Pgvector của PostgreSQL: Tìm kiếm vector mạnh mẽ nhưng 'đuối sức' khi lọc dữ liệu? Cùng khám phá!
Bạn có bao giờ thắc mắc làm thế nào để tìm kiếm thông tin nhanh chóng trong thế giới AI đang bùng nổ? PostgreSQL với pgvector là một lựa chọn phổ biến, nhưng liệu nó có đủ mạnh mẽ khi kết hợp tìm kiếm vector với các bộ lọc dữ liệu khác? Bài viết này sẽ "bung bét" mọi thứ, từ việc "nuôi" pgvector đến cách nó xử lý dữ liệu vector "khổng lồ" và tại sao tính năng "lọc trước" lại quan trọng đến vậy. Chúng ta sẽ cùng nhau khám phá "cuộc chiến" giữa tốc độ và độ chính xác, và tìm ra những "mẹo vặt" để tối ưu hóa việc tìm kiếm của bạn!
Lê Lân
Đừng Vội Bỏ Tiền Mua NoSQL! Postgres JSONB Sẽ Thay Đổi Cách Bạn Nghĩ Về Dữ Liệu!
Bạn nghĩ mình cần MongoDB hay NoSQL? Hãy khám phá JSONB của Postgres – giải pháp linh hoạt, mạnh mẽ và tiết kiệm chi phí, giúp bạn quản lý dữ liệu linh hoạt như MongoDB nhưng vẫn giữ được sức mạnh của SQL truyền thống.
Lê Lân
Roblox Sập 73 Giờ: Bài Học Đắt Giá Từ Lỗ Hổng Tí Hon và 'Nợ Kỹ Thuật' Khổng Lồ!
Bạn đã bao giờ nghe về vụ Roblox sập 73 giờ liên tục vào tháng 10/2021 chưa? Hàng triệu game thủ như ngồi trên đống lửa, còn giới lập trình thì 'ngứa ngáy' muốn biết chuyện gì đã xảy ra. Không phải tấn công hay lỗi vớ vẩn đâu, mà là một 'món nợ kỹ thuật' cũ rích, ẩn sâu trong lòng cơ sở dữ liệu đã bùng nổ thành cơn ác mộng! Tớ đã 'mổ xẻ' bản báo cáo sau sự cố (post-mortem) của Roblox và phải nói là, nó chi tiết đến kinh ngạc! Đúng là bài học 'xương máu' cho bất kỳ ai làm trong ngành. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Qz1fQ5D.png' alt='Minh họa báo cáo sau sự cố'> Tưởng tượng Roblox như một thành phố lớn, nơi mỗi tòa nhà là một 'dịch vụ nhỏ' (microservices) chuyên làm một việc cụ thể. Để các tòa nhà này tìm thấy và nói chuyện được với nhau, họ cần một 'bảng chỉ dẫn thần kỳ' tên là Consul của HashiCorp. Nó giống như Google Maps nội bộ của hệ thống vậy. Thế mà, chiều ngày 28/10, một anh chàng Consul bỗng dưng 'thở dốc' (CPU lên cao ngất ngưởng), rồi cả 'bảng chỉ dẫn' này bắt đầu đơ dần, kéo theo cả thành phố Roblox chìm vào bóng tối. Lý do ư? Consul đã vô tình trở thành 'điểm yếu chí mạng' của cả hệ thống. Các kỹ sư Roblox và HashiCorp đã lao vào 'chiến trường' như những thám tử tài ba. Họ thử đủ mọi cách: Nghi ngờ phần cứng: Thay máy chủ Consul mới toanh – không ăn thua! Nghi ngờ traffic: Nâng cấp hẳn lên máy siêu khủng 128 lõi, ổ cứng NVMe tốc độ bàn thờ – vẫn tịt ngóm! Reset lại Consul: Tắt hẳn, khôi phục từ bản lưu trước đó vài tiếng – ban đầu có vẻ ổn, nhưng rồi lại 'ngã bệnh' y như cũ. Giảm tải: Giảm số lượng dịch vụ gọi Consul xuống mức thấp nhất – cứu vãn được vài tiếng, rồi lại 'đâu vào đấy'. Cuộc điều tra sâu hơn: Cuối cùng, qua các bản ghi debug, họ phát hiện ra 'thủ phạm' là tính năng 'streaming' mới của Consul. Tính năng này tưởng ngon, ai dè lại gây tranh chấp tài nguyên kinh khủng trên một 'kênh' duy nhất (Go channel) khi tải nặng. Tắt 'streaming' đi cái là Consul khỏe re luôn! Tối ưu 'bầu cử lãnh đạo': Consul đôi khi tự động 'bầu' lãnh đạo mới (cũng là chuyện thường tình). Nhưng có mấy anh lãnh đạo 'lên voi xuống chó' y hệt. Thế là họ phải 'né' mấy anh lãnh đạo hay làm loạn này. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DebuggingProcess.png' alt='Minh họa quá trình gỡ lỗi'> Sau hàng loạt biện pháp 'chữa cháy' thần tốc này, cuối cùng hệ thống cũng ổn định trở lại. Cả đội thận trọng 'khai trương' lại Roblox bằng cách khôi phục cache, rồi từ từ cho game thủ kết nối lại theo kiểu 'chọn ngẫu nhiên'. Sau 73 giờ 'đau khổ', Roblox đã trở lại 'sống' bình thường! Nhưng khoan đã, 'thủ phạm' chính của vụ này lại là một thứ khác 'lạnh lùng' hơn nhiều: cái 'ruột gan' của Consul, tức là cơ sở dữ liệu BoltDB, nó bị 'ốm nặng' do một vấn đề hiệu suất cực kỳ thú vị! Consul dùng BoltDB để lưu trữ các 'cuộc nói chuyện' của nó. Giống như mọi database khác, BoltDB có một 'danh sách trống' (freelist) để quản lý các 'trang giấy' (vùng nhớ) đã dùng xong và giờ có thể tái sử dụng. Nghe thì có vẻ ổn đúng không? Nó giúp database không bị phình to và chạy mượt mà hơn. Ấy thế mà, cái 'danh sách trống' của BoltDB lại được 'viết' theo kiểu hơi bị... 'cổ lỗ sĩ'! Nó dùng một mảng (array) để lưu ID của từng trang trống. Tức là, mỗi khi database đọc hay ghi gì đó, nó phải 'quét' cả cái danh sách này từ đầu đến cuối! Cứ tưởng tượng danh sách này dài dằng dặc, thì việc quét tìm càng ngày càng chậm, chậm đến mức 'đứng hình' luôn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/BoltDBFreelist.png' alt='Minh họa BoltDB Freelist'> Đáng chú ý là, lỗi hiệu suất này đã được báo cáo từ tận năm 2016 rồi (trên GitHub ấy!). Nhưng tác giả của BoltDB lại ngừng bảo trì dự án vào năm 2017. 'Tôi không còn thời gian và năng lượng để tiếp tục nữa. Bolt đang ổn định và đã được dùng thành công nhiều năm rồi.' – Anh ấy nói vậy đó. Thật may, cộng đồng Go đã 'sao chép' BoltDB thành một dự án mới tên là bbolt để tiếp tục phát triển. Và đến năm 2019, cái lỗi 'danh sách trống' khó chịu kia cuối cùng cũng được sửa trong bbolt! Giải pháp đơn giản đến không ngờ: thay vì dùng mảng 'quét từng tí', họ chuyển sang dùng 'hashmap' – một kiểu danh sách giúp tìm kiếm tức thì. (Bạn thấy không, một ý tưởng nhỏ có thể tạo ra cú hích hiệu suất khổng lồ đấy!) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/HashMapVsArray.png' alt='So sánh Hashmap và Array'> Và bi kịch là ở chỗ này: Vì Consul vẫn đang dùng phiên bản BoltDB 'cổ lổ sĩ' không được bảo trì, nên nó không nhận được bản vá lỗi tuyệt vời của bbolt. Kết quả là, cả Roblox 'sập' tưng bừng 3 ngày trời vào năm 2021! Vụ này còn nhiều 'uẩn khúc' lắm mà tớ vẫn đang tò mò: Sao Roblox không tắt tính năng streaming của Consul sớm hơn? Rõ ràng Consul là 'đầu mối' ngay từ đầu, và đây là một thay đổi lớn cơ mà? Tại sao chỉ một vài máy chủ Consul gặp vấn đề với BoltDB freelist? Về lý thuyết thì chúng phải giống nhau chứ? Tại sao việc khôi phục trạng thái Consul từ snapshot lại không sửa được lỗi? Phải chăng snapshot không 'reset' được cái file `raft.db` của BoltDB, nên cái danh sách trống 'phình to' vẫn còn đó? Tại sao việc giảm tải Consul chỉ có tác dụng tạm thời? Nếu danh sách đã quá lớn rồi thì giảm tải có ích gì đâu? Tại sao tính năng streaming mới hoạt động ngon lành cả ngày trước khi sập? Nó có 'bộ đệm' nào đó che giấu vấn đề ban đầu không, hay có kiểu traffic đặc biệt nào kích hoạt nó? Lỗi freelist đã có từ 2016, tại sao mãi đến 2021 Roblox mới 'đổ bệnh' vì nó? Có phải tính năng streaming mới của Consul đã 'đổ thêm dầu vào lửa', tăng cường ghi dữ liệu vào BoltDB không? Báo cáo này đúng là một 'kho báu' bài học đó các bạn. Tớ khuyến khích mọi người nên tìm đọc để 'khai sáng' thêm! Trên Hacker News cũng có nhiều tranh luận sôi nổi về vụ này, chính tác giả BoltDB cũng tham gia nữa đó. Là một kỹ sư phần mềm, tớ tin rằng khả năng 'xoay sở' trong hệ thống phức tạp và 'chẩn đoán bệnh' dưới áp lực là một đặc điểm của kỹ sư giỏi. Tớ thực sự ngưỡng mộ các kỹ sư của Roblox và HashiCorp đã làm việc không ngừng nghỉ dưới áp lực khổng lồ để tìm ra vấn đề và giải quyết nó. Chúc mừng các anh hùng thầm lặng này! Cảm ơn bạn đã đọc đến đây nhé! Nếu thấy bài này hay, đừng quên chia sẻ với bạn bè nha!
