Hướng dẫn chi tiết cách tạo một chatbot AI tương tác với file PDF của bạn bằng Streamlit, LangChain, Ollama và Chroma. Biến tài liệu của bạn thành một kho tri thức cá nhân dễ dàng trò chuyện.

Lê Lân

22/08/2025

Này bạn ơi, có bao giờ bạn "ngứa tay" muốn có một "ChatGPT phiên bản riêng" chạy phà phà ngay trên máy tính của mình mà KHÔNG TỐN MỘT XU nào, lại còn biết cả cách lên mạng để tìm kiếm thông tin không? Nghe có vẻ "ảo diệu" đúng không? Nhưng đây là sự thật đó! Trong video siêu cấp hấp dẫn này, chúng mình sẽ cùng nhau "phù phép" ra một "trợ lý AI" xịn sò ngay tại nhà bạn. Chúng ta sẽ dùng Ollama để "mời" các mô hình AI mã nguồn mở "khủng" (như gpt-oss) về máy, biến chiếc máy tính của bạn thành một "bộ não" AI đích thực. Tiếp theo, LangChain sẽ đóng vai trò là "bộ công cụ đa năng" giúp AI của chúng ta "trò chuyện" với thế giới bên ngoài thông qua các "adapter" MCP và "anh bạn" Tavily. Nhờ đó, "em" AI này không chỉ thông minh mà còn biết cả cách tự mình "đi tìm" thông tin trên internet để trả lời câu hỏi của bạn một cách siêu chính xác! Sẽ không còn cảnh "vò đầu bứt tai" vì phải trả tiền thuê bao hay chi phí API nữa đâu nhé! Chúng mình sẽ cùng nhau từng bước một: "Lắp ráp" một LangGraph agent "siêu thông minh" sử dụng "bộ não" gpt-oss, sau đó "kết nối" anh bạn này với các "công cụ" MCP để anh ấy "biết" internet. Cuối cùng, chúng ta sẽ "phủ" lên một "lớp áo" giao diện "lung linh" bằng Streamlit, đảm bảo bạn sẽ mê tít! Nếu bạn đang tò mò về "người hùng mới nổi" gpt-oss, hay đơn giản là muốn "khám phá" cách các "trợ lý AI" nội bộ có thể "nói chuyện" với các "máy chủ" MCP, thì đây chính là "video chân ái" dành cho bạn rồi đấy! Hãy sẵn sàng khám phá thế giới AI đầy mê hoặc nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ollama_logo.png' alt='Logo Ollama'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/langchain_logo.png' alt='Logo LangChain'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/streamlit_logo.png' alt='Logo Streamlit'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/free_ai_concept.png' alt='AI miễn phí tại nhà'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_with_internet.png' alt='AI kết nối internet'>

Lê Lân

17/08/2025

Khám phá cách epilot nâng cấp AI với RAG để tạo ra các gợi ý email thông minh, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả giao tiếp với khách hàng.

Lê Lân

12/08/2025

Khám phá ứng dụng AI mạnh mẽ giúp tự động trích xuất dữ liệu từ hóa đơn ảnh/PDF sang JSON. Sử dụng GPT-4o, LangChain, FastAPI, Next.js và MongoDB để quản lý hóa đơn hiệu quả, từ nhận diện ảnh đến đồng bộ mã vạch sản phẩm.

Lê Lân

21/07/2025

Khám phá LangChain và LangGraph – hai công cụ mạnh mẽ trong phát triển ứng dụng LLM. Tìm hiểu khi nào nên dùng từng công cụ và cách kết hợp chúng để xây dựng AI thông minh, từ chuỗi đơn giản đến hệ thống đa tác tử phức tạp.

Lê Lân

19/07/2025

Hướng dẫn chi tiết cách triển khai ứng dụng AI sử dụng LangChain và FastAPI, đóng gói gọn gàng trong Docker container. Học cách tạo LangChain agent, xây dựng API với FastAPI và deploy dễ dàng.

