Khám phá bí quyết giảm độ trễ ứng dụng bằng cách tối ưu hóa giao dịch database. So sánh cách PostgreSQL (SQL) và MongoDB (NoSQL) xử lý roundtrip, từ multi-statement chậm chạp đến single-document siêu tốc, giúp app của bạn mượt mà hơn!

Lê Lân

22/08/2025

Học cách sử dụng EXPLAIN ANALYZE của PostgreSQL để phân tích, hiểu và tối ưu hóa các truy vấn database chậm trong ứng dụng Rails của bạn. Biến database từ 'thủ phạm' thành 'người hùng' hiệu năng!

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

Tìm hiểu cách OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT, tối ưu hóa cơ sở dữ liệu Postgres để xử lý hàng triệu truy vấn mỗi giây bằng các chiến lược thực tiễn thay vì phép màu công nghệ.

Lê Lân

28/07/2025

Chào các anh em developer! Chúng ta đã quá quen với việc "nhảy múa" cùng các cơ sở dữ liệu SQL truyền thống rồi phải không? Nào là bảng, nào là JOIN, rồi khóa ngoại, thỉnh thoảng còn "đau đầu" với mấy cái recursive CTE phức tạp nữa chứ. Nhưng bạn có để ý không, khi các hệ thống AI – đặc biệt là mấy em LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) – ngày càng "khủng" hơn, thì chúng lại đòi hỏi nhiều ngữ cảnh hơn và cần truy cập dữ liệu liên kết nhanh hơn bao giờ hết. Và đây chính là lúc các cơ sở dữ liệu đồ thị (Graph Database) như Neo4j không chỉ hữu ích mà còn trở thành một "vật bất ly thân" đấy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/SQLvsGraph.png' alt='So sánh Cơ sở dữ liệu SQL và Đồ thị'>Bạn biết không, các LLM đình đám như GPT, Claude hay những cái tên khác, chúng không hề "join" các bảng dữ liệu như cách chúng ta thường làm đâu. Thay vào đó, chúng "hiểu" về các thực thể (entity) và cách các thực thể đó được kết nối với nhau. Và tin vui là, cơ sở dữ liệu đồ thị lại mô hình hóa cái "cách nghĩ" này một cách cực kỳ tự nhiên!Hãy cùng "bóc tách" điều này qua một ví dụ cụ thể nhé: Tưởng tượng bạn đang xây dựng một hệ thống hỏi đáp cho một cơ sở dữ liệu của trường đại học.Với SQL truyền thống:Sinh viên nằm trong một bảng riêng.Các khóa học ở một bảng khác.Giáo sư lại ở một bảng thứ ba.Muốn biết mối quan hệ giữa chúng? Bạn phải dùng JOIN... và JOIN liên tục, rất nhiều lần!Với Neo4j thì sao? Đơn giản như đang giỡn vậy!Bạn chỉ cần hình dung thế thế này: (:Student)-[:ENROLLED_IN]->(:Course)<-[:TEACHES]-(:Professor).Thấy chưa? Đó là một "mô hình" trực quan hơn rất nhiều!Giờ thì bạn có thể "hỏi" những câu siêu phức tạp mà vẫn thấy dễ hiểu: "Những khóa học nào do Tiến sĩ Smith giảng dạy mà cũng có sinh viên đã công bố nghiên cứu về AI theo học?"Với Cypher (ngôn ngữ truy vấn của Neo4j), câu truy vấn này không chỉ chạy nhanh hơn mà còn dễ "nghĩ" ra hơn nữa. Đối với các hệ thống AI, khả năng truy cập dữ liệu dựa trên các "mô hình" mối quan hệ này chính là "vàng ròng" đấy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/UniversityGraphExample.png' alt='Ví dụ cơ sở dữ liệu đại học với đồ thị Neo4j'>Thế nên, không có gì lạ khi các LLM lại "mê mẩn" các kho tri thức đồ thị (knowledge graph) đến vậy – chúng chính là những mạng lưới thông tin được kết nối, phản ánh thế giới thực một cách sống động.Vậy, Neo4j + AI có thể "biến hình" thế giới lập trình như thế nào?Chatbot thông minh hơn: Đồ thị lưu trữ ngữ cảnh, giúp chatbot nhớ "tất tần tật" những gì bạn đã nói.Hệ thống gợi ý siêu đỉnh: Áp dụng logic "bạn của bạn của tôi" để đưa ra các gợi ý chính xác đến bất ngờ.Phát hiện gian lận siêu tốc: Nhận diện các "mẫu" hành vi đáng ngờ mà SQL khó lòng thấy được.Hệ thống tìm kiếm thông minh: Trả về kết quả dựa trên ngữ nghĩa và mối quan hệ, không chỉ là từ khóa.Với cấu trúc độc đáo của mình, Neo4j giúp bạn "cho ăn" các hệ thống AI dữ liệu chất lượng cao, có tính liên kết chặt chẽ – và điều đó đồng nghĩa với việc AI sẽ đưa ra câu trả lời phù hợp hơn, quyết định sáng suốt hơn, và khả năng tự động hóa "đỉnh cao" hơn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIUseCasesGraph.png' alt='Các ứng dụng của đồ thị trong AI'>Trong SQL truyền thống, nếu bạn muốn "nhảy" qua 4-5 mối quan hệ, thì hiệu suất của bạn sẽ "tụt dốc không phanh" đấy. Nhưng Neo4j thì khác, nó được thiết kế để "đi dạo" qua các mối quan hệ một cách mượt mà như một dòng chảy vậy.Hãy xem ví dụ cho hệ thống gợi ý này nhé:MATCH (u:User {name: "Alice"})-[:FOLLOWS]->()-[:LIKES]->(p:Post) RETURN p.titleChỉ một dòng lệnh thôi, bạn đã có ngay một hệ thống gợi ý rồi! Đơn giản, phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/GraphTraversalVsSQLJoin.png' alt='So sánh hiệu suất truy vấn trong SQL và đồ thị'>Đến thời điểm này, các hệ thống AI cần nhiều hơn là chỉ dữ liệu thô – chúng cần tri thức có cấu trúc. Và chẳng có gì đại diện cho tri thức có cấu trúc tốt hơn một đồ thị cả!Với tư cách là một developer đã "chuyển nhà" từ SQL sang Neo4j, tôi có thể khẳng định với bạn: đây không chỉ là một cơ sở dữ liệu mới – mà nó là một **cách tư duy hoàn toàn mới**. Và điều tuyệt vời nhất là, cách tư duy này lại "khớp" một cách hoàn hảo với cách mà AI đang "nghĩ" đấy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIThinkGraph.png' alt='AI suy nghĩ bằng đồ thị'>Bạn muốn "nhập môn" Neo4j từ góc độ của một developer?Vậy thì hãy nghía qua ngay cuốn eBook của tôi nhé: **“Relational to Graph: Rethink Data with Graph Databases”**. Cuốn sách này được viết dành riêng cho những developer như bạn – những người đã "làm chủ" SQL nhưng lại tò mò về Neo4j. Trong sách có đủ cả ví dụ so sánh SQL và Cypher song song, các trường hợp sử dụng thực tế, và cả hướng dẫn di chuyển dữ liệu nữa đó.👉 <a href="https://www.amazon.com/dp/B0FBSZQ8M8">Tải ngay trên Amazon!</a><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/eBookCover.png' alt='Bìa sách Relational to Graph: Rethink Data with Graph Databases'>