Lê Lân
Vụ sập Roblox 73 giờ: Nợ công nghệ và bài học xương máu từ BoltDB
Khám phá nguyên nhân đằng sau vụ sập hệ thống 73 giờ của Roblox vào năm 2021, từ lỗi database BoltDB cũ kỹ đến vấn đề Consul streaming. Bài học về nợ công nghệ và khắc phục sự cố.
Lê Lân
Tổng Hợp Các Dataset Text-to-SQL Chất Lượng Cao Dành Cho Nghiên Cứu AI
Khám phá bộ sưu tập các dataset Text-to-SQL công khai chất lượng cao, từ Spider đến NL2SQL-Bugs và OmniSQL. Hướng dẫn chi tiết cho nhà phát triển AI nghiên cứu và xây dựng mô hình chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên sang SQL.
Lê Lân
Giải Mã Bài Toán Database Trong Microservices: Chọn Lối Đi Nào Mới Đúng Chuẩn?
Chào các bạn! Trong thế giới lập trình hiện đại, Microservices đã thực sự làm thay đổi cách chúng ta xây dựng các hệ thống. Nó giúp tạo ra những ứng dụng có khả năng mở rộng "vô biên", siêu bền bỉ và triển khai độc lập. Nghe thì có vẻ "ngon ăn" đấy, nhưng mà... khi "đụng chạm" đến vấn đề quản lý dữ liệu và cơ sở dữ liệu, mọi thứ bỗng trở nên phức tạp đến khó tin! Đây chính là một trong những bài toán "đau đầu" nhất khi áp dụng kiến trúc microservice: Làm sao để quản lý dữ liệu hiệu quả giữa các dịch vụ phân tán? Liệu mỗi microservice có nên sở hữu một database riêng? Hay chúng nên dùng chung một cái? Và làm thế nào để đảm bảo dữ liệu luôn "khớp lệnh" và đáng tin cậy trong một thế giới phân tán như vậy? Đừng lo! Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau "mổ xẻ" các mô hình kiến trúc cơ sở dữ liệu phổ biến nhất trong microservices, phân tích những ưu nhược điểm "thật như đếm" của từng mô hình, và đưa ra một "phán quyết cuối cùng" dựa trên kinh nghiệm thực chiến nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d4/Microservices_architecture_diagram.svg/1024px-Microservices_architecture_diagram.svg.png' alt='Kiến trúc Microservices và các thành phần'> 🔍 Thử Thách Cốt Lõi: Ai Là Chủ Dữ Liệu Trong Microservices? Ngày xửa ngày xưa, trong một hệ thống "nguyên khối" (monolith) truyền thống, mọi thành phần của ứng dụng đều "chung chạ" một cơ sở dữ liệu. Nhưng Microservices thì "lật kèo" hoàn toàn! Nó khuyến khích khái niệm "bounded contexts" (ngữ cảnh giới hạn) – tức là, mỗi dịch vụ phải tự chủ, tự quản lý logic và dữ liệu của riêng mình. Điều này dẫn đến một mâu thuẫn "kinh điển": Làm sao để mỗi dịch vụ có "đất riêng" của mình nhưng vẫn có thể "hợp tác" có ý nghĩa với các dịch vụ khác? Còn những câu hỏi liên quan đến việc truy vấn dữ liệu chéo dịch vụ, đảm bảo tính nhất quán hay làm báo cáo thì sao? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.stack.imgur.com/71EwW.png' alt='So sánh mô hình dữ liệu Monolith và Microservices'> 🔄 Các Mô Hình Database Phổ Biến Trong Kiến Trúc Microservice Giờ thì, hãy cùng "điểm mặt chỉ tên" các mô hình cơ sở dữ liệu phổ biến mà các đội ngũ phát triển hay sử dụng nhé! 1. 🗃️ Database Riêng Cho Từng Dịch Vụ (Database per Service) Mô hình này dễ hiểu lắm: Mỗi dịch vụ có một "cái kho" (database) riêng của mình, và tuyệt đối không dịch vụ nào khác được phép "ngó nghiêng" hay truy cập trực tiếp vào kho của "nhà hàng xóm" cả! ✅ Ưu điểm (Thơm tho thế này thì ai chẳng thích!): * Tự chủ tuyệt đối: Mỗi dịch vụ là một "ông chủ" độc lập, không phải phụ thuộc vào ai. * Không lo "dẫm chân": Schema riêng, không sợ làm hỏng "đồ đạc" của dịch vụ khác. * Mở rộng vô tư: Mỗi dịch vụ có thể "to lớn" lên độc lập mà không ảnh hưởng đến "hàng xóm". ❌ Nhược điểm (À mà cũng có vài cái "hóc búa" đấy!): * Liên kết dữ liệu khó: Muốn kết hợp dữ liệu từ nhiều dịch vụ á? Khó khăn hơn nhiều, cứ như "nối cầu" giữa hai hòn đảo vậy. * Nhất quán "từ từ": Đôi khi cần sự "nhất quán cuối cùng" (eventual consistency), nghĩa là dữ liệu không khớp ngay lập tức mà cần thời gian để đồng bộ. * Báo cáo "đau đầu": Tạo báo cáo tổng hợp từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau có thể là một cơn ác mộng. 💡 Trường hợp sử dụng: Hoàn hảo cho các hệ thống lớn, nơi mà sự tự chủ và khả năng mở rộng là yếu tố then chốt. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rN22qX9.png' alt='Mô hình Database per Service'> 2. 🤝 Chia Sẻ Database (Shared Database) Nghe tên là thấy "tình thương mến thương" rồi phải không? Mô hình này cho phép tất cả các dịch vụ truy cập chung một database, thậm chí còn "đụng chạm" vào cùng một bảng dữ liệu. *Nói nhỏ nè: Đây được coi là một "anti-pattern" (mô hình phản tác dụng) trong Microservices đó, vì nó đánh mất mục tiêu cốt lõi của kiến trúc này là khả năng mở rộng và tính module hóa!* ✅ Ưu điểm (Dù ít nhưng vẫn có!): * Triển khai dễ: Ban đầu thì đơn giản lắm, cứ cắm vào một cục database là xong. * Liên kết dễ: Dễ dàng liên kết và báo cáo dữ liệu giữa các dịch vụ. ❌ Nhược điểm (Ôi thôi, "hậu quả" khôn lường!): * Phụ thuộc "chặt chẽ": Các dịch vụ "dính" chặt vào nhau như sam. * Nguy cơ "đứt gánh": Một thay đổi nhỏ ở database có thể "phá nát" hàng loạt dịch vụ khác. * Mở rộng "èo uột": Khả năng mở rộng và tự chủ gần như không có. 💡 Trường hợp sử dụng: Chỉ nên cân nhắc khi bạn đang "kẹt" trong các hệ thống cũ hoặc những nơi dữ liệu cực kỳ gắn kết, khó tách rời. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/f0Bf1r1.png' alt='Mô hình Shared Database'> 3. 🧩 Gom Góp Dữ Liệu Qua API (API Composition / Data Aggregator) Với mô hình này, các dịch vụ sẽ "khoe" dữ liệu của mình thông qua các API riêng. Sau đó, một "người điều phối" (chẳng hạn như API Gateway hoặc BFF – Backend For Frontend) sẽ đứng ra "gom góp" và tổng hợp các dữ liệu đó lại. ✅ Ưu điểm (Sự thanh lịch và gọn gàng!): * Giữ nguyên chủ quyền: Dữ liệu vẫn thuộc về dịch vụ sở hữu nó. * Linh hoạt: Tuyệt vời để xây dựng giao diện người dùng (UI) và các mô hình đọc dữ liệu phức tạp. ❌ Nhược điểm (Có "cái giá" phải trả!): * Độ trễ tăng: Vì phải gọi qua nhiều API và tổng hợp, nên tốc độ có thể chậm hơn một chút. * Phức tạp hơn: Việc điều phối các yêu cầu và gom dữ liệu có thể khá "đau đầu". 💡 Trường hợp sử dụng: Hoàn hảo cho các dịch vụ "đọc nhiều" (read-heavy) và các lớp tổng hợp dữ liệu cho giao diện người dùng. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/0*x5gWlUqH56n7YkK3.png' alt='Mô hình API Composition với API Gateway'> 4. 