Bí Kíp Xây Dựng Ứng Dụng GenAI Sản Xuất Ổn Định và An Toàn Từ Ngày Đầu
Tìm hiểu kiến trúc đột phá để xây dựng ứng dụng Generative AI an toàn, phản hồi nhanh và sẵn sàng cho môi trường sản xuất năm 2025. Khám phá cách tránh các lỗi phổ biến khi gọi LLM trực tiếp và áp dụng mô hình mô-đun với các công cụ thực tế.
Lê Lân
Kiro: Trợ Lý Lập Trình AI Thế Hệ Mới Đỉnh Cỡ Nào?
Chào các bạn! Trong vài tuần vừa qua, mình đã có cơ hội "tăm tia" và trải nghiệm Kiro – một trợ lý lập trình GenAI thế hệ mới, được thiết kế riêng cho các kỹ sư, nhà phát triển và chuyên gia bảo mật. Sau khi dùng Amazon Q "xuyên lục địa" từ ngày nó ra mắt, mình cứ nghĩ tốc độ làm việc không thể nhanh hơn được nữa đâu. Ấy vậy mà Kiro đã làm mình phải "há hốc mồm" luôn đấy! Nó thực sự là một đẳng cấp hoàn toàn khác biệt!Dù là xây dựng các công cụ Red Team độc đáo hay "tốc biến" các script kiểm thử xâm nhập, Kiro đều xử lý mọi thứ với tốc độ chóng mặt, gần như không cần chỉnh sửa và đặc biệt là sở hữu một bộ nhớ "siêu phàm" về ngữ cảnh. Nhờ đó, việc phát triển cả một hệ sinh thái phức tạp bỗng trở nên... tự nhiên như hơi thở! Nó không chỉ giúp mình tiết kiệm thời gian, mà còn biến những điều tưởng chừng "bất khả thi" thành hiện thực.Bạn có tin không, một dự án mà thông thường phải mất đến 5 tuần và tiêu tốn hơn 30.000 đô la để xây dựng, mình đã hoàn thành chỉ trong vòng chưa đầy 8 tiếng đồng hồ với Kiro! Nghe có vẻ "phét lác" nhưng đó là sự thật 100% đấy! Mình chỉ cần một ý tưởng, phác thảo một prompt ban đầu, và đến cuối ngày, mình đã có một đoạn mã Python hoàn chỉnh, đa luồng, đa vùng, có khả năng quét môi trường AWS của mình bằng boto3. Kiro không chỉ "hiểu" được yêu cầu mà còn "nhớ" cách mình cấu trúc công cụ, tái sử dụng các mẫu mình yêu thích, và tự điều chỉnh linh hoạt. Đây chính là sức mạnh "đáng gờm" của bộ nhớ GenAI bền bỉ!Để các bạn dễ hình dung Kiro "khủng" cỡ nào, mình sẽ "khoe" một script nhỏ nhưng cực kỳ hiệu quả mà mình đã tạo ra, có tên là EC2 Exposure Scanner (tạm dịch: Công cụ quét lỗ hổng EC2). Nó làm những gì ư? Đơn giản thôi:Nó sẽ liệt kê "sạch sành sanh" tất cả các vùng (region) AWS mà bạn đang dùng.Sau đó, nó "mách lẻo" những subnet công cộng bằng cách "soi" các bảng định tuyến xem có đường dẫn nào đi thẳng ra Internet Gateway (IGW) với dải IP 0.0.0.0/0 hay không.Kế đến là "khám xét" từng instance EC2 (ngay cả những cái đang "ngủ đông"!).Nó sẽ chỉ đích danh những instance nào đang nằm trong subnet công cộng mà lại có Security Group (như "hàng rào bảo vệ") cho phép bất kỳ ai (0.0.0.0/0) truy cập vào cổng 80 (HTTP) hoặc 443 (HTTPS) TCP. Kể cả những quy tắc quá "thoáng" hay dải cổng rộng cũng bị "tóm gọn" hết!Cuối cùng, nó xuất ra báo cáo "chuẩn không cần chỉnh" dưới dạng JSON và Markdown.Và đỉnh của chóp là nó còn "khuyến mãi" cả các đoạn mã gợi ý để "vá" lỗi (remediation snippets) bằng cả CloudFormation lẫn Terraform nữa chứ!Script này chỉ tốn vài lần "đàm phán" với Kiro là xong, và giờ thì mình dùng nó như cơm bữa trong các đợt đánh giá nội bộ rồi đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1kktdqnhsy0iaraievll.png' alt='Giao diện Kiro đang tạo EC2 Exposure Scanner'>À mà này, có một phong cách làm việc với GenAI mà mình cực kỳ "khoái" đó là "Vibe Coding". Nghe tên là thấy "chill" rồi đúng không? Nó hoàn hảo cho mấy cái script nhỏ gọn, dùng một lần rồi thôi. Cách mình dùng thì thế này:Bắt đầu mỗi phiên làm việc với Kiro bằng một "session prompt" (kiểu như dặn dò trước AI đó). Nó sẽ cho Kiro biết mình muốn code phải được cấu trúc ra sao, theo chuẩn nào, và mình thích kiểu đa luồng (threading) hay ghi log (logging) nào.Sau đó, mình chỉ việc "tám chuyện" với Kiro, mô tả chi tiết cái script mình muốn nó làm.Thế là Kiro trả về ngay một đoạn code AWS sạch bong, có đa luồng, nhận diện vùng (region-aware), với đầu ra nhất quán, tóm tắt rõ ràng và cả phần xử lý lỗi nữa chứ. "Bảo sao không mê"!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b5swchwaj3g189y8jpvs.png' alt='Giao diện Kiro Vibe Coding'>Mình có để lại chi tiết cái "đơn đặt hàng" cho Kiro về dự án EC2 Exposure Scanner này đây, để bạn thấy nó "xử lý" cả một "rừng" yêu cầu kỹ thuật chi tiết như thế nào nhé:Mục tiêu: Tạo ra một script Python chạy trên CLI (dòng lệnh) để tìm tất cả các instance EC2 nào đang nằm trong subnet công cộng (tức là có đường ra Internet) mà lại có nhóm bảo mật (Security Group) cho phép truy cập từ mọi nơi (0.0.0.0/0) vào cổng TCP 80 hoặc 443 – dù là trực tiếp hay thông qua dải cổng. Công cụ phải xuất kết quả cả dạng dễ đọc và JSON, kèm theo gợi ý vá lỗi bằng CloudFormation hoặc Terraform.Đầu vào: Chỉ cần dùng AWS credentials mặc định của boto3, quét một tài khoản AWS duy nhất, qua tất cả các vùng AWS, và sử dụng tối đa 3 luồng (thread) để xử lý song song các vùng.Các bước triển khai (mà Kiro đã "hiểu" và "làm"):1. Phát hiện vùng: Liệt kê tất cả các vùng đang hoạt động.2. Xác định Subnet công cộng: Ở mỗi vùng, kiểm tra bảng định tuyến để tìm subnet có đường ra Internet Gateway.3. Liệt kê Instance EC2: Quét tất cả instance EC2 (kể cả đang dừng) trong các subnet công cộng, lấy thông tin về instance và Security Group đính kèm.4. Đánh giá Security Group: Kiểm tra từng Security Group của các instance công cộng, xem có luật nào cho phép truy cập từ 0.0.0.0/0 vào cổng 80 hoặc 443 (hoặc dải cổng bao gồm chúng) không.5. Báo cáo kết quả: Ghi lại chi tiết từng instance vi phạm.6. Gợi ý vá lỗi: Tự động tạo ra mã Terraform và CloudFormation để khắc phục (ví dụ: loại bỏ luật truy cập 0.0.0.0/0 hoặc giới hạn CIDR).7. Tổng kết: Theo dõi và báo cáo tổng số instance, số instance trong subnet công cộng, và số instance bị lộ cổng 80/443, chi tiết theo từng vùng và toàn tài khoản.8. Đầu ra: Lưu kết quả vào các file JSON, Markdown và file last_checked.txt. Báo cáo Markdown phải cực kỳ rõ ràng, dễ đọc.9. Đa luồng & Ghi log: Sử dụng concurrent.futures.ThreadPoolExecutor để xử lý đa luồng và ghi lỗi vào error.log.Sản phẩm cuối cùng: Một script CLI scan_ec2_exposure.py hoạt động ngon lành, các file báo cáo cấu trúc rõ ràng, và các đoạn mã khắc phục 'chuẩn không cần chỉnh'.Lưu ý quan trọng: Không hề quét cổng trực tiếp hay kiểm tra mạng 'sống' gì hết, chỉ dùng AWS API. Đánh giá tất cả EC2 dù đang chạy hay dừng. Phát hiện mọi trường hợp lộ cổng TCP qua 0.0.0.0/0 (trực tiếp hoặc qua dải cổng). Chỉ dùng các thư viện chuẩn như boto3, json, threading, logging.Vibe coding siêu nhanh, cực kỳ 'phiêu', và rất phù hợp cho các Red Teamers hay kỹ sư bảo mật đám mây, những người cần công cụ tùy chỉnh mà không muốn mất công xây dựng từ đầu mỗi lần.Nếu 'Vibe Coding' là dành cho những nhiệm vụ 'nhỏ gọn, nhanh gọn', thì Kiro còn có một 'vũ khí' lợi hại hơn nhiều, đó là 'Spec-Based Coding' (Lập trình dựa trên đặc tả). Với cách này, mình sẽ bắt đầu bằng việc chuẩn bị một bộ tài liệu:requirements.md: Nơi mình ghi rõ 'phi vụ' này là gì và tại sao nó lại 'ra đời'.design.md: Bản đồ kỹ thuật chi tiết cho dự án.tasks.md: 'Phân công lao động' chi tiết từng bước, thường là hơn chục đầu việc nhỏ cho các công cụ lớn.Cách làm này giúp Kiro 'sản xuất' mã nguồn có cấu trúc rõ ràng theo từng giai đoạn, cực kỳ lý tưởng cho việc xây dựng các dashboard, đường ống dữ liệu (data pipelines), tự động hóa trên đám mây (cloud-native automation) hay các tiện ích bảo mật quy mô lớn hơn. Kết quả là bạn sẽ có được một đoạn code 'sạch bong kin kít', nhất quán, dễ dàng quản lý phiên bản, bảo trì và mở rộng!