Lê Lân

17/07/2025

Hôm trước, chúng ta đã cùng "soi" kỹ LangGraph.js và LlamaIndex.ts xem ai là "đại gia" giúp xây dựng AI agent trong JavaScript dễ dàng hơn đúng không? Giờ thì, chúng ta sẽ "leo" lên một tầm cao mới: bắt tay vào xây dựng một backend AI agent "xịn sò", sẵn sàng cho môi trường sản xuất, bằng cách kết hợp NestJS và LangGraph! Mình sẽ cùng bạn "mổ xẻ" kiến trúc, các chi tiết triển khai và cách tận dụng sức mạnh của LangGraph để tạo ra những "trợ lý ảo" thông minh, có thể "nhớ" chuyện cũ và trò chuyện cực mượt. Đặc biệt, để bạn "đỡ khổ" hơn, mình cũng sẽ giới thiệu "Agent Initializr" – một công cụ mình tự tay xây dựng để giúp bạn "phù phép" ra backend AI agent chỉ trong vài phút. Nghe đã thấy "phê" rồi phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/LevelUpAI.png' alt='AI Agent Level Up'>Tại sao lại là LangGraph.js? Bạn nhớ không, trong bài trước, LangGraph đã chứng tỏ mình là một "người hùng" thực thụ trong việc xây dựng agent, đặc biệt khi kết hợp với LangChain.js. Nhưng "siêu năng lực" thật sự của em nó nằm ở sự linh hoạt "vô đối"! LangGraph không hề "kết hôn" với bất kỳ thư viện nào cả. Dù trong dự án này mình dùng LangChain.js, bạn hoàn toàn có thể "ghép đôi" LangGraph với bất kỳ framework AI nào mà bạn ưng ý nhất. Tự do là trên hết!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/FlexibleAI.png' alt='Linh hoạt trong AI Agent'>Tự tay "xây nhà" backend cho riêng mình, tại sao không? Nhiều framework agent cho phép bạn triển khai thẳng lên cloud của họ, tiện lợi cực kỳ cho mấy cái prototype hay dự án "độc lập tác chiến". Nhưng mà này, nếu bạn đang ấp ủ xây dựng những "trợ lý ảo" hoành tráng, cần mở rộng quy mô, tích hợp sâu vào hệ thống hiện có, hay "tiến hóa" với vô vàn tính năng mới thì sao? Một backend "thửa riêng" sẽ cho bạn quyền "làm chủ cuộc chơi" và sự linh hoạt mà các giải pháp "thuê ngoài" không thể nào sánh bằng. Bạn muốn biến ý tưởng thành hiện thực, hay chỉ muốn "chơi chơi" thôi?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/CustomBackend.png' alt='Làm chủ Backend AI'>NestJS – Người Bạn Vàng Của Dân Lập Trình: Với kinh nghiệm "chinh chiến" trong các hệ thống Java quy mô lớn cùng Spring Boot, mình đã nhận ra giá trị to lớn của một framework có cấu trúc bài bản. NestJS chính là "bản sao hoàn hảo" mang đẳng cấp tổ chức và khả năng mở rộng ấy vào hệ sinh thái TypeScript. Thứ mà nhiều khi chúng ta hay "xem nhẹ" khi chọn framework backend đó. Đúng là mấy framework nhẹ nhàng như Fastify có thể đủ cho mấy cái prototype "mì ăn liền", nhưng Agent Initializr sinh ra là để dành cho những "kiến trúc sư" nghiêm túc, không phải dân "mày mò chơi chơi". Đó là lý do tại sao mình chọn một framework tối ưu cho việc bảo trì và phát triển lâu dài. Đây là 4 lý do NestJS "tỏa sáng": Kiến trúc module siêu gọn gàng, dự án có lớn cỡ nào cũng cân được hết! "Vệ sĩ" Guards, middleware, và auth tích hợp sẵn, giúp API của bạn vừa an toàn lại vừa dễ mở rộng. Config và logging có thể "tiêm" vào (injectable), cực kỳ lý tưởng cho các ứng dụng chạy trên cloud. Thân thiện với anh em dev TypeScript, giúp team mới vào việc "nhanh như chớp". Thấy hay không? Nếu bạn cũng "khoái" mấy nội dung thế này, đừng quên đăng ký nhận Agent Briefings để cập nhật những kiến thức nóng hổi nhất về xây dựng và mở rộng AI agent nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/NestJSBenefits.png' alt='Lợi ích của NestJS'>Bây giờ, chúng ta đã hiểu "tại sao" rồi, vậy thì làm "thế nào" đây? Bạn có hai lựa chọn: Một là, tự tay "cày cuốc" tạo một dự án NestJS bằng CLI rồi tích hợp LangGraph vào. Hai là, dùng Agent Initializr để "phù phép" ra mọi thứ trong nháy mắt. Để "đơn giản hóa vấn đề", chúng ta sẽ chọn cách thứ hai nha! Giới thiệu Agent Initializr: Agent Initializr là "công cụ thần thánh" mình tạo ra để giúp các bạn dev "triệu hồi" những backend AI agent sẵn sàng cho môi trường sản xuất, dùng NestJS và LangGraph. Nó sẽ tự động tạo ra một dự án được cấu hình "tận răng" theo ý bạn, giúp bạn tập trung vào việc "sáng tạo" agent chứ không phải "đau đầu" với mấy đoạn code boilerplate nữa. Cách dùng Agent Initializr ư? Đơn giản lắm: Bạn chỉ cần ghé thăm https://initializr.agentailor.com, điền thông tin cấu hình agent của bạn, rồi tải dự án về thôi! Hoặc "nhanh như điện" hơn nữa, bạn có thể dùng link này để tạo ngay một dự án mẫu: https://initializr.agentailor.com/?projectName=fullstack-agent-app&description=A+simple+project+to+demonstrate+how+to+build+scalable+backend+with+nestjs+and+langgraphjs.&modelProvider=OPENAI. Backend được tạo ra sẽ bao gồm: NestJS đã được cấu hình sẵn sàng chiến đấu. LangGraph.js đã được tích hợp để agent "tự tin" hành động. Cấu hình các nhà cung cấp LLM (OpenAI hoặc Google) đã có đủ. Cơ sở dữ liệu cho lịch sử trò chuyện đã được "dọn sẵn". Các endpoint API đã "lên dây cót" chờ bạn dùng. Docker Compose để bạn phát triển cục bộ "thả ga". Setup này giúp bạn "say goodbye" với code rườm rà và "hello" với việc tập trung vào logic agent của mình!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AgentInitializr.png' alt='Agent Initializr tool'>Điểm Nhấn "Đắt Giá" Của Dự Án: Phản hồi "nhanh như chớp" với tính năng streaming (Server-Sent Events). Lịch sử trò chuyện được "ghi nhớ" mãi mãi trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Hỗ trợ đa dạng các "đại gia" LLM (OpenAI, Google Gemini). Hệ thống nhắn tin thời gian thực "siêu mượt" dùng Redis pub/sub. Kiến trúc "sạch bong kin kít" và dễ bảo trì, sẵn sàng cho mọi cuộc "đại tu" sau này.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ProjectHighlights.png' alt='Điểm nổi bật dự án'>Toàn Cảnh Kiến Trúc – "Bộ Não" Của Agent: Dự án của chúng ta được chia thành ba "khu vực" chính, mỗi khu vực có một nhiệm vụ riêng biệt: Module Agent: Đây là "bộ não" thực sự, nơi chứa toàn bộ logic AI cốt lõi, được "vận hành" bởi LangGraph. Module API: Là "cánh cửa" giao tiếp với thế giới bên ngoài, quản lý các endpoint HTTP và xử lý dữ liệu đầu vào/đầu ra. Module Messaging: Đảm nhiệm việc truyền tin "tức thì" giữa agent và các client thông qua Redis. Vài Lời "Tâm Sự" Nhỏ: Dù LangGraph hỗ trợ rất nhiều loại agent khác nhau, hiện tại Agent Initializr đang tập trung vào kiểu agent "ReAct". Bạn cứ hình dung, mấy "anh bạn" này siêu thông minh, vừa biết "suy nghĩ" (reasoning) vừa biết "hành động" (action) để giải quyết từng bước các nhiệm vụ phức tạp. LangGraph có một công cụ `createReactAgent` để đơn giản hóa việc cài đặt ReAct, nhưng trong dự án này, mình dùng một builder "thửa riêng". Tại sao ư? Vì nó cho chúng ta toàn quyền "kiểm soát" cỗ máy trạng thái và cách tích hợp các công cụ, giúp việc mở rộng và "tiến hóa" hành vi của agent sau này trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ArchitectureOverview.png' alt='Tổng quan kiến trúc AI Agent'>Module Agent – Trái Tim Của Ứng Dụng: "Linh hồn" của ứng dụng chúng ta nằm ngay trong phần cài đặt LangGraph này. Chúng ta sẽ xem cách nó được "hiện thực hóa" trong dự án được tạo ra nhé: React Agent Builder: Đây là "kiến trúc sư" chính của LangGraph. Lớp `ReactAgentBuilder` sẽ giúp chúng ta thiết lập một "cỗ máy trạng thái" để điều khiển agent. Nó định nghĩa các "nút" (như 'agent' để gọi mô hình AI, 'tools' để chạy công cụ) và các "đường đi" (edges) giữa chúng, giúp agent biết khi nào thì cần suy nghĩ tiếp, khi nào thì dùng công cụ, và khi nào thì kết thúc nhiệm vụ. Quản lý Trạng Thái với PostgreSQL: Bạn có muốn agent của mình "nhớ" được cuộc trò chuyện từ lần trước không? Chúng ta sẽ dùng `PostgresSaver` của LangGraph để lưu trữ trạng thái hội thoại. Tưởng tượng như bạn có một cuốn sổ tay "bất tử" để ghi lại mọi thứ agent đã nói và làm vậy đó! Mẫu Thiết Kế Agent Factory: Để "sản xuất" ra các agent một cách gọn gàng và dễ dàng thay đổi nhà cung cấp LLM, chúng ta sử dụng một "nhà máy" (`AgentFactory`). Nhà máy này cho phép chúng ta tạo ra agent với các mô hình AI khác nhau (như OpenAI) chỉ bằng một "công tắc" đơn giản, mà không làm rối tung code của bạn. Thật tiện lợi phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AgentModule.png' alt='Module Agent trong ứng dụng'>Module API – Cánh Cửa Giao Tiếp: Ứng dụng của chúng ta có ba "cánh cổng" chính để bạn và agent "nói chuyện" với nhau: Endpoint Chat: Đây là nơi bạn gửi tin nhắn cho agent và nhận lại câu trả lời. Cứ như bạn đang chat với một người bạn vậy đó! Endpoint Streaming: Bạn muốn xem agent "nghĩ gì" và "nói gì" theo thời gian thực không? Endpoint này dùng Server-Sent Events (SSE) để "truyền trực tiếp" từng lời của agent về cho bạn, không cần chờ đợi. Endpoint Lịch Sử: Bạn muốn xem lại "toàn bộ câu chuyện" đã diễn ra với agent trong một chủ đề cụ thể? Endpoint này sẽ giúp bạn "lật lại ký ức" và lấy toàn bộ lịch sử trò chuyện ra xem. Tiện lợi quá đúng không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/APIEndpoints.png' alt='Các Endpoint API'>Module Messaging – Dịch Vụ "Bồ Câu Đưa Thư" Redis: Để đảm bảo việc giao tiếp giữa agent và người dùng diễn ra "nhanh như chớp" và theo thời gian thực, chúng ta sử dụng Redis với tính năng pub/sub (publish/subscribe). Cứ hình dung Redis như một trung tâm "bồ câu đưa thư" siêu tốc vậy đó: agent gửi tin nhắn vào một "kênh" (channel), và tất cả những ai đang "đăng ký" kênh đó sẽ nhận được tin ngay lập tức. Đảm bảo bạn không bao giờ lỡ tin nhắn nào!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/RedisPubSub.png' alt='Redis Pub/Sub'>Dùng thử "ngon lành" luôn: Bạn tò mò muốn biết cách "trò chuyện" với agent của chúng ta ư? Đơn giản lắm: Chat với agent: Bạn chỉ cần gửi một request POST đến endpoint chat, kèm theo `threadId` (để agent biết bạn đang nói chuyện trong chủ đề nào) và nội dung tin nhắn. Thế là xong! Ngay lập tức agent sẽ trả lời bạn. Stream phản hồi: Muốn "xem phim trực tiếp" agent làm việc? Hãy mở một kết nối Server-Sent Events đến endpoint stream. Từng đoạn nội dung mà agent "tạo ra" sẽ được gửi về cho bạn ngay lập tức, không khác gì xem livestream vậy đó! Cứ mỗi khi có dữ liệu mới, bạn sẽ thấy nó hiện ra trên màn hình ngay.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AgentUsage.png' alt='Ví dụ sử dụng Agent'>Quy Trình Phát Triển "Thần Tốc" với Agent Initializr: Sau khi đã "triệu hồi" dự án bằng Agent Initializr, đây là lộ trình phát triển "chuẩn chỉnh" dành cho bạn: Thiết Lập Dự Án: Đầu tiên, "hãy clone ngay" kho code của bạn về máy. Sau đó, "lặn vào" thư mục dự án và "vút" lên các gói phụ thuộc bằng `pnpm install`. Tiếp theo, "khởi động" các dịch vụ cần thiết bằng `docker compose up -d` (nhớ là -d để chạy nền nha!). Cuối cùng, "bật máy chủ phát triển" bằng `pnpm run start:dev`. Cấu Hình: Đừng quên cập nhật file `.env` với các API key và cấu hình riêng của bạn. Yên tâm, dự án đã có sẵn các biến môi trường được cấu hình từ lúc bạn chọn trên Initializr rồi. Tùy Biến: Bạn muốn agent của mình làm được nhiều việc hơn? Hãy thêm các công cụ "độc quyền" của bạn vào `src/agent/tools/`. Muốn thay đổi cách agent "suy nghĩ" và "hành động"? Chỉnh sửa file `src/agent/agent.builder.ts` nhé. Hoặc muốn thêm các "cánh cửa" giao tiếp mới? Tạo endpoint trong `src/api/agent/controller/`. Kiểm Thử: Dự án đã được "trang bị tận răng" với Jest cho unit test và E2E test cho các endpoint API. Bạn chỉ việc chạy `pnpm test` và `pnpm test:e2e` là biết ngay agent có "khỏe" không! Quá tiện!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DevWorkflow.png' alt='Quy trình phát triển AI Agent'>Thử Nghiệm Agent Của Bạn Với AgentAilor Chat UI – Sướng Hết Nấc! Để giúp bạn "kiểm định" và tương tác với backend agent vừa "tạo ra" một cách nhanh chóng, mình đã xây dựng AgentAilor Chat UI – một giao diện chat "có sẵn", tích hợp mượt mà với backend mà Agent Initializr đã tạo ra cho bạn. Thiết Lập Chat UI – Dễ Như Ăn Kẹo: Đầu tiên, "clone" ngay kho code UI về: `git clone https://github.com/IBJunior/agentailor-chat-ui.git` rồi di chuyển vào thư mục `agentailor-chat-ui`. Tiếp đó, "cài cắm" các gói phụ thuộc và "khởi động máy chủ phát triển": `pnpm install` và `pnpm dev`. Và "tèn ten"! Giao diện chat UI sẽ hiện diện tại `http://localhost:3000` (mặc định) chờ bạn khám phá. Các Tính Năng "Đáng Đồng Tiền Bát Gạo": Giao diện chat này có gì mà "hot" vậy? Phản hồi streaming "siêu tốc" theo thời gian thực. Hiển thị tin nhắn dạng Markdown "lung linh". Quản lý các chủ đề hội thoại "ngon lành". Xem lại lịch sử tin nhắn "rõ mồn một". Tùy Chỉnh Theo Ý Bạn: Bạn hoàn toàn có thể "biến hóa" giao diện UI để nó "hợp gu" với mình nhất. Mọi chi tiết "bí mật" đều nằm trong file `README.md` của kho code Chat UI đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ChatUI.png' alt='Giao diện chat UI'>Kết Luận – Hẹn Gặp Lại Và Mong Phản Hồi Từ Bạn! Trong bài viết này, chúng ta đã cùng nhau "xâm nhập" thế giới xây dựng một backend AI agent "sẵn sàng chiến đấu" bằng NestJS và LangGraph, với sự trợ giúp đắc lực của Agent Initializr để "dựng xương sườn" dự án. Thiết lập mà Agent Initializr tạo ra mang đến một kiến trúc "sạch sẽ tinh tươm", khả năng giao tiếp thời gian thực, tích hợp LLM và lưu trữ lịch sử trò chuyện – tất cả đều được thiết kế để bạn dễ dàng mở rộng khi các agent của mình "trưởng thành" và phức tạp hơn. Mặc dù ví dụ của chúng ta tập trung vào logic agent cốt lõi mà chưa có công cụ, nhưng dự án được tạo ra hoàn toàn có thể mở rộng nhé. Bạn có thể dễ dàng thêm các công cụ "tự chế" và "tiêm" chúng vào qua `AgentFactory`. Đây mới chỉ là khởi đầu thôi, Agent Initializr vẫn đang "lớn lên" từng ngày. Mình đang ấp ủ kế hoạch hỗ trợ thêm nhiều nhà cung cấp LLM, các loại agent khác nhau, và cả những công cụ "có sẵn" trong các phiên bản tương lai. Nếu bạn có bất kỳ gợi ý, phản hồi nào, hoặc muốn thấy một tính năng nào đó được thêm vào, mình rất muốn nghe từ bạn đó! Đừng ngần ngại liên hệ với mình qua X hoặc LinkedIn nhé. Các "Bảo Bối" Tham Khảo: Tài liệu NestJS chính thức: https://docs.nestjs.com/. Tài liệu LangGraph chính chủ: https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/. Trang chủ Agent Initializr: https://initializr.agentailor.com/. Dự án Agentailor Chat UI trên GitHub: https://github.com/IBJunior/agentailor-chat-ui.

