TokenSpan là một thử nghiệm đột phá giúp tối ưu hóa prompt cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bằng cách thay thế các cụm từ lặp lại bằng các alias gọn nhẹ, TokenSpan có thể giảm đáng kể lượng token tiêu thụ, mang lại mức tiết kiệm chi phí lên đến 11% mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Tìm hiểu cách áp dụng nguyên tắc mã hóa từ điển để giao tiếp hiệu quả hơn với LLM và tiết kiệm chi phí.

Lê Lân

22/08/2025

Theo hướng dẫn, tôi chỉ có thể biên tập và cải thiện chất lượng các đoạn văn bản tiếng Việt. Văn bản bạn cung cấp là tiếng Anh nên tôi không thể thực hiện yêu cầu này. Vui lòng cung cấp nội dung bằng tiếng Việt để tôi có thể hỗ trợ tốt nhất.

Lê Lân

20/08/2025

Chào bạn! Bạn có bao giờ thấy các "anh bạn" AI, đặc biệt là các Large Language Models (LLMs), rất thích "vẽ vời" bằng HTML và CSS không? Thật tuyệt vời vì HTML/CSS siêu linh hoạt, bạn có thể tùy chỉnh màu mè, dịch sang ngôn ngữ khác hay thậm chí là "thổi hồn" cho chúng bằng các hiệu ứng động. Nhưng mà, oái oăm thay, hầu hết các cuộc trò chuyện, bài thuyết trình, hay báo cáo PDF vẫn chỉ chấp nhận ảnh PNG/JPEG. Vậy làm sao để biến cái đống HTML "nguyên thủy" do AI tạo ra thành những bức ảnh "chuẩn chỉ" mà chỉ cần dùng mỗi .NET thôi nhỉ? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/HTML_to_Image_Problem.png' alt='Minh họa vấn đề chuyển đổi HTML sang ảnh'> Đừng lo lắng! Bài viết này sẽ "bật mí" cho bạn một công cụ console siêu nhẹ bằng .NET 8, giúp bạn biến HTML (từ file, URL hay thậm chí là nhập trực tiếp) thành ảnh chụp màn hình "xịn sò" chỉ với "phù thủy" PuppeteerSharp. Bạn sẽ có ngay những bức ảnh được tự động điều chỉnh kích thước, chụp toàn trang, chất lượng Retina sắc nét, và cả nhật ký hoạt động cực kỳ gọn gàng. Nghe là thấy mê rồi đúng không? Công cụ này sẵn sàng cho các tác vụ hàng loạt hoặc tích hợp vào hệ thống CI/CD của bạn luôn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/PuppeteerSharp_Logo.png' alt='Logo PuppeteerSharp'> Cái công cụ này có gì mà hay ho đến vậy? * **Tự động cân chỉnh kích thước:** Không cần đau đầu với các thông số khung nhìn (viewport) cố định nữa. Nó sẽ tự động "đo đạc" và điều chỉnh kích thước ảnh cho phù hợp. * **Chụp toàn trang hay chỉ khung nhìn:** Bạn muốn chụp cả trang web dài ngoằng hay chỉ một phần nhỏ trên màn hình? Cứ chọn thôi! * **Chất lượng siêu nét (Retina-quality):** Ảnh của bạn sẽ "long lanh" như thể được xem trên màn hình Retina hay 4K vậy. Văn bản, hình ảnh đều sắc nét từng chi tiết! * **Thư mục I/O "có gu":** Mặc định có sẵn thư mục `Input/` và `Output/` để bạn dễ dàng quản lý, nhưng tất nhiên là bạn có thể tùy chỉnh theo ý mình. * **Quản lý "thời gian biểu" và nhật ký:** Không còn cảnh "đứng hình" không biết chương trình đang làm gì nữa. Công cụ này có tính năng chờ và ghi nhật ký có dấu thời gian rõ ràng. * **Tự động tải Chromium:** Lần đầu chạy hơi lâu một xíu vì công cụ sẽ tự động tải trình duyệt Chromium về máy. Nhưng từ lần sau thì "vút vút" luôn, không cần cài đặt rườm rà gì cả! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Html2Image_Features.png' alt='Các tính năng nổi bật của Html2Image'> Nghe có vẻ phức tạp, nhưng về cơ bản, công cụ này hoạt động như một "phù thủy" nhỏ vậy: 1. **Tải Chromium 'ngầm':** Lần đầu tiên, PuppeteerSharp sẽ tự động tải một phiên bản trình duyệt Chromium "không đầu" (headless Chrome) tương thích về máy bạn. Coi như bạn có một trình duyệt web mini siêu nhẹ luôn! 2. **Thiết lập khung nhìn:** Công cụ sẽ khởi động với một kích thước mặc định an toàn. Sau đó, nó sẽ "quét" trang HTML để tính toán kích thước chiều rộng/chiều cao lý tưởng nếu bạn chọn chế độ "tự động". 3. **Tạo ảnh siêu nét:** Nhờ việc thiết lập `deviceScaleFactor`, ảnh chụp của bạn sẽ trông cực kỳ sắc nét trên các màn hình có độ phân giải cao như Retina hay 4K. 4. **Chụp toàn trang hay theo khung nhìn:** Tùy vào lựa chọn `fullPage` của bạn, công cụ sẽ chụp toàn bộ trang (kể cả những phần cần cuộn xuống) hoặc chỉ chụp phần hiển thị trong khung nhìn cố định. 5. **Giới hạn an toàn:** Chiều rộng/chiều cao ảnh sẽ được giới hạn ở mức 16,384px – đây là giới hạn tối đa mà Chrome cho phép để tránh bị "treo" máy. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/HowItWorks_Diagram.png' alt='Cách hoạt động của công cụ chuyển đổi HTML sang ảnh'> Vậy cái "bảo bối" này có thể giúp ích gì cho bạn trong thế giới thực? Nhiều lắm luôn đó! * **Chatbot thông minh:** Bạn muốn chatbot của mình gửi biểu đồ hay thiệp chúc mừng đẹp mắt thay vì chỉ toàn text khô khan? Biến HTML thành ảnh ngay! * **Tạo tài liệu tự động:** Tự động tạo ảnh chụp màn hình các bản demo tương tác để đưa vào tài liệu hướng dẫn. * **Hệ thống CI/CD:** So sánh ảnh chụp màn hình để kiểm tra "sự thoái hóa trực quan" (visual regression tests) trong các bản cập nhật. Đảm bảo giao diện không "lạc quẻ" sau mỗi lần code được đẩy lên! * **Giáo dục:** Biến các công thức toán học phức tạp được tạo ra bằng MathJax (HTML) thành hình ảnh để dùng trong các slide bài giảng. Siêu tiện lợi luôn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Html2Image_Applications.png' alt='Ứng dụng thực tế của công cụ Html2Image'> Tóm lại, khi bạn cần chuyển đổi HTML do LLM tạo ra thành ảnh mà không muốn lỉnh kỉnh các công cụ bên ngoài hay thao tác thủ công, ứng dụng console nhỏ gọn này chính là "vị cứu tinh" của bạn! Chỉ cần .NET và PuppeteerSharp, bạn đã có thể "cầu nối" khoảng cách giữa HTML và pixel một cách tự động, đa nền tảng. Đừng quên thêm nó vào "túi đồ nghề" của mình nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_Developer_Toolbox.png' alt='Bộ công cụ của nhà phát triển AI'>

Lê Lân

20/08/2025

Khám phá AutoGen của Microsoft: framework mã nguồn mở giúp xây dựng các tác nhân AI hợp tác, giao tiếp, ra quyết định và viết code chỉ với vài dòng Python. Bài viết đi sâu vào kiến trúc, cách hoạt động và so sánh với các framework khác.

Lê Lân

19/08/2025

Tìm hiểu Embedding là gì và cách sử dụng chúng trong ứng dụng AI với TypeScript, PostgreSQL và pgvector. Giải thích các khái niệm phức tạp một cách đơn giản, hài hước và dễ hiểu.

Lê Lân

19/08/2025

Bạn gặp khó khăn khi phát triển LLM cục bộ? Khám phá ollama-dev-env, một dự án Docker giúp đơn giản hóa việc triển khai LLM với GPU NVIDIA và các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek Coder. Tăng tốc làm việc với AI ngay tại máy của bạn!

Lê Lân

17/08/2025

Khám phá cách biến chiếc PC tự ráp của bạn thành trung tâm AI mạnh mẽ! Hướng dẫn chi tiết cài đặt driver NVIDIA RTX 5090, Docker, NVIDIA Container Toolkit, Ollama và OpenWebUI trên Ubuntu để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ.