Lê Lân

28/07/2025

Trong video này, bạn sẽ học cách xây dựng Milo – một ứng dụng trợ lý AI fullstack mạnh mẽ, sử dụng Flask cho backend, React cho frontend (trong phần 2), bảo mật với JWT, và tích hợp các mô hình AI hàng đầu như Mistral, Gemma, LLaMA thông qua Groq Cloud. Khám phá cách tạo API an toàn, kết nối với AI, và triển khai ứng dụng thực tế.

Lê Lân

28/07/2025

Ê, bạn có tin vào phép thuật trong lập trình không? Tôi thì tin rồi đấy! Mới cách đây không lâu, tôi đã tình cờ khám phá ra một thứ hay ho lắm: làm sao để 'hỏi chuyện' cơ sở dữ liệu bằng... tiếng người, ngay trong VS Code luôn! Công cụ này sử dụng Chế độ Agent kết hợp với máy chủ MCP của PostgreSQL. Từ đó, tôi đã linh cảm mạnh mẽ rằng cái thời mà công cụ phát triển được 'bơm' thêm sức mạnh từ AI tạo sinh (GenAI) đang đến rất gần. Và rồi, nó đã thành sự thật! Microsoft vừa rồi đã công bố một IDE (môi trường phát triển tích hợp) hoàn toàn mới dành cho PostgreSQL ngay trên VS Code. Bạn có thể đọc thêm chi tiết tại đây và tìm thấy kho GitHub của extension VS Code cùng hướng dẫn sử dụng ở đây. Bài viết hôm nay của tôi sẽ 'mách nhỏ' bạn cách liên kết những gì tôi đã làm về truy vấn PostgreSQL bằng ngôn ngữ tự nhiên với việc đạt được kết quả tương tự bằng extension PostgreSQL của Microsoft dành cho VS Code. Đảm bảo bạn sẽ phải ồ à vì độ tiện lợi của nó đó! Để bắt đầu hành trình khám phá này, chúng ta cần 'sắm sửa' một vài thứ nhé! 1. Cài đặt các extension PostgreSQL cho VS Code: Đảm bảo bạn đã cài đặt extension này trong VS Code nhé. Cứ tìm 'PostgreSQL' trong Marketplace là ra ngay thôi!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f78a8y5rz42hbgtiye0l.png' alt='Giao diện cài đặt extension PostgreSQL trong VS Code'> 2. 'Triệu hồi' một máy chủ cơ sở dữ liệu PostgreSQL: Đừng lo lắng, chúng ta sẽ không cần phải cài đặt thủ công đâu. Chỉ cần chạy vài dòng lệnh sau đây là mọi thứ sẽ tự động diễn ra như ý: git clone [email protected]:thangchung/mcp-labs.git cd mcp-labs/vscode-mcp-servers dotnet build dotnet run --project AppHost1/AppHost1.csproj Quá trình này sẽ giúp bạn thiết lập một cơ sở dữ liệu PostgreSQL, tạo một bản sao hoàn chỉnh của cơ sở dữ liệu Northwind (một database mẫu rất nổi tiếng) và điền dữ liệu vào đó. Sau khi hoàn tất các bước này, bạn sẽ thấy giao diện .NET Aspire trông như thế này. Đẹp mắt và tiện lợi vô cùng!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6xe65wwgnl5ru6ukex1p.png' alt='Giao diện .NET Aspire sau khi thiết lập cơ sở dữ liệu'> 3. Kết nối 'siêu tốc': Giờ thì mở VS Code lên, nhấn vào biểu tượng PostgreSQL (biểu tượng mà bạn vừa cài đặt extension ấy), và điền thông tin máy chủ, tên người dùng, mật khẩu và cổng database vào nhé. Đừng quên nhấn 'Test Connection' để chắc chắn mọi thứ 'ăn khớp' như ý muốn nha!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l9cw0ce8xvkneijklntr.png' alt='Cửa sổ kết nối PostgreSQL trong VS Code'>Sau khi kết nối thành công, bạn sẽ thấy tất cả các lược đồ bảng (schema) hiện ra 'phơi bày' như hình dưới đây. Cả một thế giới dữ liệu đang chờ bạn khám phá đấy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/otqa22omka4s4lkefkyn.png' alt='Các lược đồ bảng PostgreSQL hiển thị trong VS Code'> À mà khoan, còn một tính năng cực kỳ 'ngon lành cành đào' trong extension này mà bạn không thể bỏ qua đâu nhé! Tại thư mục gốc của máy chủ database, bạn có thể click chuột phải vào 'postgres' và chọn 'Visualize Schema'. Thật đơn giản phải không nào?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e7vbrv441g9g5zbmbexe.png' alt='Menu chuột phải để Visualize Schema'>Và 'voilà'! Bạn sẽ thấy tất cả các lược đồ bảng cơ sở dữ liệu được hiển thị một cách trực quan, đẹp mắt như một bức tranh nghệ thuật vậy đó. Nhìn phát là hiểu ngay mối quan hệ giữa các bảng luôn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/enu1sylwwa26y64hkk7m.png' alt='Biểu đồ trực quan hóa lược đồ cơ sở dữ liệu'> Giờ thì đến phần 'đỉnh cao' nhất đây rồi! Bạn có muốn biết làm thế nào để biến những câu hỏi bình thường thành những truy vấn thông minh trong GitHub Copilot (ở Chế độ Agent với mô hình Claude Sonnet 4) ngay trong VS Code không? Hãy xem qua tổng quan dưới đây nhé:<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xt8l7j7t3i9bp99oo7by.png' alt='Giao diện GitHub Copilot Agent Mode trong VS Code'> Chúng ta hãy 'đi sâu' một chút vào chi tiết nhé: Bạn thấy không, chỉ với một câu hỏi siêu đơn giản của tôi: 'Show me the top 10 orders with the best prices in T-SQL, and query it out' (Hãy cho tôi xem 10 đơn hàng có giá tốt nhất bằng T-SQL và truy vấn nó ra), mà 'em' AI của chúng ta đã tạo ra một truy vấn T-SQL cực kỳ 'khủng' như thế này đây: SELECT o.order_id, o.customer_id, c.company_name, o.order_date, o.shipped_date, -- Calculate total order value considering discount ROUND( SUM( od.unit_price * od.quantity * (1 - od.discount) )::numeric, 2 ) AS total_order_value, -- Additional details COUNT(od.product_id) AS total_items, o.freight, o.ship_country FROM orders o INNER JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id GROUP BY o.order_id, o.customer_id, c.company_name, o.order_date, o.shipped_date, o.freight, o.ship_country ORDER BY total_order_value DESC LIMIT 10; Nếu bạn nhìn vào đoạn T-SQL trên, bạn sẽ thấy nó thông minh hơn rất nhiều so với cách mà tôi đã thiết lập trước đây. Chỉ với một 'zero-shot prompt' (nghĩa là chỉ cần hỏi một câu thôi mà nó đã hiểu hết ý mình rồi), nó đã xác định chính xác các bảng hợp lệ trong cơ sở dữ liệu. Trong cách thiết lập trước, tôi còn phải tự tay chỉ định tên bảng và cột giá đấy! Giờ thì cùng xem kết quả chi tiết nhé. Ngạc nhiên chưa!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vr8xy29jmp9uho5jejlp.png' alt='Kết quả truy vấn top 10 đơn hàng có giá trị cao nhất'>Và khi bạn muốn sử dụng công cụ truy vấn MCP của PostgreSQL, hệ thống sẽ hỏi bạn xác nhận. Cứ 'OK' là xong!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ioxby7r4vh2z2wjbi02n.png' alt='Hộp thoại xác nhận sử dụng công cụ truy vấn MCP của PostgreSQL'>Công cụ này sẽ giúp bạn truy vấn đến máy chủ cơ sở dữ liệu và lấy dữ liệu ra. Sau đó, nó còn gửi kết quả cho mô hình LLM để 'làm giàu' thêm thông tin và đưa ra những góc nhìn sâu sắc hơn nữa. Thật là 'một công đôi việc' phải không nào? Tóm lại, việc tích hợp GenAI vào các công cụ phát triển đang thực sự 'thay máu' cách chúng ta làm việc, khiến mọi tác vụ trở nên trực quan và hiệu quả hơn rất nhiều (lần này là với IDE PostgreSQL). Khi chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của cuộc cách mạng công nghệ này, rõ ràng là tương lai sẽ còn mang đến nhiều tiến bộ thú vị hơn nữa. Sự bùng nổ của các công cụ tăng cường GenAI chắc chắn sẽ biến đổi quy trình làm việc của chúng ta, thúc đẩy sự đổi mới và năng suất lên một tầm cao mới. Hãy cùng chờ đón nhé, vì cuộc hành trình này chỉ mới bắt đầu thôi, và những điều tuyệt vời nhất vẫn còn ở phía trước!