📚 CQRS + Event Sourcing Nghe tên là thấy "học thuật" rồi đúng không? CQRS (Command Query Responsibility Segregation) nghĩa là chúng ta sẽ tách biệt hoàn toàn mô hình xử lý cho "lệnh" (ghi dữ liệu – Commands) và "truy vấn" (đọc dữ liệu – Queries). Thường thì nó sẽ đi kèm với Event Sourcing – một kỹ thuật "siêu đẳng" giúp ghi lại mọi thay đổi trạng thái dưới dạng các sự kiện. Cứ như có một cuốn sổ nhật ký ghi lại mọi diễn biến vậy! ✅ Ưu điểm (Sức mạnh "đáng gờm"!): * Cực kỳ linh hoạt & mở rộng: Có thể tối ưu việc đọc và ghi độc lập, giúp hệ thống "bay" cao hơn. * Theo dõi lịch sử "chuẩn không cần chỉnh": Mọi sự kiện đều được ghi lại, tạo thành một "dấu vết" kiểm toán cực kỳ mạnh mẽ. * Tối ưu riêng biệt: Tối ưu hóa hiệu suất cho việc ghi dữ liệu và đọc dữ liệu mà không làm ảnh hưởng lẫn nhau. ❌ Nhược điểm (Cần "đầu tư" thời gian và công sức!): * Đường cong học tập "dốc đứng": Khá phức tạp và đòi hỏi kiến thức sâu. * Thiết kế "khéo léo": Cần có một sự tính toán kỹ lưỡng về cấu trúc dữ liệu và các sự kiện. 💡 Trường hợp sử dụng: Lý tưởng cho các hệ thống tài chính, xử lý đơn hàng, hoặc các nền tảng yêu cầu tính tuân thủ kiểm toán cao. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1a/CQRS_diagram.svg/1200px-CQRS_diagram.svg.png' alt='Mô hình CQRS tách biệt lệnh và truy vấn'> 5. 📦 Change Data Capture (CDC) + Event-Carried State Transfer Với mô hình này, các dịch vụ sẽ "phát tán" các thay đổi trong database của mình dưới dạng các sự kiện (thường dùng các công cụ như Debezium kết hợp với Kafka). Các dịch vụ khác, khi cần, sẽ "tiêu thụ" những sự kiện này và tự duy trì một bản sao cục bộ của dữ liệu mà họ cần. ✅ Ưu điểm (Tự do và tốc độ!): * Giữ vững tự chủ: Mỗi dịch vụ vẫn làm chủ dữ liệu của mình. * Tốc độ đọc "siêu nhanh": Vì dữ liệu đã được sao chép cục bộ, việc đọc trở nên cực kỳ hiệu quả. * Phù hợp "như in": Hoạt động rất tốt với kiến trúc hướng sự kiện (event-driven architecture). ❌ Nhược điểm (Thử thách không nhỏ!): * Nhất quán "từ từ" (Eventual Consistency): Dữ liệu giữa các bản sao có thể không đồng bộ ngay lập tức. * Phát triển "schema sự kiện": Thay đổi cấu trúc của sự kiện có thể khá phức tạp. 💡 Trường hợp sử dụng: Tuyệt vời cho các mô hình đọc dữ liệu chéo dịch vụ, các hệ thống thương mại điện tử, hoặc các bảng điều khiển phân tích. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://miro.medium.com/v2/resize:fit:720/format:webp/1*cT6yWp61QYh1C_K5qQ7C2w.png' alt='Luồng Change Data Capture (CDC) với Kafka'> ⚖️ Những Thử Thách "Đồng Hành" Dù bạn chọn mô hình nào đi nữa, thì vẫn có những "chướng ngại vật" chung mà bạn sẽ phải đối mặt: * Dữ liệu bị trùng lặp: Đặc biệt rõ rệt trong các mô hình như CDC và CQRS. * Tính nhất quán: Đánh đổi tính nhất quán mạnh mẽ để lấy sự tự chủ (thường là "nhất quán cuối cùng" – eventual consistency). * Giao dịch phân tán: Trong hầu hết các trường hợp Microservices, Sagas thường là lựa chọn tốt hơn nhiều so với 2PC (Two-Phase Commit) – một cơ chế khó nhằn và không phù hợp với phân tán. * Khả năng quan sát: Việc "dò tìm" lỗi và theo dõi hoạt động của hệ thống giữa các dịch vụ sẽ khó khăn hơn rất nhiều. * Phát triển Schema: Cập nhật các hợp đồng dữ liệu dùng chung là một việc tiềm ẩn đầy rủi ro. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tY7gR4k.png' alt='Các thách thức phổ biến trong kiến trúc Microservices'> 🧠 "Phán Quyết Cuối Cùng" của chuyên gia Nếu phải đưa ra một lời khuyên "đắt giá" nhất, thì đây: "Hãy ưu tiên sự tự chủ trước tiên. Bắt đầu với mô hình Database riêng cho từng dịch vụ. Sau đó, hãy dùng các kỹ thuật như API Composition, Event Sourcing và CDC để giải quyết các nhu cầu về dữ liệu liên dịch vụ." Trong hầu hết các kiến trúc hiện đại, việc giữ cho các dịch vụ không bị phụ thuộc chặt chẽ và chấp nhận tính nhất quán cuối cùng là một quyết định khôn ngoan. Về lâu dài, hệ thống của bạn sẽ gặt hái được những lợi ích "khủng" như: * Dễ dàng mở rộng hơn bao giờ hết. * Tốc độ phát triển của đội ngũ nhanh hơn. * Giảm thiểu rủi ro lỗi lan truyền (cascading failures). Tuy nhiên, đừng vội vàng chia nhỏ database quá sớm nhé! Hãy chỉ làm điều đó khi các dịch vụ thực sự cần sự độc lập. Đối với dữ liệu gắn kết chặt chẽ hoặc các ứng dụng ở giai đoạn khởi đầu, việc dùng chung database đôi khi vẫn là lựa chọn hợp lý... tạm thời! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/e2H3lQY.png' alt='Quyết định kiến trúc dữ liệu cho Microservices'> 📚 Tài liệu tham khảo Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn, đây là vài nguồn "xịn xò" nè: * <a href="https://www.youtube.com/watch?v=tiHKefWOyrY">Microservices với Database có thể là một thử thách</a> – Kênh Software Development Diaries * <a href="https://s3-ap-southeast-1.amazonaws.com/chrisslideshare/slideshare10.pdf">Quản lý dữ liệu trong Microservices</a> – của Chris Richardson trên microservices.io. Tài liệu này bao gồm phân tích chi tiết các mô hình database như Database-per-Service, CQRS và Saga. * <a href="https://www.confluent.io/learn/event-driven-architecture/">Kiến trúc Hướng sự kiện cho Microservices</a> – từ Confluent. Tập trung vào CDC và Kafka với các ví dụ thực tế.
Lê Lân
Knowledge Graphs (KG): Mạng lưới tri thức siêu việt cho AI và Dữ liệu
Tìm hiểu Knowledge Graphs (KG) là gì, tại sao chúng quan trọng, cấu trúc, cách xây dựng và ứng dụng trong AI. Khám phá tương lai của KGs trong thế giới dữ liệu.
Lê Lân
Zero-Code SQL: Hỏi Đừng Code - Kỷ Nguyên Mới Của Tương Tác Dữ Liệu Với AI Agent
Khám phá kỷ nguyên Zero-Code SQL nơi AI Agent biến câu hỏi thành câu trả lời từ dữ liệu mà không cần gõ một dòng code nào. Tìm hiểu cách các công cụ AI đang thay đổi cách chúng ta tương tác với dữ liệu.
Lê Lân
Bí Kíp Tăng Tốc SQL: Đọc Kế Hoạch Thực Thi Như Một Chuyên Gia Đích Thực!
Khám phá bí quyết tăng tốc truy vấn SQL bằng cách đọc và phân tích kế hoạch thực thi của database. Tìm hiểu về EXPLAIN, SHOW PLAN, tối ưu hóa dựa trên chi phí, và sự khác biệt giữa Index Seek và Index Scan để cải thiện hiệu năng SQL của bạn.
Lê Lân
Bí Kíp Phân Chia Bảng PostgreSQL: Khi Database Của Bạn Bắt Đầu 'Béo Phì'!
Tìm hiểu cách PostgreSQL Table Partitioning giúp bạn quản lý và tăng tốc các cơ sở dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Khám phá các loại phân vùng, cách triển khai và những lợi ích vượt trội để tối ưu hiệu suất.
Lê Lân
Khi AI viết SQL: Ai là 'trùm cuối' trong thế giới dữ liệu lớn?