Lê Lân

17/08/2025

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

Chào các bạn lập trình viên thân mến! Có phải bạn đang "đứng ngồi không yên" khi thấy AI ngày càng "khủng" đúng không? Giờ đây, việc đưa trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng C# của bạn không còn là chuyện "xa vời" nữa đâu! Từ tự động hóa công việc, cá nhân hóa trải nghiệm, đến việc "sáng tác" nội dung như người thật, AI mở ra vô vàn cánh cửa kỳ diệu. Nhưng làm sao để biến những ý tưởng "điên rồ" ấy thành hiện thực một cách dễ dàng nhất? À há! Hãy cùng chào đón "ngôi sao mới nổi" mang tên Semantic Kernel – bộ SDK mã nguồn mở xịn sò từ Microsoft. Em nó sinh ra là để giúp chúng ta tích hợp các "não bộ" siêu to khổng lồ như GPT vào ứng dụng của mình một cách "ngon lành cành đào" luôn đó! Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau "mổ xẻ" Semantic Kernel trong C# để xây dựng những ứng dụng thông minh đỉnh cao, từ chuyện "mớm lệnh" cho AI (prompt engineering), đến việc dùng "công cụ thần kỳ" (plugins) và "trí nhớ siêu phàm" (memory). Dù bạn là "lão làng" C# hay mới chập chững "bước chân" vào thế giới AI, hướng dẫn này sẽ trang bị cho bạn đủ "vũ khí" để "chiến" ngay lập tức. Cùng "quẩy" thôi nào!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_CS_SK_bridge.png' alt='Cầu nối C# và AI với Semantic Kernel'>Tại sao lại là Semantic Kernel mà không phải cái tên nào khác?Bạn cứ hình dung Semantic Kernel như một cây cầu "thần kỳ" nối liền ứng dụng C# của bạn với "siêu năng lực" của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được trang bị AI. Ngày xưa, mỗi khi muốn "nói chuyện" với mấy em LLM này, chúng ta phải "vật lộn" với việc gửi yêu cầu HTTP, "nắn nót" từng câu lệnh (prompts), rồi lại "tăm tia" từng phản hồi một cách thủ công. Mệt xỉu luôn! Semantic Kernel ra đời để "giải cứu" bạn khỏi mớ bòng bong này, nó "đóng gói" tất cả sự phức tạp đó lại và mang đến cho bạn:Plugins đa năng: Giống như các "công cụ vạn năng" cho các tác vụ AI thường gặp (ví dụ: tóm tắt, dịch thuật). Cứ cần là lôi ra dùng, tiện lợi vô cùng!Prompt templates "thần sầu": Giúp bạn "nắn nót" các câu lệnh cho AI một cách linh hoạt, có thể thay đổi "nội dung" động tùy ý.Bộ nhớ "siêu phàm": Giúp AI "ghi nhớ" bối cảnh của cuộc trò chuyện, không còn "ngơ ngác" mỗi khi bạn hỏi lại.Đúng là một trợ thủ đắc lực, phải không nào? Em SDK này không chỉ giúp việc tích hợp AI trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết mà còn "bật mode" cho các lập trình viên tạo ra những ứng dụng thông minh một cách "đáng nể"!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Semantic_Kernel_abstraction.png' alt='Semantic Kernel đơn giản hóa việc tương tác với LLM'>Bắt đầu thôi! Chuẩn bị "hành trang" với Semantic KernelTrước khi chúng ta "lăn xả" vào code, hãy đảm bảo "chiến trường" của bạn đã sẵn sàng nhé!Chuẩn bị những gì?Môi trường C#: Dùng Visual Studio, Rider, hay VS Code đều "okela" hết..NET 6 trở lên: Semantic Kernel "chỉ chơi" với các phiên bản .NET hiện đại thôi nha.Azure OpenAI Service hoặc OpenAI API Key: Bạn sẽ cần "chìa khóa" để "mở cửa" vào thế giới của các mô hình GPT.Cài đặt "trong một nốt nhạc"Cài đặt Semantic Kernel qua NuGet thôi. Mở terminal lên và "phang" ngay lệnh này vào thư mục dự án của bạn:dotnet add package Microsoft.SemanticKernelXong! Giờ thì bạn đã sẵn sàng để "code như thần" rồi đó!Ba "trụ cột" vững chắc của Semantic Kernel: Prompt, Plugins và MemoryGiờ thì cùng nhau "khám phá" những viên gạch nền tảng của Semantic Kernel nhé. Ba "ông lớn" này chính là linh hồn của mọi ứng dụng AI mà bạn sẽ xây dựng đó!1. Prompt Engineering: "Mệnh lệnh" gửi gắm tâm tư cho AIHãy nghĩ đơn giản, prompts (câu lệnh hay lời nhắc) chính là những "chỉ dẫn" mà bạn "ra lệnh" cho các mô hình LLM. Chúng quyết định "thái độ" và "đầu ra" của AI đó. Ví dụ, một prompt để AI viết comment code có thể trông như thế này: "Hãy viết comment ngắn gọn cho đoạn code C# sau: {code}".Semantic Kernel cho phép bạn tạo ra các "prompt templates" có thể tái sử dụng, kết hợp giữa văn bản cố định và các biến động. Siêu tiện lợi luôn!Ví dụ code "sáng" như ban ngày": Tạo một Prompt```csharpusing Microsoft.SemanticKernel;using Microsoft.SemanticKernel.Orchestration;var kernel = Kernel.Builder.Build();var promptTemplate = @"Viết một email thân thiện gửi khách hàng về đơn hàng gần đây của họ. Bao gồm các thông tin sau:- Tên khách hàng: {{$name}}- Mã đơn hàng: {{$orderId}}";var emailPrompt = kernel.CreatePromptTemplate(promptTemplate);var context = new ContextVariables();context.Set("name", "John Doe");context.Set("orderId", "12345");var result = await kernel.RunAsync(emailPrompt, context);Console.WriteLine(result);```Giải thích "ngọn ngành":Prompt Template: Là sự kết hợp "ăn ý" giữa văn bản tĩnh và các "chỗ trống" động (như {{$name}}).Context Variables: Dùng để "nhét" dữ liệu động vào các "chỗ trống" đó khi chương trình chạy.Output: AI sẽ "chăm chỉ" tạo ra một email hoàn chỉnh dựa trên các chi tiết bạn cung cấp.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Prompt_Engineering_Concept.png' alt='Prompt Engineering - Dạy AI cách nói chuyện'>2. Plugins: "Hộp công cụ đa năng" cho AIPlugins giống như những "khối chức năng" có thể tái sử dụng trong Semantic Kernel. Chúng "đóng gói" các nhiệm vụ cụ thể, ví dụ như tóm tắt văn bản, dịch thuật, hoặc thậm chí là những quy trình tùy chỉnh mà bạn tự "chế" ra. Cứ như có một đội quân "chuyên gia" sẵn sàng hỗ trợ bạn vậy!Ví dụ code "siêu thực": Xây dựng một Plugin Tóm tắt```csharpusing Microsoft.SemanticKernel;using Microsoft.SemanticKernel.Plugins;var kernel = Kernel.Builder.Build();var summarizationPlugin = kernel.ImportSemanticPlugin("SummarizationPlugin", "./plugins/SummarizationPlugin/skprompt.txt");var document = "C# là một ngôn ngữ lập trình hiện đại, hướng đối tượng do Microsoft phát triển...";var result = await kernel.RunAsync(summarizationPlugin["Summarize"], document);Console.WriteLine(result);```Giải thích "tường tận":Plugin File: File `skprompt.txt` chứa prompt template "bí mật" để tóm tắt.Importing Plugin: Semantic Kernel "cho phép" bạn tải các plugin từ các file bên ngoài, giúp code của bạn "gọn gàng" và "dễ thở" hơn.Execution: Chỉ việc "gọi" plugin và "ném" dữ liệu đầu vào là xong. AI sẽ tự động "xử lý" cho bạn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Semantic_Kernel_Plugins.png' alt='Plugins Semantic Kernel như các công cụ chuyên dụng'>3. Memory: "Trí nhớ siêu phàm" giúp AI không "lú"Các ứng dụng AI thường cần "ghi nhớ" bối cảnh để đưa ra những kết quả "đúng người đúng tội". Tính năng memory của Semantic Kernel giúp AI "lưu trữ" và "truy xuất" thông tin qua các lần tương tác. Cứ như AI có một "cuốn sổ tay" ghi lại mọi thứ vậy!Ví dụ code "hack não": Sử dụng Memory```csharpusing Microsoft.SemanticKernel;var kernel = Kernel.Builder.WithMemoryStorage().Build();// Lưu lại "ký ức"await kernel.Memory.SaveInformationAsync("customerInteractions", "JohnDoe", "John Doe đã đặt một đơn hàng vào ngày 12 tháng 10.");// "Móc" ký ức ra dùngvar memoryResults = await kernel.Memory.SearchAsync("customerInteractions", "John Doe");foreach (var result in memoryResults){Console.WriteLine(result.Metadata.Text);}```Giải thích "cặn kẽ":Memory Storage: Semantic Kernel "hỗ trợ" lưu trữ thông tin "gắn liền" với các khóa cụ thể (ví dụ: JohnDoe).Search: "Móc" lại các bối cảnh liên quan bằng cách sử dụng các truy vấn tìm kiếm.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_memory_concept.png' alt='Bộ nhớ AI giúp ghi nhớ bối cảnh'>Những "cái bẫy" thường gặp (và cách né tránh "khéo léo")Xây dựng ứng dụng AI không phải lúc nào cũng "thuận buồm xuôi gió" đâu nhé. Dưới đây là vài "cái bẫy" mà bạn nên "đề phòng":1. "Nhồi nhét" quá nhiều dữ liệu vào Prompt:Việc "nhồi nhét" quá nhiều hoặc dữ liệu không liên quan vào prompts có thể làm AI "tẩu hỏa nhập ma", dẫn đến kết quả "trớt quớt". Hãy giữ prompts của bạn thật "ngắn gọn, súc tích" và "đi thẳng vào vấn đề" nhé!Giải pháp "thần kỳ":Chia các tác vụ lớn thành những tác vụ nhỏ hơn. Thay vì bắt AI vừa tóm tắt vừa dịch trong một nốt nhạc, hãy tạo các plugin riêng biệt cho từng việc.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Overloading_Prompts.png' alt='Tránh nhồi nhét dữ liệu vào prompt'>2. "Quên bẵng" việc quản lý Memory:Lưu trữ quá nhiều thông tin trong memory có thể làm ứng dụng của bạn "ì ạch" và "xuống cấp" hiệu suất.Giải pháp "thông thái":Hãy áp dụng các "chính sách hết hạn" cho những thông tin đã lưu trữ và chỉ lưu những gì thật sự cần thiết thôi.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Memory_Management_Pitfall.png' alt='Quản lý bộ nhớ AI hiệu quả'>3. "Ảo tưởng" về khả năng của LLMs:Hãy nhớ rằng, các mô hình LLM không phải "thứ phép thuật" đâu – chúng chỉ là các mô hình xác suất thôi. Đôi khi chúng có thể tạo ra những phản hồi "sai be bét" hoặc không liên quan.Giải pháp "thực tế":Luôn "kiểm tra chéo" kết quả đầu ra của AI và triển khai các cơ chế "dự phòng" trong ứng dụng của bạn. "Phòng bệnh hơn chữa bệnh" mà!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Misaligned_Expectations_AI.png' alt='Hiểu đúng về khả năng của AI'>Ứng dụng "đời thật": Xây dựng Chatbot Hỗ trợ Khách hàng "Thông minh"Giờ thì hãy cùng "gom" tất cả những gì chúng ta đã học để xây dựng một ví dụ "thực chiến" nhé: một bot hỗ trợ khách hàng "siêu thông minh"!Ví dụ code: Chatbot Hỗ trợ Khách hàng```csharpusing Microsoft.SemanticKernel;using Microsoft.SemanticKernel.Plugins;using Microsoft.SemanticKernel.Orchestration;var kernel = Kernel.Builder.WithMemoryStorage().Build();// Tải các plugin "thiện chiến"var summarizationPlugin = kernel.ImportSemanticPlugin("SummarizationPlugin", "./plugins/SummarizationPlugin/skprompt.txt");var translationPlugin = kernel.ImportSemanticPlugin("TranslationPlugin", "./plugins/TranslationPlugin/skprompt.txt");// Lưu trữ "ký ức" tương tác với khách hàngawait kernel.Memory.SaveInformationAsync("customerInteractions", "JohnDoe", "John Doe đã báo cáo một vấn đề với đơn hàng #12345.");// "Sáng tạo" phản hồivar context = new ContextVariables();context.Set("name", "John Doe");var emailPrompt = @"Viết một phản hồi thân thiện cho câu hỏi của khách hàng.Bao gồm các thông tin đã ghi nhớ từ các tương tác trước nếu có liên quan.";var result = await kernel.RunAsync(emailPrompt, context);Console.WriteLine(result);```"Điều gì đang xảy ra" ở đây vậy?Plugins: Summarization và translation plugins đã sẵn sàng "tác chiến" khi cần.Memory: Bot "móc" lại những tương tác trước đó để có "bối cảnh" đầy đủ.Prompt Template: Tạo ra một phản hồi "động" dựa trên thông tin khách hàng và những "ký ức" đã lưu.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Customer_Support_Bot_SK.png' alt='Chatbot hỗ trợ khách hàng thông minh với Semantic Kernel'>Những "bí kíp" cần "khắc cốt ghi tâm"Semantic Kernel "đơn giản hóa" AI: Nó "lo" hết các tác vụ phức tạp như prompt engineering, quản lý bộ nhớ, và gọi API. Bạn chỉ việc "ngồi mát ăn bát vàng"!Components "có thể tái sử dụng": Plugins và prompt templates giúp code của bạn "gọn gàng" và "dễ bảo trì" hơn rất nhiều.Bối cảnh "quan trọng ngàn vàng": Hãy dùng memory một cách "thông minh" để AI luôn có đủ "thông tin nền" và tương tác có ý nghĩa."Cẩn tắc vô áy náy" với các "cái bẫy": Luôn xác thực đầu ra của AI, quản lý memory hiệu quả và đặt kỳ vọng "thực tế" cho AI nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Key_Takeaways_AI.png' alt='Tổng kết các điểm chính khi phát triển AI với Semantic Kernel'>Tiếp theo, bạn sẽ "quẩy" gì đây?Sẵn sàng "nhảy sâu" hơn chưa? Đây là vài gợi ý "hay ho" dành cho bạn:"Lục lọi" kho tàng <a href="https://github.com/microsoft/semantic-kernel">GitHub repository của Semantic Kernel</a> để tìm thêm vô vàn ví dụ và tài liệu "khủng"."Thử sức" xây dựng các custom plugins "độc quyền" dành riêng cho ứng dụng của bạn."Nghiên cứu sâu" hơn về prompt engineering để "chế tạo" những câu lệnh "sắc bén" cho LLMs.Ứng dụng AI chính là "tương lai", và với Semantic Kernel, bạn đã được trang bị "tận răng" để xây dựng chúng một cách "siêu tốc" rồi đó. Dù bạn đang "thai nghén" các giải pháp doanh nghiệp hay những "dự án con con" đầy sáng tạo, sự kết hợp giữa C# và Semantic Kernel chắc chắn sẽ "mở khóa" những khả năng mới mẻ. Chúc bạn "code vui vẻ"! 🚀<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Next_Steps_AI_Dev.png' alt='Các bước tiếp theo để phát triển AI với Semantic Kernel'>

