Khám phá sự khác biệt giữa mô hình AI mở (Open Model) và đóng (Closed Model), ưu nhược điểm của từng loại, và cách các 'ông lớn' như General Motors, Zoom, và IBM áp dụng để tối ưu hóa trí tuệ nhân tạo trong hoạt động kinh doanh của họ.

Lê Lân

22/08/2025

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

Lê Lân

22/08/2025

Chào các bạn developer và những tín đồ AI! Bạn có bao giờ phải "vật lộn" với hàng tá tài liệu PDF dài dằng dặc, mà mỗi lần tìm thông tin lại như "mò kim đáy bể" không? Hay tệ hơn, khi bạn xây dựng các dự án AI, code chạy mượt mà trên Google Colab mà về máy mình thì "rùa bò" đến phát cáu?Đừng lo lắng nữa! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá cách xây dựng một "Trợ Lý Hỏi Đáp PDF" siêu thông minh, siêu tốc độ, giúp bạn giải quyết mọi vấn đề đó! Đây không chỉ là một ứng dụng AI thông thường, mà còn là một "siêu phẩm" được tối ưu hóa đến từng chi tiết, đảm bảo hiệu suất mượt mà ngay cả trên máy tính cá nhân của bạn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/overwhelmed_pdf_stack.png' alt='Người đang vật lộn với chồng PDF cao ngất ngưởng'>Muốn xem nó "thần thánh" cỡ nào ư?<ul><li>Trải nghiệm ngay tại đây: <a href="https://khushboogup-pdffolder-app1-f9ibs2.streamlit.app/">Trợ Lý PDFSUMMARIZATION</a></li><li>Xem "bí kíp" trong code: <a href="https://github.com/khushboogup/Pdffolder">GitHub CODE</a></li></ul><b>Hành Trình "Biến Giấy Tờ Thành Tri Thức" Của Chúng Ta:</b>Tưởng tượng nhé, quy trình của Trợ Lý này diễn ra như một câu chuyện cổ tích về công nghệ:<ol><li><b>"Đón Khách" (Upload PDF):</b> Bạn tải lên tài liệu PDF của mình.</li><li><b>"Dấu Vân Tay" & "Kiểm Tra Sổ Sách" (Hash & Check Stored):</b> Ứng dụng sẽ tạo một "dấu vân tay" độc nhất cho PDF của bạn. Nếu nó đã từng "ghé thăm" hệ thống rồi thì khỏi cần xử lý lại, tiết kiệm thời gian cực kỳ!</li><li><b>"Mổ Xẻ" & "Phân Tích Sâu" (Extract, Embed & Save Chunks):</b> PDF sẽ được "xé nhỏ" thành từng đoạn văn bản (chunks), rồi mỗi đoạn lại được "biến hình" thành những "vector nhúng" (embedding) mà máy tính có thể hiểu được. Tất cả dữ liệu này sau đó sẽ được cất gọn gàng vào "thư viện" siêu thông minh của chúng ta (Supabase).</li><li><b>"Lắng Nghe" (Take User's Question):</b> Bạn gõ câu hỏi của mình.</li><li><b>"Đào Bới Kho Báu" (Retrieve Relevant Chunks):</b> Hệ thống sẽ nhanh chóng "lục lọi" trong thư viện để tìm ra những đoạn văn bản liên quan nhất đến câu hỏi của bạn.</li><li><b>"Biên Tập Viên AI" (Refine with LLM):</b> Các đoạn văn bản tìm được có thể còn "lộn xộn" hoặc chưa đủ ý, nhưng đừng lo! Một "biên tập viên AI" (LLM) sẽ "phù phép" để biến chúng thành một câu trả lời mạch lạc, rõ ràng và đầy đủ.</li><li><b>"Trình Bày" (Display Answer):</b> Cuối cùng, câu trả lời hoàn hảo sẽ được hiển thị ngay trước mắt bạn!</li></ol><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_pipeline_flow.png' alt='Sơ đồ luồng hoạt động của hệ thống RAG (Retrieval Augmented Generation)'><b>"Đội Hình" Công Nghệ Siêu Hùng (Tech Stack Used):</b>Để tạo nên "siêu phẩm" này, chúng ta cần một "đội hình" công nghệ không thể "chất" hơn:<ul><li><b>Streamlit:</b> "Anh cả" của đội, chuyên lo phần giao diện người dùng (Front-end UI) lung linh và việc triển khai ứng dụng "nhanh như chớp". Cứ hình dung đây là "mặt tiền cửa hàng" thu hút khách hàng đó!</li><li><b>LangChain:</b> "Bộ não" kết nối mọi thứ! LangChain giúp chúng ta "trò chuyện" với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), biến chúng thành "bộ não AI" thực thụ cho ứng dụng.</li><li><b>Hugging Face:</b> "Kho tàng tri thức" khổng lồ! Nơi chúng ta tìm thấy những mô hình AI đã được huấn luyện sẵn siêu mạnh mẽ, giúp ứng dụng của chúng ta thông minh hơn bao giờ hết.</li><li><b>Supabase:</b> "Thủ thư" kiêm "người giữ sổ" siêu đẳng! Đây là cơ sở dữ liệu vector mà chúng ta dùng để cất giữ và truy xuất dữ liệu từ PDF một cách cực kỳ hiệu quả.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_tech_stack_team.png' alt='Biểu tượng của các công nghệ Streamlit, LangChain, Hugging Face và Supabase tạo nên dự án'><b>"Hậu Trường" Công Nghệ (Configuration):</b>Mở màn bằng một vài "công thức bí mật" (cấu hình) để mọi thứ chạy trơn tru:<pre><code>from sentence_transformers import SentenceTransformerfrom supabase import create_clientfrom huggingface_hub import InferenceClientSUPABASE_URL = st.secrets["SUPABASE_URL"]SUPABASE_KEY = st.secrets["SUPABASE_KEY"]HF_TOKEN = st.secrets["HF_TOKEN"] # Hugging Face tokensupabase = create_client(SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY)model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')hf_client = InferenceClient(api_key=HF_TOKEN)</code></pre>Ở đây, chúng ta "thuê" Supabase làm kho lưu trữ, "nhờ" <code>SentenceTransformer</code> biến chữ thành số (embeddings), và "kết nối" với Hugging Face để tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn.<b>"Dấu Vân Tay" PDF và "Mổ Xẻ" Dữ Liệu:</b>Bước này cực kỳ quan trọng để hệ thống hoạt động hiệu quả và không bị lặp việc:<pre><code>import fitz # PyMuPDF (faster alternative to pdfplumber)import hashlibdef hash_pdf(pdf_path): with open(pdf_path, "rb") as f: return hashlib.md5(f.read()).hexdigest()def extract_and_chunk(pdf_path, chunk_size=500): doc = fitz.open(pdf_path) text = " ".join([page.get_text() for page in doc]) words = text.split() chunks = [' '.join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)] return chunks</code></pre><ul><li><b><code>hashlib</code>:</b> Giống như chúng ta tạo một "chứng minh thư" duy nhất (hash) cho mỗi file PDF vậy. Nhờ nó mà chúng ta biết PDF này đã được xử lý rồi hay chưa, tránh việc làm đi làm lại gây tốn tài nguyên.</li><li><b><code>fitz</code> (PyMuPDF):</b> Nghe tên đã thấy "ngầu" rồi phải không? Đây là một "thợ mổ xẻ" PDF siêu tốc, giúp chúng ta rút ruột toàn bộ văn bản và chia thành các "miếng" nhỏ (chunks) dễ quản lý hơn. Cứ như việc cắt chiếc bánh gato thành từng phần nhỏ vậy!</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pdf_hashing_chunking.png' alt='Minh họa quá trình tạo mã hash và chia nhỏ PDF thành các chunk'><b>Biến Văn Bản Thành Số, Cất Giữ và "Đào Bới" Thông Minh:</b>Đây là "linh hồn" của hệ thống, giúp chúng ta tìm kiếm thông tin theo ý nghĩa chứ không chỉ là từ khóa!