Lê Lân

27/07/2025

Timescale công bố benchmark ấn tượng: Postgres với pgvector và pgvectorscale vượt trội Qdrant trong tìm kiếm vector trên 50 triệu embeddings, chứng minh khả năng xử lý AI mạnh mẽ mà không cần database chuyên biệt.

Lê Lân

25/07/2025

Khám phá IDE mới của Microsoft cho PostgreSQL trong VS Code, cách nó cách mạng hóa việc truy vấn cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên và làm việc với dữ liệu hiệu quả hơn nhờ GenAI.

Lê Lân

22/07/2025

Chào mừng bạn đến với hậu trường của Trigger.dev! Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào để xây dựng những 'AI Agent' hoạt động trơn tru, theo dõi được từng bước đi của chúng trong thời gian thực, chứ không chỉ là mấy cái API khô khan? Chà, câu chuyện hôm nay sẽ tiết lộ hành trình đầy bất ngờ của chúng tôi khi biến những "tác vụ nền" (background jobs) tưởng chừng bí ẩn trở thành những "trợ lý AI" sống động ngay trước mắt bạn. Chúng tôi đã phải vật lộn với đủ thứ vấn đề, từ việc WebSockets "nghẽn cổ chai" cho đến việc quản lý dữ liệu khổng lồ. Và rồi, một quyết định kỹ thuật "điên rồ" (mà hóa ra lại cực kỳ hiệu quả) đã thay đổi tất cả: sử dụng 'khe nhân bản' (replication slots) của PostgreSQL! Nghe có vẻ phức tạp? Đừng lo, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá nó từng bước một, xem cách chúng tôi xử lý hơn 20.000 cập nhật mỗi giây và "nuốt chửng" 500GB dữ liệu mỗi ngày từ PostgreSQL mà vẫn giữ cho mọi thứ siêu nhanh và mượt mà. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/K7w2oJb.png' alt='AI Agent và thời gian thực'> Cơn Đau Đầu Khiến "Background Job" Phải Lộ Diện Ra "Tiền Sảnh"! Trigger.dev sinh ra để giúp các lập trình viên "làm nền" mọi thứ: từ các "trợ lý AI" thông minh, tạo video cho đến tự động hóa quy trình dữ liệu. Nhưng mà này, "làm nền" không có nghĩa là "tàng hình" đâu nhé! Bạn có muốn khi tải lên một tệp CSV to đùng với 10.000 dòng, người dùng cứ nhìn chằm chằm vào cái vòng xoay "đang tải" mãi không? Chắc chắn là không rồi! Họ muốn thấy thanh tiến trình nhích lên từng chút, muốn biết "à, công việc của tôi đang được xử lý đấy!". Nó giống như việc bạn gọi món ở nhà hàng vậy, bạn không muốn ngồi chờ mòn mỏi mà không biết đầu bếp đang làm gì đúng không? Một cái "đèn tín hiệu" báo "món đang làm" sẽ khiến bạn yên tâm hơn nhiều! Với Realtime của Trigger.dev, mọi chuyện khác hẳn! Khi bạn xử lý từng dòng CSV, người dùng sẽ thấy thanh tiến trình cập nhật từng giây, dữ liệu đổ về liên tục, và họ biết chắc chắn rằng công việc của mình đang chạy ngon lành. Không còn cảnh "chờ đợi trong vô vọng" nữa! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/R3xY1zS.png' alt='Tiến trình xử lý CSV theo thời gian thực'> Để dễ hình dung, đây là cách chúng tôi "bảo" hệ thống cập nhật tiến trình cho từng dòng CSV: ```javascript /** * Tác vụ này sẽ được kích hoạt cho mỗi dòng CSV */ export const handleCSVRow = task({ id: "handle-csv-row", run: async (row: CSVRow) => { logger.info("Đang xử lý dòng CSV", { row }); const result = await processRow(row); // Cập nhật thông tin tiến độ cho tác vụ chính metadata.parent.increment("totalProcessed", 1); // Cập nhật kết quả cho tác vụ hiện tại metadata.set("result", result); return { result }; },}); ``` Bạn thấy không? Chỉ cần dùng `metadata.parent.increment("totalProcessed", 1);` là hệ thống sẽ tự động ghi lại là "tôi vừa xử lý xong 1 dòng đó!". Và ở phía người dùng (frontend), các nhà phát triển có thể dễ dàng "nghe ngóng" những thay đổi này bằng React hook thần thánh của chúng tôi: ```javascript export function CSVProgress({ runId, accessToken,}: { runId: string; accessToken: string;}) { const { run } = useRealtimeRun<typeof csvProcessor>(runId, { accessToken, }); const processed = run?.metadata.get("totalProcessed") ?? 0; const total = run?.metadata.get("total") ?? 1; return <span>{Math.round((processed / total) * 100)}%</span>;} ``` Với vài dòng code nhỏ xíu, bạn đã có ngay một thanh tiến trình "nhảy nhót" theo từng dòng dữ liệu được xử lý! Tuyệt vời chưa? Kiến Trúc "Đột Phá": Tại Sao Lại Là "Khe Nhân Bản" Của PostgreSQL Chứ Không Phải WebSockets? Ban đầu, chúng tôi cũng "phàm trần" lắm, nghĩ ngay đến WebSockets. Ai mà chẳng dùng WebSockets cho mấy vụ "real-time" này đúng không? Nhưng rồi, chúng tôi nhanh chóng "đụng trần" với 3 vấn đề đau đầu: 1. Đăng ký lịch sử (Historical subscriptions): Bạn muốn xem tiến trình của một tác vụ đã bắt đầu từ trước khi bạn mở trang web? WebSockets "bó tay"! Nó chỉ kết nối được với những gì đang diễn ra *từ thời điểm bạn kết nối*. Giống như bạn bật radio, bạn chỉ nghe được chương trình đang phát, chứ không tua lại được bản tin 1 tiếng trước vậy. 2. Tải cơ sở dữ liệu (Database load): Mỗi kết nối WebSocket mới là một lần phải "hỏi thăm" cơ sở dữ liệu để lấy trạng thái ban đầu, rồi lại phải duy trì riêng một kết nối để cập nhật. Tưởng tượng cả nghìn người cùng lúc "hỏi thăm" và "kết nối riêng" như vậy xem, database "đổ bệnh" mất! 3. Phức tạp trong thông báo (Notification complexity): WebSockets cần một hệ thống riêng để biết khi nào dữ liệu thay đổi. Bạn phải dùng đủ thứ "mẹo" như triggers trong database, hàng đợi tin nhắn, hoặc cứ "hỏi liên tục" (polling) để báo cho các client biết. Trong một hệ thống xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đây là một cơn ác mộng! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q0feo11navezp941il1a.png' alt='Kiến trúc Realtime - WebSockets vs Postgres Replication'> Và rồi, ánh sáng cuối đường hầm xuất hiện khi chúng tôi tình cờ "va phải" **Electric** – một công nghệ sử dụng **"khe nhân bản" (replication slots) của PostgreSQL**! "Aha!" – mọi vấn đề được giải quyết! Chúng tôi có một "nguồn sự thật" duy nhất, và tải trọng lên database cũng giảm đi đáng kể. Vậy "Khe Nhân Bản" Của PostgreSQL Hoạt Động Như Thế Nào? Hãy cùng "soi" kỹ hơn vào bí mật này nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2b90lg8xrpwmwbdiuft8.png' alt='Sơ đồ hoạt động WAL Replication Slot'> Tưởng tượng PostgreSQL có một cuốn "Nhật ký vàng" siêu chi tiết, gọi là **Write-Ahead Log (WAL)**. Mỗi khi có bất kỳ thay đổi dữ liệu nào (thêm, sửa, xóa), PostgreSQL đều ghi lại cẩn thận vào cuốn nhật ký này trước khi thực sự lưu vào ổ đĩa. 1. Khi một tác vụ cập nhật: Ví dụ, `metadata.set("foo", "bar")` được gọi. 2. Dữ liệu sẽ được thay đổi trong bảng `runs` của PostgreSQL. 3. PostgreSQL ngay lập tức ghi lại sự thay đổi này vào cuốn "Nhật ký vàng" (WAL). 