Lê Lân

17/08/2025

Chào mừng các bạn đến với thế giới "ngốn" tài nguyên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)! Bạn biết đấy, mấy em LLM này "ăn" CPU/GPU khỏe re, và để "thuần hóa" chúng chạy mượt mà, hiệu quả thì chúng ta cần đến một "vũ khí bí mật" mang tên vLLM. Nó giống như một động cơ siêu tốc chuyên để "tăng ga" cho các mô hình AI vậy đó!Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau đi một vòng, từ A đến Z, để "đóng gói" mô hình Pixtral yêu quý của chúng ta vào một "chiếc hộp thần kỳ" (Docker container), sau đó dùng vLLM để "khởi động" em nó, và cuối cùng là "mở cửa" cho cả thế giới bên ngoài có thể "giao tiếp" với Pixtral thông qua một API. Nghe có vẻ phức tạp à? Yên tâm đi, mình sẽ biến nó thành câu chuyện dễ hiểu nhất cho bạn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/LLM_Docker_vLLM.png' alt='Mô hình LLM, Docker và vLLM'>📦 Chuẩn bị Đồ nghề (Prerequisites)Trước khi bắt tay vào cuộc phiêu lưu, chúng ta cần đảm bảo có đủ "đồ chơi" nhé:Docker: Cứ cài bản mới nhất cho "ngon lành cành đào" nha! Đây là công cụ giúp chúng ta tạo ra các "hộp" biệt lập cho ứng dụng.NVIDIA GPU và CUDA Drivers: Nếu bạn muốn Pixtral chạy nhanh như tên lửa (và tận dụng sức mạnh của card đồ họa), thì không thể thiếu "bộ đôi" này rồi.Model Pixtral: Bạn có thể tải thẳng từ Hugging Face về hoặc đã có sẵn trên máy rồi thì càng tốt.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Prerequisites.png' alt='Các yêu cầu chuẩn bị'>🛠 Bước 1: Tạo "Bản thiết kế" DockerfileTưởng tượng Dockerfile giống như một công thức nấu ăn, hay một bản thiết kế chi tiết để tạo ra "ngôi nhà" cho Pixtral vậy. Chúng ta sẽ "xây" một cái file tên là Dockerfile với nội dung sau:FROM nvidia/cuda:12.2.2-runtime-ubuntu22.04# Cài đặt mấy "công cụ" cần thiết cho hệ thốngRUN apt-get update && apt-get install -y git wget curl python3 python3-pip && rm -rf /var/lib/apt/lists/*# Cài đặt "động cơ siêu tốc" vLLMRUN pip3 install --upgrade pipRUN pip3 install vllm# Đặt "chỗ làm việc" mặc định trong hộpWORKDIR /app# "Mở cửa" cổng 8000 để sau này giao tiếpEXPOSE 8000# Lệnh mặc định khi hộp được khởi động (có thể thay đổi sau)CMD ["bash"]FROM nvidia/cuda:12.2.2-runtime-ubuntu22.04: "Này Docker, hãy bắt đầu từ một nền tảng có sẵn CUDA của NVIDIA nhé, để em Pixtral chạy GPU được!"RUN apt-get update && apt-get install -y ...: "Giờ thì cài đặt mấy thứ lặt vặt như git, python, pip để Pixtral có đủ đồ chơi mà chạy!"RUN pip3 install vllm: "À, quan trọng nhất, phải cài đặt ngay vLLM chứ, 'động cơ' của chúng ta đó!"WORKDIR /app: "Tất cả mọi thứ sau này sẽ diễn ra trong thư mục /app nhé!"EXPOSE 8000: "Tớ muốn cái hộp này sẽ 'lắng nghe' ở cổng 8000. Ai muốn nói chuyện thì gõ cửa cổng này nha!"CMD ["bash"]: "Khi khởi động, cứ mặc định mở terminal bash cho dễ 'tương tác'!"<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Dockerfile_concept.png' alt='Dockerfile như bản thiết kế ngôi nhà'>⚙️ Bước 2: "Đúc" Chiếc Hộp Mẫu (Build Docker Image)Sau khi có "bản thiết kế" Dockerfile rồi, giờ là lúc biến nó thành một "chiếc hộp mẫu" sẵn sàng để nhân bản. Chúng ta sẽ dùng lệnh:docker build -t pixtral-vllm .docker build: "Này Docker, xây hộ tớ một cái!"-t pixtral-vllm: "Tên nó là pixtral-vllm nhé, cho dễ gọi!".: "À, file Dockerfile nằm ngay trong thư mục này đó!"Quá trình này có thể mất chút thời gian tùy thuộc vào tốc độ mạng và cấu hình máy bạn, vì nó sẽ tải về và cài đặt mọi thứ đấy.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Building_Docker_Image.png' alt='Quá trình xây dựng Docker image'>📂 Bước 3: "Khởi động" Chiếc Hộp và "Mời" Pixtral vào (Run the Container)Tuyệt vời! Chúng ta đã có "chiếc hộp mẫu" rồi. Giờ là lúc "khai sinh" một bản sao đang chạy từ nó và bảo vLLM "phục vụ" Pixtral!docker run --gpus all -it -p 8000:8000 pixtral-vllm \ python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model <huggingface_repo_or_local_path_to_pixtral>docker run: "Cho chạy ngay một cái hộp!"--gpus all: "Nhớ là phải dùng tất cả sức mạnh GPU có sẵn nhé, không là Pixtral 'ngủm củ tỏi' đó!"-it: "Cho tớ tương tác với nó như đang ở trong terminal của nó vậy!"-p 8000:8000: "Mở cổng 8000 của cái hộp, rồi 'ánh xạ' nó ra cổng 8000 của máy bạn. Vậy là ai truy cập máy bạn ở cổng 8000 thì sẽ nói chuyện được với Pixtral trong hộp!"pixtral-vllm: "À, chạy từ cái hộp mẫu tên này nè!"python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <đường_dẫn_tới_pixtral>: "Trong cái hộp, hãy chạy ngay server API của vLLM, và nhớ chỉ đường cho nó đến Pixtral nha!" (Bạn nhớ thay <đường_dẫn_tới_pixtral> bằng tên repo trên Hugging Face hoặc đường dẫn local nhé!)Khi lệnh này chạy, bạn sẽ thấy Pixtral được tải lên và vLLM server bắt đầu lắng nghe ở cổng 8000 bên trong container.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Run_Container.png' alt='Chạy Docker container với GPU và Pixtral'>🌐 Bước 4: "Thử Gõ Cửa" API (Test the API Endpoint)"Nhà hàng" Pixtral đã mở cửa rồi, giờ phải thử xem có "gọi món" được không chứ! Mở một terminal mới (không phải terminal đang chạy Docker nhé) và thử gửi một yêu cầu curl đơn giản:curl http://localhost:8000/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "pixtral", "prompt": "Hello Pixtral!"}'curl: "Đây là công cụ để 'gọi món' từ nhà hàng API!"http://localhost:8000/v1/completions: "Gọi đến địa chỉ này, cổng 8000 nhé!"-H "Content-Type: application/json": "Nói cho nhà hàng biết là mình gửi dữ liệu dạng JSON!"-d '{"model": "pixtral", "prompt": "Hello Pixtral!"}': "Đây là 'món' mình muốn gọi: mô hình Pixtral, và câu hỏi là 'Hello Pixtral!'"Nếu mọi thứ "ngon lành", bạn sẽ nhận được một phản hồi kiểu như thế này:{ "id": "cmpl-1234", "object": "text_completion", "choices": [ {"text": "Hello there!"} ]}<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Test_API_Curl.png' alt='Kiểm tra API bằng Curl'>📡 Bước 5: "Mở Cửa" cho Cả Thế Giới (Expose for External Access)Bạn muốn bạn bè, hay các ứng dụng khác bên ngoài máy bạn cũng có thể "nói chuyện" với Pixtral? Dễ thôi!Mapping cổng: Chúng ta đã làm ở Bước 3 rồi đó (-p 8000:8000). Điều này có nghĩa là, khi ai đó truy cập http://<IP_máy_của_bạn>:8000, thì yêu cầu đó sẽ được chuyển vào cổng 8000 của chiếc hộp Pixtral.Tường lửa/Security Group: Đảm bảo rằng tường lửa của máy bạn hoặc Security Group (nếu bạn dùng Cloud) cho phép các kết nối đến cổng 8000. Coi chừng nó "chặn cửa" nha!Lưu ý quan trọng cho "chế độ sản xuất" (production):Reverse Proxy (NGINX/Traefik): Nếu bạn muốn chạy thực tế, hãy dùng NGINX hay Traefik làm "người gác cổng" nhé. Chúng sẽ giúp quản lý các yêu cầu tốt hơn, thêm HTTPS, v.v.Xác thực: Đừng bao giờ "mở toang" API ra Internet mà không có xác thực! Hãy thêm một lớp bảo mật để chỉ những ai được phép mới có thể truy cập Pixtral của bạn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/External_Access.png' alt='Mở truy cập ngoại vi cho API'>✅ Kết Luận "Ngọt Ngào"Vậy là xong! Giờ đây, bạn đã tự tay "triển khai" thành công mô hình Pixtral với vLLM ngay trong một chiếc hộp Docker. Nghe có vẻ "pro" quá trời đất đúng không? Với setup này, bạn có thể dễ dàng "nhân bản" các container Pixtral để xử lý lượng yêu cầu lớn hơn, mà vẫn đảm bảo tính di động và dễ quản lý. Chúc mừng bạn đã lên "level" mới trong hành trình chinh phục AI nhé!