<pre><code>def embed_chunks(chunks): return model.encode(chunks, batch_size=16, show_progress_bar=True).tolist() def store_to_supabase(chunks, embeddings, pdf_id): data = [{ "id": f"chunk{i+1}", # id will be chunk1, chunk2, ... "pdf_id": pdf_id, "text": chunk, "embedding": embedding } for i, (chunk, embedding) in enumerate(zip(chunks, embeddings))] supabase.table("documents1").upsert(data).execute() def retrieve_chunks(query, pdf_id, top_k=10): query_embedding = model.encode(query).tolist() response = supabase.rpc("match_documents", { "query_embedding": query_embedding, "match_count": top_k, "pdf_id_filter": pdf_id }).execute() relevant_chunk=[row["text"] for row in response.data] if response.data else [] return relevant_chunk</code></pre><ul><li><b><code>embed_chunks</code>:</b> Công đoạn "biến hình" cực kỳ thú vị! Các đoạn văn bản giờ đây được mã hóa thành "vector nhúng" – một chuỗi các con số đại diện cho ý nghĩa của chúng. Giờ thì máy tính đã có thể "hiểu" và so sánh được sự tương đồng về ngữ nghĩa rồi!</li><li><b><code>store_to_supabase</code>:</b> Sau khi "biến hình," tất cả các "vector nhúng" cùng với văn bản gốc và "ID vân tay" của PDF sẽ được cất giữ cẩn thận trong "kho" Supabase. Cứ như bạn sắp xếp sách vào thư viện vậy, nhưng đây là thư viện "siêu thông minh" biết rõ vị trí và nội dung của từng cuốn sách!</li><li><b><code>retrieve_chunks</code>:</b> Khi bạn hỏi, Supabase sẽ dùng "phép thuật tìm kiếm ngữ nghĩa" để "đào bới" và tìm ra những "cuốn sách" (chunks) có ý nghĩa gần giống nhất với câu hỏi của bạn. Không cần chính xác từng từ, chỉ cần "na ná" ý là tìm ra!</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/embedding_retrieval.png' alt='Biểu đồ minh họa quá trình chuyển đổi văn bản thành vector nhúng và tìm kiếm tương đồng'><b>"Phù Phép" Câu Trả Lời với Hugging Face LLM:</b>Đôi khi, những mảnh thông tin "đào" được còn hơi rời rạc. Đây là lúc LLM "ra tay":<pre><code>def refine_with_llm(relevant_chunk, question): refinement_input = "\n\n---\n\n".join(relevant_chunk) prompt = f""" Refine the following extracted text chunks for clarity, conciseness, and improved readability. Keep the technical meaning accurate and explain any complex terms simply if needed. Text to refine: {refinement_input} Question: {question}""" response = hf_client.chat.completions.create( model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1", messages=[ {"role": "system", "content": "You are an expert technical editor and writer."}, {"role": "user", "content": prompt} ], temperature=0.7, max_tokens=500 ) refined_text = response.choices[0].message.content return refined_text</code></pre>Bước này đảm bảo rằng dù các đoạn văn bản tìm được có hơi "ngổn ngang" hay thiếu ý, "biên tập viên AI" của chúng ta vẫn sẽ chỉnh sửa chúng thành một câu trả lời cực kỳ rõ ràng, súc tích và chính xác theo ngữ cảnh. Cứ như có một nhà văn chuyên nghiệp ngồi biên tập lại vậy đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/llm_refinement.png' alt='Minh họa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang tinh chỉnh và hoàn thiện câu trả lời'><b>"Mặt Tiền" Đẹp Lung Linh với Streamlit:</b>Đây là nơi mà người dùng tương tác trực tiếp với "Trợ Lý" của chúng ta:<pre><code>import uuidimport osimport streamlit as stst.set_page_config(page_title="PDF Q&A Assistant")st.title("📄 Ask Questions About Your PDF")uploaded_file = st.file_uploader("Upload a PDF", type="pdf")if uploaded_file: with st.spinner("Processing PDF..."): pdf_path = f"temp_{uuid.uuid4().hex}.pdf" with open(pdf_path, "wb") as f: f.write(uploaded_file.read()) pdf_id = hash_pdf(pdf_path) existing = supabase.table("documents1").select("id").eq("pdf_id", pdf_id).execute() if existing.data: st.warning("⚠️ This PDF has already been processed. You can still ask questions.") else: chunks = extract_and_chunk(pdf_path) embeddings = embed_chunks(chunks) store_to_supabase(chunks, embeddings, pdf_id) os.remove(pdf_path) st.success("PDF ready for Q&A.") question = st.text_input("Ask a question about the uploaded PDF:") if question: with st.spinner("Generating answer..."): results = retrieve_chunks(question, pdf_id) if not results: st.error("No relevant chunks found.") else: answer = refine_with_llm(results, question) st.markdown("### Answer:") st.write(answer)</code></pre><ul><li><b>Thiết Lập Giao Diện (UI Setup):</b> Streamlit giúp chúng ta dễ dàng tạo ra một trang web đẹp mắt với tiêu đề và nút tải file PDF chỉ trong vài dòng code.</li><li><b>Lưu Tạm Thời (Temporary Save):</b> File PDF được tải lên sẽ được lưu tạm thời với một cái tên "độc nhất vô nhị" để xử lý.</li><li><b>"Dấu Vân Tay" (Hashing):</b> Tạo mã MD5 để xác định PDF, như đã nói ở trên.</li><li><b>Kiểm Tra Supabase (Check Supabase):</b> Nếu PDF đã được xử lý và lưu trữ, hệ thống sẽ "nháy mắt" báo bạn biết và bỏ qua bước xử lý lại. Thông minh chưa?</li><li><b>Trích Xuất & Phân Chia (Extract & Chunk):</b> Rút ruột và xé nhỏ PDF thành từng "miếng" văn bản.</li><li><b>Nhúng Các "Miếng" (Embed Chunks):</b> Biến chúng thành các vector để "thư viện" hiểu.</li><li><b>Lưu Trữ vào Supabase (Store in Supabase):</b> Cất giữ mọi thứ vào cơ sở dữ liệu.</li><li><b>Dọn Dẹp (Clean Up):</b> Xóa file PDF tạm thời đi để máy tính không bị "rác".</li><li><b>Hỏi Đi Đáp Ngay (Ask Question):</b> Bạn gõ câu hỏi, và Streamlit sẽ hiển thị ô nhập liệu tiện lợi.</li><li><b>Truy Xuất Các "Miếng" Liên Quan (Retrieve Chunks):</b> Hệ thống tìm kiếm các đoạn văn bản phù hợp nhất với câu hỏi.</li><li><b>Tinh Chỉnh Câu Trả Lời (Refine Answer):</b> LLM "biên tập" để câu trả lời được mượt mà, dễ hiểu.</li><li><b>Hiển Thị Kết Quả (Display Result):</b> Và "Taraaa!", câu trả lời hoàn hảo hiện ra!</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/streamlit_pdf_qa_ui.png' alt='Giao diện người dùng đơn giản nhưng hiệu quả của ứng dụng PDF Q&A xây dựng với Streamlit'><b>Lời Kết:</b>Vậy là chúng ta đã cùng nhau "giải mã" và xây dựng một "Trợ Lý Hỏi Đáp PDF" cực kỳ xịn sò rồi đó! Với sự kết hợp tài tình của Streamlit, LangChain, Hugging Face và Supabase, bạn không chỉ có một công cụ tiện lợi mà còn hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa các ứng dụng AI trong thực tế.Còn chần chừ gì nữa? Hãy tự mình trải nghiệm, thậm chí là "vọc vạch" code để xây dựng phiên bản của riêng bạn nhé! Nếu có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại chia sẻ. Happy coding!