4. Khi một người dùng muốn theo dõi: Trang web của họ gửi yêu cầu đến Trigger.dev. Hệ thống xác thực người dùng (dùng "vé" JWT – sẽ nói sau). ElectricSQL sẽ tạo một "hình dạng" (Shape) đại diện cho câu hỏi của bạn (ví dụ: "hãy cho tôi biết mọi thay đổi của tác vụ X"). Nó "hỏi thăm" PostgreSQL để lấy trạng thái ban đầu của tác vụ đó. PostgreSQL trả về dữ liệu cùng với một "ID giao dịch" (transaction ID) – đây chính là "con trỏ" đánh dấu vị trí trong cuốn "Nhật ký vàng" WAL. Từ giờ, client sẽ gửi "Shape" và "ID giao dịch" này trong các yêu cầu tiếp theo. ElectricSQL biết ngay là "À, ông này muốn chế độ 'trực tiếp' đây!". Yêu cầu HTTP này là một kiểu "long poll" – nó sẽ "treo" đó cho đến khi có dữ liệu mới hoặc sau 20 giây thì trả về. Khi có dữ liệu mới, client lại gửi yêu cầu "treo" khác. Và cái "khe nhân bản" (replication slot) đóng vai trò như một "đầu đọc" thông minh, một "dấu trang" vĩnh viễn trong cuốn "Nhật ký vàng" WAL. Nó theo dõi chính xác vị trí cuối cùng mà ElectricSQL đã đọc. ElectricSQL cứ thế kết nối và "đọc" các thay đổi từ vị trí đó trở đi, cứ như đọc một cuốn truyện liên tục vậy! Nhờ đó, chúng tôi có được một luồng dữ liệu đáng tin cậy, có thứ tự, ghi lại mọi thay đổi trong database. Kết hợp với việc truy vấn ban đầu và các yêu cầu "long poll" tiếp theo, chúng ta có một cái nhìn "sống động" về dữ liệu. Xác Thực "Thần Tốc": Vé Điện Tử JWT Đáng Tin Cậy Để tối ưu hiệu suất, chúng tôi dùng **JSON Web Tokens (JWTs)** – cứ gọi nó là "vé điện tử" cho dễ hiểu nhé! Thay vì mỗi lần xác thực là phải "chạy" vào database hỏi "ông này là ai? được làm gì?", chúng tôi dùng cái "vé" này. ```javascript const publicToken = await auth.createPublicToken({ scopes: { read: { runs: ["run_1234", "run_5678"], // ✅ Vé này chỉ được đọc các tác vụ này thôi }, },}); ``` Cái "vé" JWT này được "ký" bằng khóa API bí mật của chúng tôi và chứa các "quyền hạn" – ví dụ: người dùng này được phép đọc tác vụ nào, có được kích hoạt tác vụ không, hay được theo dõi những tác vụ có tag cụ thể nào. Cái hay là: không cần truy vấn database để kiểm tra quyền! Nếu cái "vé" hợp lệ, chúng tôi biết ngay người dùng có quyền gì. Nhanh hơn chớp mắt! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/JWT_token_illustration.png' alt='JWT token như một tấm vé quyền lực'> Kiểm Soát "Đường Truyền": Anh Bouncer Redis Lua Script Chúng tôi giới hạn số lượng kết nối real-time dựa trên gói dịch vụ của khách hàng (ví dụ: gói Pro được 500 kết nối đồng thời). Làm sao để quản lý cái này hiệu quả mà không bị "hớ"? Chúng tôi dùng một thuật toán "cửa sổ trượt" (sliding window) được cài đặt bằng **script Lua trên Redis**. Nghe có vẻ phức tạp nhưng đơn giản là: Redis sẽ như một anh "bảo vệ" siêu nhanh và thông minh! ```lua local concurrencyKey = KEYS[1]local timestamp = tonumber(ARGV[1])local requestId = ARGV[2]local expiryTime = tonumber(ARGV[3])local cutoffTime = tonumber(ARGV[4])local limit = tonumber(ARGV[5])-- Remove expired entriesredis.call('ZREMRANGEBYSCORE', concurrencyKey, '-inf', cutoffTime)-- Add the new request to the sorted setredis.call('ZADD', concurrencyKey, timestamp, requestId)-- Set the expiry time on the keyredis.call('EXPIRE', concurrencyKey, expiryTime)-- Get the total number of concurrent requestslocal totalRequests = redis.call('ZCARD', concurrencyKey)-- Check if the limit has been exceededif totalRequests > limit then -- Remove the request we just added redis.call('ZREM', concurrencyKey, requestId) return 0end-- Return 1 to indicate successreturn 1 ``` Mỗi yêu cầu sẽ hết hạn sau 5 phút. Chúng tôi đếm số kết nối đang hoạt động trong một "cửa sổ trượt" và từ chối các yêu cầu mới nếu chúng vượt quá giới hạn. Điều tuyệt vời là: các script Lua chạy "nguyên tử" (atomically) trong Redis, tức là không bao giờ có chuyện "đua nhau" (race conditions) xảy ra! Anh bouncer này cực kỳ công bằng và hiệu quả! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/RedisLuaScript.png' alt='Redis Lua Script như một anh bouncer'> Giải Quyết "Đau Đầu": Lọc Thời Gian và Cache Thông Minh Một vấn đề "hóc búa" khác là: các lập trình viên muốn xem "tất cả tác vụ tạo trong giờ trước" hay "tất cả tác vụ có tag 'org_1234' từ hôm nay". Nhưng các "Shape" của ElectricSQL lại cần các điều kiện `WHERE` cố định. Nếu bộ lọc `createdAt` cứ thay đổi liên tục mỗi khi React render lại, chúng tôi sẽ tạo ra vô số "Shape" và hệ thống sẽ "ngất xỉu" vì quá tải! Giải pháp của chúng tôi: "đóng băng" các bộ lọc thời gian này vào cache cùng với ID của "Shape". ```javascript const cache = createCache({ createdAtFilter: new Namespace<string>(ctx, { stores: [memory, redisCacheStore], fresh: 60_000 * 60 * 24 * 7, // 1 tuần stale: 60_000 * 60 * 24 * 14, // 2 tuần }),});const createdAtFilterCacheResult = await this.cache.createdAtFilter.get(shapeId); ``` Chúng tôi dùng gói `@unkey/cache` tuyệt vời, kết hợp bộ nhớ đệm trong RAM và Redis, với khả năng tự động đảm bảo dữ liệu luôn "tươi mới". Điều này cho phép nhiều server cùng chạy một logic cache mà không "giẫm chân" lên nhau. Thông minh phải không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/CachingProblem.png' alt='Giải pháp caching thông minh'> Hiệu Suất "Đáng Ngưỡng Mộ": Những Con Số Biết Nói Sau nhiều tháng "vắt óc" tối ưu, đây là những gì chúng tôi đã đạt được: 20.000 cập nhật mỗi giây vào thời điểm cao điểm. Hơn 500GB dữ liệu chèn vào PostgreSQL mỗi ngày. Độ trễ dưới 100ms để cập nhật thời gian thực đến trình duyệt người dùng. Kiến trúc PostgreSQL + ElectricSQL đã mở rộng đáng kinh ngạc! PostgreSQL "gánh" tải ghi dữ liệu cực tốt vì đó là thứ nó được sinh ra để làm. Còn ElectricSQL thì "phân phối" dữ liệu ra hàng nghìn trình duyệt một cách nhẹ nhàng. Một sự kết hợp hoàn hảo! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/PerformanceMetrics.png' alt='Biểu đồ hiệu suất Realtime'> Tại Sao Lại Là ElectricSQL Chứ Không Phải Các Lựa Chọn Khác? Chúng tôi đã cân nhắc nhiều cách tiếp cận, nhưng ElectricSQL đã giải quyết đúng "nỗi đau" cốt lõi của chúng tôi: chúng tôi đã cần dữ liệu trong PostgreSQL để lưu trữ rồi, vậy tại sao không dùng luôn PostgreSQL làm "nguồn sự thật" cho các cập nhật thời gian thực luôn nhỉ? Cách tiếp cận dựa trên WAL (Write-Ahead Log) mang lại những lợi ích không ngờ: Người dùng có thể xem lại bất kỳ tác vụ nào sau khi chúng đã bắt đầu. Chúng tôi có được đảm bảo tính nhất quán mạnh mẽ của dữ liệu. Độ phức tạp vận hành thấp (ít phải lo lắng về việc đồng bộ nhiều hệ thống). Giảm thiểu tải lên database chính của chúng tôi. Muốn tự mình trải nghiệm Realtime của Trigger.dev ư? Ghé thăm tài liệu của chúng tôi tại <a href="https://trigger.dev/docs/realtime/overview">đây</a> và thử ngay hướng dẫn dùng React hooks <a href="https://trigger.dev/docs/frontend/react-hooks/realtime">tại đây</a> nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/TryNow.png' alt='Kêu gọi hành động'>