Lê Lân

16/08/2025

Này bạn ơi! Bạn có đang "đau đầu" với việc xây dựng các "tác tử AI" (AI agents) siêu thông minh mà lại muốn chúng chạy nhanh như gió không? Nếu có, thì hãy để mình giới thiệu cho bạn một "siêu phẩm" đến từ tương lai đây: AutoAgents!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/future_ai_agent_framework.png' alt='Minh họa AI Agent và sự nhanh nhẹn'> Tưởng tượng mà xem, đây không chỉ là một framework bình thường đâu nhé, mà nó còn được 'tiếp sức' bởi Rust – ngôn ngữ lập trình nổi tiếng về tốc độ và sự an toàn vượt trội. Điều này có nghĩa là các AI agent của bạn sẽ chạy 'nhanh như chớp' và 'ổn định như bàn thạch'!Vậy AutoAgents có gì đặc biệt mà mình lại 'tâng bốc' nó đến vậy? Nghe này, nó sở hữu những 'siêu năng lực' mà bạn chắc chắn sẽ mê tít!1. Hỗ trợ đa dạng các 'não bộ' AI (Multi-LLM Support) 🧠:<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/multi_llm_support.png' alt='Minh họa nhiều LLM khác nhau'> Bạn không cần phải 'chung thủy' với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) duy nhất đâu! AutoAgents cho phép bạn 'kết nối' với đủ loại 'ông lớn' trong làng AI như OpenAI, Claude, Groq, DeepSeek, xAI... và còn nhiều nữa! Cứ như bạn có cả một 'đội quân' AI hùng hậu để lựa chọn, tha hồ phối hợp chiến lược vậy đó!2. Gọi công cụ 'ngọt như mía lùi' và siêu an toàn (Safe & Idiomatic Tool Calling) 🛠️:<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_tool_calling.png' alt='Minh họa AI gọi công cụ'> Cái này hay nè! Nhờ hệ thống kiểu dữ liệu siêu chặt chẽ của Rust, việc cho AI của bạn 'gọi' và 'sử dụng' các công cụ bên ngoài trở nên cực kỳ an toàn và chuẩn xác. Không còn lo lỗi lầm hay nhầm lẫn nữa! Cứ như bạn giao việc cho một 'trợ lý' siêu đáng tin cậy, làm đâu đúng đó vậy.3. Từ ý tưởng đến sản phẩm 'trong một nốt nhạc' (From Prototype to Production) ⚡:<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/prototype_to_production.png' alt='Minh họa từ prototype đến sản phẩm'> Bạn có ý tưởng hay ho về một AI agent? AutoAgents sẽ giúp bạn biến nó thành hiện thực siêu nhanh, rồi còn 'phóng to' lên thành sản phẩm lớn mà không cần phải lo lắng về hiệu suất hay khả năng mở rộng. Nó giống như có một 'cỗ máy thần kỳ' giúp bạn biến giấc mơ thành sự thật vậy đó – phát triển nhanh, mở rộng tự tin!Dù bạn muốn 'chế tạo' một AI biết code, một trợ lý ảo thông minh, hay đơn giản là 'thử nghiệm' những quy trình AI mới lạ, AutoAgents đều 'có lưng' cho bạn! Nó giống như một 'người bạn đồng hành' đắc lực trên hành trình sáng tạo AI của bạn vậy.Và điều tuyệt vời nhất là gì? Nó hoàn toàn mã nguồn mở! 💥<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/open_source_community.png' alt='Biểu tượng mã nguồn mở'> Đúng vậy, bạn có thể 'ngâm cứu' nó từ A đến Z, đóng góp vào dự án hoặc tùy chỉnh theo ý mình. Còn chờ gì nữa mà không ghé thăm trang GitHub của họ và 'tặng' một ngôi sao để ủng hộ nhỉ? 👉 <a href='https://github.com/liquidos-ai/AutoAgents'>https://github.com/liquidos-ai/AutoAgents</a>À, nếu bạn muốn 'mắt thấy tai nghe' về sức mạnh của AutoAgents, hãy xem ngay bản demo dưới đây. Bạn sẽ thấy một 'tác tử code' được xây dựng bằng AutoAgents chỉ với vài trăm dòng code thôi đó! <video controls src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://www.youtube.com/embed/placeholder_autoagents_demo_video'></video>

Lê Lân

16/08/2025

Khám phá công cụ .NET siêu nhẹ giúp bạn biến HTML do AI tạo ra thành hình ảnh JPEG/PNG chất lượng cao chỉ với PuppeteerSharp. Tự động điều chỉnh kích thước, hỗ trợ Retina và dễ dàng tích hợp vào quy trình CI/CD.

Lê Lân

15/08/2025

Giải pháp CORE memory MCP giúp Claude ghi nhớ mọi tương tác, biến AI thành trợ lý cá nhân hóa, thông minh hơn và không cần lặp lại thông tin.