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tvscpba2893o8uwfzssq.jpg' alt='Quy trình Spec-Based Coding với Kiro'>"Công cụ nên là đồng đội, chứ không chỉ là tính năng tự động hoàn thành!" Đúng vậy! Kiro không chỉ đơn thuần là phản hồi theo yêu cầu, nó còn đóng vai trò như một 'đồng phát triển' thực thụ. Với khả năng ghi nhớ các mẫu code, chủ động gợi ý sửa lỗi, và thậm chí tự tạo ra mã vá lỗi (bằng CloudFormation và Terraform), Kiro là lựa chọn 'số zách' cho các nhóm muốn tăng tốc mà không phải 'cắt xén' chất lượng. Đặc biệt trong lĩnh vực bảo mật, Kiro càng phát huy tối đa sức mạnh:Tốc độ: Giúp vá lỗi kịp thời trước khi hệ thống bị xâm nhập.Nhất quán: Đảm bảo sẵn sàng cho các cuộc kiểm toán.Tùy chỉnh: Giúp 'qua mặt' các hệ thống phát hiện trong công việc của Red Team.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/25nkfjab7nz3gbgv1gq8.png' alt='Lợi ích của Kiro trong bảo mật'>Bạn là một kỹ sư đám mây, một chuyên gia DevSecOps hay trưởng nhóm Red Team ư? Vậy thì Kiro chắc chắn phải có mặt trong 'tủ đồ nghề' của bạn rồi! Hãy bắt đầu với một dự án nhỏ, thử 'vibe coding' một công cụ quét đơn giản hoặc một script liệt kê thông tin. Sau đó, bạn sẽ dần 'lên level' với phong cách phát triển dựa trên đặc tả. Tin mình đi, bạn sẽ phải 'mắt tròn mắt dẹt' với những gì mình có thể xây dựng đấy! 🔗 Muốn thử Kiro ngay và luôn? Ghé thăm: Kiro.devTóm lại, Kiro đã thay đổi hoàn toàn cách mình xây dựng mọi thứ. Giờ đây, câu chuyện không chỉ là code nhanh hơn, mà là cách chúng ta tư duy khác đi. Tự động hóa những tác vụ mà trước đây mình thường 'lười' bỏ qua. Xây dựng những công cụ mà mình chưa bao giờ có thời gian để làm. Phát hiện ra những lỗ hổng mà người khác có thể bỏ sót. Đây chính là 'phép màu' khi GenAI trở thành một 'đồng đội' thực thụ, chứ không còn chỉ là một công cụ đơn thuần nữa!
Lê Lân
Chủ Sản Phẩm Ơi, Đối Thủ Đã "Chơi" AI Rồi Đấy! Làm Sao Để Giữ Vững Vị Thế Năm 2025?
Này các chủ sản phẩm phần mềm ơi, bạn có thấy "nóng mặt" không khi đối thủ của mình đã bắt đầu "bùng nổ" với AI rồi? Nếu bạn muốn giữ vững vị thế "ngon lành" của mình trong năm 2025, thì đây là vài điều bạn CỰC KỲ cần biết! AI tạo sinh (Generative AI) không còn là câu chuyện "khoa học viễn tưởng" xa vời nữa đâu. Nó đang ở đây, ngay trước mắt chúng ta, cực kỳ dễ tiếp cận và đang thay đổi toàn bộ cuộc chơi sản phẩm đấy! Giờ đây, câu hỏi không phải là "có nên dùng AI không?" mà là "bạn sẽ nhảy vào cuộc chơi này nhanh đến mức nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/gK4fN8Y.png' alt='Cuộc đua AI'>Bạn còn nhớ thời "hoàng kim" khi có một ứng dụng di động là cả một cuộc cách mạng không? Lợi thế đó chỉ kéo dài chưa đầy 18 tháng là ai cũng có rồi. Nhưng với AI, tốc độ "phổ cập" còn nhanh hơn gấp bội! Khách hàng của bạn bây giờ? Họ đang "xài" ChatGPT, Claude và ti tỉ công cụ AI khác mỗi ngày như cơm bữa. Dĩ nhiên, họ cũng mong chờ sự "thông minh" ấy xuất hiện trong sản phẩm của bạn. Sự thật "phũ phàng" đây: nếu bạn không tích hợp AI NGAY BÂY GIỜ, bạn sẽ bị bỏ lại phía sau đấy! Người dùng sẽ tìm đến những lựa chọn khác có AI, và họ sẽ chẳng ngoảnh đầu lại đâu. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/kQ0W3Lz.png' alt='Người dùng chạy sang đối thủ'>Đừng lo, bạn không cần phải có bằng tiến sĩ về học máy (Machine Learning) mới có thể bắt đầu đâu! Rào cản gia nhập "sân chơi" này đã giảm đi đáng kể rồi. Thực ra, bạn chỉ cần những thứ sau đây thôi: Tích hợp API (cái này thì bạn đã quá quen thuộc khi tích hợp thanh toán hay xác thực rồi, đúng không nào?). Kỹ thuật tạo câu lệnh (prompt engineering) cơ bản (cứ nghĩ nó giống như việc bạn viết mấy câu truy vấn tìm kiếm "chất lượng cao" trên Google ấy mà). Thiết kế trải nghiệm người dùng (UX) – cái này thì "ruột gan" của bạn rồi còn gì! Và cuối cùng là các thực hành tốt về xử lý dữ liệu (điều kiện tiên quyết cho bất kỳ ứng dụng nào). Hãy bắt đầu từ những thứ nhỏ bé thôi. Chọn một quy trình mà người dùng của bạn thực hiện lặp đi lặp lại. Sau đó, "nhúng" AI vào để quy trình đó nhanh hơn, thông minh hơn, hoặc cá nhân hóa hơn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/w2zQ9yB.png' alt='Dễ dàng tích hợp AI'>Tuần trước, tôi có nói chuyện với một nhà sáng lập và anh ấy đã phải "ngã ngửa" vì sốc. Anh biết không? Người dùng của anh ấy đang sao chép dữ liệu từ chính ứng dụng của anh ấy sang ChatGPT để tìm kiếm những thông tin mà lẽ ra anh ấy phải cung cấp được! Họ thật sự đang "rời bỏ" sản phẩm của anh chỉ để có được trải nghiệm AI mà họ mong muốn đấy. Hãy nghĩ kỹ về hành trình người dùng của bạn xem sao. Người dùng của bạn hay "mắc kẹt" ở đâu? Chỗ nào họ phải "vắt óc suy nghĩ" hoặc làm đi làm lại những việc nhàm chán? Đó chính là "mỏ vàng" cơ hội AI của bạn đấy! Khách hàng của bạn không chủ động "đòi" tính năng AI đâu, vì họ mặc định bạn sẽ tự tìm ra. Nhưng họ đang ngấm ngầm so sánh và tìm kiếm những lựa chọn khác có tích hợp AI đấy nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/2XyZ7S5.png' alt='Người dùng tự dùng AI'>Điều làm tôi bất ngờ nhất về chi phí tích hợp AI là đây: Các cuộc gọi API RẺ HƠN bạn nghĩ rất nhiều! Ví dụ, GPT-4 chỉ tốn khoảng 0.03 USD cho 1.000 tokens, tương đương khoảng 750 từ. Với hầu hết các trường hợp sử dụng, bạn chỉ tốn vài xu cho mỗi tương tác của người dùng thôi. Thử so sánh với những gì bạn sẽ tiết kiệm được xem: Không cần xử lý các yêu cầu hỗ trợ khách hàng lằng nhằng nữa, Không phải xây dựng các tính năng từ đầu (vì AI làm được rồi!), Không còn tình trạng người dùng bỏ đi (churn) vì sản phẩm lỗi thời, Tiết kiệm kha khá thời gian phát triển cho các tính năng lặp đi lặp lại. Giờ thì tính toán "lợi nhuận đầu tư" (ROI) trở nên dễ thở hơn rất nhiều rồi đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/sY7R5XG.png' alt='Chi phí AI thấp, lợi ích cao'>Đừng cố gắng "AI hóa" mọi thứ cùng lúc nhé! Hãy tập trung vào ba lĩnh vực có tác động lớn nhưng rủi ro thấp này trước tiên: Tạo nội dung: Giúp người dùng viết, chỉnh sửa hoặc tối ưu hóa văn bản "nhanh như chớp". Phân tích dữ liệu: Biến các bảng tính Excel "khô khan" thành những thông tin chi tiết "đắt giá" một cách tự động. Tự động hóa thông minh: Giảm bớt số lần nhấp chuột và các tác vụ lặp đi lặp lại "đáng ghét". Hãy chọn một lĩnh vực mà nó tác động trực tiếp đến các chỉ số cốt lõi của bạn: Doanh thu, tỷ lệ giữ chân người dùng, hay mức độ kích hoạt người dùng. Cứ thế mà triển khai, đưa ra thị trường, đo lường hiệu quả. Xong xuôi thì chuyển sang cái tiếp theo. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/S2tM322.png' alt='Ba lĩnh vực AI ưu tiên'>Đối thủ của bạn không chờ đợi "sự hoàn hảo" đâu! Họ đang cho ra mắt những tính năng AI "đủ tốt" để làm hài lòng người dùng đấy. Bạn cũng nên làm vậy đi thôi! Các startup thắng lớn trong năm 2025 không phải là những người có AI phức tạp nhất, mà là những người tích hợp nó một cách thông minh, nhanh chóng và không ngừng cải tiến. Người dùng của bạn đã sẵn sàng rồi. Công nghệ cũng đã sẵn sàng rồi. Câu hỏi đặt ra là: Còn bạn thì sao? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/E1i2jU2.png' alt='Bạn đã sẵn sàng cho AI?'>
Lê Lân
Data Lake cho GenAI trên AWS: Biến Garage Hỗn Độn Thành Thư Viện Dữ Liệu Khổng Lồ!