Khám phá báo cáo đánh giá khả năng tạo SQL của 19 mô hình LLM phổ biến trên bộ dữ liệu 200 triệu dòng GitHub. Xem điểm hiệu suất, độ chính xác và so sánh với con người.
Lê Lân
BM25: Vị Anh Hùng Thầm Lặng Của Tìm Kiếm Lai và Sắp Xếp Kết Quả - Bạn Đã Biết Gì Về Algorithn Cũ Mà Chất Này?
Khám phá BM25 (Best Matching 25), thuật toán nền tảng trong tìm kiếm thông tin, và vai trò không thể thiếu của nó trong các hệ thống tìm kiếm lai (hybrid search) và quy trình sắp xếp lại kết quả (reranking pipeline). Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách BM25 vẫn đóng góp quan trọng, từ việc lọc kết quả ban đầu đến tăng cường hiệu suất cho các mô hình AI hiện đại, biến những khái niệm phức tạp thành kiến thức dễ hiểu và thú vị.
Lê Lân
Khám phá Kho Báu Dữ Liệu Text2SQL: Bí Kíp Nâng Tầm AI trong Lập Trình SQL!
Chào bạn! Bạn có tò mò làm thế nào mà các mô hình AI hiện nay lại có thể "thông minh" đến mức hiểu và thậm chí tự tạo ra các câu lệnh SQL phức tạp không? Bí mật nằm ở "thức ăn" của chúng đấy: những bộ dữ liệu chất lượng cao! Giống như một vận động viên cần chế độ dinh dưỡng đặc biệt, các mô hình AI cũng cần "nạp" những bộ dữ liệu chuẩn mực để được huấn luyện (training) và đánh giá (evaluation) một cách hiệu quả nhất cho từng "bài toán" cụ thể.Để bạn không phải "lạc lối" giữa "mê cung" thông tin, chúng mình đã dốc hết tâm huyết tổng hợp một danh sách "siêu to khổng lồ" các bộ dữ liệu Text2SQL công khai, đáng chú ý nhất trong vài năm trở lại đây. Mục tiêu ư? Đơn giản là giúp các nhà phát triển AI dễ dàng tiếp cận và "xài" chúng hiệu quả nhất!Trong danh sách này, chúng mình sẽ sắp xếp các bài báo và địa chỉ bộ dữ liệu theo trình tự thời gian, từ cũ đến mới. Bạn sẽ gặp gỡ những "ngôi sao" của làng Text2SQL, đặc biệt là các bộ dữ liệu chuyên dùng để "kiểm tra sức mạnh" mô hình như Spider hay BIRD-SQL. À, còn có cả "bonus" bảng xếp hạng (leaderboard) liên quan nữa nhé!Đặc biệt, ngay sau đây, chúng mình sẽ "khui hộp" chi tiết hơn về những bộ dữ liệu "nóng hổi" nhất vừa chào sân trong năm 2025 này. Và yên tâm đi, tụi mình sẽ luôn "túc trực" để cập nhật những thông tin mới nhất đến bạn!Này bạn! Bạn đã bao giờ "ngứa mắt" với những câu lệnh SQL do AI tạo ra, nhìn thì tưởng đúng mà chạy lại ra kết quả... sai bét nhè chưa? Đó chính là lúc "ác quỷ" mang tên lỗi ngữ nghĩa (semantic errors) tung hoành đấy! Và đây là lúc chúng ta cần chào đón NL2SQL-BUGs – bộ dữ liệu "tiên phong" trong việc "vạch mặt" những lỗi khó chịu này khi AI cố gắng biến ngôn ngữ tự nhiên của chúng ta thành SQL (NL2SQL). Mục tiêu chính của em nó là giải quyết vấn đề nan giải: các câu truy vấn SQL do mô hình hiện tại tạo ra vẫn chứa lỗi ngữ nghĩa mà hệ thống cứ "ngó lơ", không hề nhận ra!Để "tóm gọn" hết lũ lỗi này, với sự góp sức của các chuyên gia, NL2SQL-BUGs đã xây dựng một hệ thống phân loại lỗi "tỉ mỉ" đến từng chân tơ kẽ tóc, với hai cấp độ chi tiết (bao gồm 9 danh mục chính và 31 danh mục phụ). Nó chứa đến 2.018 trường hợp đã được "đánh dấu" lỗi rõ ràng. Kết quả thử nghiệm "phũ phàng" cho thấy, ngay cả những mô hình AI "lão làng" nhất hiện tại cũng chỉ đạt độ chính xác phát hiện lỗi trung bình có 75.16% thôi! "Tuyệt vời" hơn nữa, NL2SQL-BUGs còn giúp chúng ta "khui" ra thành công 122 lỗi chú thích hiện có trong các "ông lớn" benchmark như BIRD và Spider! Nhờ có bộ dữ liệu này, chúng ta giờ đây đã có một "công cụ kiểm tra chất lượng" cực kỳ quan trọng để phát hiện và "sửa sai" cho các hệ thống NL2SQL. Quá đã luôn phải không nào?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9pie2xh0u5ubxeo9r296.png' alt='Minh họa cơ chế phát hiện lỗi ngữ nghĩa trong NL2SQL-Bugs'>Nếu bạn đang "đau đầu" tìm kiếm một "kho dữ liệu" Text2SQL "khổng lồ" để "nuôi nấng" mô hình AI của mình, thì xin chúc mừng, bạn đã tìm thấy "chân ái" rồi đấy! Đó chính là OmniSQL và bộ dữ liệu SynSQL-2.5M! "Em nó" được mệnh danh là bộ dữ liệu tổng hợp (synthetic dataset) Text2SQL đa lĩnh vực lớn nhất tính đến thời điểm hiện tại.Cứ tưởng tượng mà xem, SynSQL-2.5M được tạo ra hoàn toàn bằng công nghệ dữ liệu tổng hợp "đỉnh cao", không cần đến việc thu thập thủ công "cực nhọc"! Nó chứa đến 2.5 triệu mẫu chất lượng "chuẩn không cần chỉnh", bao phủ 16.583 cơ sở dữ liệu và vô số cấu trúc cú pháp SQL "phong phú" đa dạng. Điều tuyệt vời là bộ dữ liệu này được tạo ra dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở và quan trọng hơn hết, nó được phát hành theo giấy phép Apache 2.0 "rộng rãi", cho phép bạn tha hồ "ngâm cứu" và sử dụng để huấn luyện mô hình "cá nhân" của mình. À, bật mí thêm là nhóm phát triển còn "chiêu đãi" chúng ta cả dòng mô hình OmniSQL (7B/14B/32B) nữa đó! Quá tuyệt vời để bắt đầu khám phá phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c2jc8ri5n3ep59v4nspz.png' alt='Sơ đồ cấu trúc OmniSQL và SynSQL-2.5M'>Này bạn, có bao giờ bạn "ngẩn ngơ" tự hỏi: "Làm sao mà mấy con AI "siêu phàm" kia lại có thể biến câu hỏi tiếng Việt/Anh của mình thành một câu SQL "khó nhằn" vậy nhỉ?" hay "Liệu có cách nào để 'mổ xẻ' xem nó suy nghĩ thế nào không ta?". Nếu bạn đang "xoắn não" với những câu hỏi đó, thì TINYSQL chính là "cứu cánh" dành cho bạn!TinySQL được tạo ra để giải quyết một vấn đề "đau đầu" của các nhà nghiên cứu: các bộ dữ liệu SQL hiện tại quá phức tạp, khiến việc tìm hiểu sâu về khả năng giải thích (interpretability) cơ chế hoạt động của mô hình trở nên "bất khả thi". Nhưng với TinySQL, mọi thứ lại khác! Bằng cách "kiểm soát" độ phức tạp của các lệnh SQL và các biến thể ngôn ngữ, TinySQL cung cấp các "bài tập" truy vấn từ cơ bản đến "nâng cao dần". Điều này giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng "mổ xẻ" hành vi của mô hình, "thấu hiểu" cách các kiến trúc Transformer học và tạo ra truy vấn SQL, đồng thời "kiểm chứng" độ tin cậy của các phương pháp giải thích. Tóm lại, TINYSQL là một "vũ khí" cực kỳ lợi hại để phân tích cơ chế mô hình, kiểm chứng công nghệ giải thích và thậm chí là cải tiến thiết kế bộ dữ liệu tổng hợp! Quá tiện lợi cho dân nghiên cứu phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9cssntszzpsknwy3yiql.png' alt='Mức độ phức tạp tăng dần trong TinySQL'>Giờ thì, hãy cùng "ngụp lặn" vào danh sách các bộ dữ liệu Text2SQL "siêu khủng" mà chúng tôi đã cất công tổng hợp nhé!🆕 Các Bộ Dữ Liệu Mới Nhất (2025)<ul><li><strong>TINYSQL</strong> [<a href="https://arxiv.org/html/2503.12730">Bài báo</a>][<a href="https://huggingface.co/collections/withmartian/tinysql-6760e92748b63fa56a6ffc9f">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 03/2025<br/>*Mô tả:* TinySQL là một bộ dữ liệu Text2SQL được cấu trúc tỉ mỉ, giúp bạn nghiên cứu khả năng giải thích (interpretability) của mô hình. Nó "bắc cầu" một cách khéo léo giữa các ví dụ "đơn giản" và các tác vụ thực tế phức tạp, nhưng lại với độ phức tạp có thể kiểm soát được.