Lê Lân

15/08/2025

Chào bạn, bạn có tin được không? Nền tảng phân tích dữ liệu phi cấu trúc của Snowflake lại vừa có một bước nhảy vọt ngoạn mục! Sau khi mở rộng khả năng của Cortex AI cho hình ảnh và tài liệu trong suốt năm 2025, giờ đây, chúng ta có thể làm việc với dữ liệu âm thanh *trực tiếp từ SQL*! Nghe "ảo diệu" quá đúng không?\n\nChức năng AI_TRANSCRIBE mới toanh, vừa ra mắt dưới dạng Public Preview trong Snowflake Cortex AISQL, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách chúng ta xử lý dữ liệu âm thanh. Nào là các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng, ghi âm cuộc họp, phỏng vấn... tất tần tật những kho tài nguyên âm thanh 'khó nhằn' này giờ đây có thể được chuyển đổi thành văn bản chỉ với một câu lệnh SQL duy nhất! Tuyệt vời hơn nữa, bạn còn có thể kết hợp nó với các chức năng AISQL khác để thực hiện phân tích chuyên sâu.\n\nVới sự hỗ trợ cho hình ảnh, tài liệu và giờ là âm thanh – ba định dạng dữ liệu phi cấu trúc 'khổng lồ' nhất – Snowflake đã mở rộng đáng kể khả năng phân tích dữ liệu kinh doanh. Nào, chúng ta hãy cùng nhau khám phá AI_TRANSCRIBE hoạt động thế nào, những ứng dụng 'thực chiến' của nó, và tôi thậm chí còn chia sẻ một chatbot AI nhận diện giọng nói cực chất được xây dựng bằng Streamlit trong Snowflake nữa đấy!\n\nLưu ý nhỏ xíu: Chức năng AI_TRANSCRIBE hiện đang trong giai đoạn Public Preview, nên các tính năng có thể có những cập nhật lớn trong tương lai nhé. À, và bài viết này thể hiện quan điểm cá nhân của tôi, không phải của Snowflake đâu nha!\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/sound_to_text.png' alt='Âm thanh chuyển thành văn bản'>\n\nVậy, 'em nó' AI_TRANSCRIBE là gì mà 'hot' vậy? Đơn giản thôi, đây chính là chức năng 'biến' âm thanh thành văn bản của Snowflake Cortex AISQL! Trước đây, để tận dụng dữ liệu âm thanh, bạn phải 'loay hoay' với các dịch vụ bên ngoài hoặc thư viện của bên thứ ba, tốn công tốn sức đủ đường. Nhưng giờ đây, AI_TRANSCRIBE cho phép bạn chuyển đổi âm thanh trực tiếp ngay trong các truy vấn SQL của mình. Cứ như có một 'phù thủy ngôn ngữ' ngay trong database của bạn vậy!\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/snowflake_cortex_ai.png' alt='Snowflake Cortex AI'>\n\nĐiểm danh những tính năng 'đỉnh của chóp' của AI_TRANSCRIBE nào:\n* **Tích hợp SQL "chuẩn chỉnh"**: Gọi trực tiếp từ SQL y như các hàm AISQL 'xịn sò' khác, tích hợp dễ như ăn kẹo!\n* **Hỗ trợ đa ngôn ngữ**: 'Hiểu' được vô số ngôn ngữ, từ tiếng Anh, Tây Ban Nha, Pháp, Đức đến tiếng Trung (Quan Thoại, Quảng Đông), Nhật, Hàn và rất nhiều tiếng khác nữa. Thật bá đạo!\n* **Nhận diện người nói**: 'Biết' và dán nhãn cho nhiều người nói khác nhau. Ai nói gì, ai nói lúc nào, rõ mồn một!\n* **Tạo dấu thời gian**: Cung cấp dấu thời gian chi tiết đến từng từ hoặc từng người nói. Giúp bạn tìm kiếm thông tin cực nhanh!\n* **Xử lý an toàn "tuyệt mật"**: Mọi dữ liệu đều được xử lý bên trong môi trường bảo mật 'đỉnh cao' của Snowflake. Yên tâm mà dùng nhé!\n\nSức mạnh của AI_TRANSCRIBE còn được nhân lên gấp bội khi nó 'bắt tay' với các chức năng Cortex AISQL hiện có:\n* **AI_SENTIMENT**: Phân tích cảm xúc trong văn bản đã chuyển đổi từ âm thanh. Biết được khách hàng đang vui, buồn, hay 'giận tím người' ngay!\n* **AI_CLASSIFY**: Tự động phân loại nội dung âm thanh. Giúp bạn sắp xếp 'núi' dữ liệu mà không tốn sức!\n* **AI_COMPLETE**: Tóm tắt hoặc trả lời các câu hỏi về nội dung âm thanh. Giúp bạn nắm bắt thông tin nhanh chóng.\n* **AI_AGG**: Trích xuất thông tin chuyên sâu từ dữ liệu âm thanh được nhóm lại. Biến dữ liệu thô thành 'vàng'!\n* **AI_EMBED**: Chuyển đổi văn bản đã chuyển đổi thành vector để tìm kiếm sự tương đồng. 'Mò kim đáy bể' giờ đây thật dễ dàng!\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_sql_functions.png' alt='Hàm AISQL kết hợp'>\n\nCú pháp cơ bản của AI_TRANSCRIBE thì siêu đơn giản, ai cũng có thể 'thực hành' được ngay:\n`AI_TRANSCRIBE( <file_âm_thanh> [ , <tùy_chọn> ] )`\n\nCác tham số:\n* `file_âm_thanh`: Một đối tượng kiểu `FILE` đại diện cho tệp âm thanh. Bạn cứ dùng hàm `TO_FILE` để 'trỏ' đến các tệp đã được đưa lên stage là được.\n* `tùy_chọn`: Một đối tượng kiểu `OBJECT` tùy chọn với các trường sau:\n * `timestamp_granularity`: Chỉ định mức độ chi tiết của dấu thời gian.\n * `"word"`: Dấu thời gian cho từng từ (siêu chi tiết!).\n * `"speaker"`: Dấu thời gian và nhãn cho từng người nói (biết ai nói đoạn nào!).\n\nTrường hợp sử dụng đơn giản nhất là 'biến hóa' file âm thanh thành văn bản thuần túy:\n`-- Biến file âm thanh thành văn bản`\n`SELECT AI_TRANSCRIBE( TO_FILE('@audio_stage', 'customer_call_001.wav'));`\n\nKết quả sẽ trả về một chuỗi JSON như vầy:\n`{ "audio_duration": 19.08, "text": "Hi, I'd like to inquire about the product I purchased last week. The packaging was damaged when it arrived, and I'd like to request an exchange if possible. Could you help me with this? Thank you."}`\n\nÀ, một điểm đáng kinh ngạc nữa là: thời gian xử lý cho file âm thanh 19 giây này chỉ mất khoảng 2 giây mà thôi! Nhanh chóng một cách ấn tượng cho các kịch bản phân tích đúng không nào!\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/sql_query_icon.png' alt='Ví dụ truy vấn SQL'>\n\nNếu bạn muốn phân tích siêu chi tiết, hãy thêm dấu thời gian cấp độ từ (word-level timestamps):\n`-- Chuyển đổi kèm dấu thời gian cấp độ từ`\n`SELECT AI_TRANSCRIBE( TO_FILE('@audio_stage', 'meeting_recording.wav'), {'timestamp_granularity': 'word'});`\n\nKết quả sẽ chi tiết đến từng từ, cho bạn cái nhìn sâu sắc nhất:\n`{ "audio_duration": 19.08, "segments": [ { "end": 1.254, "start": 0.993, "text": "Hi" }, { "end": 1.434, "start": 1.254, "text": "I'd" }, { "end": 1.514, "start": 1.434, "text": "like" } // ... còn nhiều đoạn nữa ], "text": "Hi I'd like to inquire about the product..."}`\n\nĐối với các cuộc họp hay phỏng vấn có nhiều người nói, bạn chỉ cần dùng tính năng nhận diện người nói là xong:\n`-- Chuyển đổi kèm nhận diện người nói`\n`SELECT AI_TRANSCRIBE( TO_FILE('@audio_stage', 'interview_2025.mp3'), {'timestamp_granularity': 'speaker'});`\n\nKết quả sẽ trả về cả nhãn của từng người nói, giúp bạn dễ dàng theo dõi cuộc trò chuyện:\n`{ "audio_duration": 16.2, "segments": [ { "end": 8.461, "speaker_label": "SPEAKER_00", "start": 0.511, "text": "Good morning, thank you for joining us today. My name is Sarah." }, { "end": 15.153, "speaker_label": "SPEAKER_01", "start": 9.048, "text": "Thank you for having me. I'm John, pleased to be here." } ], "text": "Good morning, thank you for joining us today. My name is Sarah. Thank you for having me. I'm John, pleased to be here."}`\n\n**Ngôn ngữ được hỗ trợ:** AI_TRANSCRIBE hỗ trợ một danh sách ngôn ngữ 'khủng' bao gồm: Tiếng Anh, Tây Ban Nha, Pháp, Đức, Trung Quốc (Quan Thoại, Quảng Đông), Nhật Bản, Hàn Quốc, Ả Rập, Bulgaria, Catalan, Séc, Hà Lan, Hy Lạp, Hungary, Indonesia, Ý, Latvia, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Romania, Nga, Serbia, Slovenia, Thụy Điển, Thái Lan, Thổ Nhĩ Kỳ, Ukraina. Gần như 'phủ sóng' toàn cầu luôn!\n\n**Định dạng âm thanh được hỗ trợ:** Các định dạng âm thanh phổ biến đều được 'chăm sóc' cẩn thận:\n* **MP3**: Định dạng âm thanh phổ biến nhất (chắc ai cũng biết!).\n* **WAV**: Âm thanh chất lượng cao, không nén (nghe 'sướng tai'!).\n* **FLAC**: Âm thanh nén không mất dữ liệu (vừa gọn nhẹ vừa chất lượng!).\n* **Ogg**: Định dạng mã nguồn mở (thân thiện với cộng đồng!).\n* **WebM**: Định dạng chuẩn cho web (tối ưu cho trải nghiệm online!).\n\nTuy 'siêu việt' nhưng AI_TRANSCRIBE cũng có vài 'điểm cần lưu ý' nhỏ xíu nhé:\n* **Giới hạn kỹ thuật**:\n * **Kích thước tệp tối đa**: 700MB (Khá rộng rãi rồi đúng không?).\n * **Thời lượng tối đa (không dấu thời gian)**: 120 phút.\n * **Thời lượng tối đa (có dấu thời gian)**: 60 phút.\n * **Xử lý đồng thời**: Tùy thuộc vào tài nguyên tính toán của tài khoản bạn.\n* **Những điều cần cân nhắc khi sử dụng**:\n * **Chất lượng âm thanh**: Tiếng ồn xung quanh hay chất lượng âm thanh kém có thể làm giảm độ chính xác của bản chuyển đổi. Cứ như bạn đang cố nghe một người nói trong quán karaoke vậy!\n * **Thuật ngữ chuyên ngành**: Các thuật ngữ đặc thù của ngành hoặc tên riêng có thể không được chuyển đổi hoàn toàn chính xác. Ví dụ: tên công ty, tên thuốc khó đọc.\n * **Hành vi theo ngôn ngữ**: Một số ngôn ngữ có thể có những hành vi đặc biệt với dấu thời gian cấp độ từ.\n * **Xử lý theo lô (chưa real-time)**: Hiện tại, AI_TRANSCRIBE chỉ hỗ trợ xử lý theo lô (batch processing), chưa phải là xử lý trực tuyến (real-time streaming) đâu nha.\n\nAI_TRANSCRIBE hiện có sẵn 'ngay và luôn' tại các khu vực sau:\n* AWS US West 2 (Oregon)\n* AWS US East 1 (N. Virginia)\n* AWS EU Central 1 (Frankfurt)\n* Azure East US 2 (Virginia)\nĐối với các khu vực khác, bạn vẫn có thể 'chạm tay' vào AI_TRANSCRIBE bằng cách sử dụng tính năng 'suy luận liên vùng' (cross-region inference), nhưng có thể sẽ có một chút độ trễ nhỏ nhé.\n\nAI_TRANSCRIBE tỏa sáng 'rực rỡ' trong vô vàn tình huống kinh doanh:\n\n1. **Nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng**:\n * **Phân tích cảm xúc**: Dùng AI_SENTIMENT để 'soi' mức độ chuyên nghiệp, khả năng giải quyết vấn đề, hay cảm nhận của khách hàng về thời gian chờ.\n * **Phân loại cuộc gọi**: Tự động dán nhãn các cuộc gọi là khiếu nại, yêu cầu, hay lời khen ngợi bằng AI_CLASSIFY.\n * **Tách riêng người nói**: Phân tích giọng nói của nhân viên tổng đài và khách hàng riêng biệt để có cái nhìn chi tiết hơn.\n * **Bảng điều khiển (dashboard) thời gian thực**: Trực quan hóa kết quả phân tích để cải thiện chất lượng dịch vụ ngay lập tức.\n\n2. **Tự động hóa cuộc họp và trích xuất 'việc cần làm'**:\n * **Biên bản cuộc họp tự động**: Lập tức có được toàn bộ nội dung văn bản từ các cuộc họp dài lê thê.\n * **Tạo bản tóm tắt**: Dùng AI_COMPLETE để tạo ra các bản tóm tắt cuộc họp súc tích.\n * **Trích xuất mục hành động**: Tự động xác định các quyết định và 'to-do list' để theo dõi hiệu quả.\n * **Phân tích người tham gia**: Theo dõi ai đã nói gì bằng tính năng nhận diện người nói.\n\n3. **Tự động hóa pháp lý và tuân thủ**:\n * **Tài liệu hoàn chỉnh**: Lưu giữ toàn bộ các cuộc đàm phán hợp đồng và thảo luận pháp lý dưới dạng văn bản.\n * **Phát hiện rủi ro tuân thủ**: Phân loại nội dung cuộc trò chuyện theo mức độ rủi ro bằng AI_CLASSIFY.\n * **Lưu giữ bằng chứng**: Ghi lại chính xác ai đã nói gì và khi nào với tính năng nhận diện người nói và dấu thời gian.\n * **Báo cáo kiểm toán tự động**: Trích xuất các điểm chính và tạo tài liệu sẵn sàng cho kiểm toán.\n\n4. **Nâng cao giáo dục và đào tạo**:\n * **Lưu trữ bài giảng**: Lưu nội dung khóa học dưới dạng văn bản có thể tìm kiếm được.\n * **Tạo phụ đề**: Thêm phụ đề cho tài liệu video bằng dấu thời gian cấp độ từ.\n * **Phân tích phản hồi đào tạo**: Xác định các lĩnh vực cần cải thiện trong phương pháp đào tạo.\n * **Hỗ trợ đa ngôn ngữ**: Chuyển đổi các khóa học tiếng nước ngoài để dễ dàng xem lại.\n\n5. **Hồ sơ y tế (với kiểm soát quyền riêng tư chặt chẽ)**:\n * **Ghi chú lâm sàng tự động**: Tạo hồ sơ y tế có cấu trúc từ các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân.\n * **Tích hợp EHR**: Trích xuất thông tin liên quan cho hồ sơ sức khỏe điện tử.\n * **Chăm sóc bệnh nhân đa ngôn ngữ**: Hỗ trợ bệnh nhân quốc tế bằng tính năng chuyển đổi và dịch thuật.\n * **Đảm bảo chất lượng**: Phân tích nội dung tư vấn để cải thiện dịch vụ y tế.