thiện trải nghiệm người dùng và mở ra nhiều hướng phát triển mới cho các sản phẩm phần mềm hiện đại.

Hãy bắt đầu xây dựng những ứng dụng thông minh hơn ngay hôm nay bằng cách tận dụng GPT để chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành dữ liệu có cấu trúc phù hợp với nhu cầu của bạn!

Tham Khảo

Upside Lab – Recipe JSON Schema

JSON Schema Official Site

react-jsonschema-form Documentation

Camunda BPMN Documentation

ElasticSearch 6.8 Reference

Vega Visualization Grammar

Vega-Lite Documentation

Github – ObservedObserver/viz-gpt