Bạn đang xây dựng giải pháp GenAI trên AWS nhưng lại 'bí' khoản dữ liệu? Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách biến kho dữ liệu hỗn độn thành một hệ thống thông minh, dễ quản lý, từ cấu trúc S3 đến tự động hóa với Glue, DataBrew, Textract, Lake Formation và DataZone. Khám phá bí quyết 'biến garage thành thư viện' cho dữ liệu GenAI của bạn!
Lê Lân
VS Code và GenAI: IDE PostgreSQL Mới Tới Rồi! Cùng Khám Phá Cách Truy Vấn Data Bằng Ngôn Ngữ Tự Nhiên
Ê, bạn có tin vào phép thuật trong lập trình không? Tôi thì tin rồi đấy! Mới cách đây không lâu, tôi đã tình cờ khám phá ra một thứ hay ho lắm: làm sao để 'hỏi chuyện' cơ sở dữ liệu bằng... tiếng người, ngay trong VS Code luôn! Công cụ này sử dụng Chế độ Agent kết hợp với máy chủ MCP của PostgreSQL. Từ đó, tôi đã linh cảm mạnh mẽ rằng cái thời mà công cụ phát triển được 'bơm' thêm sức mạnh từ AI tạo sinh (GenAI) đang đến rất gần. Và rồi, nó đã thành sự thật! Microsoft vừa rồi đã công bố một IDE (môi trường phát triển tích hợp) hoàn toàn mới dành cho PostgreSQL ngay trên VS Code. Bạn có thể đọc thêm chi tiết tại đây và tìm thấy kho GitHub của extension VS Code cùng hướng dẫn sử dụng ở đây. Bài viết hôm nay của tôi sẽ 'mách nhỏ' bạn cách liên kết những gì tôi đã làm về truy vấn PostgreSQL bằng ngôn ngữ tự nhiên với việc đạt được kết quả tương tự bằng extension PostgreSQL của Microsoft dành cho VS Code. Đảm bảo bạn sẽ phải ồ à vì độ tiện lợi của nó đó! Để bắt đầu hành trình khám phá này, chúng ta cần 'sắm sửa' một vài thứ nhé! 1. Cài đặt các extension PostgreSQL cho VS Code: Đảm bảo bạn đã cài đặt extension này trong VS Code nhé. Cứ tìm 'PostgreSQL' trong Marketplace là ra ngay thôi!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f78a8y5rz42hbgtiye0l.png' alt='Giao diện cài đặt extension PostgreSQL trong VS Code'> 2. 'Triệu hồi' một máy chủ cơ sở dữ liệu PostgreSQL: Đừng lo lắng, chúng ta sẽ không cần phải cài đặt thủ công đâu. Chỉ cần chạy vài dòng lệnh sau đây là mọi thứ sẽ tự động diễn ra như ý: git clone [email protected]:thangchung/mcp-labs.git cd mcp-labs/vscode-mcp-servers dotnet build dotnet run --project AppHost1/AppHost1.csproj Quá trình này sẽ giúp bạn thiết lập một cơ sở dữ liệu PostgreSQL, tạo một bản sao hoàn chỉnh của cơ sở dữ liệu Northwind (một database mẫu rất nổi tiếng) và điền dữ liệu vào đó. Sau khi hoàn tất các bước này, bạn sẽ thấy giao diện .NET Aspire trông như thế này. Đẹp mắt và tiện lợi vô cùng!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6xe65wwgnl5ru6ukex1p.png' alt='Giao diện .NET Aspire sau khi thiết lập cơ sở dữ liệu'> 3. Kết nối 'siêu tốc': Giờ thì mở VS Code lên, nhấn vào biểu tượng PostgreSQL (biểu tượng mà bạn vừa cài đặt extension ấy), và điền thông tin máy chủ, tên người dùng, mật khẩu và cổng database vào nhé. Đừng quên nhấn 'Test Connection' để chắc chắn mọi thứ 'ăn khớp' như ý muốn nha!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l9cw0ce8xvkneijklntr.png' alt='Cửa sổ kết nối PostgreSQL trong VS Code'>Sau khi kết nối thành công, bạn sẽ thấy tất cả các lược đồ bảng (schema) hiện ra 'phơi bày' như hình dưới đây. Cả một thế giới dữ liệu đang chờ bạn khám phá đấy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/otqa22omka4s4lkefkyn.png' alt='Các lược đồ bảng PostgreSQL hiển thị trong VS Code'> À mà khoan, còn một tính năng cực kỳ 'ngon lành cành đào' trong extension này mà bạn không thể bỏ qua đâu nhé! Tại thư mục gốc của máy chủ database, bạn có thể click chuột phải vào 'postgres' và chọn 'Visualize Schema'. Thật đơn giản phải không nào?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e7vbrv441g9g5zbmbexe.png' alt='Menu chuột phải để Visualize Schema'>Và 'voilà'! Bạn sẽ thấy tất cả các lược đồ bảng cơ sở dữ liệu được hiển thị một cách trực quan, đẹp mắt như một bức tranh nghệ thuật vậy đó. Nhìn phát là hiểu ngay mối quan hệ giữa các bảng luôn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/enu1sylwwa26y64hkk7m.png' alt='Biểu đồ trực quan hóa lược đồ cơ sở dữ liệu'> Giờ thì đến phần 'đỉnh cao' nhất đây rồi! Bạn có muốn biết làm thế nào để biến những câu hỏi bình thường thành những truy vấn thông minh trong GitHub Copilot (ở Chế độ Agent với mô hình Claude Sonnet 4) ngay trong VS Code không? Hãy xem qua tổng quan dưới đây nhé:<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xt8l7j7t3i9bp99oo7by.png' alt='Giao diện GitHub Copilot Agent Mode trong VS Code'> Chúng ta hãy 'đi sâu' một chút vào chi tiết nhé: Bạn thấy không, chỉ với một câu hỏi siêu đơn giản của tôi: 'Show me the top 10 orders with the best prices in T-SQL, and query it out' (Hãy cho tôi xem 10 đơn hàng có giá tốt nhất bằng T-SQL và truy vấn nó ra), mà 'em' AI của chúng ta đã tạo ra một truy vấn T-SQL cực kỳ 'khủng' như thế này đây: SELECT o.order_id, o.customer_id, c.company_name, o.order_date, o.shipped_date, -- Calculate total order value considering discount ROUND( SUM( od.unit_price * od.quantity * (1 - od.discount) )::numeric, 2 ) AS total_order_value, -- Additional details COUNT(od.product_id) AS total_items, o.freight, o.ship_country FROM orders o INNER JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id GROUP BY o.order_id, o.customer_id, c.company_name, o.order_date, o.shipped_date, o.freight, o.ship_country ORDER BY total_order_value DESC LIMIT 10; Nếu bạn nhìn vào đoạn T-SQL trên, bạn sẽ thấy nó thông minh hơn rất nhiều so với cách mà tôi đã thiết lập trước đây. Chỉ với một 'zero-shot prompt' (nghĩa là chỉ cần hỏi một câu thôi mà nó đã hiểu hết ý mình rồi), nó đã xác định chính xác các bảng hợp lệ trong cơ sở dữ liệu. Trong cách thiết lập trước, tôi còn phải tự tay chỉ định tên bảng và cột giá đấy! Giờ thì cùng xem kết quả chi tiết nhé. Ngạc nhiên chưa!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vr8xy29jmp9uho5jejlp.png' alt='Kết quả truy vấn top 10 đơn hàng có giá trị cao nhất'>Và khi bạn muốn sử dụng công cụ truy vấn MCP của PostgreSQL, hệ thống sẽ hỏi bạn xác nhận. Cứ 'OK' là xong!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ioxby7r4vh2z2wjbi02n.png' alt='Hộp thoại xác nhận sử dụng công cụ truy vấn MCP của PostgreSQL'>Công cụ này sẽ giúp bạn truy vấn đến máy chủ cơ sở dữ liệu và lấy dữ liệu ra. Sau đó, nó còn gửi kết quả cho mô hình LLM để 'làm giàu' thêm thông tin và đưa ra những góc nhìn sâu sắc hơn nữa. Thật là 'một công đôi việc' phải không nào? Tóm lại, việc tích hợp GenAI vào các công cụ phát triển đang thực sự 'thay máu' cách chúng ta làm việc, khiến mọi tác vụ trở nên trực quan và hiệu quả hơn rất nhiều (lần này là với IDE PostgreSQL). Khi chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của cuộc cách mạng công nghệ này, rõ ràng là tương lai sẽ còn mang đến nhiều tiến bộ thú vị hơn nữa. Sự bùng nổ của các công cụ tăng cường GenAI chắc chắn sẽ biến đổi quy trình làm việc của chúng ta, thúc đẩy sự đổi mới và năng suất lên một tầm cao mới. Hãy cùng chờ đón nhé, vì cuộc hành trình này chỉ mới bắt đầu thôi, và những điều tuyệt vời nhất vẫn còn ở phía trước!
