Chào bạn! Bạn có bao giờ nghĩ, khi một nền tảng số bỗng dưng "bùng nổ" với hàng triệu người dùng, mỗi người lại hăng hái đăng tải đủ thứ ảnh ọt, video lên đó thì điều gì sẽ xảy ra không? Vui thì có vui, nhưng cũng "toát mồ hôi hột" vì nguy cơ nội dung "không đứng đắn", "bạo lực", hay "nhạy cảm" có thể tràn lan. Đảm bảo kiểm duyệt hình ảnh "ngay lập tức" không chỉ là trách nhiệm đạo đức mà còn là yêu cầu pháp lý cấp bách đấy nhé!Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau "mổ xẻ" một giải pháp siêu ngầu: xây dựng một hệ thống backend "thông minh" có khả năng "hiểu" nội dung (content-aware) sử dụng Spring Boot (với Java 21 mới toanh!), Apache Kafka và ClarifAI. Tất cả được gói gọn trong một kiến trúc microservices tối ưu cho khả năng mở rộng "khủng khiếp" và kiểm duyệt thông minh.<a href="#use-case-image-upload-with-ai-moderation"> </a> 🖼️ <b>Tình Huống Thực Tế: Tải Ảnh Lên Cùng AI Kiểm Duyệt</b>Hãy cùng tưởng tượng bạn đang điều hành một nền tảng mạng xã hội hoặc một sản phẩm SaaS (phần mềm dịch vụ) nơi người dùng có thể thoải mái đăng ảnh đại diện hay nội dung cá nhân. Nhiệm vụ của bạn là phải "kiểm tra gắt gao" mọi hình ảnh được tải lên để đảm bảo chúng không chứa:Nội dung NSFW (Not Safe For Work - không phù hợp nơi công sở)Bạo lựcBiểu tượng thù ghétCác vấn đề liên quan đến an toàn thương hiệuMục tiêu của chúng ta là gì? "Đẩy" hết công việc kiểm duyệt "khó nhằn" này cho một "thám tử AI" siêu thông minh, đồng thời vẫn giữ được kiến trúc hệ thống "rời rạc" (decoupled) và có thể "phình to" tùy thích (scalable).<a href="#architecture-overview-kafkadriven-moderation"> </a> 🧩 <b>Tổng Quan Kiến Trúc: Kiểm Duyệt "Dựa Trên Kafka"</b>Dưới đây là một "dàn máy" kiến trúc hướng sự kiện (event-driven) mà chúng ta sẽ dùng để xử lý luồng này:<a href="#pipeline"> </a> <b>Hệ Thống Dây Chuyền (Pipeline)</b><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%2Fyuyjuee311eifis18dg4.png' alt='Sơ đồ luồng xử lý hình ảnh'><a href="#flow-description"> </a> 🔄 <b>Mô Tả Chi Tiết Luồng Chạy:</b>1. <b>Người dùng tải ảnh lên:</b> Bạn click "Upload", ảnh sẽ được gửi qua "cánh cổng" API Gateway – đây là điểm vào duy nhất của mọi yêu cầu vào hệ thống của chúng ta.2. <b>Dịch vụ tải lên (Upload Microservice - Spring Boot) xử lý:</b> "Anh chàng" này sẽ tiếp nhận ảnh, lưu tạm thời vào đâu đó (ví dụ như "nhà kho" S3 hoặc một blob store). Sau đó, anh ta nhanh chóng "phát sóng" một thông điệp tên là `image.uploaded` lên Kafka, báo hiệu "có ảnh mới vừa được tải lên đó nha!".3. <b>Chủ đề Kafka: `image.uploaded`</b>: Đây giống như một kênh tin tức đặc biệt trên Kafka, chuyên thông báo về các lượt tải ảnh mới cho tất cả các dịch vụ khác đang "đăng ký" theo dõi.4. <b>Dịch vụ trung gian ClarifAI (ClarifAI Proxy Microservice - Spring Boot) "hành động":</b> "Chú" này luôn lắng nghe kênh `image.uploaded`. Khi có thông báo mới, chú ta sẽ:Lấy đường dẫn của ảnh.Gửi đường dẫn đó đến "thám tử AI" ClarifAI để phân tích nội dung."Đọc" kết quả từ ClarifAI và đánh giá xem ảnh có "đạt chuẩn" (ví dụ: điểm NSFW có vượt ngưỡng cho phép không).5. <b>Chủ đề Kafka: `image.moderated`</b>: Sau khi ClarifAI Proxy Microservice xử lý xong, nó sẽ "phát sóng" tiếp một thông điệp về kết quả kiểm duyệt, bao gồm:`status`: `accepted` (được chấp nhận)

Lê Lân

13/07/2025

Khám phá kiến trúc mới của React Native với JSI, TurboModules và Fabric Renderer, giúp ứng dụng chạy nhanh hơn, mượt mà hơn và tích hợp sâu hơn với Native.