Lê Lân

16/07/2025

Chào bạn! Hôm nay, mình cực kỳ hào hứng muốn khoe với bạn một 'đứa con' tinh thần mà mình vừa ấp ủ: một ứng dụng siêu ngầu giúp tự động hóa toàn bộ quá trình xử lý hóa đơn. Bạn cứ tưởng tượng xem, thay vì cặm cụi gõ từng con số, từng dòng sản phẩm từ mấy tờ hóa đơn giấy lộn xộn, giờ đây bạn chỉ cần... 'chụp' một cái, hoặc 'scan' một phát là xong! Mục tiêu đơn giản lắm: biến những hóa đơn 'vô tri' dạng ảnh (JPG, PNG) hay PDF thành dữ liệu có cấu trúc, chuẩn chỉ định dạng JSON, sẵn sàng cho bạn sử dụng ngay lập tức. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/invoice_automation_concept.png' alt='Minh họa hóa đơn được tự động hóa xử lý'> Vậy 'phù thủy' nào đứng sau phép thuật này? Chính là mô hình siêu thông minh GPT-4o (phiên bản 'thị giác') từ OpenAI đó bạn! Chúng mình đã 'thuần hóa' em nó thông qua LangChain – một 'người phiên dịch' đắc lực giúp AI hiểu và xử lý yêu cầu. Toàn bộ 'bộ não' này được gói gọn trong một 'căn bếp' siêu tốc, gọn nhẹ mang tên FastAPI, xây dựng bằng Python. Điểm hay ho nữa là, ứng dụng này không chỉ xử lý từng cái một đâu nhé, nó có thể 'xử lý hàng loạt' cả đống hóa đơn cùng lúc, chạy 'ngon ơ' ngay trên máy tính của bạn hoặc trong một môi trường ảo (container). Và kết quả? Là những file JSON 'sạch bong kin kít', sẵn sàng 'bơm' thẳng vào các hệ thống khác như phần mềm kế toán, CRM (quản lý quan hệ khách hàng) mà không cần chỉnh sửa gì thêm. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/gpt4o_langchain_pipeline.png' alt='Mô hình GPT-4o và LangChain xử lý dữ liệu'> Giờ thì mình bật mí chút về 'bộ xương' của em app này nhé! Nó được xây dựng theo kiến trúc API-first hiện đại, nghĩa là mọi thứ đều giao tiếp qua các 'cổng' API siêu xịn. * **Backend (Phần 'não' xử lý):** Là 'trái tim' của ứng dụng, được viết bằng Python kết hợp với FastAPI – đảm bảo tốc độ 'ánh sáng' và sự linh hoạt. Toàn bộ logic xử lý hóa đơn đỉnh cao với LangChain + GPT-4o đều nằm ở đây. * **Authentication (Bảo mật thông tin):** Chúng mình dùng AWS Cognito để lo vụ đăng ký, đăng nhập người dùng. Yêu tâm là dữ liệu của bạn sẽ được bảo vệ cực kỳ an toàn và có thể mở rộng thoải mái. * **Database (Nơi lưu trữ kho báu):** MongoDB là 'ngôi nhà' của mọi dữ liệu hóa đơn đã được xử lý và các thông tin liên quan khác. Với khả năng lưu trữ dữ liệu dạng JSON, nó cực kỳ phù hợp với cấu trúc mà chúng ta trích xuất được. * **Frontend (Giao diện 'lung linh'):** Phần mà bạn nhìn thấy và tương tác chính là một ứng dụng Next.js. Giao diện này không chỉ đẹp mắt, mà còn cực kỳ nhanh nhạy, giúp bạn dễ dàng tải lên hóa đơn, xem dữ liệu đã trích xuất, và quản lý các tác vụ đồng bộ hóa. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tech_stack_architecture.png' alt='Sơ đồ kiến trúc ứng dụng với FastAPI, Next.js, MongoDB, AWS Cognito'> Và điều tuyệt vời nhất là gì? Sau khi ứng dụng đã 'bóc tách' từng dòng sản phẩm từ hóa đơn (tên sản phẩm, số lượng, giá cả...), bạn có thể đẩy nó lên một level mới: **Đồng bộ các mặt hàng với database sản phẩm nội bộ của bạn!** * Tưởng tượng nhé, ứng dụng sẽ tự động 'khớp' các mặt hàng theo tên. * Tự động gán hoặc cập nhật mã vạch cho sản phẩm (quá tiện cho quản lý kho!). * Liên kết thẳng các sản phẩm này với hệ thống kiểm kê hàng hóa hiện có của bạn. * Thậm chí còn giúp bạn 'bắt bài' những lỗi sai, hay phát hiện ra các mặt hàng bị thiếu nữa chứ! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/product_barcode_sync.png' alt='Minh họa quá trình đồng bộ hóa dữ liệu hóa đơn với mã vạch sản phẩm'>