\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/business_insights.png' alt='Phân tích kinh doanh và thông tin chi tiết'>\n\nGiờ thì, hãy cùng 'xắn tay áo' xây dựng một chatbot AI hỗ trợ giọng nói siêu đơn giản bằng AI_TRANSCRIBE trong Streamlit trên Snowflake nhé! Người dùng có hỏi bằng giọng nói, chatbot sẽ 'biến' giọng nói thành văn bản và sau đó được AI (bao gồm cả OpenAI GPT-5 mới toanh!) trả lời.\n\nỨng dụng này sẽ cung cấp cho bạn:\n* **Ghi âm giọng nói**: Ghi âm trực tiếp từ trình duyệt và lưu vào stage.\n* **Chuyển đổi âm thanh**: Chuyển thành văn bản bằng AI_TRANSCRIBE.\n* **Tạo phản hồi AI**: Tạo câu trả lời bằng AI_COMPLETE.\n\nBạn cần gì để bắt đầu? Không nhiều đâu!\n* **Yêu cầu môi trường**:\n * **Phiên bản Python**: 3.11 trở lên.\n * **Các gói bổ sung**: Không cần gì thêm (chỉ cần các gói chuẩn là 'chiến' được rồi).\n * **Streamlit trong Snowflake**: Môi trường để tạo và chạy ứng dụng (đây là nơi 'phép màu' xảy ra!).\n* **Kiểm tra khu vực**: Đảm bảo khu vực của bạn hỗ trợ các chức năng AI_TRANSCRIBE và AI_COMPLETE, hoặc kích hoạt tính năng suy luận liên vùng nhé.\n\nCác bước thực hiện thì 'dễ như ăn bánh':\n\n1. **Tạo một ứng dụng Streamlit mới trong Snowflake**:\n * Truy cập 'Streamlit' trong thanh bên trái của Snowsight và nhấp vào '+ Streamlit' để tạo ứng dụng mới.\n2. **Dán mã mẫu**:\n * Sao chép và dán trực tiếp mã mẫu bên dưới vào trình chỉnh sửa ứng dụng. Không cần chỉnh sửa gì cả – tên stage đã được tự động cấu hình rồi!\n3. **Chạy ứng dụng**:\n * Nhấp vào nút "Run" để khởi chạy ứng dụng. Stage sẽ được tạo tự động trong lần chạy đầu tiên.\n4. **Sử dụng ứng dụng**:\n * **Nhập giọng nói**: Nhấp vào nút micro để nói (như đang nói chuyện với một người bạn vậy!).\n * **Chọn mô hình**: Chọn mô hình AI bạn muốn từ thanh bên.\n * **Nhập văn bản**: Bạn cũng có thể nhập văn bản thông thường nếu muốn.\n\n```python\nimport streamlit as st\nimport io\nimport uuid\nimport json\nfrom datetime import datetime\nfrom snowflake.snowpark.context import get_active_session\nfrom snowflake.snowpark.functions import ai_complete, to_file\n\n# Get Snowflake session\nsession = get_active_session()\n\n# Constants\nSTAGE_NAME = \"AUDIO_TRANSCRIBE_STAGE\"\n\n# Page configuration\nst.set_page_config(layout=\"wide\")\nst.title(\"AI Voice Chatbot\")\n\n# Sidebar: Model selection\nst.sidebar.title(\"⚙️ Settings\")\n\n# Model options\nmodel_options = [\n \"━━━ 🟢 OpenAI ━━━\",\n \"openai-gpt-oss-120b\",\n \"openai-gpt-oss-20b\",\n \"openai-gpt-5\",\n \"openai-gpt-5-mini\",\n \"openai-gpt-5-nano\",\n \"openai-gpt-5-chat\",\n \"openai-gpt-4.1\",\n \"openai-o4-mini\",\n \"━━━ 🔵 Claude ━━━\",\n \"claude-4-opus\",\n \"claude-4-sonnet\",\n \"claude-3-7-sonnet\",\n \"claude-3-5-sonnet\",\n \"━━━ 🦙 Llama ━━━\",\n \"llama4-maverick\",\n \"llama4-scout\",\n \"llama3.3-70b\",\n \"llama3.2-3b\",\n \"llama3.2-1b\",\n \"llama3.1-405b\",\n \"llama3.1-70b\",\n \"llama3.1-8b\",\n \"llama3-70b\",\n \"llama3-8b\",\n \"━━━ 🟣 Mistral ━━━\",\n \"mistral-large2\",\n \"mistral-large\",\n \"mixtral-8x7b\",\n \"mistral-7b\",\n \"━━━ ❄️ Snowflake ━━━\",\n \"snowflake-arctic\",\n \"snowflake-llama-3.3-70b\",\n \"snowflake-llama-3.1-405b\",\n \"━━━ 🔴 Others ━━━\",\n \"deepseek-r1\",\n \"reka-core\",\n \"reka-flash\",\n \"jamba-1.5-large\",\n \"jamba-1.5-mini\",\n \"jamba-instruct\",\n \"gemma-7b\"\n]\n\n# Default model setting\ndefault_model = \"llama4-maverick\"\ndefault_index = model_options.index(default_model) if default_model in model_options else 1\nllm_model = st.sidebar.radio(\n \"Select AI Model\",\n options=model_options,\n index=default_index,\n format_func=lambda x: x if \"━━━\" in x else f\" • {x}\"\n)\n\n# Use next model if separator is selected\nif \"━━━\" in llm_model:\n llm_model = \"llama4-maverick\"\n\n# Stage setup\[email protected]_resource\ndef setup_stage():\n \"\"\"Setup stage for audio file storage\"\"\"\n try:\n session.sql(f\"DESC STAGE {STAGE_NAME}\").collect()\n except:\n session.sql(f\"\"\"\n CREATE STAGE IF NOT EXISTS {STAGE_NAME}\n ENCRYPTION = (TYPE = 'SNOWFLAKE_SSE')\n DIRECTORY = (ENABLE = TRUE)\n \"\"\").collect()\n\nsetup_stage()\n\n# Initialize session state\nif 'messages' not in st.session_state:\n st.session_state.messages = []\n st.session_state.chat_history = \"\"\n\ndef extract_text_from_transcript(transcript_result):\n \"\"\"Extract text from AI_TRANSCRIBE result\"\"\"\n if isinstance(transcript_result, str) and transcript_result.startswith('{'):\n try:\n return json.loads(transcript_result).get('text', '')\n except:\n return transcript_result\n return transcript_result\n\ndef clean_ai_response(response):\n \"\"\"Clean up AI response\"\"\"\n if isinstance(response, str):\n response = response.strip('\"')\n response = response.replace('\\\\n', '\\n')\n return response\n\ndef generate_ai_response(prompt, model):\n \"\"\"Generate AI response\"\"\"\n df = session.range(1).select(\n ai_complete(model=model, prompt=prompt).alias(\"response\")\n )\n return clean_ai_response(df.collect()[0]['RESPONSE'])\n\n# Display chat history\nfor message in st.session_state.messages:\n with st.chat_message(message[\"role\"]):\n st.markdown(message[\"content\"])\n\n# Voice input section\nst.subheader(\"Voice Input\")\naudio_value = st.audio_input(\"Click the microphone button to speak\")\n\nif st.button(\"📤 Send Voice\", disabled=(audio_value is None), use_container_width=True):\n if audio_value:\n try:\n # Upload audio file\n with st.spinner(\"🎤 Uploading audio...\"):\n audio_filename = f\"audio_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}_{uuid.uuid4().hex[:8]}.wav\"\n audio_stream = io.BytesIO(audio_value.getvalue())\n session.file.put_stream(\n audio_stream,\n f\"@{STAGE_NAME}/{audio_filename}\",\n auto_compress=False,\n overwrite=True\n )\n\n # Transcribe\n with st.spinner(\"📝 Transcribing audio...\"):\n query = f\"\"\"\n SELECT AI_TRANSCRIBE(\n TO_FILE('@{STAGE_NAME}/{audio_filename}')\n ) as transcript\n \"\"\"\n result = session.sql(query).collect()\n if result and len(result) > 0:\n transcribed_text = extract_text_from_transcript(result[0]['TRANSCRIPT'])\n if transcribed_text:\n # Add user message\n st.session_state.messages.append({\"role\": \"user\", \"content\": transcribed_text})\n st.session_state.chat_history += f\"User: {transcribed_text}\\n\"\n\n # Generate AI response\n with st.spinner(\"🤖 AI is generating response...\"):\n full_prompt = st.session_state.chat_history + \"AI: \"\n response = generate_ai_response(full_prompt, llm_model)\n st.session_state.messages.append({\"role\": \"assistant\", \"content\": response})\n st.session_state.chat_history += f\"AI: {response}\\n\"\n st.rerun()\n else:\n st.warning(\"Transcription failed. Please try again.\")\n except Exception as e:\n st.error(f\"Error occurred: {str(e)}\")\n\n# Text input\nif prompt := st.chat_input(\"Enter your message...\"):\n # Add and display user message\n st.session_state.messages.append({\"role\": \"user\", \"content\": prompt})\n st.session_state.chat_history += f\"User: {prompt}\\n\"\n with st.chat_message(\"user\"):\n st.markdown(prompt)\n\n # Generate and display AI response\n try:\n with st.spinner(\"🤖 AI is generating response...\"):\n full_prompt = st.session_state.chat_history + \"AI: \"\n response = generate_ai_response(full_prompt, llm_model)\n st.session_state.messages.append({\"role\": \"assistant\", \"content\": response})\n st.session_state.chat_history += f\"AI: {response}\\n\"\n with st.chat_message(\"assistant\"):\n st.markdown(response)\n except Exception as e:\n st.error(f\"Error occurred: {str(e)}\")\n\n# Clear chat history\nif st.button(\"🗑️ Clear Chat History\"):\n st.session_state.messages = []\n st.session_state.chat_history = \"\"\n st.rerun()\n```\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F9qho81aiuncz9xtd24a1.png' alt='Giao diện Chatbot AI hỗ trợ giọng nói'>\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F46xzqa9nw1adt3ermx82.png' alt='Tương tác trò chuyện với đầu vào giọng nói'>\n\nNhững điểm nhấn 'cực đỉnh' của việc triển khai này là:\n* **Triển khai đơn giản**: Không cần gói bổ sung, chỉ cần thư viện chuẩn là đủ sức 'chiến' rồi!\n* **Quản lý âm thanh 'thông minh'**: Lưu trữ dữ liệu âm thanh trong các stage và xử lý bằng AI_TRANSCRIBE.\n* **Hỗ trợ đa phương thức**: Nhận cả đầu vào giọng nói và văn bản. Cực kỳ linh hoạt!\n* **Lựa chọn mô hình phong phú**: Thoải mái chọn lựa từ các mô hình mới nhất, bao gồm cả OpenAI GPT-5 'thần thánh'.\n\nGiờ thì nói chuyện 'tiền nong' một chút nhé! Giá của AI_TRANSCRIBE tuân theo mô hình dựa trên token giống như các chức năng AISQL khác:\n* **Tiêu thụ và định giá token**:\n * **50 token mỗi giây âm thanh**: Áp dụng nhất quán cho mọi ngôn ngữ và mức độ chi tiết dấu thời gian.\n * **1 giờ âm thanh = 180.000 token**.\n * **Ước tính chi phí**: Với 1,3 credits/triệu token và giả sử 3 USD/credit, 1 giờ xử lý âm thanh tốn khoảng 0,117 USD. (Nghe có vẻ nhỏ xíu đúng không?)\n* **Ví dụ**: Một tệp âm thanh dài 60 giây:\n * 60 giây × 50 token = 3.000 token.\n * **Lưu ý quan trọng**: Các tệp âm thanh dưới 1 phút sẽ được tính phí tối thiểu là 1 phút (3.000 token). Vì vậy, để tối ưu chi phí khi xử lý nhiều tệp âm thanh ngắn, hãy cân nhắc 'gộp' chúng lại với nhau để xử lý theo lô nhé!\nĐể biết thông tin giá mới nhất, bạn có thể tham khảo 'Bảng tiêu thụ dịch vụ Snowflake'.\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/cost_efficiency.png' alt='Biểu đồ hiệu quả chi phí'>\n\nTóm lại, AI_TRANSCRIBE chính là một chức năng 'đột phá' mở ra cánh cửa hoàn toàn mới cho việc phân tích dữ liệu âm thanh. Kết hợp với sự hỗ trợ tăng cường của Snowflake cho hình ảnh và tài liệu vào năm 2025, việc bổ sung âm thanh – định dạng dữ liệu phi cấu trúc 'thứ ba' – thực sự định vị Snowflake là một nền tảng dữ liệu đa phương thức toàn diện. Đúng là 'All-in-one'!\n\nNhững lợi ích 'cực khủng' mà bạn sẽ nhận được:\n* **Xử lý dữ liệu hợp nhất**: Xử lý tất cả các loại dữ liệu, bao gồm âm thanh, ngay trong Snowflake. Không cần 'chạy đi chạy lại' nhiều nơi nữa!\n* **Tích hợp chức năng AISQL**: Kết hợp dễ dàng với phân tích cảm xúc, phân loại, tóm tắt và chuyển đổi vector. Sức mạnh được nhân đôi!\n* **Môi trường bảo mật 'tuyệt đối'**: Không cần di chuyển dữ liệu ra bên ngoài, duy trì quản trị chặt chẽ. An tâm là trên hết!\n* **Hiệu quả phát triển vượt trội**: Xây dựng các pipeline phân tích âm thanh chỉ bằng SQL, không cần 'đau đầu' với các gói bên thứ ba. Phát triển 'siêu tốc'!\n\nTừ dịch vụ khách hàng và chuyển đổi cuộc họp đến hồ sơ y tế và tuân thủ pháp lý, AI_TRANSCRIBE đang 'khai thác' những thông tin giá trị từ dữ liệu âm thanh mà trước đây chúng ta bỏ qua. Hãy bắt đầu khám phá cách chức năng này có thể 'biến đổi' công việc phân tích kinh doanh của bạn ngay hôm nay!\n\nBạn đã thử phân tích âm thanh trong quy trình dữ liệu của mình chưa? Những trường hợp sử dụng nào khiến bạn hào hứng nhất? Hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới nhé!\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/data_platform.png' alt='Nền tảng dữ liệu đa phương tiện'>\n\nÀ, đừng quên theo dõi các cập nhật 'What's New' của Snowflake trên X (Twitter) nhé! Tôi sẽ chia sẻ những thông tin mới nhất tại đây:\n* **Phiên bản tiếng Anh**: Theo dõi Snowflake What's New Bot (English Version) tại đây: https://x.com/snow_new_en\n* **Phiên bản tiếng Nhật**: Theo dõi Snowflake's What's New Bot (Japanese Version) tại đây: https://x.com/snow_new_jp\n\n(20250810) Bài viết khởi tạo\nBài viết gốc tiếng Nhật tại: https://zenn.dev/tsubasa_tech/articles/65e96e2bd257ec