Lê Lân
Biến Gara Dữ Liệu Hỗn Độn Thành Kho Báu Chuẩn GenAI Trên AWS!
Tưởng tượng dữ liệu GenAI của bạn như một cái gara đầy hộp lộn xộn? Đừng lo! Bài viết này là 'bản đồ kho báu' giúp bạn từng bước tổ chức, làm sạch và biến dữ liệu thô thành tài nguyên 'siêu chất' trên AWS, sẵn sàng cho các mô hình AI bùng nổ. Cùng tìm hiểu cách 'biến hình' dữ liệu cực vui!
Lê Lân
Generative AI và Machine Learning Truyền thống: Khác biệt 'Một Trời Một Vực'!
Tìm hiểu sự khác biệt cốt lõi giữa Generative AI (Gen AI) và Machine Learning (ML) truyền thống. Khám phá cách Gen AI sáng tạo nội dung mới từ hình ảnh, văn bản đến code, trong khi ML truyền thống tập trung vào phân loại và dự đoán.
Lê Lân
Chào mừng kỷ nguyên mới: Truy vấn PostgreSQL bằng Tiếng Việt ngay trong VS Code với IDE siêu xịn từ Microsoft!
Khám phá IDE mới của Microsoft cho PostgreSQL trong VS Code, cách nó cách mạng hóa việc truy vấn cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên và làm việc với dữ liệu hiệu quả hơn nhờ GenAI.
Lê Lân
Khám phá IDE PostgreSQL mới của Microsoft: Trải nghiệm Truy Vấn Database Bằng AI Siêu Mượt!
Tìm hiểu cách tích hợp AI tạo sinh (GenAI) vào các công cụ phát triển thông qua IDE PostgreSQL mới của Microsoft trong VS Code. Khám phá cách truy vấn database bằng ngôn ngữ tự nhiên, trực quan hóa sơ đồ và nâng cao năng suất với GitHub Copilot.
Lê Lân
Kiro: Trợ lý Lập trình AI Thế hệ mới - Xây dựng thông minh hơn, nhanh hơn và 'khủng' hơn!
Khám phá Kiro, trợ lý lập trình AI thế hệ mới giúp kỹ sư, chuyên gia bảo mật xây dựng code nhanh hơn, thông minh hơn. Trải nghiệm tốc độ, bộ nhớ ngữ cảnh sâu, và khả năng tạo công cụ tùy chỉnh chỉ trong tích tắc. Đọc để biết cách Kiro biến ý tưởng thành code hoạt động chỉ trong một ngày!
Lê Lân
Kiro: Trợ Lý Lập Trình AI Thế Hệ Mới Thay Đổi Cách Bạn Code!
Bạn ơi, bạn có tò mò về Kiro không? Đây không phải "tay mơ" đâu, mà là "đỉnh của chóp" trong làng lập trình cặp đôi AI thế hệ mới đấy! Suốt mấy tuần qua, mình đã có cơ hội "quẩy" cùng Kiro, và phải nói là nó sinh ra để dành cho dân kỹ sư, lập trình viên hay cả những chuyên gia bảo mật. Trước đó, mình đã dùng Amazon Q "nát nước" rồi, cứ nghĩ không thể nhanh hơn được nữa đâu. Ai dè... nhanh hơn thật! Kiro cứ như bước lên một đẳng cấp hoàn toàn mới vậy đó! Từ việc xây dựng công cụ Red Team "độc quyền" cho đến viết các script kiểm thử "siêu tốc", Kiro "cân" hết mọi nhiệm vụ với tốc độ chóng mặt, ít khi phải sửa lỗi, và đặc biệt là bộ nhớ ngữ cảnh "khủng" giúp mình xây dựng cả một hệ sinh thái phức tạp mà cứ như chơi đồ hàng vậy. Nó không chỉ tiết kiệm thời gian, mà còn biến những điều tưởng chừng "bất khả thi" thành hiện thực! Bạn có tin không? Một dự án mà bình thường sẽ tốn 5 tuần và "ngốn" hơn 30.000 đô la để hoàn thành, thì với Kiro, mình chỉ làm xong trong... chưa đầy 8 tiếng! Nghe cứ như chuyện đùa, nhưng là thật 100% đó! Mình chỉ có một ý tưởng thôi, phác thảo một "session prompt" (kiểu như nói chuyện với Kiro về mong muốn của mình), thế là cuối ngày, mình đã có ngay một đoạn mã Python "chạy mượt", có cả luồng (threaded), quét môi trường AWS đa vùng bằng boto3 ngon lành cành đào luôn. Kiro không chỉ "hiểu bài" mà nó còn nhớ cách mình thường cấu trúc công cụ, tái sử dụng những mẫu code mình thích, và tự điều chỉnh linh hoạt. Đó chính là sức mạnh của bộ nhớ GenAI "không bao giờ quên" đó bạn! Để bạn thấy Kiro "ghê gớm" cỡ nào, mình sẽ kể cho bạn nghe về một script nhỏ nhưng "có võ" mà mình đã tạo ra: EC2 Exposure Scanner (tạm dịch là "Máy Quét Lỗ Hổng EC2"). Nhiệm vụ của em nó là gì ư? Đầu tiên, em ấy "đếm sổ" tất cả các vùng (region) AWS hiện có. Tiếp theo, em ấy "đánh hơi" các subnet công cộng bằng cách "soi" bảng định tuyến (route table) xem có đường nào ra 0.0.0.0/0 (Internet Gateway) không. Sau đó, em ấy "soi mói" từng instance EC2 một (kể cả những con đang "ngủ đông"). Đặc biệt, em ấy sẽ "chỉ mặt đặt tên" bất kỳ instance nào nằm trong subnet công cộng mà lại có Security Group (tường lửa ảo) cho phép truy cập từ 0.0.0.0/0 (tức là từ bất cứ đâu trên Internet) vào cổng TCP 80 hoặc 443 (cổng web), kể cả khi nó là một dải cổng hay một luật quá "thoáng". Cuối cùng, em ấy "báo cáo" kết quả ra file JSON và Markdown, kèm theo cả những đoạn code gợi ý để "vá lỗi" bằng CloudFormation hoặc Terraform nữa chứ! Script này chỉ mất vài lần "nhắn nhủ" với Kiro là xong, giờ thì mình dùng nó thường xuyên trong các đợt kiểm tra nội bộ rồi. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1kktdqnhsy0iaraievll.png' alt='Giao diện Kiro tạo script EC2 Exposure Scanner'> À này, bạn có muốn biết bí quyết để mình "sáng tác" mấy cái script đơn giản nhưng hiệu quả nhanh không? Đó là nhờ một kiểu làm việc với GenAI mà mình gọi là "Vibe Coding" – kiểu này cực hợp cho mấy script "tự lực cánh sinh" hoặc công cụ dùng một lần thôi. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b5swchwaj3g189y8jpvs.png' alt='Giao diện Kiro Vibe Coding'> Cách mình "vibe code" nè: Mỗi khi bắt đầu một phiên làm việc với Kiro, mình sẽ đưa ra một "session prompt" (kiểu như lời dặn dò ban đầu). Cái này giúp Kiro biết mình muốn code được cấu trúc ra sao, theo tiêu chuẩn nào, hay thích kiểu threading/logging ra sao. Sau đó, mình chỉ cần đưa ra một câu prompt mô tả "thật chill" về cái script mình muốn. Cứ như đang kể chuyện vậy! Thế là Kiro trả về cho mình đoạn code AWS sạch bong, có luồng, nhận biết vùng, kèm theo các đầu ra nhất quán, tóm tắt và xử lý lỗi ngon lành cành đào. Mình xin phép tóm tắt lại "mục tiêu" của script EC2 Exposure Scanner khi mình "vibe code" với Kiro nhé (tức là cái mình đã "ra đề" cho Kiro): Mục tiêu: Tạo một script Python chạy trên CLI (dòng lệnh) để tìm tất cả các instance EC2 nằm trong subnet công cộng (những subnet có đường đi ra Internet qua Internet Gateway) mà bất kỳ Security Group nào gắn kèm cho phép truy cập từ 0.0.0.0/0 (mọi nơi) vào cổng TCP 80 hoặc 443 – dù là trực tiếp hay thông qua dải cổng. Công cụ này phải xuất kết quả dưới dạng dễ đọc và JSON, kèm theo gợi ý sửa lỗi bằng CloudFormation hoặc Terraform. Đầu vào: Thông tin xác thực AWS qua môi trường boto3 mặc định. Mục tiêu: Một tài khoản AWS duy nhất. Quét tất cả các vùng AWS có sẵn. Dùng đa luồng (tối đa 3 luồng) để xử lý các vùng đồng thời. Các bước Kiro thực hiện (theo yêu cầu của mình): 1. Khám phá vùng: Dùng `ec2.describe_regions()` để liệt kê tất cả các vùng hoạt động. 2. Phát hiện subnet công cộng: Trong mỗi vùng, Kiro gọi `ec2.describe_route_tables()` để tìm bảng định tuyến có đường ra 0.0.0.0/0 và đích là `igw-xxxx`, sau đó dùng `ec2.describe_subnets()` để đối chiếu các subnet đó và xây dựng danh sách các ID subnet công cộng. 3. Liệt kê instance EC2: Kiro dùng `ec2.describe_instances()` (có phân trang) và với mỗi instance trong subnet công cộng, nó thu thập ID instance, ID subnet và các ID Security Group gắn kèm. 4. Đánh giá Security Group: Với mỗi SG gắn vào một instance công cộng, Kiro gọi `ec2.describe_security_groups()` và kiểm tra các quy tắc cho phép truy cập (inbound) khớp với: Giao thức: tcp hoặc -1 (tất cả); Cổng: 80 hoặc 443 (hoặc dải cổng bao gồm chúng); CIDR: 0.0.0.0/0. Nó cũng khớp nếu FromPort=0 và ToPort=65535 hoặc FromPort=400 và ToPort=500. 