Lê Lân

22/08/2025

AGI không chỉ là siêu máy tính đơn độc mà là một hệ thống tự học, tự tiến hóa từ sự hợp tác của các AI chuyên biệt, có khả năng tự đánh giá, lập lịch và rút kinh nghiệm. Khám phá kiến trúc AGI đầy hứa hẹn.

Lê Lân

21/08/2025

Learn why traditional AI chatbots fall short and discover how to build intelligent, autonomous AI agents using AutoGPT concepts, LangChain, and Python. Transform your chatbot into a powerful assistant that can reason, plan, and use tools.

Lê Lân

21/08/2025

Chào bạn! Bạn có bao giờ gặp phải tình huống khi dự án AI của mình chạy vèo vèo trên Google Colab, nhưng khi mang về máy cá nhân thì... ôi thôi, chậm như rùa bò không? Đừng lo lắng! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau "mổ xẻ" một dự án siêu thú vị: Xây dựng một Trợ lý Hỏi đáp PDF thông minh, được tối ưu hóa đến từng chân tơ kẽ tóc, đảm bảo chạy mượt mà trên mọi cỗ máy! Mục tiêu của chúng ta là gì? Biến một file PDF khô khan thành một "kho tri thức" mà bạn có thể hỏi bất cứ câu hỏi nào, và AI sẽ trả lời cực kỳ chính xác. Nghe như phép thuật đúng không? Nhưng đó là sự thật đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pdf_qna_assistant_concept.png' alt='Mô hình trợ lý hỏi đáp PDF AI'> Vậy, cỗ máy "phép thuật" này hoạt động như thế nào? Đơn giản là nó sẽ đi qua các bước sau: 1. Bạn tải PDF lên: Giống như đưa một cuốn sách cho "thủ thư" vậy. 2. Hệ thống "kiểm tra vân tay" PDF: Để xem đã có ai hỏi về cuốn sách này chưa, tránh làm lại từ đầu. 3. Trích xuất & "Cắt nhỏ" nội dung: Biến cuốn sách thành các đoạn văn bản nhỏ, dễ tiêu hóa. 4. "Mã hóa" thông minh & Lưu trữ: Chuyển các đoạn văn bản thành "ngôn ngữ" mà AI hiểu được (gọi là vector) và cất giữ chúng vào một "thư viện siêu tốc". 5. Bạn đặt câu hỏi: Giống như bạn hỏi thủ thư một điều gì đó về cuốn sách. 6. Tìm kiếm thông minh: AI sẽ tìm kiếm các đoạn văn liên quan nhất từ thư viện. 7. "Biên tập" lại câu trả lời: Một "biên tập viên" AI siêu đẳng sẽ chỉnh sửa, tóm tắt để câu trả lời mạch lạc, dễ hiểu nhất. 8. Hiển thị kết quả: Và "bùm!", câu trả lời xuất hiện ngay trước mắt bạn! Để xây dựng "cỗ máy" xịn sò này, chúng ta sẽ cần đến những "công cụ" đắc lực sau: * Streamlit: Giao diện người dùng (Front-end) – "Bộ mặt" đẹp đẽ và dễ dùng của ứng dụng. * LangChain: "Bộ não" kết nối mọi thứ – Giúp chúng ta dễ dàng tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và xây dựng luồng xử lý. * Hugging Face: "Kho tri thức" khổng lồ – Nơi cung cấp các mô hình AI mạnh mẽ, được đào tạo sẵn để chúng ta dùng ngay. * Supabase: "Thư viện siêu tốc" – Cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ và truy vấn dữ liệu PDF cực nhanh. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tech_stack_logos.png' alt='Logo các công nghệ Streamlit, LangChain, Hugging Face, Supabase'> Đầu tiên, hãy cùng "set up" một chút để mọi thứ hoạt động trơn tru nhé! Chúng ta sẽ cần kết nối với Supabase (thư viện của chúng ta), nạp mô hình xử lý văn bản (để AI hiểu văn bản), và kết nối với "biên tập viên" từ Hugging Face. ```python\nfrom sentence_transformers import SentenceTransformer\nfrom supabase import create_client\nfrom huggingface_hub import InferenceClient\n\n# Lấy các \"chìa khóa\" bí mật của bạn (đừng để lộ ra nhé!)\nSUPABASE_URL = st.secrets[\"SUPABASE_URL\"]\nSUPABASE_KEY = st.secrets[\"SUPABASE_KEY\"]\nHF_TOKEN = st.secrets[\"HF_TOKEN\"] # Mã thông báo của Hugging Face\n\n# Khởi tạo các \"công cụ\"\nsupabase = create_client(SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY)\nmodel = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # Mô hình biến văn bản thành vector\nhf_client = InferenceClient(api_key=HF_TOKEN) # Kết nối với các mô hình LLM của Hugging Face\n``` Ở đây, chúng ta dùng Supabase để lưu trữ dữ liệu, `SentenceTransformer` để "biến hóa" các đoạn văn bản thành các vector số (mà máy tính hiểu được), và `InferenceClient` của Hugging Face để tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Tiếp theo là phần "ma thuật" xử lý PDF! Chúng ta sẽ dùng `hashlib` để tạo ra một "dấu vân tay" độc nhất cho từng file PDF. Cái này hay ở chỗ, nếu bạn tải cùng một file PDF lên nhiều lần, hệ thống sẽ nhận ra ngay và không cần xử lý lại từ đầu, tiết kiệm thời gian đáng kể! Sau đó, `fitz` (hay PyMuPDF) sẽ giúp chúng ta "bóc tách" toàn bộ nội dung chữ trong PDF, rồi chia nhỏ thành từng đoạn văn bản. Tưởng tượng một cuốn sách dày cộp được chia thành từng trang, từng đoạn nhỏ để dễ đọc và xử lý hơn vậy. ```python\nimport fitz # Thư viện PyMuPDF siêu nhanh để xử lý PDF\nimport hashlib # Để tạo \"dấu vân tay\"\n\ndef hash_pdf(pdf_path):\n # Đọc file và tạo mã hash (dấu vân tay) duy nhất\n with open(pdf_path, \"rb\") as f:\n return hashlib.md5(f.read()).hexdigest()\n\ndef extract_and_chunk(pdf_path, chunk_size=500):\n doc = fitz.open(pdf_path)\n # Lấy toàn bộ văn bản từ PDF\n text = \" \".join([page.get_text() for page in doc])\n words = text.split()\n # Chia nhỏ văn bản thành các đoạn (chunks)\n chunks = [' '.join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]\n return chunks\n``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pdf_chunking_concept.png' alt='Chia nhỏ PDF thành các đoạn nhỏ'> Đây là lúc các đoạn văn bản được "hô biến" thành những "vector thông minh" và được cất vào "thư viện Supabase" để dễ dàng tìm kiếm sau này. * Embed Chunks: Biến các đoạn văn bản thành các vector số (embedding). Cứ tưởng tượng mỗi đoạn văn bản giờ đây có một "tọa độ" riêng trong một không gian đa chiều, giúp chúng ta so sánh mức độ tương đồng giữa chúng dễ hơn. * Store in Supabase: Lưu trữ cả đoạn văn bản gốc và vector của nó vào Supabase. Supabase giống như một thủ thư siêu đẳng, không chỉ giữ sách mà còn biết cách sắp xếp chúng để tìm kiếm cực nhanh dựa trên ý nghĩa. * Retrieve Chunks: Khi bạn hỏi, Supabase sẽ dùng vector của câu hỏi để tìm ra những đoạn văn bản có "tọa độ" gần nhất, tức là liên quan nhất về mặt ngữ nghĩa. ```python\ndef embed_chunks(chunks):\n # Biến các đoạn văn bản thành vector số\n return model.encode(chunks, batch_size=16, show_progress_bar=True).tolist()\n\ndef store_to_supabase(chunks, embeddings, pdf_id):\n # Chuẩn bị dữ liệu và lưu vào bảng \"documents1\" của Supabase\n data = [{\n \"id\": f\"chunk{i+1}\", # ID của từng đoạn (chunk1, chunk2, ...)\n \"pdf_id\": pdf_id,\n \"text\": chunk,\n \"embedding\": embedding\n } for i, (chunk, embedding) in enumerate(zip(chunks, embeddings))]\n supabase.table(\"documents1\").upsert(data).execute() # \"upsert\" nghĩa là thêm mới hoặc cập nhật nếu đã có\n\ndef retrieve_chunks(query, pdf_id, top_k=10):\n # Biến câu hỏi của bạn thành vector\n query_embedding = model.encode(query).tolist()\n # Gọi hàm RPC của Supabase để tìm các đoạn văn bản liên quan nhất\n response = supabase.rpc(\"match_documents\", {\n \"query_embedding\": query_embedding,\n \"match_count\": top_k, # Lấy top k đoạn liên quan nhất\n \"pdf_id_filter\": pdf_id # Chỉ tìm trong PDF hiện tại\n }).execute()\n # Lấy ra nội dung văn bản từ kết quả tìm được\n relevant_chunk=[row[\"text\"]] if response.data else []\n return relevant_chunk\n``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/vector_database_search.png' alt='Tìm kiếm ngữ nghĩa trong cơ sở dữ liệu vector'> Đôi khi, những đoạn văn bản tìm được có thể hơi rời rạc hoặc chưa thực sự "nuột". Đây là lúc "biên tập viên" LLM của Hugging Face ra tay! Nó sẽ đọc các đoạn văn bản liên quan, sau đó chắt lọc, sắp xếp và diễn đạt lại thành một câu trả lời hoàn chỉnh, rõ ràng và dễ hiểu nhất cho câu hỏi của bạn. Cứ như có một trợ lý siêu thông minh tóm tắt và trình bày mọi thứ vậy! ```python\ndef refine_with_llm(relevant_chunk, question):\n # Ghép các đoạn văn bản liên quan lại\n refinement_input = "\\n\\n---\\n\\n".join(relevant_chunk) \n # Soạn prompt (lời nhắc) để LLM biết phải làm gì\n prompt = f""" Hãy chỉnh sửa các đoạn văn bản được trích xuất sau đây để chúng rõ ràng, súc tích và dễ đọc hơn. Giữ nguyên ý nghĩa kỹ thuật chính xác và giải thích các thuật ngữ phức tạp một cách đơn giản nếu cần. Văn bản cần chỉnh sửa: {refinement_input} Câu hỏi: {question}"""\n # Gửi yêu cầu đến mô hình LLM của Hugging Face\n response = hf_client.chat.completions.create(\n model=\"mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1\", # Ví dụ dùng mô hình Mixtral\n messages=[\n {\"role\": \"system\", \"content\": \"Bạn là một biên tập viên và tác giả kỹ thuật chuyên nghiệp.\"},\n {\"role\": \"user\", \"content\": prompt}\n ],\n temperature=0.7, # Độ \"sáng tạo\" của LLM (0.7 là vừa phải)\n max_tokens=500 # Giới hạn độ dài câu trả lời\n )\n # Lấy câu trả lời đã được chỉnh sửa\n refined_text = response.choices[0].message.content\n return refined_text\n``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/llm_refinement.png' alt='Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tinh chỉnh câu trả lời'> Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, chính là giao diện người dùng mà bạn sẽ tương tác! Streamlit sẽ giúp chúng ta tạo ra một trang web đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả để bạn có thể: * Tải PDF lên: Chỉ cần kéo và thả file PDF của bạn vào. * Hỏi bất cứ điều gì: Gõ câu hỏi vào ô tìm kiếm. * Nhận câu trả lời ngay lập tức: Xem kết quả được hiển thị một cách gọn gàng. Streamlit sẽ "chủ trì" toàn bộ quá trình: nhận file PDF, kiểm tra xem đã xử lý chưa, nếu chưa thì gọi các hàm xử lý PDF, nhúng dữ liệu và lưu vào Supabase. Khi bạn hỏi, nó sẽ gọi hàm tìm kiếm và hàm tinh chỉnh của LLM để đưa ra câu trả lời "xịn sò" nhất. Đừng lo, mọi file PDF tạm thời sẽ được dọn dẹp sạch sẽ sau khi xử lý nhé! ```python\nimport uuid # Để tạo tên file tạm thời duy nhất\nimport os # Để xóa file tạm\nimport streamlit as st # Thư viện Streamlit\n\nst.set_page_config(page_title=\"PDF Q&A Assistant\")\nst.title(\"📄 Hỏi gì PDF cũng biết!\") # Tựa đề siêu cấp đáng yêu\n\nuploaded_file = st.file_uploader(\"Tải lên một file PDF\", type=\"pdf\")\n\nif uploaded_file:\n with st.spinner(\"Đang xử lý PDF... Đợi chút nha! ✨\"):\n # Lưu file PDF tạm thời\n pdf_path = f\"temp_{uuid.uuid4().hex}.pdf\"\n with open(pdf_path, \"wb\") as f:\n f.write(uploaded_file.read())\n\n pdf_id = hash_pdf(pdf_path) # Tạo dấu vân tay cho PDF\n\n # Kiểm tra xem PDF này đã được xử lý chưa\n existing = supabase.table(\"documents1\").select(\"id\").eq(\"pdf_id\", pdf_id).execute()\n if existing.data:\n st.warning(\"⚠️ PDF này đã được xử lý rồi. Bạn có thể hỏi ngay bây giờ!\")\n else:\n # Nếu chưa, thì bắt đầu xử lý nè!\n chunks = extract_and_chunk(pdf_path)\n embeddings = embed_chunks(chunks)\n store_to_supabase(chunks, embeddings, pdf_id)\n os.remove(pdf_path) # Xóa file tạm đi cho gọn\n st.success(\"PDF đã sẵn sàng để hỏi đáp! 🚀\")\n\n question = st.text_input(\"Muốn hỏi gì về PDF này? Gõ vào đây nhé:\")\n if question:\n with st.spinner(\"Đang nghĩ câu trả lời... 🧐\"):\n results = retrieve_chunks(question, pdf_id)\n if not results:\n st.error(\"Rất tiếc, không tìm thấy thông tin liên quan trong PDF của bạn.\")\n else:\n answer = refine_with_llm(results, question)\n st.markdown(\"### ✨ Câu trả lời của AI:\")\n st.write(answer)\n``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/streamlit_ui_example.png' alt='Giao diện người dùng Streamlit của trợ lý hỏi đáp PDF'> Vậy là chúng ta đã cùng nhau đi qua toàn bộ hành trình xây dựng một Trợ lý Hỏi đáp PDF "xịn xò" rồi đấy! Dự án này không chỉ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách hoạt động của RAG (Retrieval-Augmented Generation) mà còn cho thấy việc tối ưu hóa có thể tạo ra sự khác biệt lớn như thế nào. Bạn muốn tự mình trải nghiệm không? * Thử ngay bản Demo trực tiếp tại: <a href="https://khushboogup-pdffolder-app1-f9ibs2.streamlit.app/">PDFSUMMARIZATION Site</a> * Code "full bộ" có sẵn trên GitHub: <a href="https://github.com/khushboogup/Pdffolder">CODE</a> * Và nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn nữa về cách xây dựng AI Agent với Python và Vector Databases, hãy đọc thêm bài viết này nhé: <a href="https://dev.to/datatoinfinity/from-pdf-to-summary-building-an-ai-agent-with-python-vector-databases-basic-b2f">From PDF to Summary: Building an AI Agent with Python & Vector Databases - Basic</a> Chúc bạn vui vẻ với dự án của mình và hẹn gặp lại trong những bài viết thú vị khác nhé!