Lê Lân

21/07/2025

Hướng dẫn chi tiết về Model Context Protocol (MCP) và cách thiết lập MCP server để kết nối mô hình AI như Claude với các nguồn dữ liệu bên ngoài như database PostgreSQL. Bài viết giúp bạn hiểu cách AI có thể truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp các thực hành tốt nhất để đảm bảo an toàn và hiệu quả.

Lê Lân

21/07/2025

Tìm hiểu cách tích hợp AI tạo sinh (GenAI) vào các công cụ phát triển thông qua IDE PostgreSQL mới của Microsoft trong VS Code. Khám phá cách truy vấn database bằng ngôn ngữ tự nhiên, trực quan hóa sơ đồ và nâng cao năng suất với GitHub Copilot.

Lê Lân

20/07/2025

Tin vui nóng hổi: pgai Vectorizer giờ đây đã tương thích với mọi cơ sở dữ liệu Postgres thông qua Python CLI và thư viện, giúp bạn dễ dàng tạo và quản lý embeddings cho ứng dụng AI của mình. Khám phá cách giải quyết các vấn đề ETL phức tạp và tối ưu hóa RAG với pgai Vectorizer.

Lê Lân

20/07/2025

Chào các bạn! Tuần lễ ra mắt Timescale đang "nóng hừng hực" và chúng tôi mang đến những màn đối đầu cực kỳ gay cấn: Postgres đấu Qdrant với 50 triệu dữ liệu nhúng (embeddings)! Có một niềm tin rất phổ biến trong giới hạ tầng AI rằng, để đạt hiệu suất cao với các tác vụ xử lý vector, bạn cần phải "từ bỏ" các cơ sở dữ liệu đa năng. Logic nghe có vẻ hợp lý: Postgres siêu đỉnh cho các giao dịch truyền thống, nhưng khi cần tìm kiếm vector hiệu năng cao, thì phải tìm đến các "chuyên gia" như Qdrant. Nghe có lý không? À mà khoan, cái "logic" này có vẻ không đúng đâu nhé! Giống như lần chúng tôi từng so sánh pgvector với Pinecone, lần này cũng vậy thôi. Đúng như tinh thần của Launch Week, mọi thứ đều phải nhanh như chớp mà không phải đánh đổi bất cứ điều gì. Và trong trường hợp này, Postgres đã chứng minh điều đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/timescale_launch_week.png' alt='Timescale Launch Week'> Chúng tôi vừa tung ra một bài kiểm tra "khủng" thách thức ngay cái suy nghĩ "phải dùng DB chuyên biệt mới hiệu quả". Chúng tôi đã so sánh Postgres (cùng với pgvector và pgvectorscale) với Qdrant trên một bộ dữ liệu "siêu to khổng lồ": 50 triệu dữ liệu nhúng, mỗi dữ liệu có 768 chiều. Kết quả ư? Postgres không những "cầm cự" tốt mà còn thể hiện khả năng xử lý (throughput) và độ trễ (latency) vượt trội, ngay cả ở quy mô sản phẩm! Bài viết này sẽ tóm tắt những điểm chính, nhưng nó mới chỉ là khởi đầu thôi. Các bạn có thể đọc toàn bộ bài phân tích chi tiết về hiệu năng truy vấn, trải nghiệm của lập trình viên, và kinh nghiệm vận hành tại đây: https://www.timescale.com/blog/pgvector-vs-qdrant. Hãy cùng "mổ xẻ" xem chúng tôi đã tìm thấy gì và điều đó có ý nghĩa gì cho các đội ngũ đang xây dựng ứng dụng AI thực tế nhé! **Bài kiểm tra "đỉnh cao": Postgres vs. Qdrant trên 50 triệu dữ liệu nhúng** Chúng tôi đã cho Postgres và Qdrant "so găng" trên một sân chơi công bằng: - 50 triệu dữ liệu nhúng, mỗi cái "nặng" 768 chiều. - Dùng ANN-benchmarks, công cụ chuẩn của ngành để đánh giá hiệu năng. - Tập trung vào tìm kiếm lân cận gần đúng (ANN search), không lọc. - Tất cả các bài kiểm tra chạy trên phần cứng AWS giống hệt nhau. Kết quả chốt lại là gì? Postgres với pgvector và pgvectorscale thể hiện khả năng xử lý (throughput) cao hơn đáng kể, trong khi vẫn giữ được độ trễ dưới 100 ms. Qdrant có điểm mạnh ở độ trễ "đỉnh" (tail latencies) và tốc độ tạo index, nhưng Postgres lại "bứt tốc" ở những điểm quan trọng nhất cho các đội ngũ đang mở rộng quy mô lên sản xuất. <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%2Fox73b5q8gbq353qnicwc.png' alt='Biểu đồ so sánh Throughput: Postgres vượt trội hơn Qdrant'> Để xem toàn bộ kết quả, bao gồm các chỉ số hiệu năng chi tiết, biểu đồ và cấu hình kiểm tra, đừng ngần ngại đọc bài viết đầy đủ tại https://www.timescale.com/blog/pgvector-vs-qdrant. **Tại sao điều này lại quan trọng? Hiệu năng AI mà không cần viết lại mã!