Lê Lân

15/08/2025

Biến ý tưởng thành code chỉ với một dòng lệnh! Hướng dẫn từng bước xây dựng công cụ tạo code AI mạnh mẽ với Python, Streamlit và OpenAI, từ thiết lập môi trường đến tạo ra các dự án đa tệp và tải xuống chỉ trong vài phút.

Lê Lân

14/08/2025

Bạn có bao giờ thấy tiền cứ thế bay biến khỏi ví khi chạy ứng dụng AI không? Tháng trước, tôi đang xây dựng một chatbot AI, và chi phí API cứ thế đội lên vù vù, ngót nghét hơn 500 đô la Mỹ! Cứ mỗi lần người dùng hỏi cùng một câu hỏi, tôi lại phải móc tiền ra trả cho OpenAI một lần nữa. Kiểu như bạn đi taxi, mà tài xế cứ thu đủ tiền dù bạn đi đi lại lại đúng một địa điểm vậy đó! Nghe có quen không? Nếu bạn đang "nuôi" một em AI, chắc chắn bạn cũng đang phải "đốt tiền" vào những cuộc gọi API lặp đi lặp lại rồi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/money_burning_ai.png' alt='Tiền bay mất vì chi phí AI API'>Giải pháp siêu đỉnh: Chỉ với 50 dòng code Python, mọi thứ đã thay đổi! Tôi đã tự tay tạo ra `llm-cache-pro` – một bộ nhớ đệm "thả vào" (drop-in cache) thần kỳ, tự động lưu lại và tái sử dụng các phản hồi từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cứ như bạn có một "trợ lý AI" siêu thông minh vậy, nhớ hết mọi cuộc trò chuyện và không bao giờ để bạn phải trả tiền hai lần cho cùng một câu hỏi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/smart_assistant_cache.png' alt='Trợ lý thông minh với bộ nhớ đệm'>Nó làm gì ư? Nghe đơn giản lắm nè: * Ghi nhớ: Mọi cuộc gọi API bạn thực hiện. * Tái sử dụng: Phản hồi cho những yêu cầu y hệt. * Tiết kiệm: "Bóp" chặt chi phí API đến 90% (đọc mà mê!). * Tăng tốc: Ứng dụng của bạn nhanh hơn gấp 10 lần (nhanh như tên lửa!). * Hoạt động khắp nơi: Từ OpenAI, Anthropic, Cohere đến Google (không kén cá chọn canh gì đâu nha!). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/cache_benefits_infographic.png' alt='Lợi ích của bộ nhớ đệm'>Cài đặt: Một dòng "thần chú" là xong! ✨Đơn giản thôi: `pip install llm-cache-pro` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pip_install_magic.png' alt='Cài đặt pip đơn giản'>Cách sử dụng: Đơn giản đến mức bạn phải thốt lên "Trời ơi, sao mà dễ vậy!" 😮**Tùy chọn 1: Dùng Decorator (Tớ thích cái này nhất!)**Bạn chỉ cần thêm một dòng `decorator` (một "phù hiệu" nhỏ xinh) vào ngay trên hàm gọi AI của mình là xong. Cứ như rắc bụi tiên vậy! ````pythonfrom llm_cache import cached_call@cached_call(provider="openai", model="gpt-4")def ask_ai(question: str): response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": question}] ) return response.choices[0].message.content# Lần gọi đầu tiên: Vẫn phải trả tiền cho OpenAI (còn lạ gì!)result1 = ask_ai("Thời tiết hôm nay thế nào?")# Lần gọi thứ hai: MIỄN PHÍ HOÀN TOÀN! 🎉 Cache đã làm việc của nó rồi!result2 = ask_ai("Thời tiết hôm nay thế nào?") ````Thấy chưa? Đơn giản như đang giỡn vậy! Lần đầu trả tiền, lần sau thì thoải mái xài chùa mà không lo "cháy túi"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/python_decorator_example.png' alt='Ví dụ Python decorator'>**Tùy chọn 2: Dùng Context Manager (Dành cho code đã có sẵn)**Nếu bạn lười sửa từng hàm hoặc có một đoạn code "siêu to khổng lồ" đã chạy ngon rồi, dùng `context manager` là chân ái! Chỉ cần "gói" client OpenAI của bạn lại là xong. ````pythonfrom llm_cache import wrap_openai# Gói client OpenAI hiện có của bạn lạiwith wrap_openai(client, ttl_days=7): response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Xin chào!"}] ) ````Cứ như bạn biến một cái ô tô cũ thành ô tô điện bằng cách thay động cơ mà không cần mua xe mới vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/python_context_manager.png' alt='Ví dụ Python context manager'>Kết quả thực tế: Từ 500 đôla xuống còn 50 đôla/tháng – Số liệu biết nói! 📊Khi tôi triển khai `llm-cache-pro`, chuyện gì đã xảy ra ư? Đừng sốc nhé! * Chi phí API: Từ 500 đôla/tháng tụt dốc không phanh xuống chỉ còn 50 đôla/tháng! (Tiết kiệm khủng khiếp 90%!) * Thời gian phản hồi: Từ 2-3 giây xuống còn... 0.1 giây! (Nhanh hơn gấp 20 lần, tốc độ ánh sáng là đây!) * Sự hài lòng của người dùng: Từ "😞" thành "😍"! (Khỏi phải nói, họ vui phát điên lên!) * Sức khỏe tinh thần của tôi: Từ "😵‍💫" (stress sấp mặt) thành "😌" (thảnh thơi vô giá!) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/cost_saving_chart.png' alt='Biểu đồ tiết kiệm chi phí'>Các lệnh CLI (gõ gõ trong Terminal) giúp bạn "lên đời" Pro! 🛠️ * `llm-cache stats`: Muốn biết bạn đã "bỏ túi" bao nhiêu tiền chưa? Gõ lệnh này là ra hết! * `llm-cache list`: Bạn tò mò xem bộ nhớ đệm đang lưu gì không? Lệnh này sẽ show ra tất tần tật! * `llm-cache serve`: Khởi động một máy chủ proxy (cho caching "trong suốt" – nghĩa là bạn chẳng cần làm gì mà nó vẫn tự động cache!). Quá tiện! * `llm-cache doctor`: Kiểm tra "sức khỏe" của bộ nhớ đệm. Như bác sĩ riêng vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/cli_commands_pro.png' alt='Lệnh CLI chuyên nghiệp'>Các tính năng nâng cao "thổi bay não" của bạn! 🤯1. **Hỗ trợ Streaming:** Bạn có nghĩ bộ nhớ đệm có thể xử lý cả phản hồi dạng streaming (dữ liệu truyền từng chút một như video livestream) không? `llm-cache-pro` làm được tuốt! Nó cache các phản hồi streaming và phát lại chúng hoàn hảo, không thiếu một nhịp nào! ````python@cached_call(provider="openai", model="gpt-4")def stream_response(prompt: str): return client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], stream=True ) ````2. **Chế độ HTTP Proxy:** Cứ như bạn có một "cổng dịch vụ" riêng vậy! Khởi động server proxy bằng `llm-cache serve --port 8000`, rồi chỉ cần trỏ ứng dụng của bạn đến `localhost:8000` thay vì trực tiếp OpenAI. Thế là xong! Mọi hoạt động caching sẽ diễn ra "trong suốt", bạn chẳng cần bận tâm gì cả!3. **Theo dõi chi phí:** Bạn muốn biết chính xác mình đã "bỏ túi" được bao nhiêu tiền? `llm-cache-pro` sẽ cho bạn biết con số cụ thể! ````pystats = cache.get_stats()print(f"Bạn đã tiết kiệm được ${stats.total_savings:.2f} trong tháng này!") ````Đây không chỉ là tiết kiệm tiền, mà là bạn đang biến mình thành "chuyên gia tài chính" của ứng dụng AI đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/streaming_cache.png' alt='Cache hỗ trợ streaming'>Vì sao `llm-cache-pro` lại khác biệt (và xịn sò hơn hẳn)? 🎯Hãy cùng xem bảng so sánh "một trời một vực" này nhé: Tính năng: Các giải pháp khác (Thường thì) - Phức tạp, đau đầu; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - Chỉ một dòng lệnh! ✨; Nhà cung cấp: Các giải pháp khác (Thường thì) - Hạn chế (chỉ vài ông lớn); `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - Hỗ trợ TẤT CẢ các LLM lớn!; Streaming: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; Theo dõi chi phí: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; Công cụ CLI: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; HTTP Proxy: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; Mã hóa: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅. Thấy chưa? `llm-cache-pro` không chỉ làm tốt, mà còn làm xuất sắc những thứ mà người khác còn đang loay hoay! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/comparison_table_llm_cache.png' alt='Bảng so sánh llm-cache-pro'>Phép màu công nghệ đằng sau `llm-cache-pro` là gì? 🔬 * Băm an toàn (Deterministic Hashing): Sử dụng SHA256 cho chữ ký yêu cầu để đảm bảo tính duy nhất và bảo mật. Nghe "hàn lâm" vậy thôi chứ nó giống như việc bạn có một dấu vân tay duy nhất cho mỗi yêu cầu, đảm bảo không nhầm lẫn. * Nén thông minh (Smart Compression): Dùng Zstandard giúp giảm kích thước phản hồi đến 80%! Cứ như bạn đang đóng gói vali du lịch, nén lại thật gọn gàng để nhét được nhiều đồ hơn vậy! * Mã hóa AES (AES Encryption): Dữ liệu của bạn được giữ kín đáo và an toàn tuyệt đối. Yên tâm đi, bí mật của bạn sẽ không bị lộ đâu! * Backend SQLite: Không cần cài đặt thêm bất kỳ thư viện hay cơ sở dữ liệu bên ngoài nào. "Nhẹ nhàng" và "tiện lợi" chính là nó! * Hỗ trợ Redis: Dành cho những ai muốn hiệu suất cao cấp, triển khai quy mô lớn. Tốc độ là đây chứ đâu! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/technical_magic_llm_cache.png' alt='Công nghệ đằng sau llm-cache-pro'>Các trường hợp ứng dụng thực tế: Đâu đâu cũng thấy hiệu quả! 🌍1. **Chatbot:** Cache những câu hỏi thường gặp của người dùng. Chatbot của bạn sẽ trả lời nhanh như chớp và không bao giờ hỏi "tiền công" lần hai cho cùng một câu hỏi! ````python@cached_call(ttl_days=30) # Lưu cache trong 30 ngàydef answer_faq(question: str): return ask_ai(question) ````2. **Tạo nội dung:** Cache các dàn ý bài viết, đoạn giới thiệu, hay bất kỳ nội dung nào có khả năng lặp lại. Cứ thế mà "phụt" ra nội dung, không sợ tốn kém! ````python@cached_call(ttl_days=7) # Lưu cache trong 7 ngàydef generate_outline(topic: str): return ask_ai(f"Tạo dàn ý cho: {topic}") ````3. **Tạo mã (Code Generation):** Cache những đoạn mã boilerplate (mã khung sườn) phổ biến. Bạn có thể tái sử dụng chúng mà không cần gọi API lại. Thật sự là "cứu cánh" cho những ai lười gõ code đấy! ````python@cached_call(ttl_days=14) # Lưu cache trong 14 ngàydef generate_boilerplate(language: str, framework: str): return ask_ai(f"Tạo mã boilerplate {language} {framework}") ````Ứng dụng thì vô vàn, miễn là bạn có những cuộc gọi API lặp lại, `llm-cache-pro` sẽ là "người hùng" của bạn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_use_cases.png' alt='Các trường hợp sử dụng AI'>Bắt đầu thôi: Chỉ 5 phút là xong! ⚡ * Cài đặt: Gõ `pip install llm-cache-pro` (đã quá quen thuộc rồi đúng không?). * Thêm Decorator: Đặt `@cached_call()` vào các hàm AI của bạn. * Chạy: Ứng dụng của bạn giờ đây đã được cache "thơm tho" rồi! * Theo dõi: Dùng `llm-cache stats` để xem bạn đã tiết kiệm được bao nhiêu tiền (cứ như xem báo cáo tài chính cá nhân vậy!). * Mở rộng: Thêm `llm-cache serve` cho môi trường production nếu bạn muốn "chơi lớn"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/5_minute_setup.png' alt='Cài đặt trong 5 phút'>Chốt hạ vấn đề: Đừng để tiền bay biến nữa! 💰Nếu bạn đang xây dựng các ứng dụng AI mà chưa dùng cache, thì xin thưa, bạn đang "ném tiền qua cửa sổ" đó! Công cụ này đã giúp tôi tiết kiệm 450 đôla mỗi tháng và biến ứng dụng của tôi nhanh hơn gấp 20 lần.Bài toán đơn giản lắm: * Thời gian cài đặt: 5 phút (ngắn hơn cả thời gian pha một ly cà phê!) * Tiết kiệm hàng tháng: 450 đôla (đủ tiền ăn sáng cả tháng, thậm chí hơn!) * ROI (Tỷ suất lợi nhuận đầu tư): 54.000% ngay trong tháng đầu tiên! (Lợi nhuận này có trong mơ cũng khó tin nổi!) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/money_savings_roi.png' alt='Tiết kiệm tiền và ROI cao'>Tương lai sẽ có gì? 🚀(Thậm chí còn "khủng" hơn nữa đó!) * Backend Redis: Hỗ trợ cho các hệ thống yêu cầu hiệu suất "siêu tốc độ" (đang trong giai đoạn phát triển nha!). * Đồng bộ đám mây (Cloud sync): Cho phép caching phân tán, dù bạn ở đâu, dữ liệu cũng sẵn sàng! * Bảng điều khiển phân tích nâng cao: Giúp bạn nắm rõ mọi thứ, từ chi phí đến hiệu suất, trong tầm tay. * Tính năng dành cho doanh nghiệp: Sẽ có thêm nhiều điều bất ngờ dành cho các công ty lớn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/future_roadmap.png' alt='Lộ trình phát triển tương lai'>Thử ngay và luôn đi! 🎉`pip install llm-cache-pro`Sau đó, thêm đoạn này vào code của bạn: ````pythonfrom llm_cache import cached_call@cached_call()def your_ai_function(): # Đoạn code hiện có của bạn ở đây pass ````Thế là xong! Bạn đã "lên level" pro trong việc quản lý chi phí AI rồi đấy!**Chia sẻ kết quả của bạn! 📈**Tôi rất muốn nghe xem công cụ này đã giúp bạn tiết kiệm được bao nhiêu tiền. Hãy để lại bình luận và chia sẻ: * Trường hợp sử dụng của bạn * Số tiền tiết kiệm được mỗi tháng * Mức độ cải thiện hiệu suấtHãy cùng xây dựng một cộng đồng các nhà phát triển "thông minh", không để tiền bạc bay đi vô ích vì những cuộc gọi API dư thừa! 🔥Tái bút: Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy cân nhắc "star" cho dự án trên [GitHub](https://github.com/Sherin-SEF-AI/llm-cache.git) và chia sẻ nó với đồng nghiệp của bạn nhé. Mọi lập trình viên đang xây dựng ứng dụng AI đều cần biết đến "bảo bối" này! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/try_now_share.png' alt='Hãy thử ngay và chia sẻ kết quả'>