Lê Lân

21/08/2025

Chào các bạn kỹ sư tương lai! Có bao giờ bạn cảm thấy các chatbot AI hiện tại, dù thông minh đến mấy, cũng chỉ mới gãi nhẹ bề mặt của những gì AI có thể làm trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm không? Chúng ta đều biết, tương lai còn "ảo diệu" và "điên rồ" hơn thế nhiều! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá một khái niệm đang dần thay đổi cách chúng ta làm việc: hệ thống AI đa tác tử (multi-agent AI systems). Không chỉ là một "phi công phụ" đơn lẻ, mà là cả một đội quân AI tinh nhuệ, phối hợp nhịp nhàng với nhau – đôi khi tự động hoàn toàn, đôi khi theo sát ý đồ của chúng ta – để tối ưu, tự động hóa, thậm chí là "tái thiết kế" toàn bộ quy trình làm việc hàng ngày của giới kỹ sư. Nghe có vẻ "viễn tưởng" nhỉ? Cùng tôi "đào sâu" xem nó thực sự là gì nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_team_collaboration.png' alt='Đội ngũ AI phối hợp'>1. Từ Chatbot "Trợ Lý" Đến Các Tác Tử AI "Tự Chủ"Chắc hẳn phần lớn chúng ta đều bắt đầu cảm thấy AI hữu ích từ khi các "trợ lý" như ChatGPT của OpenAI hay Copilot "nhảy" vào quy trình làm việc. Chúng cực kỳ "cool ngầu" đấy, nhưng về cơ bản, chúng vẫn chỉ là những "người giúp việc" thông minh, chứ không phải là những "công dân" độc lập, tự chủ hoàn toàn, phải không nào? Nhưng nếu chúng ta có thể triển khai cả một "hạm đội" các tác tử AI, mỗi "người" chuyên về một mảng riêng (như kiểm tra code, DevOps, hay kiểm thử), rồi họ cùng nhau làm việc, thậm chí là "thương lượng" với nhau để hoàn thành cả một quy trình công việc phức tạp thì sao? Đó chính là lúc chúng ta nói về "hệ thống đa tác tử". Những tác tử AI này không chỉ biết nghe lệnh, mà còn có khả năng tự đưa ra quyết định, tự kích hoạt các hành động, tự điều phối dự án, và quan trọng nhất là có thể "bắt tay" hợp tác hoặc thậm chí "cạnh tranh" lành mạnh với nhau. Nghe có vẻ giống phim khoa học viễn tưởng ư? Giờ thì không còn nữa rồi!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/single_vs_multi_agent.png' alt='AI đơn tác tử và đa tác tử'>2. Gặp Gỡ "Đội Phát Triển" Của Bạn: Toàn Là Các Tác Tử AI!Hãy hình dung thế này nhé: Bạn đang có một ứng dụng chạy trên nền tảng đám mây (cloud-native app) và bạn muốn tự động hóa toàn bộ quy trình DevOps – từ CI/CD (tích hợp/triển khai liên tục) cho đến kiểm thử, và thậm chí là xử lý sự cố. Một hệ thống đa tác tử có thể "phân công nhiệm vụ" như sau:<ul><li><b>Tác tử A (Kiểm soát đầu vào):</b> Liên tục "dòm ngó" GitHub để phát hiện các pull request mới và kiểm tra xem code có tuân thủ quy tắc định dạng không.</li><li><b>Tác tử B (Chuyên gia kiểm thử):</b> Tự động chạy tất cả các bài kiểm thử, đánh giá độ bao phủ của code (code coverage) để đảm bảo không có lỗi ngớ ngẩn.</li><li><b>Tác tử C (Người triển khai):</b> Phụ trách toàn bộ việc xây dựng (build) và triển khai (deploy) ứng dụng lên môi trường thử nghiệm (staging) rồi sau đó là môi trường chạy thật (production).</li><li><b>Tác tử D (Giám sát viên):</b> Liên tục theo dõi "sức khỏe" của ứng dụng trên production, và ngay lập tức tự động tạo ticket báo cáo khi phát hiện vấn đề.</li></ul>À, mà còn nữa, hãy thêm vào yếu tố "thương lượng" nhé (kiểu như Tác tử B sẽ "yêu cầu" Tác tử A phải duyệt xong code đã!). Các tác tử này có thể gửi tin nhắn qua lại giữa các "điểm cuối" (endpoints) của nhau, chia sẻ các tài liệu, và tự "quyết định" xem ai sẽ là người "cầm trịch" cho công việc nào. Nghe có vẻ viễn vông? Không hề đâu! Các framework mã nguồn mở hàng đầu như LangChain Agents, Microsoft Semantic Kernel, và AutoGen đang biến những "buổi hòa nhạc" phức tạp này thành hiện thực cho tất cả chúng ta.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/devops_multi_agent.png' alt='Quy trình DevOps với AI đa tác tử'>3. "Đồ Chơi" Công Nghệ: Những "Viên Gạch" Của AI Đa Tác TửĐể tôi bật mí cho bạn xem thực chất những "viên gạch" nào đã xây nên hệ thống này nhé – không có phép thuật nào ở đây đâu, chỉ toàn là những công cụ siêu mạnh mẽ thôi:<ul><li><b>Bộ Điều Phối Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM Coordinator):</b> Đây chính là "bộ não" trung tâm, có nhiệm vụ "đọc hiểu" các chỉ thị phức tạp và "phân phát" công việc cho các tác tử chuyên trách.</li><li><b>Các Tác Tử Chuyên Dụng (Specialized Tool-Use Agents):</b> Mỗi tác tử được "đào tạo" để làm một việc cụ thể, có thể là xử lý DevOps, "cào" dữ liệu (data scraping), kiểm thử, hay bất cứ thứ gì bạn có thể nghĩ ra.</li><li><b>Bộ Nhớ/Nhật Ký (Memory/Trace Log):</b> Giúp các tác tử "ghi nhớ" những gì đã xảy ra, giữ ngữ cảnh xuyên suốt quá trình làm việc, đảm bảo tính minh bạch.</li><li><b>Giao Thức Giao Tiếp (Communication Protocols):</b> Như JSON, REST, gRPC – hoặc chỉ đơn giản là HTTP "cổ điển" thôi cũng được. Đây là "ngôn ngữ" để các tác tử trò chuyện với nhau.</li></ul>Muốn xem một ví dụ "thực chiến" không? Chúng ta hãy cùng nhau xây dựng một hệ thống đa tác tử đơn giản dùng AutoGen nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tech_stack_multi_agent.png' alt='Các thành phần của hệ thống AI đa tác tử'>3.1. Ví Dụ Code: Hệ Thống AI Đa Tác Tử Bằng Python Với AutoGenGiả sử chúng ta muốn hai tác tử – một "Anh Coder" và một "Chị Reviewer" – cùng nhau hợp tác để viết và đánh giá một hàm đơn giản trong Python. Đây là cách bạn có thể làm với AutoGen:Đầu tiên, cài đặt các thư viện cần thiết nhé: `pip install pyautogen openai`<pre><code>import autogen from autogen.agentchat.user_proxy_agent import UserProxyAgent from autogen.agentchat.assistant_agent import AssistantAgent # Cấu hình OpenAI (nhớ thay YOUR_OPENAI_API_KEY bằng API key của bạn) config = {"llm": "openai", "config_list": [{"model": "gpt-3.5-turbo", "api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY"}]} # Định nghĩa các tác tử / người dùng reviewer = AssistantAgent( name="Reviewer", system_message="Bạn có nhiệm vụ review code Python để tìm lỗi và tối ưu.", llm_config=config) coder = AssistantAgent( name="Coder", system_message="Bạn viết code Python theo các best practice.", llm_config=config) user_proxy = UserProxyAgent( name="User", code_execution_config={ "work_dir": "python_scripts" }) # Hãy mô phỏng một cuộc trò chuyện: init_msg_coder = "Viết một hàm Python kiểm tra xem một chuỗi có phải là palindrome không." user_proxy.initiate_chat( agent=reviewer, messages=[ ("User", init_msg_coder), ("Coder", "Đây là code của hàm:\n" "def is_palindrome(s):\n" " return s == s[::-1]") ], n_results=2 # Giới hạn số lượt trò chuyện) </code></pre>Vậy chuyện gì đang xảy ra ở đây?<ul><li><b>Anh Coder</b> sẽ viết code.</li><li><b>Chị Reviewer</b> sẽ kiểm tra code đó để tìm lỗi hoặc đề xuất cải tiến.</li><li><b>UserProxy</b> (người đại diện cho bạn) có thể can thiệp, chạy thử code và quản lý luồng công việc.</li></ul>Bạn có thể mở rộng hệ thống này bằng cách thêm nhiều tác tử hơn, thiết lập các phụ thuộc giữa các tác vụ, hoặc kết nối với các API bên ngoài. Và tin tôi đi, mô hình này có thể mở rộng để xử lý toàn bộ các quy trình kỹ thuật phức tạp trong một dự án đấy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/autogen_example.png' alt='Ví dụ hệ thống AI đa tác tử với AutoGen'>4. Cách Hệ Thống Đa Tác Tử Tự Động Hóa Quy Trình Làm Việc Thực TếHãy cùng xem những "đội quân" tác tử này thể hiện "ánh hào quang" của mình trong các kịch bản thực tế nào nhé:<b>Tự Động Phân Loại & Phân Công Ticket (Ví dụ thực tế):</b>Thử tưởng tượng: Danh sách công việc tồn đọng (backlog) của đội ngũ kỹ sư của bạn đang "ngập lụt" với hàng tá GitHub issues và Jira tickets. Bạn chỉ cần "phát động" một bộ ba tác tử:<ul><li><b>Tác tử Phân loại (Classifier Agent):</b> Đọc các issue mới, tự động gán nhãn (bug, feature, tài liệu...). Hơn cả một thư ký cần mẫn!