** Những kết quả này không chỉ là mấy con số khô khan đâu nhé! Chúng có ý nghĩa thực sự về cách bạn xây dựng kiến trúc cho hệ thống AI của mình: - **Độ trễ "chuẩn production"**: Postgres cùng pgvectorscale mang lại độ trễ p99 dưới 100 ms – cực kỳ cần thiết cho các ứng dụng AI thời gian thực hoặc cần phản hồi nhanh. - **Khả năng xử lý đồng thời (Concurrency) cao hơn**: Postgres có throughput cao hơn đáng kể, nghĩa là bạn có thể hỗ trợ nhiều người dùng cùng lúc hơn mà không cần mở rộng quá mạnh mẽ. - **Đơn giản hơn**: Bạn không cần phải "vật lộn" để quản lý và tích hợp thêm một cơ sở dữ liệu vector chuyên biệt nào khác. - **Dễ vận hành**: Bạn vẫn tận dụng được sự ổn định, các công cụ và quy trình vận hành quen thuộc mà bạn đã có với Postgres. - **Phát triển ưu tiên SQL**: Bạn có thể lọc, join và tích hợp tìm kiếm vector một cách tự nhiên với dữ liệu quan hệ, mà không cần học các API hay ngôn ngữ truy vấn mới. Postgres với pgvector và pgvectorscale mang lại cho bạn hiệu năng của một cơ sở dữ liệu vector chuyên biệt mà không phải từ bỏ hệ sinh thái, công cụ và trải nghiệm tuyệt vời đã biến Postgres thành cơ sở dữ liệu phổ biến nhất thế giới. Bạn không cần phải chia nhỏ hệ thống của mình chỉ vì muốn tìm kiếm vector! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/simplified_ai_stack.png' alt='Kiến trúc AI đơn giản hơn với Postgres'> **Điều gì đã tạo nên sự khác biệt? Chính là Pgvectorscale và StreamingDiskANN!** Làm sao Postgres có thể "đối chọi" (và thậm chí vượt trội) các cơ sở dữ liệu vector "chuyên trị" được nhỉ? Câu trả lời nằm ở pgvectorscale (một phần của "gia đình" pgai), thứ đã triển khai chỉ mục StreamingDiskANN (một thuật toán ANN dựa trên ổ đĩa được xây dựng để mở rộng quy mô) cho pgvector. Khi kết hợp với Statistical Binary Quantization (SBQ), nó cân bằng việc sử dụng bộ nhớ và hiệu năng tốt hơn so với các triển khai HNSW (hierarchical navigable small world) truyền thống chạy trong bộ nhớ. Điều đó có nghĩa là: - Bạn có thể thực hiện tìm kiếm vector quy mô lớn trên phần cứng đám mây thông thường. - Bạn không cần phải "ngốn" bộ nhớ cực lớn hay dùng các node GPU đắt đỏ. - Hiệu năng vẫn ổn định ngay cả khi bộ dữ liệu của bạn tăng lên hàng chục hoặc hàng trăm triệu vector. Tất cả đều diễn ra... ngay bên trong Postgres! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pgvectorscale_and_streamingdiskann.png' alt='pgvectorscale và StreamingDiskANN giúp Postgres mạnh mẽ hơn'> **Khi nào nên chọn Postgres, và khi nào thì không?** Nói rõ nhé: Qdrant là một hệ thống rất mạnh. Nó có tốc độ tạo index nhanh hơn và độ trễ "đỉnh" thấp hơn. Đây là một lựa chọn tốt nếu bạn chưa dùng Postgres, hoặc cho các trường hợp sử dụng cụ thể cần khả năng mở rộng (scale-out) tự nhiên và ngữ nghĩa vector được xây dựng chuyên biệt. Tuy nhiên, đối với nhiều đội ngũ – đặc biệt là những ai đã "đầu tư" vào Postgres – thì việc giới thiệu một cơ sở dữ liệu mới chỉ để hỗ trợ tìm kiếm vector là không cần thiết. Nếu bạn muốn độ chính xác (recall) cao, khả năng xử lý (throughput) cao, và tích hợp chặt chẽ với hệ thống hiện có, thì Postgres là quá đủ! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/database_decision.png' alt='Lựa chọn cơ sở dữ liệu vector'> **Muốn thử ngay không?** Pgvector và pgvectorscale đều là mã nguồn mở và có sẵn ngay hôm nay: - GitHub của pgvector: https://github.com/pgvector/pgvector - GitHub của pgvectorscale: https://github.com/timescale/pgvectorscale Hoặc để tiết kiệm thời gian, bạn có thể tạo tài khoản Timescale Cloud miễn phí để trải nghiệm cả hai: https://timescale.com/signup. Tìm kiếm vector trong Postgres không phải là một "mánh khóe" hay một giải pháp "tạm bợ" đâu. Nó nhanh, nó có thể mở rộng (scale) và nó hoạt động thật sự! Nếu bạn đang xây dựng các ứng dụng AI vào năm 2025, bạn không cần phải "hy sinh" cơ sở dữ liệu yêu thích của mình để chạy nhanh hơn đâu nhé! **Tiếp theo tại Timescale Launch Week** Sắp tới, chúng tôi sẽ đưa Postgres đi xa hơn nữa: Tìm hiểu cách truyền dữ liệu S3 bên ngoài vào Postgres với livesync cho S3 và làm việc trực tiếp với dữ liệu S3 bằng pgai Vectorizer. Hai cách mạnh mẽ để tích hợp liền mạch dữ liệu bên ngoài từ S3 trực tiếp vào quy trình làm việc Postgres của bạn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/timescale_future_plans.png' alt='Tương lai của Postgres với Timescale'>

