Tự tay "chế" ChatGPT riêng: Miễn phí, offline, lại còn biết tra mạng!
Lê Lân0
Hướng Dẫn Tự Xây Dựng ChatGPT Chạy Local Trên Máy Tính Không Cần Đăng Ký Hay Chi Phí API
Mở Đầu
Bạn có bao giờ mong muốn được sở hữu một trợ lý AI thông minh như ChatGPT nhưng không muốn tốn chi phí đăng ký hoặc phụ thuộc vào API đám mây? Giờ đây, bạn hoàn toàn có thể tự tạo cho mình một ChatGPT chạy trên máy tính cá nhân, giúp giải đáp các câu hỏi một cách chính xác mà không cần Internet liên tục hay trả phí.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá cách xây dựng một agent AI local sử dụng mô hình gpt-oss của Ollama, kết hợp với công cụ LangChain và giao diện người dùng Streamlit. Đặc biệt, agent này sẽ được liên kết với mạng Internet thông qua các adapter MCP từ LangChain và Tavily, cho phép bạn tìm kiếm thông tin trực tuyến một cách hiệu quả.
Bạn sẽ được hướng dẫn từng bước về cách tạo một LangGraph agent sử dụng gpt-oss làm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tích hợp các công cụ MCP, và xây dựng giao diện người dùng đơn giản nhưng trực quan bằng Streamlit. Nếu bạn quan tâm đến mô hình gpt-oss hoặc muốn biết cách kết nối agent LLM chạy local với các server MCP, đây chắc chắn là tài liệu dành cho bạn.
Tại Sao Nên Chạy ChatGPT Local?
Ưu Điểm Khi Sử Dụng LLM Local
- Tiết kiệm chi phí: Không mất phí đăng ký hay trả tiền API.
- Bảo mật dữ liệu: Dữ liệu cá nhân được xử lý ngay trên máy mà không gửi lên cloud.
- Tốc độ phản hồi nhanh: Tùy thuộc vào cấu hình máy tính của bạn.
- Tự do tùy chỉnh: Có thể tối ưu hoặc mở rộng tùy ý phù hợp nhu cầu cá nhân.
Lưu ý: Việc chạy LLM local có thể yêu cầu phần cứng đủ mạnh, đặc biệt là GPU đủ hiệu suất để xử lý mô hình thuật toán lớn.
Các Thành Phần Cơ Bản Trong Hệ Thống
1. Mô Hình GPT-OSS của Ollama
GPT-OSS là một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở, phát triển dựa trên công nghệ của OpenAI nhưng được Ollama tối ưu để chạy trên các thiết bị local.
- Hỗ trợ đa dạng tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Dễ cài đặt và tích hợp với các framework AI
2. LangChain & MCP Adapters
LangChain là một thư viện phát triển agent LLM cực kỳ mạnh mẽ, giúp xây dựng các mô hình AI có khả năng tương tác phức tạp.
- MCP (Multi-Chain Proxy) adapter cho phép agent kết nối với dịch vụ web và các công cụ ngoại vi một cách linh hoạt.
- Tích hợp dễ dàng với các API hoặc dịch vụ tìm kiếm trên Internet qua Tavily.
3. Streamlit – Giao Diện Người Dùng
Streamlit là framework giúp xây dựng các ứng dụng web nhanh chóng, thích hợp cho việc tạo ra UI gọn nhẹ, trực quan để tương tác với AI agent.
- Cực kỳ dễ sử dụng với Python
- Hỗ trợ phản hồi theo thời gian thực
- Dễ dàng tùy chỉnh giao diện và chức năng
Hướng Dẫn Từng Bước Xây Dựng Local ChatGPT
Bước 1: Cài Đặt Ollama và Tải Mô Hình gpt-oss
- Truy cập trang chủ Ollama để tải và cài đặt phần mềm.
- Sử dụng lệnh CLI hoặc giao diện Ollama để tải mô hình gpt-oss.
Bước 2: Thiết Lập Môi Trường Phát Triển Python
- Cài đặt LangChain, Streamlit và thư viện MCP:
- Tạo một file Python mới để phát triển.
Bước 3: Tạo LangGraph Agent với gpt-oss
- Khai báo agent sử dụng mô hình gpt-oss làm LLM chính.
- Cấu hình adapter MCP để agent có thể gọi dịch vụ web và tìm kiếm trên Internet.
Bước 4: Xây Dựng Giao Diện Streamlit
- Tạo giao diện nhập câu hỏi cho người dùng.
- Hiển thị kết quả phản hồi từ agent một cách đẹp mắt, rõ ràng.
import streamlit as st
st.title("Local ChatGPT với GPT-OSS và LangChain")query = st.text_input("Nhập câu hỏi của bạn:")
if query: # Gọi agent xử lý và trả về kết quả response = run_agent(query) st.write(response)Bước 5: Chạy Ứng Dụng Và Trải Nghiệm
- Khởi động ứng dụng Streamlit:
streamlit run app.py- Giao diện hiển thị trên trình duyệt, bạn có thể nhập câu hỏi và nhận câu trả lời ngay lập tức từ agent chạy local.
Mẹo: Hãy thử các câu hỏi liên quan đến tìm kiếm trên web để kiểm tra việc kết nối thông qua MCP adapter và Tavily, đảm bảo agent luôn được cập nhật thông tin chính xác.
Tổng Kết Ưu Điểm Và Giới Hạn
Ưu điểm | Hạn chế |
|---|---|
Không cần trả phí API | Cần phần cứng mạnh |
Bảo mật dữ liệu cá nhân | Quá trình cài đặt có thể phức tạp |
Tích hợp mạng Internet linh hoạt | Cần kiến thức kỹ thuật cơ bản |
Tùy chỉnh và mở rộng dễ dàng | Hiệu suất mô hình có thể thấp hơn dịch vụ đám mây |
Kết Luận
Việc chạy một ChatGPT local sử dụng mô hình gpt-oss kết hợp với LangChain và Streamlit mở ra một kỷ nguyên mới cho phép cá nhân hóa và bảo mật cao trong sử dụng AI. Bạn không cần phụ thuộc vào các dịch vụ trả phí hay giới hạn API nữa, mọi thứ đều có thể thiết lập ngay trên máy tính cá nhân. Qua bài viết, bạn đã hiểu được cơ bản các thành phần, ưu điểm cũng như cách xây dựng từng bước agent AI local hoạt động hiệu quả.
Hãy bắt đầu ngay hôm nay để tự mình trải nghiệm và tùy chỉnh trợ lý AI riêng, mở ra cơ hội sáng tạo không giới hạn!
Tham Khảo
- Ollama gpt-oss model – https://ollama.com
- LangChain documentation – https://langchain.com/docs
- Streamlit Guide – https://streamlit.io
- Tavily MCP Adapter – https://tavily.com
- OpenAI GPT-3/4 papers and resources
1
100%
Loading...