</li><li><b>Tác tử Ghép nối Kỹ năng (Skill-Matcher Agent):</b> So sánh nội dung issue với chuyên môn của từng thành viên trong nhóm. Đảm bảo đúng người, đúng việc.</li><li><b>Tác tử Lên lịch (Scheduler Agent):</b> Gán ticket cho người phù hợp và gửi thông báo tới Slack của nhóm. Nhanh như chớp!</li></ul><b>Kết quả:</b> Các ticket được phân loại và gán chỉ trong vài phút sau khi chúng được tạo. Giờ thì các kỹ sư của bạn có thể tập trung vào việc "xây" sản phẩm, chứ không phải "quản lý" đống giấy tờ nữa rồi! Bạn hoàn toàn có thể triển khai hệ thống này bằng cách sử dụng LangChain's Agent Executor và kết nối với các API của Slack, GitHub, và Jira.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ticket_triage_ai.png' alt='Tự động phân loại ticket bằng AI'>5. Các "Hành Vi Bất Ngờ": Điều Thú Vị Từ Đội Ngũ Tác TửĐây mới là lúc mọi chuyện trở nên thú vị "đến phát nghiện" này – khi bạn để các tác tử hoạt động với sự can thiệp tối thiểu, những tương tác giữa chúng có thể tạo ra các "hành vi bất ngờ" (emergent behaviors) mà bạn không hề đoán trước:<ul><li><b>Hợp tác "ngẫu hứng":</b> Các tác tử có thể "tự nghĩ ra" những chiến lược phối hợp mới mà bạn không hề lập trình sẵn. Cứ như chúng có trí tuệ tập thể vậy!</li><li><b>Tự phục hồi sau lỗi:</b> Các tác tử tự chẩn đoán và thử lại các lần triển khai (deployments) bị lỗi – thậm chí còn "nháy" cho con người khi chúng thực sự "bó tay chấm com".</li><li><b>Thỉnh thoảng... có chút hỗn loạn:</b> Đôi khi, những sự hiểu lầm hoặc vòng lặp "đổ lỗi" (kiểu như "Tác tử A đổ lỗi cho B, B lại đổ lỗi cho A!") có thể buộc bạn phải "tinh chỉnh" lại các câu lệnh (prompts) và điều kiện giới hạn của tác tử.</li></ul>Cứ như thể bạn đang quản lý một hệ sinh thái sống động, chứ không phải một đống kịch bản tĩnh vậy. Điều này mở ra không gian mới cho sự sáng tạo... và cả cho việc "debug" nữa!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/emergent_behavior.png' alt='Các hành vi bất ngờ của tác tử AI'>6. Người-Trong-Vòng-Lặp Hay Tự Hành Hoàn Toàn?Đây là một lựa chọn quan trọng mà mọi nhà lãnh đạo kỹ thuật đều phải đưa ra:<ul><li><b>Tác tử được giám sát (Supervised agents):</b> Con người luôn là người duyệt/từ chối mọi hành động của tác tử. An toàn, đáng tin cậy, nhưng chậm hơn.</li><li><b>Tác tử bán tự động (Semi-autonomous agents):</b> Các tác tử tự hoàn thành những tác vụ đơn giản và chỉ "hỏi ý kiến" khi gặp phải các trường hợp phức tạp (edge cases).</li><li><b>Tác tử tự hành hoàn toàn (Fully autonomous):</b> Các tác tử được cấp quyền rộng rãi; con người chỉ theo dõi qua các bảng điều khiển (dashboards) và nhật ký (logs).</li></ul>Hầu hết các dự án hiện đại thường bắt đầu với mô hình giám sát hoặc bán tự động, sau đó tăng dần mức độ tự chủ theo thời gian khi niềm tin và khả năng của hệ thống được xây dựng.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/autonomy_levels.png' alt='Mức độ tự chủ của AI'>7. "Mổ Xẻ" Kỹ Thuật: Xây Dựng Một Schema Tác Tử Có Khả Năng Mở RộngKhông phải lúc nào bạn cũng cần những hệ thống điều phối "nặng đô" đâu nhé! Đôi khi, chỉ với một file cấu hình YAML hoặc JSON cùng vài điểm cuối (HTTP endpoints) là đủ để tạo ra một hệ thống module hóa rồi!<b>Ví dụ: Cấu hình tác tử bằng YAML (đơn giản hóa):</b><pre><code>agents: - name: "DevOpsAgent" capabilities: - "build" - "deploy" endpoint: "https://devops.internal/api" - name: "TestAgent" capabilities: - "run_tests" - "report_coverage" endpoint: "https://ci.internal/api" - name: "DocAgent" capabilities: - "generate_docs" - "tag_codebase" endpoint: "https://docs.internal/api" workflow: - step: "build" agent: "DevOpsAgent" next: "run_tests" - step: "run_tests" agent: "TestAgent" next: "generate_docs" - step: "generate_docs" agent: "DocAgent" next: "deploy" - step: "deploy" agent: "DevOpsAgent" end: true </code></pre>Với cấu hình như thế này, logic điều phối của bạn chỉ cần đọc file config và chuyển tiếp các tác vụ dưới dạng yêu cầu HTTP giữa các tác tử. Đơn giản mà hiệu quả!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/yaml_config_example.png' alt='Cấu hình tác tử bằng YAML'>8. Thử Thách & Các Vấn Đề "Mở"Đừng "ngọt ngào hóa" mọi thứ: Chuyển sang mô hình "đa tác tử" cũng đi kèm với vô vàn thách thức hoàn toàn mới toanh đấy nhé:<ul><li><b>Rủi ro bảo mật:</b> Liệu các tác tử có thể bị "lừa" không? Bị "chiếm quyền" không? Việc áp dụng RBAC (kiểm soát truy cập dựa trên vai trò) và cô lập API đúng đắn là cực kỳ quan trọng.</li><li><b>Khả năng quan sát (Observability):</b> Làm thế nào để "debug" cả một "ổ" các tác tử đang hoạt động? Bạn sẽ cần hệ thống ghi log và theo dõi (tracing) toàn diện.</li><li><b>Độ phức tạp trong điều phối:</b> Làm sao để ngăn chặn các vòng lặp vô tận hoặc tắc nghẽn (deadlocks)? Cần có các giao thức rõ ràng, "nhịp tim" (heartbeats) và cơ chế xử lý lỗi.</li><li><b>Giới hạn đạo đức:</b> Nếu các tác tử bắt đầu đưa ra những quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến người dùng (triển khai code, thay đổi giá cả...), bạn cần thiết lập những giới hạn đạo đức rõ ràng ngay từ đầu.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/multi_agent_challenges.png' alt='Thách thức của hệ thống AI đa tác tử'>9. Tương Lai: Đội Ngũ Tác Tử "Tự Hoàn Thiện"Hãy tưởng tượng một tương lai mà các tác tử AI, sau mỗi sprint, lại tự động phân tích xem điều gì đã diễn ra không ổn và tự cải thiện code cũng như logic ra quyết định của chính mình. Hoặc những tác tử có khả năng đề xuất các plugin mới để tăng cường năng suất làm việc! Đó không còn là viễn tưởng nữa đâu – các phòng thí nghiệm nghiên cứu hàng đầu đã và đang khám phá học tăng cường (reinforcement learning) và các tác tử "tự cập nhật" dựa trên LLM. Kỷ nguyên của một đội ngũ kỹ thuật tự hoàn thiện đang ở ngay trước mắt chúng ta rồi!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/future_self_improving_ai.png' alt='Tương lai của AI tự hoàn thiện'>10. Kết LuậnNhư bạn đã thấy, bước nhảy vọt từ những trợ lý AI đơn lẻ, chỉ biết nghe lệnh sang các đội ngũ tác tử AI chuyên biệt, phối hợp nhịp nhàng, chắc chắn sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong cách chúng ta xây dựng, triển khai và bảo trì phần mềm. Bạn không cần phải làm việc ở Google hay Microsoft mới có thể bắt đầu đâu – rất nhiều công cụ trong số này là mã nguồn mở và sẵn sàng để bạn "thử nghiệm điên rồ" với các quy trình làm việc của riêng mình. Bạn đã sẵn sàng để kiến trúc hệ thống AI đa tác tử của riêng mình chưa? Hãy cho tôi biết những ý tưởng "điên rồ" mà bạn nghĩ ra nhé – tôi rất muốn nghe từ những người "kiến tạo" tin rằng, giống như tôi, phép thuật thực sự chỉ xuất hiện khi các tác tử cùng nhau làm việc!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/agents_collaboration_conclusion.png' alt='Phép thuật AI đa tác tử'>