Lê Lân

15/07/2025

Bạn đã sẵn sàng "nâng cấp" ứng dụng AI của mình lên một tầm cao mới chưa? Trong thế giới AI ngày càng phức tạp, việc triển khai một ứng dụng AI mượt mà, dễ quản lý và sẵn sàng cho môi trường sản phẩm luôn là ưu tiên hàng đầu. Đừng lo, hôm nay chúng ta sẽ khám phá một công thức "thần thánh" để biến ý tưởng đó thành hiện thực: kết hợp Docker, FastAPI và LangChain vào một quy trình đóng gói duy nhất, siêu mượt mà! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_app_deployment.png' alt='Mô hình triển khai ứng dụng AI với Docker, FastAPI, LangChain'> 🧠 Tổng Quan: Biến Ứng Dụng AI Của Bạn Thành "Siêu Phẩm Đóng Hộp"! Tưởng tượng ứng dụng AI của bạn là một siêu đầu bếp tài năng. Để đầu bếp này làm việc hiệu quả mọi lúc mọi nơi mà không lo thiếu nguyên liệu hay dụng cụ, chúng ta cần một "nhà bếp di động" hoàn hảo. Đó chính là lúc bộ ba Docker, FastAPI và LangChain tỏa sáng! Trong bài viết này, bạn sẽ học cách "đóng hộp" (dockerize) một LangChain agent thông minh bằng FastAPI – tạo ra một container sẵn sàng để triển khai, cực kỳ thân thiện với môi trường sản xuất. Khi kết thúc hành trình này, bạn sẽ tự tin: * Tạo ra một "trợ lý AI" siêu thông minh – đó chính là LangChain agent. * Biến trợ lý ấy thành một "người phục vụ" chuyên nghiệp với giao diện REST rõ ràng bằng FastAPI. * "Đóng gói" toàn bộ hệ thống này vào một "chiếc hộp thần kỳ" mang tên Docker. * Và cuối cùng, chỉ cần một câu lệnh đơn giản là có thể "mở hộp" và chạy ứng dụng của bạn ở bất cứ đâu! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/dream_team_devops.png' alt='Sự kết hợp hoàn hảo của Docker, FastAPI và LangChain'> 📦 Chuẩn Bị Hành Trang: Những Thứ Bạn Cần Có Trước khi chúng ta bắt tay vào cuộc phiêu lưu này, hãy đảm bảo bạn đã có đầy đủ "đồ nghề" nhé: * **Docker:** Hãy cài đặt Docker! Nó như chiếc "hộp công cụ vạn năng" của chúng ta vậy. * **Python 3.10+:** Để chạy và kiểm tra ứng dụng "tại nhà" (trên máy tính của bạn). * **API Key của OpenAI (hoặc LLM khác):** Đây là "chìa khóa" để trợ lý AI của chúng ta có thể làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). 📁 Cấu Trúc Dự Án: Sắp Xếp Ngăn Nắp Là Nửa Thành Công! Việc sắp xếp dự án gọn gàng sẽ giúp bạn dễ quản lý hơn rất nhiều. Dưới đây là cấu trúc mà chúng ta sẽ theo dõi: ``` langchain-agent-api/ ├── agent_app/ │ ├── main.py │ └── agent.py ├── requirements.txt ├── Dockerfile └── .env ``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/project_structure.png' alt='Cấu trúc thư mục dự án'> ✨ Bước 1: "Triệu Hồi" LangChain Agent – Trợ Lý AI Đa Năng! Đầu tiên, chúng ta sẽ tạo ra trái tim của ứng dụng: một LangChain agent. Hãy nghĩ về nó như một "bộ não" thông minh có khả năng sử dụng nhiều công cụ khác nhau để trả lời câu hỏi của bạn. File: `agent_app/agent.py` ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI from langchain.utilities import SerpAPIWrapper import os def create_agent(): # Khởi tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của OpenAI. # Nhiệt độ (temperature=0) đảm bảo câu trả lời nhất quán, ít "sáng tạo". llm = OpenAI(temperature=0, openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) # Công cụ tìm kiếm: SerpAPIWrapper giúp agent "tra cứu" thông tin trên internet. # Tưởng tượng nó như "Google" riêng của agent vậy! search = SerpAPIWrapper() # Định nghĩa các công cụ mà agent có thể sử dụng. # Ở đây chúng ta có công cụ "Search" để tìm kiếm thông tin chung. tools = [Tool(name="Search", func=search.run, description="Useful for answering general questions.")] # Khởi tạo agent với các công cụ và LLM. # "zero-shot-react-description" là một loại agent có thể tự suy luận để chọn công cụ phù hợp. # "verbose=True" giúp chúng ta nhìn thấy quá trình agent "suy nghĩ" gì. agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) return agent ``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/langchain_agent.png' alt='LangChain Agent và các công cụ'> 🚀 Bước 2: Bọc "Bộ Não" AI Bằng FastAPI – Giao Diện Giao Tiếp Siêu Tốc! Sau khi có "bộ não" LangChain agent, làm sao để người dùng có thể "nói chuyện" với nó? Chính là nhờ FastAPI! FastAPI là một framework web cực kỳ nhanh, giúp chúng ta dễ dàng tạo ra các API (giao diện lập trình ứng dụng) để ứng dụng của mình có thể giao tiếp với thế giới bên ngoài. File: `agent_app/main.py` ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from agent import create_agent # Nhập agent mà chúng ta vừa tạo # Khởi tạo ứng dụng FastAPI. Nó giống như việc "mở cửa" cho nhà hàng của bạn. app = FastAPI() # Tạo agent khi ứng dụng khởi động. agent = create_agent() # Định nghĩa một "mẫu" dữ liệu cho yêu cầu gửi đến. # Ở đây, chúng ta mong đợi một "question" (câu hỏi) dưới dạng chuỗi. class Query(BaseModel): question: str # Định nghĩa một endpoint (điểm cuối) API. # Khi có ai đó gửi yêu cầu POST đến "/ask", hàm ask_question sẽ được gọi. @app.post("/ask") async def ask_question(query: Query): # Agent sẽ chạy câu hỏi và tạo ra phản hồi. response = agent.run(query.question) # Trả về kết quả dưới dạng JSON. return {"response": response} ``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/fastapi_workflow.png' alt='Workflow của FastAPI'> 📄 Bước 3: Liệt Kê "Nguyên Liệu" – File `requirements.txt` Để đảm bảo ứng dụng của chúng ta hoạt động trơn tru trong mọi