Lê Lân

13/07/2025

Ê, bạn có bao giờ nghĩ rằng 'cái app mình đang dùng có AI không ta?' Năm 2025 này, AI không còn là một 'tính năng phụ' cho vui nữa đâu, nó đang trở thành 'linh hồn' của mọi ứng dụng rồi đó! Phát triển app bây giờ không chỉ là tạo ra mấy chức năng 'lưu, sửa, xóa' dữ liệu đơn thuần nữa, mà phải là những hệ thống siêu thông minh, biết tự học hỏi, tự điều chỉnh để làm bạn 'sung sướng' hơn trong thời gian thực. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_future_app.png' alt='AI đang thay đổi cách chúng ta phát triển ứng dụng'> Vậy nên, xây dựng một ứng dụng 'AI-Ready' (sẵn sàng cho AI) giống như việc bạn phải 'xây lại nhà' từ móng, từ đường ống nước đến nội thất, để mọi thứ đều 'chuẩn AI' ngay từ đầu. Một app 'AI-Ready' xịn sò không chỉ 'vứt' đại mấy API của ChatGPT hay TensorFlow vào cho có đâu nhé. Mà là cả cái app được 'độ' từ A đến Z, sao cho mấy 'bộ não' AI hay thuật toán ra quyết định trở thành 'trái tim' của nó. Tưởng tượng xem, kiến trúc và giao diện người dùng phải luôn sẵn sàng để AI học hỏi liên tục, tự động 'ra quyết định' và điều chỉnh mọi thứ theo dữ liệu. Nó giống như bạn có một trợ lý siêu thông minh, luôn biết cách 'cập nhật' bản thân và phục vụ bạn tốt hơn mỗi ngày. Các đặc điểm 'nhận dạng' của một app AI-Ready chuẩn bài bao gồm: kiến trúc dạng module (giống xếp hình Lego, muốn thay bộ não AI nào cũng dễ), đường ống dữ liệu phải 'mượt' như đi trên cao tốc, dữ liệu người dùng phải được bảo vệ nghiêm ngặt, AI và giao diện người dùng phải 'ăn ý' như cặp bài trùng, và hạ tầng 'siêu khỏe' để cân mọi tác vụ AI nặng ký. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/modular_AI_app.png' alt='Kiến trúc module giúp tích hợp AI dễ dàng'> Muốn app AI-Ready 'chạy ngon', mấy 'anh em' kiến trúc sư phải đau đầu đấy! Chúng ta cần kiến trúc Microservices để mỗi chức năng AI là một 'biệt đội' riêng, dễ dàng nâng cấp hay thử nghiệm. Rồi đến việc xử lý dữ liệu – AI 'ăn' dữ liệu mà lớn, nên cần cả dữ liệu 'sạch sẽ' có cấu trúc và dữ liệu 'thô' không cấu trúc. Đặc biệt, phải có 'kho tính năng' để các mô hình AI 'ăn' chung mà không cần chế biến lại. À, không phải lúc nào AI cũng cần 'phản ứng' ngay lập tức đâu nhé! Tùy theo trường hợp, chúng ta sẽ chọn xử lý 'ngay và luôn' (thời gian thực, như cá nhân hóa) hay 'từ từ mà làm' (xử lý hàng loạt, như huấn luyện mô hình). Đôi khi, AI còn chạy ngay trên thiết bị của bạn (on-device) để nhanh và riêng tư hơn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/data_flow_ai_app.png' alt='Luồng dữ liệu trong ứng dụng AI-Ready'> Đồ ngon thì phải an toàn! Dữ liệu giống như 'dầu mỏ mới', nhưng nếu không có 'hàng rào bảo vệ' thì dễ 'độc hại' lắm. App AI-Ready phải 'nhúng' sự tin cậy vào tận gốc rễ: từ riêng tư ngay từ khâu thiết kế, đến việc quản trị từng 'bộ não' AI để đảm bảo công bằng và tuân thủ mọi quy định pháp luật. Mấy 'bộ não' AI thay đổi nhanh lắm, nên hạ tầng của bạn phải đủ 'linh hoạt' để bắt kịp. Cứ triển khai từ từ cho một nhóm nhỏ rồi mới nhân rộng. Quan trọng nhất là phải có 'vòng lặp phản hồi' để người dùng có thể góp ý, giúp AI ngày càng thông minh hơn, chứ đừng để AI 'ngáo' một mình nhé! Xây dựng một app AI-Ready không phải việc của một người mà là của cả 'biệt đội siêu anh hùng': từ sản phẩm, kỹ sư dữ liệu, kỹ sư ML, DevOps đến các nhà thiết kế. Tất cả phải phối hợp nhịp nhàng. Tương lai AI-First: Năm 2025 trở đi, lập trình sẽ chuyển từ những logic 'cứng nhắc' sang các luồng công việc tự động 'thích nghi'. Các xu hướng nóng hổi như 'prompt engineering' trở thành kỹ năng frontend, 'AutoML' tự động hóa, hay các nền tảng 'LLM-native' sẽ bùng nổ. Những công ty xây dựng nền tảng AI linh hoạt ngay hôm nay sẽ là những người dẫn đầu cuộc đua! Kết lại, xây dựng app AI-Ready năm 2025 đòi hỏi cái nhìn toàn diện: từ hạ tầng, kiến trúc, đạo đức dữ liệu đến thiết kế UX. Nó là về việc tạo ra các hệ thống không chỉ hoạt động mà còn biết học hỏi, thích nghi và nâng tầm trải nghiệm người dùng. Câu hỏi giờ đây không phải 'Có nên dùng AI không?' mà là 'App của chúng ta đã sẵn sàng cho nó chưa?'

Lê Lân

13/07/2025

Tìm hiểu mô hình RAG (Retrieval-Augmented Generation) là gì và cách nó kết hợp thông tin thực tế từ cơ sở dữ liệu bên ngoài để giúp các mô hình AI như ChatGPT trả lời chính xác, linh hoạt hơn. Khám phá quy trình hoạt động, ứng dụng trong chăm sóc khách hàng, phân tích thị trường và tài liệu kỹ thuật.

Lê Lân

13/07/2025

Khám phá lý do tại sao các AI hiện tại hay quên và làm thế nào các hệ thống trí nhớ có thể biến chúng thành những tác nhân AI thông minh, có khả năng học hỏi và xây dựng mối quan hệ thực sự. Tìm hiểu 8 loại trí nhớ quan trọng và cách triển khai chúng.

Lê Lân

12/07/2025

Satya Nadella, CEO Microsoft, cho rằng tương lai phát triển phần mềm sẽ ít tập trung vào viết code mà nhiều hơn vào thiết kế hệ thống cấp cao. Bài viết khám phá tác động của AI lên lập trình, nhấn mạnh tầm quan trọng của các khái niệm, kiến trúc và khả năng tư duy thay vì chỉ gõ code.