Lê Lân

20/08/2025

Khám phá Pydoll, thư viện Python đột phá cho phép tự động hóa trình duyệt Chromium mà không cần WebDriver. Tận hưởng hiệu suất nhanh chóng, tương tác tự nhiên và khả năng bỏ qua captcha tích hợp sẵn, lý tưởng cho web scraping và các tác vụ tự động hóa phức tạp.

Lê Lân

20/08/2025

Khám phá hệ thống AI đa tác tử (multi-agent AI systems) và cách chúng đang cách mạng hóa ngành kỹ thuật phần mềm, từ việc tự động hóa DevOps đến giải quyết các vấn đề phức tạp với các 'đội quân' 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

Khám phá Nekocode, công cụ phân tích mã nguồn 'thần tốc' được viết lại bằng C++17, giúp tăng hiệu suất 10-100 lần, thoát khỏi 'địa ngục regex' và tối ưu cho phát triển AI như Claude Code. Đừng bỏ lỡ!

Lê Lân

18/08/2025

Tìm hiểu vì sao kỹ thuật dữ liệu (Data Engineering) lại là xương sống và chìa khóa thành công cho mọi ứng dụng AI hiện đại, từ chatbot đến phân tích dự đoán, trong năm 2025. Khám phá vai trò của Data Engineering trong chất lượng dữ liệu, khả năng mở rộng, dữ liệu thời gian thực, quản trị và hợp tác nhóm.

Lê Lân

17/08/2025

Khám phá cách tôi biến vô số ý tưởng thành các giải pháp phần mềm thực tế và hiệu quả nhờ hợp tác với AI. Bài viết chia sẻ về sức mạnh của AI trong việc tự động hóa, giảm chi phí ban đầu, cùng ví dụ cụ thể về công cụ dọn dẹp GitHub mã nguồn mở. Tìm hiểu cách AI giúp tăng cường năng suất và khả năng giải quyết vấn đề, đồng thời khuyến khích hợp tác mở.

Lê Lân

17/08/2025

Khám phá vai trò không thể thiếu của Kỹ thuật Dữ liệu (Data Engineering) trong việc thúc đẩy cách mạng AI năm 2025, từ đảm bảo chất lượng dữ liệu, khả năng mở rộng, xử lý thời gian thực, đến quản trị và hợp tác nhóm, giúp bạn xây dựng giải pháp AI mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Lê Lân

16/08/2025

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

Bạn đang băn khoăn không biết nghề nào hợp với mình? Giữa một rừng ngành nghề, vị trí công việc và các loại bằng cấp, việc định hướng sự nghiệp đôi khi giống như lạc vào một mê cung vậy, phải không? Đừng lo lắng nữa! Để gỡ rối cho bạn, tôi đã tạo ra một 'Hệ Thống Đề Xuất Nghề Nghiệp' siêu đỉnh, được xây dựng bằng Flask (Python) cùng bộ dữ liệu JSON được chuẩn hóa. Mục tiêu của hệ thống này là gì ư? Đơn giản thôi: giúp bạn nhận được những gợi ý nghề nghiệp 'đo ni đóng giày' dựa trên sở thích và trình độ học vấn của riêng bạn. Tưởng tượng mà xem, một công cụ thông minh, thân thiện và tương tác có thể tự động vẽ ra lộ trình sự nghiệp chi tiết, giúp bạn lập kế hoạch cho tương lai chuyên nghiệp của mình dễ dàng hơn bao giờ hết. Dù bạn là sinh viên vừa ra trường, học sinh cấp 3 đang loay hoay hay một người muốn 'đổi gió' nghề nghiệp, công cụ này chính là bệ phóng hoàn hảo, chỉ lối đi rõ ràng cho bạn, tất cả nhờ vào sức mạnh của AI và các công nghệ web 'nhẹ tênh' đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/career_maze_to_path.png' alt='Mô tả hình ảnh: Lối đi sự nghiệp từ mê cung thành lộ trình rõ ràng'> Vậy 'bộ não' này có gì hay ho? 'Hệ Thống Đề Xuất Nghề Nghiệp' được thiết kế với ba tiêu chí vàng: Đơn giản, Nhanh chóng và Thông minh! Điểm độc đáo nhất làm nên sự khác biệt của nó chính là khả năng 'vẽ' ra lộ trình nghề nghiệp một cách cực kỳ linh hoạt. Bạn chỉ cần chọn trình độ học vấn hiện tại của mình, hệ thống sẽ tự động 'lọc' và thu hẹp các con đường sự nghiệp phù hợp. Tuyệt vời hơn nữa, với mỗi lộ trình bạn chọn, nó sẽ tạo ra một hướng dẫn 'từng bước một', chỉ cho bạn cách đi từ 'tôi là ai bây giờ' đến 'tôi muốn trở thành ai trong tương lai'. Giao diện thì sao? Cực kỳ thân thiện và dễ dùng, chỉ cần 'kéo thả' từ các menu chọn mà không cần phải 'vò đầu bứt tai' suy nghĩ. Với Flask 'đứng sau hậu trường', bạn sẽ có tốc độ phản hồi siêu nhanh và việc truy xuất dữ liệu thì mượt mà khỏi bàn. Hơn nữa, việc sử dụng cơ sở dữ liệu dựa trên JSON giúp hệ thống dễ dàng bảo trì và mở rộng thêm các lĩnh vực nghề nghiệp hay các bước hướng dẫn mới. 'Đồ' nhẹ, dễ triển khai trên mọi máy chủ cấu hình thấp và cài đặt thì đơn giản 'như ăn kẹo', nên nó hoàn toàn lý tưởng để ứng dụng trong các trường học, cao đẳng hay các trang web hướng nghiệp. Tóm lại, mỗi tính năng đều được tạo ra với mục tiêu: đơn giản, nhanh và dễ sử dụng! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/system_ui_mockup.png' alt='Mô tả hình ảnh: Giao diện web sạch sẽ với các menu thả xuống và lộ trình được tạo'> Vậy công cụ này có gì mà lại 'đỉnh' hơn các anh chị khác? Khác xa với những tài liệu hướng nghiệp 'tĩnh' truyền thống, công cụ này áp dụng một mô hình lập kế hoạch sự nghiệp 'động' và tương tác. Nó không chỉ đơn thuần là liệt kê tên các công việc đâu nhé! Nó thực sự xây dựng những bản đồ nghề nghiệp 'đo ni đóng giày' theo thời gian thực dựa trên trình độ học vấn của bạn. Nhờ vào bộ dữ liệu được tổ chức cực kỳ khoa học, ứng dụng có thể đưa ra các quyết định thông minh và phản ứng ngay lập tức với mọi 'cú click' của người dùng. Một điểm nhấn 'độc quyền' khác là nó cực kỳ chú trọng vào việc 'học nghề' – tức là những khóa học dựa trên kỹ năng liên quan đến lĩnh vực học tập cùng với các lộ trình nghề nghiệp cụ thể, thúc đẩy bạn thực hiện những bước đi 'hành động' để tăng cường khả năng tìm việc làm. Việc tạo ra các lộ trình sự nghiệp theo thời gian thực mang lại một trải nghiệm tương tác cực kỳ hấp dẫn mà những công cụ chỉ dựa vào bảng câu hỏi hay giấy tờ không thể có được. Hơn nữa, thiết kế của hệ thống còn hỗ trợ 'mở rộng theo module', nghĩa là bạn có thể thêm các danh mục, vai trò và kỹ năng mới mà không cần phải 'đập đi xây lại' toàn bộ phần backend. Tương lai còn 'xịn' hơn nữa khi nó còn cho phép tích hợp các mô hình AI/ML để đưa ra những dự đoán thông minh hơn nữa! Sự kết hợp hoàn hảo giữa tính hữu dụng 'thực chiến', các gợi ý thông minh và kiến trúc 'chuẩn tương lai' chính là điều làm cho hệ thống này vượt trội so với các ứng dụng hướng nghiệp thông thường! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_brain_concept.png' alt='Mô tả hình ảnh: Minh họa bộ não hoặc bánh răng xử lý dữ liệu, đại diện cho AI và các quyết định thông minh'>