môi trường, chúng ta cần một danh sách tất cả các thư viện Python cần thiết. Đây chính là công dụng của file `requirements.txt`. File: `requirements.txt` ``` fastapi uvicorn langchain openai python-dotenv ``` **Lưu ý:** Bạn có thể cần thêm `serpapi` hoặc các thư viện khác nếu agent của bạn sử dụng thêm công cụ nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/requirements_txt.png' alt='File requirements.txt và các thư viện'> 🛠️ Bước 4: "Bản Thiết Kế" Của Chiếc Hộp Thần Kỳ – File `Dockerfile` Dockerfile là "bản đồ chi tiết" để Docker có thể xây dựng "chiếc hộp" (container) chứa toàn bộ ứng dụng của bạn. Nó định nghĩa mọi thứ từ hệ điều hành cơ bản cho đến cách cài đặt các thư viện và chạy ứng dụng. File: `Dockerfile` ```dockerfile # Sử dụng một ảnh Python 3.10 phiên bản nhỏ gọn làm nền. # Đây là "nền móng" cho chiếc hộp của chúng ta. FROM python:3.10-slim # Đặt thư mục làm việc bên trong container là /app. # Mọi thao tác sau đó sẽ diễn ra trong thư mục này. WORKDIR /app # Sao chép file requirements.txt vào thư mục /app trong container. COPY requirements.txt . # Cài đặt tất cả các thư viện từ requirements.txt. # --no-cache-dir giúp giữ kích thước ảnh nhỏ gọn. RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Sao chép toàn bộ thư mục agent_app vào trong container. COPY agent_app ./agent_app # Sao chép file .env (chứa các biến môi trường) vào trong container. COPY .env . # Định nghĩa lệnh mặc định sẽ chạy khi container được khởi động. # Ở đây là chạy ứng dụng FastAPI của chúng ta bằng Uvicorn trên cổng 8000. CMD ["uvicorn", "agent_app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"] ``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/dockerfile_concept.png' alt='Mô tả các lớp của Dockerfile'> 🔑 Bước 5: Giữ Bí Mật "Chìa Khóa" – File `.env` Để ứng dụng AI của chúng ta hoạt động với OpenAI và SerpAPI, nó cần các khóa API. Chúng ta sẽ lưu chúng trong một file `.env`. File: `.env` ``` OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_key_here ``` **⚠️ Cực kỳ quan trọng:** Đừng BAO GIỜ đẩy file `.env` lên các kho mã công khai như GitHub nhé! Đây là nơi chứa những "bí mật" của bạn. Trong môi trường sản phẩm, hãy sử dụng các cơ chế quản lý biến môi trường an toàn hơn như Docker secrets hoặc biến môi trường của CI/CD. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/secure_api_keys.png' alt='Bảo mật API keys'> 🧪 Bước 6: "Đúc" Chiếc Hộp và "Khởi Chạy" Nó! Đã đến lúc biến bản thiết kế Dockerfile thành hiện thực và chạy ứng dụng của chúng ta! 🧱 Đúc ảnh Docker (Build the Docker image): Mở terminal của bạn và gõ lệnh này. Nó sẽ "đúc" toàn bộ ứng dụng của bạn vào một "chiếc hộp" di động: ```bash docker build -t langchain-agent-api . ``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/docker_build.png' alt='Lệnh Docker build'> 🚀 Khởi chạy container (Run the container): Khi chiếc hộp đã được "đúc" xong, hãy "mở hộp" và chạy nó! Lệnh này sẽ khởi động ứng dụng của bạn bên trong một container độc lập. ```bash docker run --env-file .env -p 8000:8000 langchain-agent-api ``` Lệnh này nói với Docker: "Hãy chạy cái hộp tên `langchain-agent-api` này, dùng các biến môi trường từ file `.env` và 'kết nối' cổng 8000 bên trong hộp với cổng 8000 trên máy tính của tôi nhé!" <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/docker_run.png' alt='Lệnh Docker run'> 📬 Thử Nghiệm "Trợ Lý" Của Bạn! Khi container đã chạy, hãy thử "hỏi" trợ lý AI của bạn xem sao! Mở một terminal/command prompt khác (để container vẫn chạy ở terminal trước) và gõ lệnh `curl` này: ```bash curl -X POST http://localhost:8000/ask \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"question": "Who is the CEO of OpenAI?"}' ``` Chỉ trong vài giây, "trợ lý" LangChain được đóng gói của bạn sẽ đưa ra câu trả lời! Thật vi diệu phải không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/api_test_curl.png' alt='Kiểm tra API với Curl'> 🤖📦 Bonus: Thêm Docker Compose (Tùy Chọn) Nếu bạn muốn quản lý nhiều container cùng lúc hoặc muốn quy trình khởi động đơn giản hơn, Docker Compose là một công cụ tuyệt vời! Nó cho phép bạn định nghĩa toàn bộ ứng dụng của mình (kể cả nhiều dịch vụ) trong một file YAML duy nhất. File: `docker-compose.yml` ```yaml version: "3.8" services: langchain: # Tên dịch vụ của chúng ta build: . # Docker sẽ tìm Dockerfile trong thư mục hiện tại để build ảnh ports: - "8000:8000" # Ánh xạ cổng env_file: # Sử dụng biến môi trường từ file .env - .env ``` Sau đó, chỉ cần chạy một lệnh duy nhất: ```bash docker-compose up --build ``` Lệnh này sẽ tự động build ảnh (nếu cần) và khởi động container cho bạn. Tiện lợi hơn rất nhiều phải không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/docker_compose_orchestration.png' alt='Docker Compose quản lý nhiều container'> 🏁 Lời Kết: Chinh Phục Triển Khai Ứng Dụng AI! Tuyệt vời! Giờ đây, bạn đã có trong tay một "trợ lý AI" LangChain sẵn sàng cho môi trường sản xuất, được phục vụ qua FastAPI và đóng gói gọn gàng trong Docker. Dù bạn đang xây dựng các công cụ AI nội bộ hay triển khai lên đám mây, thiết lập này mang lại cho bạn khả năng lặp lại (luôn chạy giống nhau), tính di động (chạy được mọi nơi) và sức mạnh để bạn tập trung vào việc tạo ra những ứng dụng AI đỉnh cao mà không lo về hạ tầng. Hãy tiếp tục sáng tạo nhé!