</li><li><strong>NL2SQL-Bugs</strong> [<a href="https://arxiv.org/pdf/2503.11984">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/HKUSTDial/NL2SQL-Bugs-Benchmark">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 03/2025<br/>*Mô tả:* NL2SQL-BUGs là bộ dữ liệu benchmark chuyên dụng để phát hiện và phân loại các lỗi ngữ nghĩa trong quá trình chuyển đổi Ngôn ngữ tự nhiên sang SQL (NL2SQL). Mặc dù các mô hình NL2SQL hiện đại đã đạt được tiến bộ đáng kể, chúng vẫn thường xuyên tạo ra các truy vấn sai ngữ nghĩa, có thể thực thi thành công nhưng lại cho ra kết quả không chính xác. Benchmark này nhằm hỗ trợ nghiên cứu phát hiện lỗi ngữ nghĩa, vốn là điều kiện tiên quyết cho bất kỳ sự sửa lỗi tiếp theo nào.</li><li><strong>OmniSQL</strong> [<a href="https://arxiv.org/html/2503.02240">Bài báo</a>][<a href="https://huggingface.co/datasets/seeklhy/SynSQL-2.5M">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 03/2025<br/>*Mô tả:* Tính đến tháng 3 năm 2025, SynSQL-2.5M là bộ dữ liệu Text2SQL tổng hợp lớn nhất và đa dạng nhất cho đến nay. Nó đại diện cho một cột mốc quan trọng trong cộng đồng Text2SQL. Chúng tôi khuyến khích các nhà nghiên cứu, những người thực hành và những người đam mê dữ liệu khám phá và xây dựng mô hình sử dụng bộ dữ liệu này. Nếu bạn thấy nó hữu ích, hãy cân nhắc "tặng sao" hoặc trích dẫn công trình của chúng tôi nhé. Phản hồi của bạn là động lực lớn nhất để chúng tôi tiếp tục tiến xa.</li></ul>🗂️ Các Bộ Dữ Liệu Khác<ul><li><strong>WikiSQL</strong> [<a href="https://arxiv.org/pdf/1709.00103.pdf">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/salesforce/WikiSQL">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 09/2017<br/>*Mô tả:* Salesforce đề xuất bộ dữ liệu Text-to-SQL lớn WikiSQL. Dữ liệu này đến từ Wikipedia, thuộc một miền duy nhất, chứa 80.654 câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên và 77.840 câu lệnh SQL. Các câu lệnh SQL tương đối đơn giản, không bao gồm các phép toán phức tạp như sắp xếp, nhóm và truy vấn con.</li><li><strong>Spider 1.0</strong> [<a href="https://arxiv.org/pdf/1809.08887.pdf">Bài báo</a>][<a href="https://yale-lily.github.io/spider">Bảng xếp hạng</a>]<br/>*Thời gian:* 09/2018<br/>*Mô tả:* Đại học Yale đề xuất bộ dữ liệu Text-to-SQL Spider với nhiều cơ sở dữ liệu, nhiều bảng và truy vấn một lượt. Đây cũng được công nhận là danh sách đánh giá đa miền quy mô lớn khó nhất trong ngành. Nó chứa 10.181 câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên và 5.693 câu lệnh SQL.</li><li><strong>SParC</strong> [<a href="https://arxiv.org/pdf/1906.02285.pdf">Bài báo</a>][<a href="https://yale-lily.github.io/sparc">Bảng xếp hạng</a>]<br/>*Thời gian:* 06/2019<br/>*Mô tả:* Đại học Yale đề xuất bộ dữ liệu lớn SParC cho các tác vụ phân tích cú pháp ngữ nghĩa phức tạp, đa miền và phụ thuộc ngữ cảnh (nhiều lượt) và Text-to-SQL. Nó bao gồm 4.298 chuỗi câu hỏi mạch lạc (hơn 12 nghìn câu hỏi riêng lẻ được chú thích với các truy vấn SQL do 14 sinh viên Yale chú thích), thu được từ tương tác của người dùng với 200 cơ sở dữ liệu phức tạp trên 138 miền.</li><li><strong>CSpider</strong> [<a href="https://arxiv.org/pdf/1906.02285.pdf">Bài báo</a>][<a href="https://taolusi.github.io/CSpider-explorer/">Bảng xếp hạng</a>]<br/>*Thời gian:* 09/2019<br/>*Mô tả:* Đại học Westlake đề xuất bộ dữ liệu tiếng Trung lớn CSpider cho tác vụ phân tích cú pháp ngữ nghĩa phức tạp và đa miền và Text-to-SQL, được dịch từ Spider bởi 2 nhà nghiên cứu NLP và 1 sinh viên khoa học máy tính. Nó bao gồm 10.181 câu hỏi và 5.693 truy vấn SQL phức tạp duy nhất trên 200 cơ sở dữ liệu với nhiều bảng bao gồm 138 miền khác nhau.</li><li><strong>CoSQL</strong> [<a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1909.05378">Bài báo</a>][<a href="https://yale-lily.github.io/cosql">Bảng xếp hạng</a>]<br/>*Thời gian:* 09/2019<br/>*Mô tả:* Đại học Yale và Salesforce Research đề xuất một cơ sở dữ liệu đa miền CoSQL, bao gồm hơn 30 nghìn lượt đối thoại cộng với hơn 10 nghìn truy vấn SQL được chú thích, thu được từ bộ sưu tập Wizard-of-Oz (WOZ) gồm 3 nghìn cuộc đối thoại truy vấn 200 cơ sở dữ liệu phức tạp trải dài 138 miền.</li><li><strong>KaggleDBQA</strong> [<a href="https://arxiv.org/abs/2106.11455">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/Chia-Hsuan-Lee/KaggleDBQA/">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 06/2021<br/>*Mô tả:* KaggleDBQA là một bộ dữ liệu đánh giá phức tạp và đa miền của các cơ sở dữ liệu Web thực, với các kiểu dữ liệu đặc trưng theo miền, định dạng gốc và câu hỏi không giới hạn.</li><li><strong>Spider-Syn</strong> [<a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2106.01065">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/ygan/Spider-Syn">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 06/2021<br/>*Mô tả:* Spider-Syn là bộ dữ liệu benchmark được thiết kế để đánh giá và nâng cao tính mạnh mẽ của các mô hình Text-to-SQL chống lại việc thay thế từ đồng nghĩa trong các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên. Được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ Đại học Queen Mary London và các cộng tác viên, Spider-Syn dựa trên bộ dữ liệu Spider gốc.</li><li><strong>SEDE</strong> [<a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2106.05006">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/hirupert/sede">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 06/2021<br/>*Mô tả:* SEDE (Stack Exchange Data Explorer) là bộ dữ liệu mới cho các tác vụ Text-to-SQL với hơn 12.000 truy vấn SQL và mô tả ngôn ngữ tự nhiên của chúng. Nó dựa trên việc sử dụng thực tế của người dùng từ nền tảng Stack Exchange Data Explorer, mang đến sự phức tạp và thách thức chưa từng thấy trong bất kỳ bộ dữ liệu phân tích cú pháp ngữ nghĩa nào khác, như bao gồm lồng ghép phức tạp, thao tác ngày tháng, thao tác số và văn bản, tham số, và quan trọng nhất: sự thiếu chi tiết và giả định ẩn.</li><li><strong>CHASE</strong> [<a href="https://aclanthology.org/2021.acl-long.180.pdf">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/xjtu-intsoft/chase">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 08/2021<br/>*Mô tả:* CHASE là bộ dữ liệu tiếng Trung quy mô lớn và thực dụng cho tác vụ Text-to-SQL phụ thuộc ngữ cảnh đa cơ sở dữ liệu (giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho các cơ sở dữ liệu quan hệ). Nó được phát hành cùng với bài báo ACL 2021 của chúng tôi: CHASE: A Large-Scale and Pragmatic Chinese Dataset for Cross-Database Context-Dependent Text-to-SQL.