Lê Lân

11/07/2025

Khám phá hành trình ngoạn mục của IBM trong việc biến một hệ thống cũ kỹ thành nền tảng microservices hiện đại, linh hoạt, và tích hợp AI sâu rộng. Từ những thách thức đến kết quả ấn tượng: tăng tính khả dụng, giảm chi phí, và tăng năng suất phát triển.

Lê Lân

10/07/2025

Khám phá cách các kiến trúc lai và trí tuệ nhân tạo (AI/ML) đang giúp các ứng dụng Serverless vượt qua thách thức về Cold Start và giảm thiểu rủi ro Vendor Lock-in, mở ra kỷ nguyên mới cho điện toán đám mây.

Lê Lân

10/07/2025

Khám phá cách xây dựng ứng dụng frontend bền vững và dễ bảo trì với Clean Architecture. Bài viết này hướng dẫn chi tiết từng bước quy trình phát triển, từ khởi tạo đến triển khai, sử dụng ví dụ về ứng dụng đếm đơn giản.

Lê Lân

09/07/2025

Khám phá RAG (Retrieval-Augmented Generation) - công nghệ AI đột phá kết hợp tìm kiếm và sáng tạo, giúp các mô hình ngôn ngữ trả lời chính xác, cập nhật và thông minh hơn bao giờ hết. Tạm biệt lỗi 'halucination'!

Lê Lân

08/07/2025

Khám phá Định luật Conway và cách nó thay đổi cách nhìn về kiến trúc phần mềm, đặc biệt với những dự án cá nhân. Liệu "monolith" có phải là lựa chọn tối ưu cho solo dev? Học cách định nghĩa lại nợ kỹ thuật và thoát khỏi bẫy cầu toàn.

Lê Lân

07/07/2025

Khám phá các phong cách lập trình từ cơ bản (Tuyên bố, Mệnh lệnh) đến những ý tưởng đột phá như Lập trình Optative với AI và tầng Hiện hữu. Hiểu rõ CÁCH LÀM, CÁI GÌ và CÁI TẠI SAO trong phát triển phần mềm hiện đại.