Lê Lân

13/08/2025

Khám phá cách Large Language Models (LLMs) và các công cụ AI đang thay đổi hoàn toàn cục diện phát triển full-stack, từ frontend, backend đến DevOps. Tìm hiểu cơ hội, thách thức và cách tận dụng AI hiệu quả.

Lê Lân

13/08/2025

Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng hệ thống Smart Address Validator, kết hợp giữa logic Deterministic siêu tốc và sức mạnh của AI (LLM) để khử trùng lặp địa chỉ hiệu quả, nhanh chóng. Khám phá cách chuẩn hóa, sử dụng Jaccard Similarity, và ứng dụng Tiny Local LLM để xử lý các trường hợp địa chỉ phức tạp.

Lê Lân

12/08/2025

Bạn có bao giờ nghĩ rằng mình có thể biến sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI), cụ thể là các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT, Mistral hay LLaMA, thành một nguồn thu nhập "xịn sò" không? Nghe có vẻ phức tạp nhưng thực ra cực kỳ đơn giản khi bạn biết cách triển khai chúng lên máy chủ ảo (VPS) của riêng mình! Hãy cùng tôi khám phá "bí kíp" này nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_side_hustle.png' alt='Kiếm tiền phụ thêm với AI và VPS'>Tại Sao LLM Trên VPS Lại Là "Mỏ Vàng" Phụ Kiếm Tiền? Trong thời đại AI bùng nổ, nhu cầu sử dụng các tính năng của LLM ngày càng cao. Nếu bạn tự triển khai một mô hình LLM trên VPS và biến nó thành các API hoặc dịch vụ nhỏ, bạn hoàn toàn có thể bán chúng để kiếm lời! Tưởng tượng mà xem, bạn có thể: Bán API tạo văn bản theo yêu cầu (như một nhà văn AI mini). Tạo công cụ AI giúp sửa lỗi CV, viết thư xin việc (cứu tinh cho những ai lười viết lách). Cung cấp API GPT "giá hạt dẻ" (cạnh tranh trực tiếp với các ông lớn luôn!). Tự động hóa dịch thuật hoặc tạo bài viết hàng loạt bằng AI. Thật hấp dẫn đúng không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/API_services.png' alt='Các dịch vụ AI có thể tạo ra'>🧱 Chuẩn Bị "Hành Trang" Nào! Đừng lo lắng, chúng ta không cần quá nhiều đồ nghề đâu. Chỉ cần vài thứ cơ bản này thôi: Máy chủ VPS: Tối thiểu 2 vCPU / 4GB RAM (đủ sức cân một em LLM "nhẹ nhàng"). Hệ điều hành: Ubuntu 22.04 LTS là lựa chọn "chuẩn bài" và dễ dùng nhất. Môi trường chạy model: Ollama hoặc LM Studio (hai công cụ này sẽ giúp chúng ta chạy LLM mượt mà như đi trên mây). Mô hình LLM để triển khai: Mistral 7B, LLaMA 3B, Gemma... (những em này nhẹ ký nhưng cực kỳ thông minh!). Framework tạo API: FastAPI, Flask, hoặc Gradio (biến LLM của bạn thành dịch vụ web chỉ trong nháy mắt!). Tên miền riêng (tùy chọn): Nếu muốn dịch vụ của bạn "ngầu" hơn và dễ nhớ, hãy sắm một cái tên miền nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/VPS_setup.png' alt='Yêu cầu cấu hình VPS'>🚀 Bước 1: Thuê VPS - "Nhà Riêng" Cho AI Của Bạn Việc đầu tiên là phải có một "ngôi nhà" cho AI chứ nhỉ? Các nhà cung cấp VPS sau đây được "dân tình" kháo nhau là ngon, bổ, rẻ: LightNode: Có mặt khắp toàn cầu, tính tiền theo giờ, khởi tạo VPS trong tích tắc. Quá tiện! <a href="https://www.lightnode.com/?inviteCode=D6RZT1&promoteWay=LINK">Link xịn sò đây!</a> Vultr: Hỗ trợ Docker (cực kỳ hữu ích cho dân IT), có cả giao diện tiếng Việt cho bạn nào thích. <a href="https://www.vultr.com/">Khám phá ngay!</a> Chọn một em ưng ý rồi đăng ký nha. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/LightNode_Vultr.png' alt='Nhà cung cấp VPS LightNode và Vultr'>🛠 Bước 2: Cài Đặt Ollama và Chạy Mô Hình - "Thổi Hồn" Vào AI Giờ thì đến phần "kỹ thuật" một chút, nhưng đừng lo, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước: 1. Cài Docker (nếu VPS của bạn chưa có): Docker giống như một "chiếc hộp thần kỳ" giúp chúng ta chạy ứng dụng một cách độc lập và gọn gàng. `sudo apt update sudo apt install -y docker.io docker-compose sudo systemctl enable docker` Mấy dòng lệnh này chỉ đơn giản là cập nhật hệ thống, cài Docker và bật nó lên thôi. 2. Khởi động Ollama: Ollama là công cụ giúp chúng ta dễ dàng chạy và quản lý các mô hình LLM. Có hai cách để khởi động Ollama: Dùng Docker: Cách này nhanh gọn lẹ! `docker run -d --name ollama -p 11434:11434 ollama/ollama` Lệnh này sẽ tải và chạy Ollama trong một container Docker, đồng thời mở cổng 11434 để chúng ta có thể giao tiếp với nó. Dùng script cài đặt: `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh

Lê Lân

29/07/2025

Khám phá cách tích hợp LLM vào quy trình phát triển phần mềm quy mô lớn, vượt xa tính năng tự động hoàn thành đơn thuần. Bài viết giới thiệu khuôn khổ và công cụ Rulebook-AI giúp nâng cao chất lượng, tính nhất quán và tuân thủ các nguyên tắc kỹ thuật tốt nhất.

Lê Lân

27/07/2025