</li><li><strong>Spider-DK</strong> [<a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2109.05157">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/ygan/Spider-DK">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 09/2021<br/>*Mô tả:* Spider-DK là bộ dữ liệu benchmark được thiết kế để đánh giá và nâng cao tính mạnh mẽ của các mô hình Text-to-SQL khi xử lý kiến thức miền. Được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ Đại học Queen Mary London, Spider-DK xây dựng dựa trên bộ dữ liệu Spider gốc.</li><li><strong>EHRSQL</strong> [<a href="https://arxiv.org/html/2301.07695">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/glee4810/EHRSQL">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 01/2023<br/>*Mô tả:* EHRSQL là bộ dữ liệu quy mô lớn, chất lượng cao được thiết kế cho tác vụ hỏi đáp Text-to-SQL trên Hồ sơ Sức khỏe Điện tử từ MIMIC-III và eICU. Bộ dữ liệu bao gồm các câu hỏi được thu thập từ 222 nhân viên bệnh viện, như bác sĩ, y tá, người xem xét bảo hiểm và đội ngũ hồ sơ sức khỏe.</li><li><strong>BIRD-SQL</strong> [<a href="https://arxiv.org/pdf/2305.03111.pdf">Bài báo</a>][<a href="https://bird-bench.github.io/">Bảng xếp hạng</a>]<br/>*Thời gian:* 05/2023<br/>*Mô tả:* Đại học Hồng Kông và Alibaba đề xuất bộ dữ liệu đa miền quy mô lớn BIRD, chứa hơn 12.751 cặp câu hỏi-SQL duy nhất, 95 cơ sở dữ liệu lớn với tổng dung lượng 33.4 GB. Nó cũng bao gồm hơn 37 miền chuyên ngành, như blockchain, khúc côn cầu, chăm sóc sức khỏe và giáo dục, v.v.</li><li><strong>UNITE</strong> [<a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2305.16265">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/awslabs/unified-text2sql-benchmark">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 05/2023<br/>*Mô tả:* Benchmark hợp nhất UNITE được tạo thành từ 18 bộ dữ liệu Text-to-SQL công khai, chứa các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên từ hơn 12 miền, các truy vấn SQL từ hơn 3.9K mẫu và 29K cơ sở dữ liệu. So với benchmark Spider được sử dụng rộng rãi, chúng tôi giới thiệu thêm ~120K ví dụ và tăng gấp ba lần các mẫu SQL, như các câu hỏi so sánh và boolean.</li><li><strong>Archer</strong> [<a href="https://arxiv.org/html/2402.12554">Bài báo</a>] [<a href="https://sig4kg.github.io/archer-bench/">Bảng xếp hạng</a>]<br/>*Thời gian:* 02/2024<br/>*Mô tả:* Archer là bộ dữ liệu Text-to-SQL song ngữ đầy thách thức, đặc biệt tập trung vào suy luận phức tạp, bao gồm số học, suy luận thông thường và suy luận giả thuyết. Nó chứa 1.042 câu hỏi tiếng Anh và 1.042 câu hỏi tiếng Trung, cùng với 521 truy vấn SQL duy nhất, bao phủ 20 cơ sở dữ liệu tiếng Anh trên 20 miền.</li><li><strong>BookSQL</strong> [<a href="https://arxiv.org/html/2406.07860">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/Exploration-Lab/BookSQL">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 06/2024<br/>*Mô tả:* BookSQL có 100 nghìn cặp Truy vấn-SQL, gấp khoảng 1.25 lần bộ dữ liệu Text-to-SQL lớn nhất hiện có: WikiSQL. Đặc biệt, để thiết kế các truy vấn, chúng tôi đã tham khảo ý kiến các chuyên gia tài chính để hiểu các trường hợp sử dụng thực tế khác nhau. Chúng tôi cũng dự định tạo một bảng xếp hạng nơi các nhà nghiên cứu có thể đánh giá các mô hình Text-to-SQL khác nhau cho miền kế toán.</li><li><strong>Spider 2.0</strong> [<a href="https://spider2-sql.github.io/">Bài báo</a>] [<a href="https://spider2-sql.github.io/">Bảng xếp hạng</a>]<br/>*Thời gian:* 08/2024<br/>*Mô tả:* Spider 2.0, được đề xuất bởi XLang AI, đóng vai trò là một khung đánh giá nâng cao cho các tác vụ Text-to-SQL trong các quy trình làm việc cấp doanh nghiệp thực tế. Nó chứa 600 vấn đề quy trình làm việc Text-to-SQL phức tạp, bắt nguồn từ các trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu doanh nghiệp khác nhau. Bộ dữ liệu bao gồm các cơ sở dữ liệu có nguồn gốc từ các ứng dụng dữ liệu thực tế, thường chứa hơn 1.000 cột và được lưu trữ trong các hệ thống đám mây hoặc cục bộ như BigQuery, Snowflake hoặc PostgreSQL.</li><li><strong>BEAVER</strong> [<a href="https://arxiv.org/html/2409.02038">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/peterbaile/beaver">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 09/2024<br/>*Mô tả:* BEAVER, có nguồn gốc từ các kho dữ liệu doanh nghiệp thực tế cùng với các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và các câu lệnh SQL đúng của chúng mà chúng tôi thu thập từ lịch sử người dùng thực tế.</li><li><strong>PRACTIQ</strong> [<a href="https://arxiv.org/html/2410.11076">Bài báo</a>]<br/>*Thời gian:* 10/2024<br/>*Mô tả:* PRACTIQ: Một bộ dữ liệu Text-to-SQL hội thoại thực tế với các truy vấn mơ hồ và không thể trả lời.</li><li><strong>TURSpider</strong> [<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10753591">Bài báo</a>][<a href="https://github.com/alibugra/TURSpider">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 11/2024<br/>*Mô tả:* TURSpider là bộ dữ liệu Text-to-SQL tiếng Thổ Nhĩ Kỳ mới, bao gồm các truy vấn phức tạp, tương tự như trong bộ dữ liệu Spider gốc. Bộ dữ liệu TURSpider bao gồm hai tập con chính: tập phát triển và tập huấn luyện, phù hợp với cấu trúc và quy mô của bộ dữ liệu Spider phổ biến. Tập phát triển chứa 1034 hàng dữ liệu với 1023 câu hỏi duy nhất và 584 truy vấn SQL riêng biệt. Trong tập huấn luyện, có 8659 hàng dữ liệu, 8506 câu hỏi duy nhất và các truy vấn SQL tương ứng.</li><li><strong>synthetic_text_to_sql</strong> [<a href="https://huggingface.co/datasets/gretelai/synthetic_text_to_sql">Bộ dữ liệu</a>]<br/>*Thời gian:* 11/2024<br/>*Mô tả:* gretelai/synthetic_text_to_sql là một bộ dữ liệu phong phú gồm các mẫu Text-to-SQL tổng hợp chất lượng cao, được thiết kế và tạo ra bằng Gretel Navigator, và được phát hành theo giấy phép Apache 2.0.</li></ul>Tham khảo thêm nhé:<ul><li><a href="https://github.com/sqlflash/Awesome-Text2SQL-Dataset">Awesome-Text2SQL-Dataset</a></li><li><a href="https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL">Awesome-Text2SQL</a></li><li>Bài viết gốc: <a href="https://sqlflash.ai/blog/sql-llm-dataset/">sqlflash.ai/blog/sql-llm-dataset/</a></li></ul>
Lê Lân
Giải Cứu AI Agent: SQL Chậm Chạp Là 'Kẻ Thù' Số 1 Của Trí Tuệ Nhân Tạo Thông Minh!