Lê Lân

07/07/2025

Chào bạn, có phải bạn đang "đau đầu" với việc xây dựng một ứng dụng dùng "trí tuệ siêu việt" của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không? Đừng lo lắng! Việc nắm rõ các "kiểu kiến trúc não bộ" mà AI có thể có sẽ là chìa khóa giúp bạn thiết kế ra những hệ thống hiệu quả đấy. Rất dễ bị cuốn vào mớ bòng bong chi tiết hay những tin tức "hot hòn họt" về AI mà quên mất bức tranh tổng thể. Phần nào nên để LLM "tự do bay nhảy"? Phần nào cần được cố định để đảm bảo tính ổn định và đáng tin cậy? Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau "mổ xẻ" những mô hình kiến trúc nhận thức phổ biến nhất và cách áp dụng chúng. Vì mỗi ứng dụng có thể "muôn hình vạn trạng" về quy mô, độ phức tạp và yêu cầu, nên chúng ta sẽ tập trung vào việc xây dựng hệ thống RAG (Retrieval Augmented Generation) đơn giản làm ví dụ để minh họa các khái niệm nhé. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ozoqx9634ovgqt1k0eck.jpg' alt='llm meme'> Các Khối Xây Dựng Của AI: Khám Phá Các Mô Hình Kiến Trúc Nhận Thức. Vậy "kiến trúc nhận thức" là gì mà nghe có vẻ "hàn lâm" vậy nhỉ? À, đây là một thuật ngữ được mượn từ bài viết cực kỳ "thâm thúy" của anh Harrison Chase (Langchain). Anh ấy đã phân loại các kiến trúc AI dựa trên mức độ tự chủ của chúng đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k4tyo5sj504kzt8rsa23.png' alt='Mức độ tự chủ của các mẫu kiến trúc nhận thức'> Hình 1: Các Mô Hình Kiến Trúc Nhận Thức theo Harrison Chase (Nguồn: LangChain). Giờ thì chúng ta cùng lướt qua nhanh từng cấp độ nhé! **1. Cấp độ: Mã Cứng (Code)**. Ở cấp độ này, mọi "đường đi nước bước", mọi lệnh gọi đều được chúng ta "viết tay" cứng ngắc. Đây chính là những đoạn code cổ điển, không hề có "bóng dáng" của LLM nào cả. Đơn giản, dễ kiểm soát, nhưng cũng không linh hoạt lắm đâu nha! **2. Cấp độ: Gọi LLM (LLM Call)**. Đây là cấp độ đầu tiên mà chúng ta bắt đầu "mời" LLM vào cuộc! Ví dụ, bạn có thể dùng LLM để dịch một đoạn văn bản được chọn. Mặc dù có sự tham gia của LLM, nhưng "kiến trúc sư" (là bạn đó!) vẫn là người quyết định khi nào bước này được "kích hoạt". Chẳng hạn, bạn code để nhận và làm sạch văn bản (code), rồi mới đưa cho LLM dịch (LLM), sau đó lại code để xử lý và trả về kết quả cuối cùng (code). Rất rõ ràng, đúng không nào? **3. Cấp độ: Chuỗi (Chain)**. Thay vì chỉ "gọi" LLM một lần, ở cấp độ này, chúng ta "xâu chuỗi" nhiều lần gọi LLM lại với nhau theo một thứ tự đã định trước để ứng dụng của bạn "mạnh mẽ" hơn. Ví dụ, bạn có thể gọi LLM lần đầu để dịch, rồi gọi lần hai để tóm tắt nội dung đã dịch, giúp người dùng có ngay một bản tin tóm tắt gọn lẹ bằng ngôn ngữ mong muốn. Cứ như có nhiều "trợ lý" AI cùng phối hợp vậy! **4. Cấp độ: Bộ Định Tuyến (Router)**. Giờ thì chúng ta đang "dấn thân" vào một thế giới mới rồi đây! Ở cấp độ này, các bước trong ứng dụng không còn được "đặt sẵn" từ đầu bởi nhà phát triển nữa. Trước đây, LLM chỉ được gọi để "tạo ra kết quả" trong một bước nhất định, nhưng giờ đây, nó "hóa thân" thành một "bộ định tuyến" thông minh, quyết định xem nên "đi" bước nào tiếp theo dựa trên dữ liệu đầu vào và ngữ cảnh. Sự linh hoạt này giúp ứng dụng trở nên năng động và thích nghi tốt hơn, nhưng cũng có thể mang lại những kết quả "khó lường" hơn một chút. Lưu ý quan trọng là chúng ta chưa hề "tạo vòng lặp" ở đây đâu nhé, nên nó vẫn là một đồ thị có hướng không chu trình (DAG - Directed Acyclic Graph). Hãy tưởng tượng một con "nhện web" (web crawler) đi lướt qua các website công ty, "moi" thông tin liên quan, rồi dùng một "router" AI để đánh giá và quyết định xem có nên thêm công ty đó vào danh sách hay không. "Quyền lực" của LLM bắt đầu tăng lên rồi đấy! **5. Cấp độ: Máy Trạng Thái (State Machine)**. Chà, giờ thì chúng ta đang bước chân vào "lãnh địa" của các "Agent" (tạm dịch: tác nhân) rồi! Bằng cách thêm các "vòng lặp" vào đồ thị DAG, chúng ta biến nó thành một "máy trạng thái". Điều này giúp các ứng dụng thích nghi tốt hơn nữa, cho phép AI "tinh chỉnh" hành động của mình và lặp lại các bước cho đến khi đạt được kết quả mong muốn (nhớ đặt giới hạn vòng lặp/đệ quy nhé, không lại "chạy mãi" đó 👀). Ví dụ, một con "nhện web" thông minh (agentic web crawler) có thể chỉ cần được "ra lệnh" về loại công ty mà người dùng quan tâm. Nó sẽ lặp đi lặp lại việc duyệt qua các website, trích xuất thông tin, đánh giá, và quyết định thêm công ty vào danh sách. Nếu chất lượng "khớp" chưa đạt yêu cầu, "nhện" có thể tự "điều chỉnh" hướng dẫn và thử lại cho đến khi đạt được mục tiêu. Dù có sự "biến hóa" liên tục, nhà phát triển vẫn nắm trong tay "bản đồ trò chơi" tổng thể, kiểm soát được những bước nào có thể được thực hiện bất cứ lúc nào. **6. Cấp độ: Agent Tự Hành (Autonomous Agents)**. Ở cấp độ này, "Agent" không chỉ kiểm soát các bước đi, mà còn cả "công cụ" hay "bước đi" nào có sẵn để sử dụng nữa! Hệ thống chỉ cần được cung cấp một "mệnh lệnh" và một bộ "công cụ" (ví dụ: các kỹ thuật truy xuất) và sau đó nó có thể tự quyết định nên thực hiện bước nào, hay gọi công cụ nào. Thậm chí, nó có thể tự "tinh chỉnh" câu lệnh (prompt) hoặc tự "khám phá" và thêm các công cụ mới vào "kho vũ khí" của nó nữa. Dù mạnh mẽ nhất, đây cũng là cấp độ "khó đoán" nhất và đòi hỏi sự giám sát và kiểm soát cực kỳ chặt chẽ. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/thinking_agent.png' alt='Agent AI tự đưa ra quyết định'> (Lưu ý nhỏ: Có nhiều cách khác để phân loại các agent dùng LLM dựa trên mức độ tự chủ. Ví dụ, thư viện <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/conceptual_guides/intro_agents">smolagents</a> bắt đầu từ cấp độ 2/3 làm nền tảng và đi sâu hơn vào "lãnh địa" của agent.) RAG: Đưa AI Trở Về Thực Tại. Vậy là chúng ta đã "ngâm cứu" xong các cấp độ tự chủ tiềm năng rồi! Giờ thì hãy cùng xem làm thế nào để áp dụng chúng vào một trong những "ứng dụng thực chiến" phổ biến nhất hiện nay: RAG (Retrieval Augmented Generation - Sinh văn bản tăng cường truy xuất). Một lời giới thiệu "sơ bộ" nhé: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống thường bị giới hạn bởi "kiến thức cũ rích", dễ bị "ảo giác" (hallucination - kiểu như "chém gió" đó!), và không thể truy cập dữ liệu riêng tư hoặc thời gian thực. Những "nhược điểm" này đã cản trở khả năng cung cấp câu trả lời chính xác và giàu ngữ cảnh của chúng. Để "giải quyết" những thách thức này, RAG đã ra đời. Bằng cách sử dụng một loại "kho kiến thức" nào đó và "gắn" một cơ chế truy xuất vào LLM, chúng ta có thể đảm bảo thông tin dựa trên thực tế, chuyên môn hóa trên các lĩnh vực cụ thể, cung cấp thông tin cập nhật, kèm theo trích dẫn/nguồn tham khảo và kiểm soát được dữ liệu nào có thể được truy cập. Quá đỉnh phải không? Liệu RAG có còn "thời thượng" không? Liệu chúng ta có còn cần RAG ngày nay không, khi mà "cửa sổ ngữ cảnh" (context window) của LLM ngày càng "phình to" và chúng cũng đang hiểu ngữ cảnh tốt hơn rồi? Đúng là LLM đang phát triển "thần tốc" thật, nhưng vẫn còn nhiều điểm nổi bật và trường hợp sử dụng khiến RAG trở thành một lựa chọn "chuẩn không cần chỉnh": Nếu dữ liệu của bạn chủ yếu là "tĩnh" và bạn cần tìm kiếm "kim trong đáy bể" (needle-in-haystack search). **Độ chính xác:** LLM có thể "vật lộn" với ngữ cảnh quá lớn, đặc biệt khi dữ liệu bị "lạc lối" ở giữa (tìm hiểu thêm tại đây: <a href="https://arxiv.org/pdf/2307.03172.pdf">The Data is Lost in the Middle</a>). **Chi phí:** Ít token hơn đồng nghĩa với độ trễ thấp hơn và chi phí mỗi lần gọi cũng "hạt dẻ" hơn. **Khối lượng:** Xử lý hàng ngàn tài liệu một cách hiệu quả. Không cần hiểu toàn bộ tài liệu một cách toàn diện (ví dụ: code, tóm tắt, phân tích). Một điều cực kỳ quan trọng cần nhớ là phần "truy xuất" (Retrieval) trong RAG không chỉ có nghĩa là tìm kiếm bằng "vector embedding" đâu nhé! Bạn có thể (và thường nên) truy xuất dữ liệu bằng nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như tìm kiếm dựa trên từ khóa hoặc kết hợp các phương pháp. Để bài viết này không quá dài dòng, chúng ta sẽ tạm bỏ qua phần "mổ xẻ" sâu về các kỹ thuật RAG ở đây, vì đây là một chủ đề quá rộng mà có thể chúng ta sẽ dành riêng cho một bài viết khác trong tương lai! Sự Tiến Hóa Của RAG theo Mức Độ Tự Chủ. Giờ đây, khi đã "thủ sẵn" các mô hình kiến trúc nhận thức, chúng ta có thể "phân tích" các kỹ thuật RAG phổ biến và xếp hạng chúng dựa trên mức độ tự chủ của chúng một cách rất "ngọt ngào". Điều này sẽ giúp bạn có cái nhìn thực tế hơn về cách các cấp độ này có thể được áp dụng trong thế giới "thực chiến". Chú giải: Gọi LLM: màu xanh dương, Bộ Định Tuyến: màu đỏ, Truy vấn: màu vàng, Phản hồi: màu xanh lá cây. **Cấp độ 1: Tìm Kiếm Cổ Điển (Classic Search)**. Mặc dù đây không phải là RAG "thứ thiệt", nhưng nó là nền tảng chung để bạn hình dung cách các hệ thống truy xuất truyền thống và đơn giản được thiết kế. Người dùng gửi một câu hỏi (query), hệ thống "lùng sục" trong kho kiến thức để tìm tài liệu liên quan và trả về. Đây là bước "truy xuất" thuần túy, không hề có sự can thiệp của LLM. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/otf815hsspzp2e49h5lc.png' alt='Sơ đồ tìm kiếm cổ điển'> Hình 2: Tìm kiếm cổ điển. **Cấp độ 2: RAG Cổ Điển (Classic RAG)**. Đây chính là mô hình RAG "kinh điển" mà chúng ta thường thấy! Hệ thống sẽ truy xuất các tài liệu liên quan, "bổ sung" chúng vào ngữ cảnh, rồi sau đó dùng LLM để tạo ra câu trả lời. Vì đang ở cấp độ 2, chúng ta chỉ "nhúng" một lần gọi LLM duy nhất (ô màu xanh dương) , trong trường hợp này là để tạo ra kết quả đầu ra. Tất cả các bước khác đều đã được xác định từ trước, biến đây thành một quy trình tuyến tính, dễ nắm bắt. Trong nhiều trường hợp, "kho kiến thức" là một cơ sở dữ liệu vector, nhưng nó cũng có thể là một tìm kiếm dựa trên từ khóa hoặc bất kỳ cơ chế truy xuất nào khác. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1tlgl5840tsl991i0jh8.png' alt='Sơ đồ RAG cổ điển'> Hình 3: RAG cổ điển. Việc truy vấn nhiều "kho kiến thức" song song vẫn được coi là kỹ thuật RAG cấp độ 2, bởi vì chúng ta không thêm bất kỳ lệnh gọi LLM nào khác để cải thiện quá trình truy xuất. LLM chỉ được sử dụng để tạo ra câu trả lời cuối cùng dựa trên các tài liệu đã truy xuất. Điều này được minh họa trong hình dưới đây, nơi chúng ta truy xuất tài liệu từ hai kho kiến thức khác nhau và sau đó tạo ra câu trả lời dựa trên ngữ cảnh kết hợp (ví dụ, bằng cách sử dụng kỹ thuật hợp nhất thứ hạng nghịch đảo - RRF). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/py0zi39v8xwonx9nmvy7.png' alt='Sơ đồ RAG với đa truy vấn và RRF'> Hình 4: RAG với đa truy vấn và RRF. **Cấp độ 3: RAG Dạng Chuỗi (Chained RAG)**. Ở đây, chúng ta bắt đầu "mời" nhiều lần gọi LLM (các ô màu xanh dương) để nâng cao khả năng của hệ thống. Có rất nhiều triển khai RAG được thực hiện theo cách này, ví dụ như: **Rewrite-Retrieve-Read (RRR)**: Kỹ thuật này sẽ "viết lại" câu hỏi ban đầu để cải thiện chất lượng của nó, với hy vọng truy xuất được những tài liệu thực sự liên quan. Cứ như việc bạn "hỏi lại cho rõ" để tìm đúng thứ mình cần vậy đó! (Hình 5). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uwiq53v7ef1wp0q8ioo3.png' alt='Sơ đồ RAG Rewrite-Retrieve-Read'> Hình 5: RAG Rewrite-Retrieve-Read. **Rerank RAG:** Sau khi truy xuất tài liệu, chúng ta có thể "xếp hạng lại" chúng dựa trên mức độ liên quan đến câu hỏi. Việc này có thể thực hiện bằng cách sử dụng một lệnh gọi LLM thứ hai để "chấm điểm" các tài liệu hoặc bằng cách sử dụng một mô hình xếp hạng riêng biệt (Hình 6). Cứ như bạn có một ban giám khảo chấm điểm tài liệu vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zg0dyabb9scxdepboyzx.png' alt='Sơ đồ Rerank RAG'> Hình 6: Rerank RAG. **Hypothetical Document Embeddings (HyDE)** : Kỹ thuật này tạo ra các "nhúng tài liệu giả định" (hypothetical document embeddings) dựa trên câu hỏi của bạn, rồi sau đó truy xuất các tài liệu tương tự với những "nhúng" này. Nó giúp cải thiện chất lượng truy xuất bằng cách tạo ra các "nhúng" phù hợp hơn với câu hỏi. Tất nhiên, chẳng ai cấm bạn kết hợp các kỹ thuật trên đâu nhé! Bạn hoàn toàn có thể: viết lại câu hỏi, truy xuất tài liệu từ nhiều kho kiến thức khác nhau, và sau đó xếp hạng lại chúng trước khi tạo ra câu trả lời cuối cùng. Về mặt kiến trúc, đây vẫn là một quy trình tuyến tính, vì bạn đã biết mọi bước và khi nào chúng sẽ được chạy từ trước rồi. **Cấp độ 4: RAG Với Bộ Định Tuyến (RAG with Routers)**. Lên đến cấp độ 4, các LLM đã bắt đầu "nhúng tay" vào việc kiểm soát luồng và tự quyết định bước tiếp theo dựa trên dữ liệu đầu vào và ngữ cảnh. Điều này cho phép các hệ thống RAG trở nên năng động và thích nghi hơn, nơi LLM có thể tự chọn thực hiện các bước bổ sung để cải thiện kỹ thuật truy xuất hoặc quyết định có nên xếp hạng lại tài liệu hay không. Trong ví dụ dưới đây (Hình 7), mô hình <a href="https://arxiv.org/pdf/2401.15884">RAG sửa lỗi (corrective RAG - CRAG)</a> được triển khai. Sau khi truy xuất tài liệu, LLM sẽ "chấm điểm" các tài liệu đó. Nếu điểm thấp hơn một ngưỡng nhất định, một bước sửa lỗi sẽ được thực hiện bằng cách "nhờ" tìm kiếm web để tìm thêm tài liệu liên quan. Đây là lần đầu tiên chúng ta thấy một "bộ định tuyến" được cung cấp bởi LLM hoạt động, vì nó tự quyết định có nên thực hiện bước sửa lỗi hay không dựa trên chất lượng của tài liệu đã truy xuất. Tuyệt vời chưa? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/elb4zuv25nv4fyjhl6it.png' alt='Sơ đồ Corrective RAG'> Hình 7: Corrective RAG. Lưu ý rằng chúng ta vẫn chưa "tạo vòng lặp" ở đây đâu nhé, nên nó vẫn là một đồ thị có hướng không chu trình (DAG). Bạn vẫn biết tất cả các bước của quy trình tuyến tính này và khi nào chúng có thể được kích hoạt, nhưng LLM sẽ là người quyết định có thực hiện chúng hay không. **Cấp độ 5: RAG Với Máy Trạng Thái (RAG with State Machines)**. Bằng cách "thêm vòng lặp", các kỹ thuật RAG dạng "agent" này có thể thực hiện các hành động "phản xạ", tức là tự quan sát và đánh giá kết quả từ các bước trước đó, rồi quyết định có nên thực hiện các hành động sửa chữa hay không. Sau đó, nó có thể khởi động lại (một phần của) quy trình cho đến khi đạt được một kết quả nhất định. Một ví dụ khá phức tạp là <a href="https://arxiv.org/abs/2310.11511">Self-RAG</a> (Hình 8), tận dụng ba bước "chấm điểm" (routers) để kiểm tra tài liệu liên quan, câu trả lời có căn cứ và mức độ hữu ích của câu trả lời đối với câu hỏi. Nghe có vẻ "hack não" đúng không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9cdxhfhxoeoojngy6bd6.png' alt='Sơ đồ Self-RAG'> Hình 8: Self-RAG. Nhìn vào kiến trúc này, chúng ta có thể thấy có bao nhiêu phần của quy trình được kiểm soát bởi LLM. Điều này cho phép một hệ thống thích nghi tốt hơn, nhưng độ phức tạp cũng tăng lên đáng kể. Việc sử dụng các phản hồi có cấu trúc và có một cơ chế theo dõi (tracing) phù hợp là rất quan trọng để hiểu được hành vi của hệ thống và gỡ lỗi khi có sự cố xảy ra. **Cấp độ 6: Các Agent RAG Tự Hành (Autonomous RAG Agents)**. Có lẽ bạn sẽ nghĩ rằng một kỹ thuật RAG ở cấp độ 6 phải phức tạp đến nỗi không thể vẽ hết lên màn hình khi nhìn vào ví dụ trước đó. Nhưng thực ra, nền tảng của nó khá đơn giản thôi: LLM được cung cấp một "mệnh lệnh" và một bộ "công cụ" (ví dụ: các kỹ thuật truy xuất) và sau đó nó có thể tự quyết định nên thực hiện bước nào, hay gọi công cụ nào. Thậm chí, nó có thể tự "tinh chỉnh" câu lệnh (prompt) hoặc tự "khám phá" và thêm các công cụ mới vào "kho vũ khí" của nó nữa. Dù mạnh mẽ nhất, đây cũng là cấp độ "khó đoán" nhất và đòi hỏi sự giám sát và kiểm soát cực kỳ chặt chẽ. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/wzyct01pwq7uvghfmwb1.png' alt='Sơ đồ RAG tự hành'> Hình 9: RAG tự hành. Công cụ phù hợp cho công việc 🔨. Vậy có nghĩa là chúng ta phải luôn "tham vọng" đạt đến cấp độ tự chủ cao nhất sao? Không hẳn đâu nhé! Mặc dù các cấp độ tự chủ cao hơn có thể dẫn đến các hệ thống thích nghi và mạnh mẽ hơn, nhưng chúng cũng đi kèm với sự phức tạp gia tăng, tính "khó đoán" và tiềm ẩn rủi ro thất bại. Đặc biệt khi xử lý lượng lớn dữ liệu khá "tĩnh", một kỹ thuật RAG đơn giản hơn có thể phù hợp hơn rất nhiều. Nói chung, <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/conceptual_guides/intro_agents#-when-to-use-agents---when-to-avoid-them">lời khuyên là</a> nên sử dụng các phương pháp "quyết định" và ít tự chủ hơn nếu bạn càng biết rõ quy trình làm việc từ trước. "Đừng dùng búa tạ để đóng đinh nhỏ" mà! Agent Đơn Giản? Mặt khác, những người đang xây dựng các "agent viết code" <a href="https://pashpashpash.substack.com/p/why-i-no-longer-recommend-rag-for">thậm chí còn báo cáo</a> rằng một agent được trang bị các công cụ truy xuất đơn giản lại có thể hoạt động "đỉnh hơn" so với các hệ thống phức tạp dựa vào "vector embedding" và chỉ mục "siêu cấp". <a href="https://x.com/jobergum/status/1928355375847248108">Cũng đã có nghiên cứu chỉ ra rằng</a> trong các bối cảnh nghiên cứu chuyên sâu, việc kết hợp đơn giản giữa tìm kiếm từ khóa như BM25 và một agent có thể đạt được kết quả ngang bằng so với các hệ thống RAG phức tạp, trong khi chi phí suy luận (inference), yêu cầu lưu trữ và độ phức tạp lại thấp hơn rất nhiều. Điều này thực sự "phá vỡ" những niềm tin phổ biến rằng khối lượng dữ liệu lớn luôn đòi hỏi các vector embedding phức tạp cho một trường hợp sử dụng agent. Thật bất ngờ phải không? Kết Luận. Trong bối cảnh AI đang "biến hóa" không ngừng, các mô hình kiến trúc nhận thức cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để thiết kế và so sánh các hệ thống dùng LLM. Từ những đoạn mã đơn giản đến các agent tự hành phức tạp, mỗi cấp độ tự chủ đều mang lại những lợi thế và thách thức riêng. Mặc dù tự chủ cao hơn kéo theo sự phức tạp lớn hơn, nhưng nó cũng "mở ra cánh cửa" cho các hệ thống thích nghi và mạnh mẽ, có thể lập luận, lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ theo những cách mà trước đây dường như là "bất khả thi". Giống như hầu hết mọi chủ đề trong kiến trúc phần mềm, không có giải pháp "một kích cỡ vừa cho tất cả". Hãy bắt đầu với kiến trúc đơn giản nhất đáp ứng nhu cầu của bạn, chỉ "nâng cấp" mức độ tự chủ khi các tác vụ đòi hỏi khả năng ra quyết định động. Một xu hướng thú vị là sự "lên ngôi" của Agentic RAG, kết hợp sức mạnh của truy xuất với sự linh hoạt của các agent. Đặc biệt khi tính đến <a href="https://www.latent.space/p/why-mcp-won">sự phát triển</a> của <a href="https://duske.me/posts/mcp/">Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP)</a>, các nguồn dữ liệu và công cụ mới có thể được thêm vào "ngay lập tức", cho phép các hệ thống agent thích ứng với các yêu cầu mới mà không cần phải thiết kế lại hoặc cấu hình phức tạp. Điều chúng ta đặc biệt phấn khích là tiềm năng của các công cụ đơn giản như tìm kiếm từ khóa khi được sử dụng hiệu quả trong các hệ thống Agentic, chứng minh rằng đôi khi, những công cụ đơn giản, nếu được sử dụng khôn ngoan, lại có thể khuếch đại sức mạnh của chúng lên nhiều lần! Tài Nguyên Tham Khảo. Đây là danh sách các tài nguyên bạn có thể tìm hiểu thêm để "nâng tầm" kiến thức về chủ đề này nhé: <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/examples/rag">smolagents examples for RAG</a> <a href="https://blog.langchain.dev/what-is-a-cognitive-architecture">Bài đăng của Harrison Chase về Kiến trúc Nhận thức</a> <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/conceptual_guides/intro_agents">Giới thiệu về Agent trong smolagents</a> <a href="https://pashpashpash.substack.com/p/understanding-long-documents-with">Hiểu các tài liệu dài với Agent</a> <a href="https://pashpashpash.substack.com/p/why-i-no-longer-recommend-rag-fo">Tại sao RAG không còn được khuyến nghị cho tác vụ code</a> <a href="https://x.com/jobergum/status/1928355375847248108">Bài viết của Jobergum về tìm kiếm từ khóa trong nghiên cứu sâu</a> <a href="https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/tutorials/rag/langgraph_self_rag/">LangChain & LangGraph Self-RAG Tutorial</a> <a href="https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/tutorials/rag/langgraph_crag/">LangChain & LangGraph CRAG Tutorial</a> <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/v1.17.0/en/conceptual_guides/intro_agents#code-agents">Code Agents trong smolagents</a> **Các Bài Báo Khoa Học (Papers):** <a href="https://arxiv.org/abs/2402.01030">Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents</a> <a href="https://arxiv.org/abs/2310.11511">Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection</a> <a href="https://arxiv.org/pdf/2401.15884.pdf">Corrective Retrieval Augmented Generation</a> <a href="https://aclanthology.org/2023.acl-long.99/">Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels</a> <a href="https://arxiv.org/abs/2305.14283">Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models</a> Bài viết này được đăng tải lần đầu trên <a href="https://engineering.simpl.de/post/rag_autonomy/">blog kỹ thuật của SIMPL</a>.