Lê Lân

20/07/2025

Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng chatbot AI đa mô hình với ChatGPT và Neon Serverless Postgres, sử dụng tính năng database branching để so sánh và tối ưu hiệu suất các mô hình AI.

Lê Lân

17/07/2025

Bạn có bao giờ thắc mắc làm thế nào để tìm kiếm thông tin nhanh chóng trong thế giới AI đang bùng nổ? PostgreSQL với pgvector là một lựa chọn phổ biến, nhưng liệu nó có đủ mạnh mẽ khi kết hợp tìm kiếm vector với các bộ lọc dữ liệu khác? Bài viết này sẽ "bung bét" mọi thứ, từ việc "nuôi" pgvector đến cách nó xử lý dữ liệu vector "khổng lồ" và tại sao tính năng "lọc trước" lại quan trọng đến vậy. Chúng ta sẽ cùng nhau khám phá "cuộc chiến" giữa tốc độ và độ chính xác, và tìm ra những "mẹo vặt" để tối ưu hóa việc tìm kiếm của bạn!

Lê Lân

15/07/2025

Bạn nghĩ mình cần MongoDB hay NoSQL? Hãy khám phá JSONB của Postgres – giải pháp linh hoạt, mạnh mẽ và tiết kiệm chi phí, giúp bạn quản lý dữ liệu linh hoạt như MongoDB nhưng vẫn giữ được sức mạnh của SQL truyền thống.