Lê Lân

16/08/2025

Chào bạn! Có khi nào bạn nghĩ, liệu có một "chú robot" thông minh nào đó có thể tự động lướt web, nghiên cứu đủ thứ trên đời rồi tổng hợp lại cho mình không? Nghe như khoa học viễn tưởng nhỉ? Nhưng không đâu! Hôm nay, chúng ta sẽ "bóc tách" một ví dụ siêu hay ho: xây dựng một "đặc vụ" AI nghiên cứu chuyên sâu, tự động "đào" thông tin từ Hacker News bằng DBOS. Tưởng tượng xem, một trợ lý ảo siêu xịn, không bao giờ "ngủ quên" hay "đình công" giữa chừng! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_research_agent_concept.png' alt='AI Agent tự động tìm kiếm thông tin'> Điều đặc biệt là chú robot này lại được xây dựng với "ma thuật" của DBOS (Database Operating System). Nhờ DBOS, mọi công việc của chú đặc vụ đều được ghi lại cẩn thận, đảm bảo dù có "trục trặc" gì đi nữa (ví dụ: máy tính sập nguồn, mạng lag...), chú ta cũng có thể "tỉnh dậy" và tiếp tục làm việc từ đúng chỗ đã dừng. Tuyệt vời phải không? Không lo mất công sức! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/dbos_durability_icon.png' alt='Biểu tượng độ bền của DBOS'> Hơn nữa, việc thêm DBOS vào một ứng dụng đã có lại cực kỳ dễ dàng, cứ như "phù phép" vậy! Để làm cho chú đặc vụ này đáng tin cậy và dễ quan sát hơn, chúng ta chỉ cần "thêm thắt" chưa đến 20 dòng code. Tất cả những gì bạn phải làm là "đánh dấu" các quy trình (workflows) và các bước (steps) mà thôi. Toàn bộ mã nguồn "xịn sò" này đều có sẵn trên GitHub để bạn "ngó nghiêng": <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/github_logo_with_code.png' alt='Mã nguồn có sẵn trên GitHub'> ### Quy Trình Nghiên Cứu Chính (Main Research Workflow) Trái tim của chú đặc vụ này chính là "quy trình nghiên cứu chính" (main research workflow), được gọi là `agentic_research_workflow`. Nó giống như một "tổng tư lệnh" vậy: nhận nhiệm vụ (chủ đề nghiên cứu), sau đó cử các "binh lính" (các bước nhỏ hơn) đi thu thập thông tin. Khi "binh lính" về báo cáo, "tổng tư lệnh" sẽ đánh giá, quyết định có nên "điều tra" thêm hay không, và cuối cùng là tổng kết toàn bộ "chiến dịch" thành một bản báo cáo hoành tráng. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/workflow_orchestration.png' alt='Sơ đồ quy trình làm việc'> Bạn hình dung thế này, quy trình `agentic_research_workflow` sẽ hoạt động như một vòng lặp không ngừng nghỉ (nhưng có giới hạn số lần lặp `max_iterations`) để "đào" thông tin cho đến khi "no đủ": ```python @DBOS.workflow() def agentic_research_workflow(topic: str, max_iterations: int) -> Dict[str, Any]: # ... (code đã lược bỏ bớt cho gọn) all_findings = [] research_history = [] current_iteration = 0 current_query = topic # Vòng lặp nghiên cứu chính while current_iteration < max_iterations: current_iteration += 1 # Cứ mỗi vòng lặp, lại cử một "tiểu đội" đi nghiên cứu truy vấn con iteration_result = research_query(topic, current_query, current_iteration) research_history.append(iteration_result) all_findings.append(iteration_result["evaluation"]) # Nếu không tìm thấy kết quả, thì nghĩ ra truy vấn thay thế để không bị "bí" stories_found = iteration_result["stories_found"] if stories_found == 0: alternative_query = generate_follow_ups_step(topic, all_findings, current_iteration) if alternative_query: current_query = alternative_query continue # Quay lại vòng lặp với truy vấn mới # Quyết định xem có nên tiếp tục nghiên cứu không? should_continue = should_continue_step(topic, all_findings, current_iteration, max_iterations) if not should_continue: break # Dừng nếu đã đủ hoặc không còn gì để đào # Nếu cần, thì nghĩ ra câu hỏi nghiên cứu tiếp theo dựa trên những gì đã tìm được if current_iteration < max_iterations: follow_up_query = generate_follow_ups_step(topic, all_findings, current_iteration) if follow_up_query: current_query = follow_up_query # Bước cuối cùng: Tổng hợp tất cả những gì đã tìm được thành báo cáo final_report = synthesize_findings_step(topic, all_findings) # Trả về kết quả nghiên cứu đầy đủ return { # ... (thông tin tổng kết) } ``` ### Quy Trình Truy Vấn Nghiên Cứu (Research Query Workflow) Mỗi "vòng lặp" nghiên cứu, "tổng tư lệnh" sẽ "cử" một "binh lính" đặc biệt mang tên `research_query` đi làm nhiệm vụ. Đây là một quy trình con (child workflow) chịu trách nhiệm chính trong việc "đào bới" thông tin từ Hacker News. Chú binh lính này có ba bước chính: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/hacker_news_search.png' alt='Tìm kiếm trên Hacker News'> ```python @DBOS.workflow() def research_query(topic: str, query: str, iteration: int) -> Dict[str, Any]: """Nghiên cứu một truy vấn được chọn bởi quy trình chính.""" # Bước 1: "Săn tin" các câu chuyện trên Hacker News về chủ đề stories = search_hackernews_step(query, max_results=30) # Bước 2: "Đào xới" bình luận từ tất cả các câu chuyện tìm được comments = [] if stories: for i, story in enumerate(stories): story_id = story.get("objectID") # ... (kiểm tra và lấy bình luận) if story_id and story.get("num_comments", 0) > 0: story_comments = get_comments_step(story_id, max_comments=10) comments.extend(story_comments) # Bước 3: Đánh giá dữ liệu thu thập được và trả về kết quả evaluation = evaluate_results_step(topic, query, stories, comments) return { "iteration": iteration, "query": query, "stories_found": len(stories), "comments_analyzed": len(comments), "evaluation": evaluation, "stories": stories, "comments": comments, } ``` ### Các Bước Ra Quyết Định Của Đặc Vụ (Agent Decision-Making Steps) "Trí thông minh" của chú đặc vụ nằm ở ba hàm "bước" (step functions) quan trọng này, chúng giúp chú ta đưa ra các quyết định "sáng suốt": #### 1. Bước Đánh Giá Kết Quả (Agent Evaluation Step) Đây là lúc chú đặc vụ của chúng ta "ngồi xuống" và "ngẫm nghĩ". Hàm `evaluate_results_step` sẽ phân tích các bài viết và bình luận đã thu thập được, chắt lọc ra những "viên ngọc" thông tin quý giá. Tưởng tượng nó như một giám khảo khó tính, chấm điểm độ liên quan và đưa ra những phân tích sâu sắc. Nó còn "lôi" ra 10 bài viết "hot" nhất và 20 bình luận "chất" nhất để "nhâm nhi" và trích xuất thông tin. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/data_analysis_insights.png' alt='Phân tích dữ liệu và rút ra insight'> ```python @DBOS.step() def evaluate_results_step( topic: str, query: str, stories: List[Dict[str, Any]], comments: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None, ) -> Dict[str, Any]: """Đặc vụ đánh giá kết quả tìm kiếm và trích xuất insights.""" # ... chuẩn bị nội dung cho LLM phân tích # Gọi LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) để phân tích và cung cấp insights response = call_llm(messages, max_tokens=2000) try: # ... xử lý kết quả JSON return evaluation except json.JSONDecodeError: # ... xử lý lỗi return { "insights": [f"Tìm thấy {len(stories)} câu chuyện về {topic}"], "relevance_score": 7, "summary": f"Kết quả tìm kiếm cơ bản cho {query}", "key_points": [], "query": query, } ``` #### 2. Bước Tạo Truy Vấn Tiếp Theo (Follow-up Query Generation Step) Sau khi "ngẫm nghĩ", nếu thấy thông tin còn "mỏng" hoặc còn nhiều khía cạnh chưa được làm rõ, chú đặc vụ sẽ "vắt óc" nghĩ ra các "câu hỏi phụ" (truy vấn tiếp theo) để đào sâu hơn. Hàm `generate_follow_ups_step` này siêu thông minh ở chỗ nó chỉ đưa ra các từ khóa ngắn gọn, đa dạng, tránh lặp lại, đúng kiểu dân công nghệ hay tìm kiếm trên Hacker News. Cứ như có một "thám tử" riêng biết cách đặt câu hỏi vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/query_generation_ai.png' alt='AI tạo ra truy vấn mới'> ```python @DBOS.step() def generate_follow_ups_step( topic: str, current_findings: List[Dict[str, Any]], iteration: int, ) -> Optional[str]: """Đặc vụ tạo ra các truy vấn nghiên cứu tiếp theo dựa trên những gì đã tìm được.""" # ... tóm tắt các phát hiện hiện tại cho LLM # LLM sẽ tạo ra 2-4 truy vấn ngắn gọn, dựa trên từ khóa và đa dạng các khía cạnh response = call_llm(messages) try: # ... xử lý kết quả JSON return queries[0] if isinstance(queries, list) and len(queries) > 0 else None except json.JSONDecodeError: return None ``` #### 3. Bước Quyết Định Tiếp Tục (Continuation Decision Step) Và đây là bước cuối cùng của quá trình "suy luận": chú ta sẽ tự hỏi "Liệu mình có nên tiếp tục nghiên cứu không ta?". Hàm `should_continue_step` sẽ dựa vào độ đầy đủ của thông tin, điểm liên quan trung bình và số lần lặp đã chạy để đưa ra quyết định. Nếu đã đủ "thâm cung bí sử" hoặc thấy "đường cụt", chú sẽ dừng lại. Còn không thì "tiếp tục chiến đấu"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/decision_making_process.png' alt='Quy trình ra quyết định của AI'> ```python @DBOS.step() def should_continue_step( topic: str, all_findings: List[Dict[str, Any]], current_iteration: int, max_iterations: int, ) -> bool: """Đặc vụ quyết định có nên tiếp tục nghiên cứu hay kết thúc.""" if current_iteration >= max_iterations: return {"should_continue": False, "reason": f"Đã đạt số lần lặp tối đa ({max_iterations})"} # ... phân tích độ đầy đủ của các phát hiện # LLM sẽ quyết định dựa trên các tiêu chí như độ liên quan trung bình, thông tin mới response = call_llm(messages) try: # ... xử lý kết quả JSON decision = json.loads(cleaned_response) return decision.get("should_continue", True) except json.JSONDecodeError: return True ``` ### Các Bước API Tìm Kiếm (Search API Steps) Để có thể "đào" thông tin, chú đặc vụ dùng đến hai "công cụ" chính để tương tác với API của Hacker News: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/api_data_flow.png' alt='Luồng dữ liệu API'> ```python @DBOS.step() def search_hackernews_step(query: str, max_results: int = 20) -> List[Dict[str, Any]]: """Tìm kiếm các câu chuyện trên Hacker News sử dụng Algolia API.""" # ... gửi yêu cầu HTTP và trả về kết quả @DBOS.step() def get_comments_step(story_id: str, max_comments: int = 50) -> List[Dict[str, Any]]: """Lấy bình luận cho một câu chuyện cụ thể trên Hacker News.""" # ... gửi yêu cầu HTTP và trả về kết quả ``` ### Bước Tổng Hợp Kết Quả (Synthesize Findings Step) Sau cùng, khi đã thu thập đủ "chứng cứ", chú đặc vụ sẽ "sắp xếp" lại và "chắp bút" viết nên một bản báo cáo "thâm cung bí sử" thông qua hàm `synthesize_findings_step`. Bản báo cáo này không chỉ tóm tắt mà còn đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật, công cụ, số liệu hiệu suất, tranh luận trong cộng đồng... Đặc biệt, nó còn tự động "gắn link" trực tiếp đến các bài thảo luận trên Hacker News, giúp bạn dễ dàng "kiểm chứng" nguồn gốc thông tin. Cứ như có một "nhà báo" kiêm "thám tử" vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/comprehensive_report_synthesis.png' alt='Tổng hợp báo cáo toàn diện'> ```python @DBOS.step() def synthesize_findings_step( topic: str, all_findings: List[Dict[str, Any]], ) -> Dict[str, Any]: """Tổng hợp tất cả các phát hiện nghiên cứu thành một báo cáo toàn diện.""" # ... chuẩn bị nội dung cho LLM # LLM sẽ tạo ra báo cáo chi tiết với các liên kết nội tuyến response = call_llm(messages, max_tokens=3000) try: # ... xử lý kết quả JSON return result except json.JSONDecodeError as e: return { "report": "Lỗi phân tích JSON, báo cáo không thể tạo được.", "error": f"Phân tích JSON thất bại, tạo bản tổng hợp cơ bản. Lỗi: {str(e)}", } ``` ### Tự Tay Trải Nghiệm Thôi Nào! Muốn tự mình trải nghiệm chú đặc vụ siêu ngầu này không? Dễ ợt! Chỉ cần làm theo vài bước đơn giản sau: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/developer_setup_terminal.png' alt='Môi trường phát triển và terminal'> #### 1. Cài Đặt OpenAI Bạn cần một tài khoản OpenAI "chính chủ" và API key (nhớ bật thanh toán nhé, vì chú đặc vụ này cần "ăn" tokens để hoạt động!). Bạn có thể lấy API key tại [đây](https://platform.openai.com/api-keys) và thiết lập phương thức thanh toán tại [đây](https://platform.openai.com/account/billing/overview). Chú đặc vụ này "suy nghĩ" bằng mô hình `gpt-4o-mini` đó. Đừng quên đặt API key của bạn vào biến môi trường: `export OPENAI_API_KEY=<your_openai_key>` #### 2. Chạy Ngay Và Luôn Tại Máy Của Bạn Đầu tiên, hãy "kéo" dự án này về máy: `git clone https://github.com/dbos-inc/dbos-docs.git` `cd dbos-docs/hacker-news-agent` Sau đó, sử dụng `uv` (một công cụ quản lý gói Python nhanh hơn) để cài đặt các thư viện cần thiết và kích hoạt môi trường ảo: `uv sync` `source .venv/bin/activate` Khởi động PostgreSQL (cái này DBOS cần để hoạt động bền bỉ): `dbos postgres start` Và giờ là lúc ra lệnh cho chú đặc vụ của chúng ta "chiến" với bất kỳ chủ đề nghiên cứu nào bạn thích: `python -m hacker_news_agent "trí tuệ nhân tạo"` Hoặc thử các chủ đề khác "kịch tính" hơn: `python -m hacker_news_agent "rust programming"` `python -m hacker_news_agent "database performance"` `python -m hacker_news_agent "kubernetes scaling"` Chú đặc vụ sẽ tự động nghiên cứu chủ đề của bạn, đưa ra các quyết định thông minh về những gì cần "điều tra" tiếp theo, và cuối cùng là cho ra lò một bản báo cáo nghiên cứu "khủng" với đầy đủ thông tin chi tiết và insights từ cộng đồng Hacker News. Nếu chẳng may chú đặc vụ "ngất xỉu" giữa chừng (nhưng hiếm lắm vì DBOS "chống sốc" mà!), bạn cứ việc khởi động lại chú ấy bằng `workflow-id` là chú sẽ "tỉnh dậy" và tiếp tục công việc dang dở từ đúng chỗ đã dừng. Thật là "người bạn" đáng tin cậy không bao giờ "bỏ cuộc"!

Lê Lân

16/08/2025

Khám phá cách xây dựng một 'bác sĩ AI' giúp bạn chẩn đoán và khắc phục sự cố pod Kubernetes tự động chỉ trong tích tắc! Tạm biệt những giờ đồng hồ mò mẫm log và event khô khan.

Lê Lân

15/08/2025

Khám phá hành trình xây dựng tác nhân AI "Dev Engineer" để tự động hóa việc tạo unit test cho Python. Tìm hiểu về kiến trúc đa tác nhân (Dev & QA Agent) và lộ trình phát triển mã nguồn mở đầy hứa hẹn. Tham gia đóng góp ngay!

Lê Lân

14/08/2025

Trong năm 2025, khi AI ngày càng bá đạo, Kỹ thuật Dữ liệu (Data Engineering) chính là xương sống không thể thiếu, đảm bảo chất lượng, khả năng mở rộng, dữ liệu thời gian thực, quản trị và sự cộng tác cho các hệ thống AI tiên tiến.

Lê Lân

14/08/2025