Lê Lân

07/07/2025

Này bạn ơi, có khi nào bạn tự hỏi tại sao những ông lớn công nghệ như Accenture, IBM, hay AWS lại đang 'đặt cược' mạnh tay vào <a href="https://www.crewai.com/">Crew AI</a> không? Đơn giản thôi, vì 'em nó' đang biến giấc mơ xây dựng và triển khai các *trợ lý AI* thực sự thành hiện thực đó! Tưởng tượng mà xem, với Crew AI, các đội ngũ đang 'hô biến' ra những trợ lý AI siêu đẳng, có thể làm đủ thứ việc, từ A đến Z trong doanh nghiệp:<ul><li>Tung ra các chiến dịch marketing dự đoán cực chuẩn.</li><li>Tự động hóa mọi hoạt động tài chính 'hậu trường' một cách mượt mà.</li><li>Tối ưu hóa kho bãi và logistics, giúp mọi thứ chạy bon bon.</li><li>Và còn hơn 100+ trường hợp ứng dụng khác trong doanh nghiệp đang chờ được khám phá nữa!</li></ul>Nhưng mà này, có một bí mật mà bạn cần biết: những trợ lý AI này chỉ 'siêu' khi chúng có đủ dữ liệu để 'ăn' thôi! Dữ liệu càng phong phú, chất lượng càng cao thì các anh chàng AI của chúng ta càng thông minh, càng làm việc hiệu quả. Vậy làm sao để các 'trợ lý' này tiếp cận được mọi kho tàng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp đây? Đừng lo, <a href="https://swirlaiconnect.com/">SWIRL</a> chính là 'người hùng' mà chúng ta đang tìm kiếm! <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%2Fbo016mxcb9nx03auythy.png' alt='Sơ đồ minh họa sự kết hợp giữa Crew AI và SWIRL để tạo ra các agent AI mạnh mẽ với dữ liệu phong phú.'>Khi kết hợp Crew AI với SWIRL, bạn sẽ có trong tay không chỉ là những trợ lý AI đơn thuần, mà là cả một hệ thống quy trình làm việc 'chuẩn doanh nghiệp', siêu giàu dữ liệu và có thể mở rộng 'vô tư' theo nhu cầu. Tuyệt vời hơn nữa là bạn chẳng cần phải 'độ chế' gì phức tạp hay lo lắng về các tích hợp 'mong manh dễ vỡ' nữa đâu nhé! Cụ thể hơn, với bộ đôi Crew AI + SWIRL, các 'trợ lý' của bạn có thể làm được những điều cực kỳ ấn tượng:<ul><li>Kết nối 'ngay và luôn' tới hơn <a href="https://swirlaiconnect.com/connectors">100+ nguồn dữ liệu</a> khổng lồ của doanh nghiệp mà không cần tốn công sức.</li><li>Truy xuất những dữ liệu có cấu trúc hay phi cấu trúc liên quan nhất, dù chúng nằm rải rác ở bất cứ 'ngóc ngách' nào.</li><li>Đảm bảo tuân thủ quyền truy cập dữ liệu từng hàng (row-level permissions) nhờ hệ thống xác thực cấp doanh nghiệp xịn sò.</li><li>Tóm tắt thông tin và trả lời câu hỏi cực kỳ thông minh với LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) mà bạn yêu thích.</li><li>Và đặc biệt, tích hợp cực kỳ dễ dàng thông qua các trình kết nối 'không cần code' – ai cũng có thể làm được!</li></ul>Muốn tận mắt chứng kiến sức mạnh của bộ đôi này ư? Đừng ngần ngại nhắn tin cho tôi để được demo hoặc bạn cũng có thể 'vọc' thử phiên bản mã nguồn mở tại đây nhé: <a href="https://github.com/swirlai/swirl-search">https://github.com/swirlai/swirl-search</a>

Lê Lân

07/07/2025

Giải pháp cho vấn đề Agent AI chỉ hoạt động 70-80% trong thực tế sản xuất. Khám phá 12 yếu tố cốt lõi giúp xây dựng các Agent LLM đáng tin cậy, từ kiến trúc đến quản lý trạng thái và tương tác người dùng.

Lê Lân

07/07/2025

Khám phá các vấn đề giao tiếp phổ biến trong Microservices và cách khắc phục chúng bằng các mô hình hiện đại như nhắn tin bất đồng bộ, Circuit Breakers, Fallbacks và Observability để xây dựng hệ thống linh hoạt, mạnh mẽ.

Lê Lân

06/07/2025

Tìm hiểu CQRS (Command Query Responsibility Segregation) là gì và cách triển khai mô hình kiến trúc mạnh mẽ này trong ứng dụng NestJS của bạn. Bài viết giải thích chi tiết, dễ hiểu, kèm ví dụ thực tế.

Lê Lân

05/07/2025

Đi sâu vào mô hình dữ liệu đồ thị, tìm hiểu cách Cypher, SQL Recursive và SPARQL giúp bạn xử lý dữ liệu phức tạp, siêu kết nối một cách dễ dàng và hiệu quả.

Lê Lân

05/07/2025

Khám phá cách xây dựng một hệ thống kiểm duyệt hình ảnh tự động, siêu tốc và thông minh bằng Spring Boot, Apache Kafka và ClarifAI. Đảm bảo an toàn nội dung người dùng tải lên, đáp ứng yêu cầu pháp lý và mở rộng dễ dàng.

Lê Lân

04/07/2025

Khám phá Retrieval-Augmented Generation (RAG) – công nghệ AI giúp ngôn ngữ mô hình thông minh hơn bằng cách kết hợp truy xuất và tạo sinh. Tìm hiểu cách RAG hoạt động, ứng dụng thực tế và lợi ích mang lại cho doanh nghiệp.

Lê Lân

04/07/2025