Bạn đang hăm hở xây dựng thế hệ AI Agent tiếp theo, một hệ thống thông minh, tự động, sẵn sàng để thấu hiểu, suy luận và hành động đúng không? Nghe đã thấy 'đỉnh của chóp' rồi đó! Nhưng khoan đã, cái bộ não kỹ thuật số này lấy 'kiến thức bí mật' hay những ngữ cảnh quan trọng để đưa ra quyết định thông minh từ đâu ra vậy ta? À, thường thì 'kho báu' này nằm ngay trong cái database SQL đáng tin cậy của bạn đấy! Từ lịch sử người dùng, danh mục sản phẩm cho đến dữ liệu cảm biến thời gian thực, tất cả đều là nền tảng để AI của chúng ta 'hiểu chuyện'.Bạn đã thiết kế xong 'chú' AI của mình, đặt ra các mục tiêu, và nó đã sẵn sàng 'xông pha' tương tác. Nhưng rồi... một khoảng lặng đáng sợ! Đó là khoảnh khắc mà 'chú' AI cần 'nghĩ ngợi' để lôi cái mẩu thông tin quan trọng từ database ra nhằm xây dựng ngữ cảnh, và cái khoảnh khắc đó cứ như dài vô tận vậy. Cái 'chú' AI tinh vi của bạn, được thiết kế để hành động cực nhanh, bỗng dưng bị 'đứng hình' vì một câu truy vấn SQL chậm chạp, biến khả năng suy luận 'thời gian thực' thành nỗi thất vọng 'chờ tí nhé!'. Này các bạn ơi, đây chính là lúc tối ưu hóa truy vấn SQL trở nên **cực kỳ quan trọng** cho một AI Agent thực sự 'bá đạo'!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ov3r3hb62qvl7kyyp8x3.jpg' alt='Ảnh chế về các truy vấn SQL chậm gây ức chế'>Nó cứ như việc bạn giao cho một thám tử thiên tài giải quyết một vụ án, nhưng mỗi khi cần một manh mối (một mảnh dữ liệu), anh ta lại phải tự tay lục lọi qua hàng núi tài liệu lộn xộn trong một kho lưu trữ đầy bụi bặm vậy. Vị thám tử thì thông minh đấy, nhưng cái khâu truy xuất thông tin lại làm tê liệt tốc độ và hiệu quả của anh ta. 'Chú' AI của chúng ta cũng chẳng khác gì đâu! Vậy làm sao để đảm bảo 'chú' AI của chúng ta nhận được ngữ cảnh nhanh chóng và hiệu quả? Dựa trên những nguyên tắc tối ưu hóa đã có, chúng ta hãy cùng xem 'kế hoạch tác chiến' nhé!**1. Trở Thành 'Thám Tử Dữ Liệu' Với EXPLAIN (hoặc tương đương):**Trước khi AI Agent của bạn có thể hành động thông minh, bạn cần phải hiểu nó đang 'thu thập trí tuệ' của mình như thế nào. Lệnh `EXPLAIN` (hoặc các lệnh tương đương tùy theo database bạn dùng) chính là công cụ 'giải mã' chiến lược mà database dùng để tìm và trả về dữ liệu. Nó giống như một chiếc máy X-quang, giúp bạn nhìn xuyên thấu 'bộ não' của database, xem nó đang làm gì sau hậu trường để xử lý truy vấn của bạn.**Cảnh báo đỏ cho các Agent:** Bạn có thấy nó đang 'quét' hàng triệu dòng dữ liệu chỉ để tìm một mẩu thông tin nhỏ xíu mà 'chú' AI của bạn cần ngay lập tức không? Nếu có, thì đó chính là một nút thắt cổ chai khổng lồ, ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phản hồi của AI đấy!**Các thao tác `SORT` 'đắt đỏ':** Nếu 'chú' AI cần dữ liệu đã được sắp xếp cho logic của nó, các thao tác `SORT` này có thể 'ngốn' rất nhiều bộ nhớ, làm chậm toàn bộ quá trình xây dựng ngữ cảnh.**`Full Table Scan` (Quét toàn bộ bảng):** Kẻ thù không đội trời chung của tốc độ! 'Chú' AI của bạn không nên phải chờ database đọc toàn bộ một bảng khổng lồ chỉ để hiểu một tình huống cụ thể nào đó đâu nhé! Đây là dấu hiệu của một truy vấn kém hiệu quả.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/explain_sql.png' alt='Minh họa lệnh EXPLAIN trong SQL'>**2. Làm Sắc Nét Tiêu Điểm Của Agent (Tối Ưu Hóa Chính Câu Truy Vấn!):**Đây chính là nơi bạn có thể đạt được những cải thiện hiệu suất 'khủng' nhất cho AI Agent của mình đấy! Hãy coi các truy vấn của bạn như những mũi tên, và mục tiêu là bắn trúng tâm điểm, không lan man.**Lọc dữ liệu chính xác với mệnh đề `WHERE`:** Hãy trang bị cho các truy vấn của 'chú' AI khả năng 'phẫu thuật' cực kỳ chính xác. Chỉ lấy đúng dữ liệu cần thiết cho tác vụ hoặc quyết định hiện tại thôi nhé. Mệnh đề `WHERE` càng cụ thể, ngữ cảnh càng được xây dựng nhanh chóng.**`JOIN` hiệu quả:** Nếu 'chú' AI cần kết hợp thông tin từ nhiều bảng (ví dụ: hồ sơ người dùng + lịch sử tương tác), hãy đảm bảo các thao tác `JOIN` đó phải thật 'gọn gàng và mạnh mẽ', chỉ kết nối những gì thực sự cần, không thừa thãi dữ liệu không cần thiết.**Danh sách `IN` ngắn gọn:** Nếu 'chú' AI đang kiểm tra một tập hợp các mục đã biết, hãy giữ danh sách đó thật 'gọn gàng' nhé. Tránh dùng `IN` với danh sách quá dài, đôi khi `EXISTS` hoặc `JOIN` lại là lựa chọn tốt hơn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/query_optimization.png' alt='Minh họa các mẹo tối ưu hóa truy vấn SQL'>**3. Tạo Lối Đi Riêng Tốc Hành Với `Indexes` (Chỉ Mục):**Hãy hình dung `indexes` như việc bạn tạo ra một hệ thống sắp xếp hồ sơ siêu hiệu quả cho những dữ liệu mà AI Agent của bạn thường xuyên cần đến. Giống như một thư viện có thẻ mục lục vậy, giúp bạn tìm sách trong tích tắc!Hãy xác định các cột mà 'chú' AI của bạn thường xuyên sử dụng để tìm kiếm trong mệnh đề `WHERE` hoặc để sắp xếp (`ORDER BY`) cho quá trình suy luận của nó. Việc đánh `index` cho các cột này giống như việc bạn tạo cho 'chú' AI một đường dây trực tiếp đến thông tin vậy, không cần phải lục tung cả kho dữ liệu nữa.**Lợi ích cho Agent:** Truy xuất ngữ cảnh nhanh hơn = ra quyết định nhanh hơn = một 'chú' AI phản hồi tốt hơn và có vẻ 'thông minh' hơn hẳn!**Cẩn thận nhé!** Đừng 'vung tay quá trán' mà đánh `index` khắp mọi nơi nhé. Chúng giúp tăng tốc độ đọc (tuyệt vời cho AI Agent khi lấy ngữ cảnh) nhưng lại có thể làm chậm tốc độ ghi (thêm, sửa, xóa dữ liệu). Hãy dùng `EXPLAIN` để kiểm tra tác động của chúng và tìm ra sự cân bằng hoàn hảo!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/database_index.png' alt='Minh họa chỉ mục (index) trong cơ sở dữ liệu'>**4. 'Đại Tu' Cho Nhu Cầu Phức Tạp Của Agent:**Khi các AI Agent phải xử lý những bộ dữ liệu khổng lồ, liên tục phát triển, đây là lúc bạn cần nghĩ đến những 'ca phẫu thuật' lớn hơn để nâng cấp 'phần cứng' cho chúng!**`Table Partitioning` (Phân vùng bảng):** Nếu 'chú' AI của bạn suy luận dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian (ví dụ: hoạt động người dùng hàng ngày), việc phân vùng theo ngày có thể giúp nó chỉ cần truy vấn một phần dữ liệu gần đây nhất, làm tăng tốc độ thu thập ngữ cảnh một cách đáng kinh ngạc. Tưởng tượng như bạn không cần tìm kiếm trong cả núi thư từ của nhiều năm, mà chỉ cần xem hộp thư của tuần này thôi!**`Data Structure Redesign` (Thiết kế lại cấu trúc dữ liệu):** Đôi khi, cách dữ liệu được cấu trúc cần phải được điều chỉnh để phù hợp hơn với cách 'chú' AI của bạn suy nghĩ và truy cập thông tin. Đây là một 'phi vụ' cần tìm hiểu sâu, có thể tốn công sức, nhưng đối với các Agent phức tạp, nó có thể mang lại sự thay đổi lớn về hiệu suất.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/data_partitioning.png' alt='Minh họa phân vùng dữ liệu trong database'>**Tự Tay 'Khám Bệnh' Query Với Python và PostgreSQL (Ví Dụ 'Thực Chiến'):**Nếu bạn cũng là một 'dev Python' chính hiệu như tôi, đây là cách bạn có thể sử dụng `EXPLAIN` để 'săm soi' các nút thắt cổ chai tiềm ẩn về hiệu suất như `full table scan` hay các thao tác `sort` 'đắt đỏ', những thứ có thể ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng phản hồi của AI Agent.Giả sử bạn có một database PostgreSQL đã được cài đặt và schema bảng của bạn trông như thế này:```sqlCREATE TABLE documents ( id SERIAL PRIMARY KEY, title TEXT, content TEXT, created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW());```Bây giờ, hãy tạo một file Python và gõ vào đoạn mã sau. Hãy nhớ thay thế `your_db`, `your_user`, `your_password` bằng thông tin database của bạn nhé!```pythonimport psycopg2# Kết nối đến database PostgreSQL của bạnconn = psycopg2.connect( dbname="your_db", user="your_user", password="your_password", host="localhost", port="5432")cur = conn.cursor()# Đây là câu truy vấn mà AI Agent của bạn có thể chạyquery = """SELECT * FROM documentsWHERE content ILIKE '%recycling%'ORDER BY created_at DESCLIMIT 10;"""# Sử dụng EXPLAIN ANALYZE để xem PostgreSQL đã làm gì 'dưới mũ'cur.execute(f"EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, VERBOSE) {query}")plan = cur.fetchall()print("Kế hoạch truy vấn (Query Plan):\\n")for row in plan: print(row[0])cur.close()conn.close()```Lưu file lại và chạy thử nhé, sau đó hãy quan sát kết quả. Và nếu bạn vẫn chưa hiểu mình đang thấy gì, thì bạn biết phải làm gì rồi đó – hãy đào sâu tìm hiểu thêm về kết quả của `EXPLAIN` nhé! Nó là cả một nghệ thuật đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/python_postgres_explain.png' alt='Ví dụ Python kết nối PostgreSQL và sử dụng EXPLAIN'>**Lời Khuyên Từ Tớ Dành Cho Các 'Dev AI':**Đối với AI Agent, tốc độ và hiệu quả của việc truy xuất dữ liệu để xây dựng ngữ cảnh không chỉ là 'vấn đề của database' đâu nhé, nó là **yếu tố cốt lõi** quyết định hiệu suất của Agent đấy! Một truy vấn chậm chạp đồng nghĩa với một 'chú' AI suy nghĩ chậm chàm, dẫn đến trải nghiệm người dùng tệ hại hoặc tự động hóa kém hiệu quả. Việc thường xuyên tối ưu hóa các truy vấn SQL mà 'nuôi sống' AI Agent của bạn giống như việc bạn đang 'mài sắc' các công cụ nhận thức của chúng vậy.Hãy sử dụng `EXPLAIN` một cách 'tôn thờ', ưu tiên điều chỉnh truy vấn và đánh `index` một cách thông minh. Còn bạn thì sao? Bạn đang làm cách nào để đảm bảo AI Agent của mình nhận được dữ liệu cần thiết, khi cần, mà không bị 'delay' vậy? Chia sẻ chiến lược xây dựng ngữ cảnh hiệu quả của bạn ở phần bình luận nhé! 👇
Lê Lân
Oracle 23ai: Tạm Biệt "Hint" Thừa Thãi, Chào Đón "Nhập Liệu Siêu Tốc" Dễ Dàng Hơn!