Lê Lân

14/07/2025

Chào bạn đã quay trở lại! Bạn có bao giờ mơ ước tự tay xây dựng một em trợ lý AI xịn sò của riêng mình không? Nếu có, thì hôm nay chúng ta sẽ biến ước mơ đó thành hiện thực nhé! Trong video này, mình sẽ cùng nhau "khai sinh" Milo – một ứng dụng trợ lý AI "fullstack" cực kỳ thông minh và mạnh mẽ. "Fullstack" nghe oách vậy thôi chứ hiểu đơn giản là em ấy sẽ có cả "bộ não" (backend) lẫn "khuôn mặt" (frontend) xinh xắn để giao tiếp với chúng ta. Để làm được điều này, chúng ta sẽ "bắt tay" với những công nghệ đỉnh cao: Flask (cho phần backend), React (cho giao diện, sẽ có ở Phần 2), JWT để bảo mật các "cổng giao tiếp", và đặc biệt là tận dụng sức mạnh siêu tốc từ các mô hình AI của Groq Cloud như Mistral, Gemma, LLaMA... và nhiều "ngôi sao" khác nữa! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/fullstack_ai_app.png' alt='Kiến trúc ứng dụng trợ lý AI fullstack Milo'> Phần "bộ não" của Milo (backend) sẽ được xây dựng bằng Flask – một framework Python nhẹ nhàng mà hiệu quả. Chúng ta sẽ "tạo ra" những cánh cổng API để Milo có thể "nói chuyện" với thế giới bên ngoài, và đừng lo lắng, những cánh cổng này sẽ được "khóa" cẩn thận bằng JWT để không ai có thể tự tiện ra vào đâu nhé! Sau đó, chúng ta sẽ kết nối Milo với Groq Cloud để em ấy có thể "mượn sức mạnh" của các mô hình AI đỉnh cao. Dù bạn đang ấp ủ ý tưởng về một trợ lý AI của riêng mình, hay đơn giản chỉ muốn khám phá cách tích hợp các mô hình Mistral vào dự án thực tế, thì video này chính là "chân ái" dành cho bạn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/jwt_security.png' alt='Bảo mật JWT trong API'> Vậy "menu" công nghệ của chúng ta có gì hot? * Flask (Python): "Đầu bếp" chính cho phần backend, Python nhé! * React (sẽ có trong Phần 2): "Mặt tiền" lung linh cho ứng dụng của chúng ta, nhưng phải chờ Phần 2 nha! * JWT Authentication: "Người gác cổng" bảo mật cực kỳ đáng tin cậy. * Mistral AI: Một trong những "bộ não" AI thông minh chúng ta sẽ "nhờ vả". * Groq Cloud: "Nhà kho" chứa đầy các mô hình AI siêu tốc, nơi chúng ta lấy sức mạnh đó. * Postman: "Trợ lý thử nghiệm" đắc lực để chúng ta kiểm tra xem API đã chạy "ngon lành" chưa. Cùng xem "lộ trình" phiêu lưu của chúng ta sẽ đi qua những đâu nhé: * **"Hello World" với Flask:** Khởi động "nhẹ nhàng" với ứng dụng Flask đầu tiên của chúng ta. * **Khái niệm Model (User & Prompt):** "Thiết kế" cách ứng dụng lưu trữ thông tin người dùng và các câu hỏi/lời nhắc (prompt) mà họ gửi cho AI. Coi như là "vẽ sơ đồ" cho dữ liệu vậy. * **Khái niệm Route (Auth Route) & Kiểm tra với Postman:** Tạo ra các "con đường" (route) để người dùng có thể "đăng nhập" và "gửi yêu cầu". Sau đó, dùng Postman để đảm bảo "đường xá" thông thoáng, không tắc nghẽn. * **Sử dụng Mistral AI: Thêm, Đọc, Sửa, Xóa Prompts:** Bắt đầu "giao tiếp" với Mistral AI, học cách "nhờ" AI xử lý các câu hỏi và quản lý chúng (CRUD). * **Tổng quan API: OpenAI vs Groq AI:** Cùng "mổ xẻ" xem API của OpenAI và Groq AI có gì khác biệt, ai "đỉnh" hơn ở điểm nào! * **Triển khai lần 1 với Mistral AI:** Đưa ứng dụng "lên sóng" lần đầu tiên với sức mạnh của Mistral AI. Cảm giác sẽ như thế nào nhỉ? * **Sử dụng các mô hình AI khác qua Groq Cloud:** Khám phá thêm các "bộ não" AI khác từ Groq Cloud. * **Cài đặt Groq Cloud, tạo Routes & Kiểm tra với Postman:** Thiết lập Groq Cloud, tạo thêm "con đường" mới và kiểm tra xem chúng có hoạt động "trơn tru" không. * **Triển khai lần 2 & Kiểm tra các mô hình Groq (Gemma, LLaMA, Mistral, DeepSeek...):** Lần "lên sóng" thứ hai, và lần này chúng ta sẽ kiểm tra "sức mạnh" của hàng loạt mô hình AI siêu tốc từ Groq Cloud như Gemma, LLaMA, Mistral, DeepSeek... Xem chúng "ứng xử" thế nào nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/groq_speed_ai.png' alt='Tốc độ xử lý của Groq Cloud AI'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_models_collage.png' alt='Các mô hình AI như Mistral, Gemma, LLaMA'> Vậy sau chuyến "phiêu lưu" này, bạn sẽ "thu hoạch" được gì? * **Tự tay xây dựng một "bộ não" backend an toàn:** Sử dụng Flask và "chiếc chìa khóa" JWT để bảo vệ ứng dụng của bạn như một pháo đài. * **"Giao tiếp" với đủ các loại AI:** Không chỉ một mà nhiều mô hình AI khác nhau thông qua Groq Cloud. * **"Đưa ứng dụng lên sóng" và kiểm tra:** Tự tin triển khai ứng dụng của mình và kiểm tra xem nó có hoạt động "ngon lành" với các câu hỏi thực tế không. Và đây là những "vật phẩm" bạn có thể mang theo trong hành trình của mình: * **Mistral API:** https://console.mistral.ai/home * **Groq Cloud:** https://console.groq.com/home * **Neon Database:** https://neon.com/ * **Nền tảng Triển khai (Deployment):** https://render.com/

Lê Lân

13/07/2025

Timescale công bố benchmark đầy bất ngờ: Postgres (kết hợp pgvector & pgvectorscale) chứng minh khả năng vượt trội Qdrant về thông lượng trên 50 triệu vector embeddings. Khám phá cách Postgres giúp bạn xây dựng ứng dụng AI hiệu suất cao mà không cần từ bỏ cơ sở dữ liệu quen thuộc.

Lê Lân

11/07/2025

Khám phá cách IDE PostgreSQL mới của Microsoft trong VS Code, được tăng cường bởi GenAI, giúp bạn truy vấn cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, trực quan hóa lược đồ và tăng cường hiệu suất lập trình.

Lê Lân

02/07/2025