5. Báo cáo kết quả: Với mỗi instance vi phạm, Kiro ghi lại đầy đủ thông tin chi tiết về vùng, ID instance, ID subnet, ID Security Group, các cổng bị lộ, và quy tắc bảo mật nào đã bị khớp. 6. Gợi ý sửa lỗi: Kiro tự động tạo snippet Terraform và CloudFormation để hạn chế truy cập (ví dụ: loại bỏ 0.0.0.0/0 inbound hoặc giới hạn ở một khối CIDR cụ thể như 10.0.0.0/16). 7. Tóm tắt kết quả: Kiro sẽ tổng hợp lại kết quả một cách đầy đủ: tổng số instance EC2, số instance trong subnet công cộng, và số instance có cổng 80/443 mở ra Internet. Thông tin này được Kiro phân loại theo từng vùng và tổng thể toàn tài khoản. 8. Xuất file: Lưu kết quả vào: `data/ec2_public_exposure/summary.json`, `data/ec2_public_exposure/summary.md`, `data/ec2_public_exposure/last_checked.txt`. File Markdown sẽ bao gồm: Tổng số toàn tài khoản, phân tích theo vùng, danh sách instance bị lộ dạng bảng. 9. Xử lý đồng thời và ghi nhật ký: Kiro dùng `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)` và ghi lỗi cấp vùng vào `error.log`. Sản phẩm cuối cùng: script CLI: `scan_ec2_exposure.py`, đầu ra có cấu trúc: JSON tóm tắt, báo cáo Markdown, snippet sửa lỗi CloudFormation và Terraform cho từng lỗi. Lưu ý: Không quét cổng hay kiểm tra mạng trực tiếp — chỉ dùng AWS API. Tất cả các instance EC2 đều được đánh giá, bất kể trạng thái. Khớp tất cả các lỗ hổng dựa trên TCP qua 0.0.0.0/0 (trực tiếp hoặc qua dải). Chỉ sử dụng thư viện chuẩn: boto3, json, threading, logging. Nói chung, Vibe coding là cực nhanh, cực linh hoạt và siêu phù hợp cho các Red Teamers hay kỹ sư bảo mật đám mây, những người cần công cụ "đo ni đóng giày" mà không muốn phải ngồi code từ đầu! Thế nhưng, nếu "vibe coding" là ông hoàng của mấy tác vụ nhỏ lẻ, thì Kiro còn có một thứ "ghê gớm" hơn nữa: "Spec-Based Coding" – lập trình dựa trên đặc tả. Cái này dành cho những dự án lớn, phức tạp hơn nhiều! Trong quy trình làm việc của mình, "spec-based coding" thường bắt đầu với các file như: - `requirements.md`: Nơi mình ghi rõ dự án này là gì, tại sao nó tồn tại (mục tiêu, lý do). - `design.md`: Bản thiết kế kỹ thuật, kiểu như một sơ đồ chi tiết cho dự án. - `tasks.md`: Danh sách chi tiết các bước cần làm, thường có đến hàng chục (hoặc hơn) các tác vụ con cho những công cụ lớn. Nhờ những file này, Kiro có thể tạo ra code có cấu trúc chặt chẽ theo từng giai đoạn, cực kỳ lý tưởng cho việc xây dựng các bảng điều khiển (dashboards), đường ống dữ liệu (data pipelines), tự động hóa đám mây (cloud-native automation) hay các tiện ích bảo mật quy mô lớn. Kết quả cuối cùng ư? Code sạch sẽ, nhất quán, dễ dàng quản lý phiên bản, bảo trì và mở rộng sau này! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tvscpba2893o8uwfzssq.jpg' alt='Quy trình Spec-Based Coding với Kiro'> Bạn biết không, có một câu nói mình rất tâm đắc: "Công cụ phải hoạt động như đồng đội, chứ không chỉ là tự động hoàn thành văn bản (autocomplete)!" Kiro đúng là như vậy! Nó không chỉ đơn thuần là phản hồi theo yêu cầu, mà nó thực sự "cùng phát triển" với mình. Cái cách Kiro ghi nhớ các mẫu code, đưa ra gợi ý sửa lỗi, và thậm chí tự động tạo ra code sửa chữa (CloudFormation và Terraform) khiến nó trở thành một trợ thủ đắc lực cho những đội nhóm muốn tăng tốc mà không phải "đốt cháy giai đoạn" hay làm ẩu. Đặc biệt trong lĩnh vực bảo mật, Kiro còn hữu ích hơn nữa bởi vì: - Tốc độ: Giúp bạn vá lỗi nhanh chóng trước khi kẻ xấu kịp khai thác. - Tính nhất quán: Đảm bảo code của bạn luôn sẵn sàng cho các cuộc kiểm toán. - Khả năng tùy chỉnh: Giúp bạn tránh bị phát hiện khi thực hiện các hoạt động Red Team. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/25nkfjab7nz3gbgv1gq8.png' alt='Kiro hoạt động như một đồng đội AI'> Nếu bạn là một kỹ sư đám mây, chuyên gia DevSecOps, hay trưởng nhóm Red Team, thì mình cá là bạn sẽ muốn Kiro có mặt trong "túi đồ nghề" của mình đấy! Hãy bắt đầu với những thứ nhỏ xinh thôi, thử "vibe coding" một công cụ quét hay một tiện ích liệt kê thông tin. Rồi dần dần, bạn sẽ phát triển lên những dự án lớn hơn với "spec-based development". Bạn sẽ phải "há hốc mồm" kinh ngạc với những gì mình có thể xây dựng được đó! Muốn thử Kiro à? Ghé qua Kiro.dev ngay nhé! Kiro đã thay đổi hoàn toàn cách mình xây dựng mọi thứ. Nó không còn chỉ là chuyện code nhanh hơn nữa, mà là về cách mình tư duy khác đi. Tự động hóa những tác vụ mà trước đây mình hay bỏ qua. Xây dựng những công cụ mà mình chưa bao giờ có thời gian để làm. Tìm ra những lỗ hổng mà người khác đã bỏ lỡ. Đây chính là điều xảy ra khi GenAI trở thành một "đồng đội" thực sự, chứ không chỉ là một công cụ!
Lê Lân
Cú Lừa AI: Prompt Injection Là Gì Và Làm Sao Để AI Không Bị Dắt Mũi?
Tìm hiểu sâu về Prompt Injection, cuộc tấn công tinh vi nhắm vào AI và cách nó có thể làm rò rỉ dữ liệu, vi phạm quy tắc. Khám phá các biện pháp bảo vệ hiệu quả từ validation đến guardrails để giữ an toàn cho mô hình AI của bạn.
Lê Lân
"Phép Thuật" GenAI: Truy Vấn PostgreSQL Bằng Ngôn Ngữ Tự Nhiên Với IDE Mới Của Microsoft Trong VS Code!
Khám phá cách IDE PostgreSQL mới của Microsoft trong VS Code, được tăng cường bởi GenAI, giúp bạn truy vấn cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, trực quan hóa lược đồ và tăng cường hiệu suất lập trình.
Lê Lân
AI và Thương mại điện tử: Những tích hợp "hái ra tiền" bạn cần biết ngay!
Khám phá cách AI thay đổi ngành thương mại điện tử qua các tích hợp cá nhân hóa siêu việt, thực tế tăng cường thông minh và phát hiện gian lận bằng AI, giúp tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng.
Lê Lân
"Hỏi Chuyện" Database PostgreSQL trong VS Code: Tương Lai Lập Trình Với GenAI Đã Đến!
Khám phá cách truy vấn database PostgreSQL bằng ngôn ngữ tự nhiên ngay trong VS Code với tiện ích mở rộng mới từ Microsoft, được hỗ trợ bởi GenAI. Bài viết hướng dẫn cài đặt, kết nối và sử dụng các tính năng thông minh như trực quan hóa schema và truy vấn thông minh với GitHub Copilot.
Lê Lân
Tuyệt Chiêu Luyện Phỏng Vấn Kỹ Thuật Bằng AI: Khám Phá Sức Mạnh Của CrewAI và Thiết Kế Agent Thông Minh
Khám phá cách luyện phỏng vấn kỹ thuật hiệu quả với AI sử dụng CrewAI, một framework mạnh mẽ cho các agent AI tự động. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước xây dựng một hệ thống phỏng vấn thử động và thông minh, từ nghiên cứu công ty, tạo câu hỏi, đến đánh giá câu trả lời và câu hỏi tiếp nối.
Lê Lân
Biến hình doanh nghiệp với AWS Transform và AI Tác nhân: Chuyện không còn là mơ!