Lê Lân

14/07/2025

Khám phá cách xây dựng backend AI agent chất lượng cao với NestJS và LangGraph.js, kèm theo công cụ Agent Initializr giúp tăng tốc quá trình phát triển.

Lê Lân

03/07/2025

Bắt đầu hành trình xây dựng trợ lý AI với Node.js! Khám phá 14 khái niệm cốt lõi như Agent, Model, Ollama, LangChain, RAG, Docker... một cách dễ hiểu và thú vị. Dành cho các JavaScript developers muốn chinh phục AI.

Lê Lân

23/06/2025

Chào bạn! Còn nhớ lần trước chúng ta đã 'mổ xẻ' <a href='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://blog.agentailor.com/blog/langgraph-vs-llamaindex-javascript' alt='So sánh LangGraph.js và LlamaIndex.ts'>LangGraph.js và LlamaIndex.ts</a> để tìm ra framework xịn sò nhất xây dựng AI agent trong JavaScript không? Hôm nay, chúng ta sẽ nâng cấp độ khó lên một chút: cùng nhau "xắn tay áo" xây dựng một backend cho AI agent mà sẵn sàng "chiến đấu" trong môi trường sản phẩm (production-ready) luôn, sử dụng NestJS và LangGraph! Chúng ta sẽ đi sâu vào từng ngóc ngách kiến trúc, cách triển khai sao cho ngon lành cành đào, và làm thế nào để "kích hoạt" toàn bộ sức mạnh của LangGraph để tạo ra những agent thông minh, có khả năng ghi nhớ "não bộ" (trạng thái) và trò chuyện mượt mà như người thật. Đặc biệt, để giúp bạn "tăng tốc" siêu hạng, tôi còn "bật mí" ngay <a href='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://initializr.agentailor.com/' alt='Agent Initializr - Công cụ phác thảo AI backend'>Agent Initializr</a> – một "công cụ thần kỳ" do chính tay tôi tạo ra, giúp bạn "phác thảo" toàn bộ backend AI agent chỉ trong chớp mắt! Nghe đã thấy "phê" chưa nào?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_Agent_Backend.png' alt='Xây dựng Backend AI Agent production-ready với NestJS và LangGraph'>Chắc hẳn bạn đang tự hỏi: "Ủa, tại sao lại là LangGraphJS mà không phải 'anh' khác?" À, như đã 'mách nhỏ' trong bài viết trước, LangGraph chính là một 'siêu nhân' trong thế giới framework dành cho agent, đặc biệt là khi 'kết đôi' với LangChain.js. Nhưng điểm 'ăn tiền' nhất của em nó chính là sự linh hoạt 'vô đối'! LangGraph không hề 'đính hôn' với bất kỳ thư viện nào cụ thể cả, cứ như một 'người độc thân vui tính' vậy đó. Trong dự án lần này, tôi chọn LangChain.js để làm 'bạn đồng hành', nhưng bạn cứ thoải mái 'kết hợp' LangGraph với bất kỳ framework AI nào mà bạn 'kết' nhất. Tự do lựa chọn là số 1 mà, phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Flexible_Framework.png' alt='LangGraph linh hoạt kết nối với nhiều AI framework khác'>Thế còn câu hỏi: "Tại sao chúng ta phải 'cực khổ' tự xây dựng backend riêng của mình, trong khi nhiều nền tảng đã 'dọn sẵn mâm cơm' rồi?" Đúng là, nhiều framework AI agent cho phép bạn triển khai 'thẳng tiến' lên cloud của họ. Điều này cực kỳ tiện lợi cho các dự án 'ăn xổi' hoặc thử nghiệm nhanh gọn lẹ. Nhưng mà này, nếu bạn đang ấp ủ một AI agent 'khủng', cần mở rộng quy mô 'tẹt ga', muốn tích hợp 'sâu bọ' vào hệ thống hiện tại, hay đơn giản là muốn 'búng tay' phát triển thêm tính năng mới 'không giới hạn', thì việc tự tay xây dựng backend riêng chính là 'chìa khóa vàng'. Nó trao cho bạn toàn bộ quyền lực và sự linh hoạt mà những giải pháp 'ăn sẵn' không thể nào bì kịp. Thế nên, hãy 'làm chủ' cuộc chơi của chính mình nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Custom_Backend.png' alt='Làm chủ AI agent của bạn với backend tự xây'>Giờ thì đến lượt câu hỏi 'kinh điển': "Thế tại sao lại 'đổ đốn' chọn NestJS nhỉ?" Với kinh nghiệm 'chinh chiến' trong các hệ thống Java 'khổng lồ' dùng Spring Boot, tôi nhận ra một điều quý giá: một framework có cấu trúc 'ngon lành cành đào' quan trọng đến nhường nào. Và <a href='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://nestjs.com/' alt='NestJS Framework - Sức mạnh cấu trúc'>NestJS</a> chính là 'ngôi sao sáng' mang lại đẳng cấp tổ chức và khả năng mở rộng y hệt như thế cho 'vũ trụ' TypeScript – một yếu tố thường bị 'ngó lơ' khi chọn framework backend. Dù các 'anh em' nhẹ cân hơn như Fastify có thể 'đủ dùng' cho mấy bản prototype 'thử chơi', nhưng Agent Initializr sinh ra là để dành cho những developer 'nghiêm túc' muốn 'xây nhà cao cửa rộng', chứ không phải chỉ 'xây chòi lá' rồi để đó. Đó chính là lý do tôi 'chọn mặt gửi vàng' vào một framework được 'thiết kế' để dễ dàng bảo trì và phát triển lâu dài. Dưới đây là 4 lý do khiến NestJS 'bật tung' giữa đám đông và trở thành 'lựa chọn vàng' của tôi: Kiến trúc module 'chuẩn chỉnh': Giúp dự án của bạn có 'phình to' đến mấy cũng vẫn 'gọn gàng ngăn nắp' như lúc mới yêu. 'Vệ sĩ' bảo vệ API: Có sẵn các 'vệ sĩ' (guards), 'người đưa thư' (middleware), và 'người gác cổng' (cơ chế xác thực - auth) giúp API của bạn an toàn 'tuyệt đối' và dễ dàng mở rộng 'vô tư lự'. 'Chất lỏng' cấu hình và logging: Cấu hình và logging có thể 'tiêm' (inject) vào bất cứ đâu, đúng chuẩn 'sinh ra để làm anh hùng' cho các ứng dụng đám mây (cloud-native apps). 'Bạn thân' của TypeScript devs: Cực kỳ thân thiện với các lập trình viên TypeScript, giúp việc 'kết nạp' thành viên mới vào team trở nên 'nhẹ nhàng' hơn bao giờ hết.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/NestJS_Architecture.png' alt='4 Lý do NestJS là lựa chọn tuyệt vời cho Backend AI Agent'>Okay, giờ chúng ta đã 'thông não' được câu hỏi 'tại sao'. Tiếp theo là phần 'thực chiến': 'làm thế nào' để bắt tay vào đây? Bạn có hai 'con đường' để lựa chọn: 1. Con đường 'gian nan': Tự tay 'khởi nghiệp' một dự án NestJS bằng CLI, rồi cặm cụi tích hợp LangGraph vào từng chút một. Nghe thôi đã thấy 'đau đầu' rồi đúng không? 2. Con đường 'thần tốc': Sử dụng 'bảo bối' <a href='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://initializr.agentailor.com/' alt='Agent Initializr - Công cụ tạo dự án AI Agent'>Agent Initializr</a> để 'triệu hồi' mọi thứ cho bạn trong 'tích tắc', chỉ cần vài cú click chuột thôi! Nghe có vẻ 'hấp dẫn' hơn hẳn nhỉ? Để mọi thứ thật 'dễ thở' và 'ngon lành', chúng ta sẽ 'tối ưu hóa' và chọn ngay 'con đường thần tốc' thứ hai nha! Hãy cùng 'lướt ván' trên công nghệ thôi!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Scaffolding_Project.png' alt='Bắt đầu dự án NestJS và LangGraph với Agent Initializr'>