Bạn có đang "đau đầu" với những hệ thống cũ kỹ, lạc hậu đã được xây dựng từ hàng chục năm trước không? Chúng hoạt động chậm chạp, ngốn chi phí bảo trì khổng lồ, và cứ như thể đang trói buộc doanh nghiệp bạn lại với những rào cản công nghệ vậy. Trong thế giới kinh doanh năng động ngày nay, khả năng thích nghi nhanh chóng với công nghệ mới chính là chìa khóa để giành chiến thắng. Việc hiện đại hóa các ứng dụng này không chỉ là một nhiệm vụ kỹ thuật đơn thuần, mà còn là một chiến lược sống còn để thúc đẩy đổi mới, nâng cao trải nghiệm khách hàng và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.Thế nhưng, biến đổi các hệ thống phức tạp và quan trọng này lại không hề đơn giản chút nào. Nó đòi hỏi một kế hoạch tỉ mỉ, hiểu sâu về các mối phụ thuộc và một cách tiếp cận giảm thiểu rủi ro vận hành. Sự thật là, việc "biến hình" hay hiện đại hóa các khối lượng công việc doanh nghiệp vẫn là một thách thức lớn. Dù điện toán đám mây đã phát triển mạnh mẽ, nhưng dữ liệu cho thấy nhiều tổ chức vẫn còn phụ thuộc nặng nề vào hạ tầng truyền thống. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/82oa5rvmt46xnxm9rzxl.png' alt='Biểu đồ thể hiện mức độ phụ thuộc vào hạ tầng truyền thống'>Thử nhìn vào vài con số biết nói nhé: 💡 Theo Gartner, 70% khối lượng công việc vẫn đang chạy trên môi trường tại chỗ (on-premises). Con số này cho thấy một cơ hội cực lớn và sự cấp bách của việc hiện đại hóa. 💡 McKinsey tiết lộ rằng, 70% phần mềm doanh nghiệp được các công ty trong danh sách Fortune 500 sử dụng đã được viết từ hơn 20 năm trước. Dù vẫn hoạt động tốt, nhưng những phần mềm "legacy" này thường được xây dựng trên công nghệ lỗi thời, rất khó để mở rộng, bảo trì hay tích hợp với các giải pháp hiện đại. 💡 Nghiên cứu của ISG Research chỉ ra rằng, thời gian trung bình để hoàn thành một dự án di chuyển hoặc hiện đại hóa là 1.5 năm. Điều này nói lên sự phức tạp và kéo dài của các quy trình này nếu thiếu công cụ phù hợp hoặc các phương pháp tự động hóa.Và đây chính là lúc AWS Transform xuất hiện như một "cứu tinh"! Được giới thiệu lần đầu với tên gọi Amazon Q Developer tại Re:Invent 2024, AWS Transform là một nước đi chiến lược của AWS nhằm hiện đại hóa các ứng dụng, hạ tầng và hệ thống bằng cách tận dụng sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và AI Tác nhân (Agentic AI). Dịch vụ này đã chính thức ra mắt công chúng (GA) từ giữa tháng 5/2025. Vậy, AWS Transform chính xác là gì? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0ri7cm9wvcsn5lsvb14s.png' alt='Mô tả về AWS Transform'>Đơn giản mà nói, AWS Transform là một dịch vụ đột phá sử dụng AI Tác nhân để tăng tốc và đơn giản hóa việc di chuyển cũng như hiện đại hóa hạ tầng, ứng dụng và mã nguồn của bạn. Nó giống như có một đội ngũ "siêu trợ lý AI" chuyên nghiệp giúp bạn gỡ bỏ gánh nặng của các tác vụ chuyển đổi phức tạp, tự động hóa toàn bộ quá trình di chuyển và hiện đại hóa cho các ứng dụng .NET, Mainframe và VMware. Chưa hết, dịch vụ này còn cung cấp khả năng đánh giá toàn diện, giúp bạn lên kế hoạch di chuyển khối lượng công việc và tạo các trường hợp kinh doanh rõ ràng. AWS Transform, thông qua AI Tác nhân, tận dụng những tiến bộ vượt bậc của AWS trong các mô hình nền tảng (Foundation Models), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), học máy, mạng thần kinh nhân tạo, suy luận tự động và hạ tầng AI để mang đến một trải nghiệm di chuyển và hiện đại hóa hoàn toàn mới mẻ. Hiện tại, AWS Transform cung cấp ba loại tác nhân chuyển đổi, đó là cho ứng dụng .NET, ứng dụng Mainframe (COBOL z/OS) và VMware.Sau khi thực hiện rất nhiều dự án chuyển đổi cho các khách hàng khác nhau, AWS đã rút ra những kết luận đầy ấn tượng: 💡 Tác nhân của AWS Transform cho .NET có thể hiện đại hóa các ứng dụng .NET nền Windows sang Linux nhanh hơn tới 4 lần so với các phương pháp truyền thống, đồng thời giúp tiết kiệm tới 40% chi phí bản quyền. Thật đáng kinh ngạc! 💡 Tác nhân của AWS Transform cho Mainframe có thể chia nhỏ các ứng dụng COBOL z/OS nguyên khối thành các thành phần nhỏ hơn, có thể chạy trên đám mây chỉ trong vài phút thay vì vài tháng như trước đây. 💡 Tác nhân của AWS Transform cho VMware có khả năng tự động chuyển đổi cấu hình mạng tại chỗ của VMware sang các cấu hình tương đương trên AWS nhanh hơn tới 80 lần so với kỹ thuật thủ công. Đúng là "siêu tốc"!AWS Transform còn tích hợp khả năng đàm thoại của Amazon Q, đóng vai trò như một "trợ lý chuyên gia" trong quá trình chuyển đổi. Trợ lý này sẽ chủ động hợp tác với bạn để xác định mục tiêu dự án, đánh giá kế hoạch kinh doanh và dự báo khả năng tiết kiệm chi phí. Ngoài ra, Amazon Q còn giúp bạn dễ dàng xem xét, điều chỉnh các kế hoạch chuyển đổi, cũng như xác thực các gợi ý liên quan đến mã nguồn và hạ tầng, tất cả đều thông qua các tác nhân chuyên biệt. AWS Transform tạo điều kiện cho sự hợp tác liền mạch giữa các nhóm đa chức năng thông qua một giao diện web thống nhất. Tại đây, bạn có thể quản lý tác vụ, theo dõi tiến độ và phối hợp nỗ lực ở mọi giai đoạn của quy trình. Điều này đảm bảo bạn có toàn quyền kiểm soát và tầm nhìn liên tục về các kế hoạch chuyển đổi, đồng bộ hóa mọi hoạt động với mục tiêu kinh doanh. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nrmxd4wnqoc8o7iey6dz.png' alt='Quy trình AWS Transform trong thực tế'>Vậy AWS Transform mang lại những lợi ích gì? Dưới đây là những điểm nổi bật nhất khi bạn sử dụng AWS Transform: 🚀 Tăng tốc hiện đại hóa và di chuyển: Hãy để các tác vụ chuyển đổi phức tạp và tốn công sức trong giai đoạn khám phá, lập kế hoạch và thực thi cho các tác nhân của Amazon Q Developer. Chúng là những chuyên gia thực thụ trong việc xử lý ngôn ngữ, frameworks và hạ tầng, giúp đội ngũ phát triển của bạn rảnh tay hơn để tập trung vào việc đổi mới. 💰 Tiết kiệm chi phí và triển khai dự án quy mô lớn: Chuyển đổi các dự án phức tạp, quy mô lớn một cách hiệu quả nhờ khả năng hiện đại hóa song song các thành phần, tăng cường sự hợp tác nhóm và giảm chi phí tới 40% thông qua một giao diện web thống nhất. 🛡️ Nâng cao đổi mới, bảo mật và hiệu suất: Giải quyết các lỗ hổng ứng dụng, áp dụng các tích hợp và frameworks hiệu suất cao, đồng thời tận dụng các hệ thống và dịch vụ hiện đại của AWS để không ngừng đổi mới.Chắc hẳn bạn đang tò mò: "AI Tác nhân là gì mà nghe 'ghê gớm' vậy?". AI Tác nhân (hay còn gọi là AI Agents) đơn giản là một loại trí tuệ nhân tạo đặc biệt, tập trung vào việc tạo ra các "phần mềm đại diện" có khả năng hoạt động tự chủ hoặc bán tự chủ để đạt được các mục tiêu cụ thể. Chúng có thể tự đưa ra quyết định, thực hiện các tác vụ phức tạp và thích nghi linh hoạt với bối cảnh dự án chuyển đổi, tất cả chỉ với sự can thiệp tối thiểu từ con người. Khác với các mô hình AI "thụ động" chỉ biết phản hồi trực tiếp các yêu cầu, các tác nhân AI thông minh này có khả năng lập kế hoạch, suy luận, tương tác với các hệ thống khác, cộng tác với con người và học hỏi không ngừng từ môi trường và kinh nghiệm của chúng. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v0pp3f0h3kqdxyyvykyz.png' alt='Sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI tác nhân'>Một AI Tác nhân được "nhận diện" bởi những đặc điểm sau: 🔄 Tự chủ: Hoạt động mà không cần sự can thiệp liên tục từ người dùng. 🎯 Mục tiêu rõ ràng: Thực hiện các hành động hướng tới kết quả cụ thể. 🧠 Suy luận và lập kế hoạch: Có thể đánh giá các con đường khác nhau để đạt được mục tiêu. 🤝 Tương tác: Giao tiếp với con người và các hệ thống khác. 📈 Học hỏi liên tục: Cải thiện bản thân qua từng trải nghiệm.AWS Transform đã khéo léo kết hợp các nguyên tắc của AI Tác nhân thông qua việc tích hợp với Amazon Q và các thành phần thông minh khác trong hệ sinh thái AWS. AWS Transform là một ví dụ thực tiễn điển hình về việc ứng dụng AI Tác nhân vào quá trình hiện đại hóa công nghệ, nơi các tác nhân thông minh không chỉ hỗ trợ mà còn chủ động tham gia vào việc ra quyết định, thực hiện tác vụ và thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhóm. Đến năm 2028, chúng ta có thể dự đoán những thay đổi đáng kể trên nhiều lĩnh vực. Dưới đây là những dự báo mà Gartner® đưa ra, minh họa cách AI tác nhân sẽ định hình lại bức tranh kỹ thuật số và kinh doanh: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yys0ukrra2tndvlo1p60.png' alt='Dự báo của Gartner về AI tác nhân đến năm 2028'>💡 Đến năm 2028, 33% các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp AI Tác nhân, tăng vọt từ con số dưới 1% vào năm 2024. 💡 Đến năm 2028, AI Tác nhân sẽ hoạt động như những khách hàng tự động hóa, thay thế 20% các tương tác trên các nền tảng kỹ thuật số hướng đến người dùng. 💡 Đến năm 2028, ít nhất 15% các quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự động thông qua AI Tác nhân, so với 0% vào năm 2024.Kết luận lại, AWS Transform thực sự là một bước tiến lớn cho các tổ chức muốn "vứt bỏ" những ứng dụng cũ kỹ và đón chào công nghệ mới với sự hỗ trợ của đám mây và trí tuệ nhân tạo. Với cách tiếp cận tập trung vào tự động hóa, phân tích dựa trên dữ liệu và tích hợp mạnh mẽ với hệ sinh thái AWS, dịch vụ này trở thành một "đồng minh" chiến lược trên con đường hiện đại hóa công nghệ. Dù bạn muốn hiện đại hóa một hệ thống tài chính cực kỳ quan trọng hay mở rộng một ứng dụng web đang phát triển, AWS Transform đều cung cấp những công cụ cần thiết để bạn đạt được mục tiêu một cách an toàn, hiệu quả và bền vững. Hy vọng bài viết này hữu ích cho bạn!