Lê Lân

19/06/2025

Chào các bạn developer! Các bạn có thấy thế giới AI mã nguồn mở đang phát triển nhanh như tên lửa không? Chắc hẳn không ít anh em đang "đau đầu" với hai "núi lửa" khổng lồ: Một là cái mớ bòng bong hạ tầng phức tạp, và hai là bơi giữa biển... hàng ngàn mô hình AI đang "nở rộ" mỗi ngày. Khỏi lo nữa nhé! Có "tin hot hòn họt" đây: Featherless giờ đã tích hợp "tận gốc" với LangChain, giúp bạn xây dựng và mở rộng các ứng dụng LLM một cách dễ dàng, không cần bận tâm đến hạ tầng, và quan trọng nhất là bạn có thể "tẹt ga" truy cập hơn 4.300 mô hình mã nguồn mở "xịn xò" ngay lập tức! Tiếp nối bài chia sẻ "Zero to AI: Triển khai mô hình ngôn ngữ không lo đau đầu hạ tầng" trước đó của chúng mình, hôm nay, cả team Featherless siêu phấn khích khi thông báo một bước tiến cực lớn: Featherless giờ đã "cập bến" LangChain với tích hợp chính thức rồi nhé! Bạn có thể "check hàng" ngay trên tài liệu Python của LangChain. Đúng là "đỉnh của chóp" luôn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DevHappy.png' alt='Lập trình viên vui vẻ khi không lo hạ tầng'> <h3>Từ "Nguyên Mẫu" Đến "Sản Xuất": Tại Sao LangChain + Featherless Lại Là "Kẻ Thay Đổi Cuộc Chơi"?</h3> LangChain đã làm rất tốt công việc giúp các nhà phát triển "xâu chuỗi" các thao tác LLM lại với nhau (kiểu như bạn có thể kết hợp các bước để AI làm việc hiệu quả hơn ấy), nhưng "cơn đau đầu" về quản lý hạ tầng cho mô hình vẫn còn đó. Và đây chính là lúc Featherless "nhảy" vào lấp đầy "mảnh ghép" còn thiếu này: <ul> <li> <b>Hạ Tầng "Siêu" Mở Rộng:</b> Thôi rồi cái thời phải viết hàng tá dòng code DevOps hay "vò đầu bứt tóc" với GPU! Giờ đây, bạn có thể triển khai các ứng dụng LLM "chuẩn" sản phẩm mà không cần "đụng" đến một dòng code DevOps nào. Quên luôn việc cấp phát GPU, những cơn "đau đầu" về tự động mở rộng (autoscaling) hay quản lý container đi nhé! Chúng mình "cân" hết! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ScalableCloud.png' alt='Hạ tầng đám mây tự động mở rộng'> </li> <li> <b>Linh Hoạt Mô Hình "Tẹt Ga":</b> Bạn có thể truy cập tức thì hơn 4.300 (và con số này vẫn "nhảy số" đều mỗi ngày) mô hình mã nguồn mở thông qua một API duy nhất, cực kỳ nhất quán. Muốn "đổi gió" từ Mistral sang Llama, hay DeepSeek, Qwen và hàng ngàn mô hình khác ư? Dễ như "trở bàn tay"! Chỉ cần thay đổi đúng MỘT tham số thôi là xong! Thử tưởng tượng mà xem, nó tiện lợi đến mức nào! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/LLMVariety.png' alt='Đa dạng các mô hình LLM'> </li> <li> <b>Giá Cả "Minh Bạch" Từng Đồng:</b> Featherless cung cấp mức giá dựa trên gói đăng ký cực kỳ minh bạch, không có bất kỳ chi phí ẩn nào làm bạn phải "giật mình" đâu nhé. Cứ yên tâm mà dùng! </li> <li> <b>Thử Nghiệm & Nguyên Mẫu "Thần Tốc":</b> Đánh giá các mô hình khác nhau cho trường hợp sử dụng của bạn chỉ trong vài phút, chứ không phải mất cả ngày trời. Thử nghiệm các tham số của mô hình và tìm ra sự cân bằng hoàn hảo giữa hiệu suất và chi phí. Đúng là "đáng đồng tiền bát gạo"! </li> </ul> Bạn thấy không? Mục tiêu của chúng mình là để bạn "toàn tâm toàn ý" tập trung vào logic ứng dụng của mình, còn những việc "nặng nhọc" như hạ tầng suy luận (inference infrastructure) thì cứ để Featherless "bao trọn gói"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DeveloperFocus.png' alt='Lập trình viên tập trung vào code'> <h3>Khởi Động Nhanh: Triển Khai Ứng Dụng LangChain Của Bạn Cùng Featherless</h3> Bắt đầu với Featherless thì dễ như "ăn kẹo"! Đây là các bước "siêu" đơn giản để bạn "lên sóng" ngay lập tức: <p>1. <b>Cài đặt các gói cần thiết:</b></p> <pre><code>pip install langchain langchain-core langchain-featherless-ai # (Lưu ý: langchain-featherless-ai là gói chuyên dụng cho tích hợp gốc của chúng ta nha!)</code></pre> <p>2. <b>Khởi tạo ChatFeatherlessAi làm nhà cung cấp LLM của bạn trong LangChain:</b></p> <pre><code>from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_featherless_ai import ChatFeatherlessAi # Khởi tạo Featherless LLM # Mẹo hay: Đặt API key của bạn dưới dạng biến môi trường (FEATHERLESS_API_KEY) để bảo mật # Hoặc, bạn có thể truyền trực tiếp như dưới đây: llm = ChatFeatherlessAi( featherless_api_key="YOUR_FEATHERLESS_API_KEY", # Nhớ thay bằng API key 'xịn' của bạn nha! model="mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501", # Ví dụ một mô hình temperature=0.7, max_tokens=256 # Điều chỉnh cho một khẩu hiệu ) # Định nghĩa một template cho prompt (lời nhắc) prompt = ChatPromptTemplate.from_template( "Hãy tạo một khẩu hiệu sáng tạo cho sản phẩm có tên {product} nhé!" ) # Định nghĩa một bộ phân tích cú pháp đầu ra output_parser = StrOutputParser() # Xây dựng 'chuỗi' (chain) bằng toán tử pipe (

Lê Lân

18/06/2025

Featherless và LangChain kết hợp, giúp nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI mạnh mẽ với LLM mã nguồn mở mà không lo hạ tầng phức tạp. Khám phá cách tích hợp Featherless vào LangChain để triển khai mô hình, xây dựng RAG và thử nghiệm dễ dàng.

Lê Lân

17/06/2025

Chào mừng bạn đến với series blog hấp dẫn hướng dẫn từng bước xây dựng trợ lý AI 'xịn sò' của riêng bạn. Khám phá cách kết hợp Node.js, LangChain, PGVector, Redis và nhiều công cụ AI tiên tiến khác để tạo ra một chatbot thông minh, có khả năng ghi nhớ và truy xuất thông tin mạnh mẽ. Dù bạn là developer chuyên nghiệp hay mới bắt đầu, series này sẽ trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để làm chủ công nghệ AI, biến ý tưởng thành hiện thực.

Lê Lân

13/06/2025