Lê Lân
Biến TMDB Thành Sân Chơi Gen-AI Plugin (Và Vui Vẻ Làm Điều Đó!)
Tưởng tượng mà xem! Bạn có bao giờ mơ ước có một anh bạn AI siêu thông thái, vừa biết tuốt về phim ảnh, vừa nhớ rõ bạn đã xem gì, lại còn gợi ý những bộ phim hay ho "đúng gu" bạn không? Nghe như câu chuyện khoa học viễn tưởng nhỉ? Nhưng không đâu, đây chính là câu chuyện có thật về cách chúng mình biến TMDB (The Movie Database) thành một "sân chơi" Gen-AI plugin cực kỳ xịn sò, với sự trợ giúp của "phù thủy" Semantic Kernel đấy! Điều bất ngờ nhất là, toàn bộ "phép thuật" này chỉ gói gọn trong vỏn vẹn 7 chức năng plugin nhỏ xíu thôi! Nào, chúng ta cùng nhau khám phá hành trình biến TMDB thành một "kho báu" AI đầy thú vị nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tmdb_ai_playground.png' alt='AI chat về phim trên nền TMDB'> 1. Vì sao TMDB + Plugin là "Mỏ Vàng" của dân Lập Trình? Bạn thắc mắc tại sao lại là TMDB mà không phải một "ngôi sao" nào khác? Đơn giản thôi, vì nó chính là một "mỏ vàng" cho các nhà phát triển! Dưới đây là những lý do khiến TMDB trở thành lựa chọn "đỉnh của chóp": Kho dữ liệu khổng lồ: Phim nào cũng có mặt từ A đến Z, từ tiêu đề, năm sản xuất, thể loại, poster "lung linh", cho đến điểm đánh giá chi tiết... Đủ để anh bạn AI của chúng ta "nghiên cứu" tẹt ga, tha hồ học hỏi. Thật tiện lợi phải không nào? API mở cửa đón chào: Tuyệt vời hơn nữa là bạn chẳng cần phải "nhảy múa" với các bước xác thực OAuth phức tạp, lại còn có gói miễn phí cực kỳ hào phóng. Cứ gọi là dùng thôi! Nó giống như một thư viện khổng lồ mở cửa 24/7, chào đón mọi nhà phát triển vậy. "Bản đồ" rõ ràng, dễ gọi: Các "điểm đến" (endpoint) như /movie/top_rated hay /search/movie đều được chỉ rõ ràng, gọi một phát là "ra ngay và luôn". Cứ như bạn có một tấm bản đồ Google Maps siêu chi tiết, chỉ đường cho từng con phố vậy đó! Đã được dọn sẵn mâm: TMDB đã tự động sắp xếp phim theo độ phổ biến và điểm số rồi. Việc của chúng ta chỉ là lọc nhẹ lại theo ý muốn thôi! Quá là "khỏe re" luôn! 2. Bảy "Chiêu Thức" Đã Được Triển Khai Ngay Hôm Nay Nghe có vẻ "lớn lao" lắm, nhưng thực ra, anh bạn AI của chúng ta chỉ cần "học thuộc lòng" 7 "chiêu" sau là đủ để "tung hoành ngang dọc" trong thế giới phim ảnh rồi. Đơn giản mà lợi hại phải không nào? "Cho tôi xem 10 phim top của TMDB đi." (Dùng tmdb.GetTopRatedMoviesAsync(take) để "triệu hồi" danh sách phim đình đám nhất.) "Tìm phim có chữ 'star wars' trong tên hộ cái." (Sử dụng tmdb.SearchMoviesAsync(query) để "lục lọi" kho phim theo từ khóa.) "Thêm phim Interstellar vào danh sách đã xem của tôi." (Với memory.AddWatchedAsync(title), bạn có thể "đánh dấu" những bộ phim đã "cày" xong.) "Gỡ Interstellar khỏi danh sách đã xem." (Xóa phim khỏi "lịch sử xem" bằng memory.RemoveWatchedAsync(title).) "Tôi đã xem những phim gì rồi?" (Hỏi memory.ListWatchedAsync() để "tra cứu" lại những bộ phim đã xem.) "Tôi mê tít phim Dune — có phim nào tương tự không?" (Đây là "chiêu" kết hợp: đầu tiên tmdb.SearchMovieIdAsync để tìm phim Dune, sau đó tmdb.GetMovieRecommendationsAsync để tìm phim "na ná".) "Gợi ý cho tôi 5 phim điểm cao mà tôi chưa xem đi!" (Tuyệt chiêu reco.RecommendMoviesAsync(top) sẽ giúp AI "đau đầu" suy nghĩ và gợi ý những phim hay ho mà bạn chưa từng xem, "đúng gu" bạn luôn!) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/seven_skills_icons_programming.png' alt='Các icon minh họa 7 chức năng plugin'> 3. Kiến Trúc Trong Vòng 60 Giây (Dễ Hiểu Hơn Cả Xem Phim!) Kiến trúc phức tạp ư? Đừng lo lắng, chỉ 60 giây là bạn sẽ "nắm gọn trong lòng bàn tay" thôi! Semantic Kernel: Hãy hình dung nó như một "đạo diễn" tài ba của cả hệ thống AI. Anh bạn này lo mọi thứ từ việc quản lý các plugin "bé tí" của bạn cho đến việc kết nối chúng lại với nhau một cách mượt mà. Cứ yên tâm giao phó nhé, "đạo diễn" lo hết! Stepwise Planner: Đây mới chính là "bộ não" thực sự, linh hồn của sự thông minh! Khi bạn "ra lệnh" cho AI, Planner sẽ "đọc vị" yêu cầu, tự động chọn ra những chức năng (plugin) phù hợp nhất, rồi cứ thế "lần mò", "thử và sai" từng bước cho đến khi có thể trả lời bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên, y như một người bạn vậy. Cứ như có một trợ lý siêu thông minh luôn theo sát và phục vụ bạn vậy! Còn về việc lưu trữ "lịch sử xem phim" của bạn? Hiện tại, chúng mình đang dùng bộ nhớ tạm thời (kiểu như ghi chú nhanh trên giấy nháp thôi). Nhưng nếu bạn muốn "nâng cấp" lên Redis hay SQLite để lưu trữ vĩnh viễn (kiểu như cất vào tủ sắt), thì dễ như trở bàn tay thôi! Chỉ cần thay đổi một giao diện nhỏ là xong, không cần "đập đi xây lại" gì đâu nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/semantic_kernel_flow_simple.png' alt='Sơ đồ kiến trúc Semantic Kernel và Planner'> 3.5. Agent hay chỉ là gọi hàm bình thường? 🤔 (Câu hỏi "Triệu Đô" của dân Lập Trình AI) Đây là một câu hỏi "kinh điển" mà nhiều bạn mới tìm hiểu về AI hay lăn tăn. Thực ra, "function-calling" của OpenAI chỉ giống như một sợi dây kết nối, một "tín hiệu JSON có cấu trúc" giúp LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) "bật đèn xanh" để gọi các phương thức C# của bạn. Nó giống như việc bạn bấm một nút duy nhất để bật đèn vậy. Còn "Agent" (tạm dịch là Đặc vụ AI) thì khác bọt hoàn toàn! Nó là cả một "vòng lặp thông minh", một "cỗ máy suy nghĩ" không ngừng tự hỏi: "Mình đã biết đủ để trả lời câu hỏi này chưa nhỉ?" Nếu câu trả lời là "chưa", nó sẽ không ngừng tự động chọn một plugin khác, gọi plugin đó, cập nhật lại "bối cảnh" câu chuyện, rồi lại lặp đi lặp lại quá trình này cho đến khi có thể trò chuyện với bạn y như một con người thật sự. Bốn "trụ cột" vững chắc tạo nên một Agent thực thụ chính là: Khả năng suy luận (Reasoning): Tự động "động não" để tìm ra công cụ nào hữu ích nhất cho vấn đề đang cần giải quyết. Sử dụng công cụ (Tool-use): Tự động "tay chân" gọi các plugin thông qua cơ chế function-call. Bộ nhớ (Memory): Khả năng "ghi nhớ" và tái sử dụng những gì đã học được, giống như một cuốn nhật ký thông minh. Khả năng tự chủ (Autonomy): Tự mình "xoay sở", lặp lại các bước mà không cần bạn phải viết hàng tá câu lệnh if/else để điều khiển từng ly từng tí. Khi bạn "ghép" bốn "siêu năng lực" này lại với nhau, bạn sẽ có một Agent AI cực kỳ xịn xò đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_agent_four_pillars.png' alt='Bốn trụ cột của AI Agent'> 4. Nhật Ký Lỗi: Khi Một Dấu Cách "Hạ Sát" Cả Danh Sách 🔪 (Chuyện thật như đùa của dân dev!) Trong đời lập trình viên, ai mà chẳng đôi lần "vấp phải ổ gà" phải không? Và đây là một câu chuyện "đau thương" nhưng cũng không kém phần hài hước của chúng mình. Trong lần thử nghiệm đầu tiên với chức năng "Gợi ý cho tôi 5 phim điểm cao mà tôi chưa xem," anh bạn AI của chúng ta trả về... chỉ toàn là số: 8.5, 8.4, 8.3, 8.2... Ủa, phim đâu rồi? Tên phim "đi đâu mất tiêu" vậy trời? Té ra, các plugin TMDB của chúng ta "ngây thơ" vô số tội khi nối các dòng kết quả lại với nhau bằng một... dấu cách: return string.Join(" ", lines);. Rồi cái plugin đề xuất phim lại "ngây thơ" không kém khi tách chuỗi ra cũng bằng... dấu cách: list.Split(' '). Kết quả là: Dấu cách "đi vào", dấu cách "đi ra", và thế là tên phim "bốc hơi" không một dấu vết! Cả một danh sách phim "tăm hơi đâu mất"! Giải pháp thần thánh ư? Chỉ cần thay đổi MỘT KÝ TỰ duy nhất! Thay dấu cách bằng ký tự xuống dòng (\n). Tức là return string.Join('\n', lines);. Và dĩ nhiên, hai chỗ .Split() cũng phải đổi theo để nhận diện đúng ký tự xuống dòng. Thật là một bài học "đắt giá" nhưng đáng nhớ phải không nào? Bài học rút ra: Mấy cái ký tự phân cách (delimiter) tưởng chừng "nhỏ bé hạt tiêu" nhưng lại có "võ công cao cường" lắm đấy! Một lỗi nhỏ ở "đường ống dẫn dữ liệu" cũng có thể "phá nát" cả trải nghiệm người dùng. Cứ như việc đặt một viên sỏi nhỏ mà làm tắc cả con sông lớn vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/bug_diary_space_killed_list.png' alt='Lỗi dấu cách làm mất dữ liệu'> 5. Stepwise Planning: "Phép Thuật" Có Thật! 🤖✨ (Xem AI "Diễn Xiếc" Nè!) Để bạn dễ hình dung hơn về "phép thuật" của Stepwise Planning, hãy cùng xem một ví dụ "người thật việc thật" nhé. Đảm bảo bạn sẽ "mắt chữ A, mồm chữ O" luôn! Người dùng "ra lệnh": "Tôi đã xem Fight Club và Whiplash rồi — giờ gợi ý phim mới cho tôi đi." Và đây là cách Planner (Bộ não AI) "âm thầm" làm việc: memory.AddWatchedAsync("Fight Club") ✔️ (Ok, "đánh dấu" Fight Club đã xem!) memory.AddWatchedAsync("Whiplash") ✔️ (Tiếp tục "đánh dấu" Whiplash nữa nhé!) reco.RecommendMoviesAsync(top = 20) → (Giờ thì tìm và gợi ý 20 phim khác, loại trừ những phim đã xem, siêu thông minh!) Parasite (2019) 8.5 ... (và hàng loạt gợi ý khác) Cuối cùng, anh bạn Bot của chúng ta "chảnh chọe" trả lời: Parasite (2019) 8.5 La La Land (2016) 8.0 ... (Và còn rất nhiều phim hay khác đang chờ bạn khám phá!) Bạn thấy đó, không hề có một dòng code nào "điều khiển" hay "ra lệnh" cho Planner phải làm gì cả! Nó hoàn toàn tự động "xâu chuỗi" ba plugin lại với nhau một cách mượt mà, cứ như có một "phù thủy" đang âm thầm đạo diễn vậy. Đỉnh của chóp phải không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/stepwise_planning_example_flow.png' alt='Ví dụ về Stepwise Planning'> 6. Tiếp Theo, Chúng Ta Sẽ Đi Đâu? 🚀 (Những Kế Hoạch "Khủng" Trong Tương Lai!) Dự án "Bot mê phim" này vẫn còn rất nhiều tiềm năng để phát triển! Chúng mình đã lên kế hoạch cho các bước tiếp theo "khủng" hơn nữa, hứa hẹn sẽ biến anh bạn AI này trở thành một "thư viện phim biết nói" thực thụ: Bộ lọc năm & thể loại "siêu cấp": Thêm tùy chọn để tìm phim theo năm hoặc thể loại cụ thể. Giờ thì có thể tìm phim hành động của thập niên 90 "trong vòng một nốt nhạc" rồi! Thông tin nền tảng stream "chuẩn chỉnh": Kết nối với các API như JustWatch hay Reelgood để biết phim đó có trên Netflix, HBO Go hay không. Không còn phải mất công đi tìm "mỏi mắt" nữa! Bộ nhớ "trường tồn cùng thời gian": Chuyển dữ liệu đã xem từ bộ nhớ tạm thời sang Redis hoặc SQLite để "lịch sử xem phim" không bao giờ bị mất đi, kể cả khi bạn tắt máy hay mất điện. Yên tâm "cày phim" nhé! Giao diện web "lung linh lấp lánh": Đưa toàn bộ "trái tim" AI này vào một giao diện web đẹp mắt dùng React + Tailwind. Đảm bảo mê ly, ai nhìn cũng muốn dùng ngay! "Tâm sự" với AI như tri kỷ: Thêm tính năng "nhân cách hóa" cho AI, ví dụ bạn có thể bảo "tối nay xem phim cùng trẻ con nhé" để AI gợi ý phim phù hợp. Anh bạn AI sẽ hiểu ý bạn hơn, cứ như một người bạn thân vậy! Tạo poster "thần tốc" khi cần: Nếu phim không có poster, AI sẽ dùng image_gen.text2im để tạo ra ngay một cái poster "chất lừ"! Đảm bảo phim nào cũng có ảnh minh họa đẹp mắt. Mỗi bước này đều là một "lát cắt" nhỏ, có thể là một plugin mới hoặc thêm một tham số đơn giản, chứ không hề phải viết lại từ đầu đâu nhé! Thật là hiệu quả và tiện lợi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/future_roadmap_features.png' alt='Kế hoạch phát triển các tính năng tương lai'> 7. Lời Kết: Bí Quyết Đằng Sau "Chàng Bot" Mê Phim 🎬 (Công Thức Vàng cho AI Đàm Thoại!) Tóm lại, công thức "thần kỳ" để tạo ra những ứng dụng AI đàm thoại siêu đỉnh, mà gần như không cần "dán keo" (glue code – tức là các đoạn mã kết nối lộn xộn) là gì? Đó chính là sự kết hợp hoàn hảo giữa: Các chức năng plugin nhỏ gọn, rõ ràng + OpenAI Function-Calling + Semantic Kernel. TMDB là lựa chọn "hoàn hảo không tì vết" cho dự án này vì dữ liệu "sạch đẹp" của nó, API thân thiện "đúng điệu", và quan trọng nhất là... ai mà chẳng thích nói chuyện về phim ảnh phải không nào? Nếu bạn thấy hứng thú với "chàng bot" mê phim này, đừng ngần ngại "fork" ngay kho code này về máy, thử thay TMDB bằng lĩnh vực yêu thích của bạn (sách? nhà hàng? game? thời trang?), và bạn sẽ thấy cùng một công thức "vàng" này tỏa sáng rực rỡ trong mọi ngóc ngách của thế giới số! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/happy_coding_movie.png' alt='Người đang code và xem phim'> Repo Github: https://github.com/olavgerritsen98/SemanticKernelAgentsDemo Chúc bạn code vui vẻ — và xem phim cũng vui vẻ nhé!
Lê Lân
AWS Transform: Phù Thủy AI Giúp Doanh Nghiệp Lột Xác Ứng Dụng Cũ Kỹ, Đón Đầu Tương Lai!
Bạn có đang "đau đầu" với các ứng dụng cũ kỹ, ì ạch trong doanh nghiệp? Hãy cùng khám phá AWS Transform - giải pháp hiện đại hóa ứng dụng, hạ tầng và mã nguồn bằng sức mạnh của AI, giúp doanh nghiệp bứt phá trong kỷ nguyên số. Bài viết sẽ giải thích AWS Transform là gì, AI Agéntica hoạt động ra sao và những lợi ích "siêu to khổng lồ" mà giải pháp này mang lại, cùng các dự báo hấp dẫn về tương lai của AI Tác nhân.
Lê Lân
Docker Model Runner: Khi AI 'Ngoan Ngoãn' Chạy Ngay Trong Máy Bạn!
Khám phá Docker Model Runner (từ Docker Desktop 4.40+) – công cụ mạnh mẽ giúp bạn chạy và thử nghiệm các mô hình AI (LLM) trực tiếp trên máy tính cá nhân. Tối ưu chi phí, làm việc ngoại tuyến, tích hợp mượt mà với Docker Compose và LangChain, cùng khả năng tương thích API OpenAI. Hướng dẫn chi tiết từ A-Z để bạn tự tay triển khai AI 'tại gia'!
Lê Lân