Khám phá cách Oracle 23ai "giải phóng" lập trình viên khỏi việc thêm hint cho Fast Ingest (Memoptimized Rowstore). Tìm hiểu tham số MEMOPTIMIZE_WRITES giúp tự động hóa quá trình nhập liệu siêu tốc.
Lê Lân
Hành Trình Xây Dựng Backend Blog Xã Hội Bằng SurrealDB: Một Câu Chuyện Vui!
Khám phá hành trình xây dựng Posta, một backend blog xã hội mã nguồn mở với SurrealDB. Tìm hiểu về cơ sở dữ liệu đa mô hình, tìm kiếm toàn văn bản siêu tốc, thiết kế schema đồ thị, và cách Nushell, Nix giúp dự án trở nên hoàn hảo. Đừng ngại sáng tạo và đóng góp mã nguồn mở!
Lê Lân
Chỉ Mục Database: Bí Quyết Biến Truy Vấn 'Rùa Bò' Thành 'Tên Lửa'!
Tìm hiểu cách chỉ mục (indexes) biến các truy vấn cơ sở dữ liệu chậm chạp thành những "tên lửa" siêu tốc. Bài viết giải thích chi tiết về chỉ mục, cách hoạt động của B-tree, so sánh hiệu suất giữa có và không có chỉ mục, và những sai lầm cần tránh khi dùng chỉ mục trong cả SQL và NoSQL.
Lê Lân
TurboSQL: 'Siêu Anh Hùng' SQL Mới Toanh Dành Cho Dân Dev!
Chán ngán với SQL client chậm chạp? TurboSQL mang đến tốc độ thần tốc, thiết kế tối ưu phím tắt, sắp xếp thông minh và sức mạnh AI để bạn làm việc với dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả. Trải nghiệm ngay phiên bản miễn phí hoặc nâng cấp để bứt phá năng suất!
Lê Lân
Stream Processing 2025: Xu Hướng Nào Đang Thống Trị?
Này bạn ơi, có khi nào bạn nghĩ "xử lý luồng dữ liệu" (stream processing) là một công nghệ mới toe không? Nghe cứ như AI hay Blockchain mới nổi ấy nhỉ? Nhưng mà, sự thật bất ngờ là em nó đã... 23 tuổi rồi đó! Nghe khó tin đúng không? Mình tìm thấy tài liệu học thuật đầu tiên về nó từ tận năm 2002 cơ, chỉ 2 năm trước khi cái tên "MapReduce" làm mưa làm gió trong làng Big Data. Ngay từ những năm 2000, các "ông lớn" tiên phong như StreamBase (giờ thuộc TIBCO) đã mạnh dạn đưa công nghệ này lên tận Phố Wall rồi! Vậy mà, phải đến vài năm gần đây, chúng ta mới thực sự chứng kiến "stream processing" bung lụa, được thương mại hóa rầm rộ trên nền tảng đám mây. Điển hình như RisingWave "chào sân" từ đầu năm 2021, hay Confluent thâu tóm Immerok và "chơi lớn" với Apache Flink từ 2023. Databricks cũng không chịu kém cạnh, tung ra Project Lightspeed, một phiên bản "độ" của Spark Streaming để "so găng" trong cuộc đua dữ liệu luồng này. Chưa kể, cả rừng startup mọc lên như nấm, người thì dựa trên mã nguồn mở, kẻ thì tự tay "đẽo gọt" giải pháp riêng. Giữa một "biển" nhà cung cấp đang "chiến đấu" trong lĩnh vực này, điều mình thấy cực kỳ thú vị là hầu hết họ đều hướng tới cùng một mục tiêu và cách tiếp cận. Trong bài viết này, mình sẽ "bật mí" những dự đoán của mình về các hệ thống xử lý luồng dữ liệu vào năm 2025, dưới góc nhìn "thâm niên" của một kỹ sư "lão làng" nhé! (À, mình xin phép "thú tội" chút: mình có tí liên quan đến RisingWave. Nhưng đừng lo, mình sẽ cố gắng khách quan nhất có thể và chỉ nói chuyện công nghệ thôi, không "PR" đâu nha! Nếu có điều gì mình nói chưa đúng hoặc thiếu sót, cứ thoải mái góp ý cho mình biết với nhé!)<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hllirlz6b3q7jiofce8q.png' alt='Lịch sử phát triển của xử lý luồng và xử lý theo lô.'>### "Nướng" dữ liệu cùng kiến trúc "S3 làm bộ nhớ chính": Bài toán vừa ngon vừa khó nhằn!Bạn có thấy AWS S3 "lên ngôi" như một ông hoàng lưu trữ không? Nó vừa đáng tin cậy, chi phí lại hạt dẻ, cộng thêm "vinh quang" của Snowflake nữa, S3 đã nghiễm nhiên trở thành "viên gạch" nền tảng cho mọi hạ tầng dữ liệu hiện đại rồi. Cứ thế, các hệ thống dữ liệu cứ dần "chuyển mình" sang kiến trúc dùng S3 làm "trái tim", và các startup thì thi nhau "phá đảo" với những hệ thống siêu "cool" chạy hoàn toàn trên S3.Mà này, các hệ thống xử lý luồng (streaming systems) cũng đang "tăm tia" hướng đi này đó! Theo mình biết, RisingWave chính là "người tiên phong" được xây dựng từ gốc với S3 làm lớp lưu trữ chính. Dự án này "khởi động" từ năm 2021, và sau 4 năm "ăn ngủ" cùng những bản cập nhật, nó đã "lột xác" ngoạn mục luôn. Gần đây, Alibaba cũng "nhá hàng" kế hoạch giới thiệu kiến trúc tách biệt lưu trữ và tính toán (storage-compute separation) trong Flink 2.0, dựa trên kinh nghiệm "xương máu" nội bộ của họ. Nghe thì có vẻ dễ, nhưng áp dụng cái "tách biệt" này cho xử lý luồng lại là một bài toán kỹ thuật "khó nhằn" độc đáo đấy!Khác với các hệ thống xử lý theo lô (batch processing) kiểu Snowflake, mấy anh chàng xử lý luồng lại "sinh ra đã có trạng thái" (stateful). Tức là, chúng cần phải "ghi nhớ" và liên tục truy cập vào các "trạng thái" nội bộ để tính toán "liên tục" (incremental computation). Việc "đẩy" những trạng thái này lên S3 nghe thì "ngon ơ" lắm đúng không? Chi phí lưu trữ S3 thì rẻ hơn bộ nhớ cục bộ và đĩa cứng, khả năng mở rộng thì vô biên, cực kỳ hấp dẫn để xử lý mấy cái phép toán "khủng" như join mà hay "gây lỗi tràn bộ nhớ" (out-of-memory errors). Nhưng mà, đời đâu như là mơ!Trở ngại lớn nhất chính là "bác" S3 chậm hơn "bố" thời gian truy cập cục bộ "hàng tá" lần! Dù "bá đạo" về độ bền và khả năng mở rộng, nhưng cái độ trễ này lại là "tử huyệt" với các tác vụ xử lý luồng yêu cầu độ trễ thấp. Chưa kể, việc "qua lại" S3 thường xuyên có thể "ngốn" một khoản chi phí truy cập không hề nhỏ, làm "tan biến" hết cái lợi về chi phí mà chúng ta "tưởng bở" ban đầu. Để mọi thứ thêm "khoai", việc "cải thiện" hiệu suất khi dùng S3 thường đòi hỏi những chiến lược bộ nhớ đệm (caching strategies) cực kỳ "nhức não". Nếu không tối ưu tốt, mấy tác vụ "thực chiến" có thể "đứng hình" và chi phí thì "đội lên trời" đó nha!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l2oi5xyn0ywlwc8k9tit.png' alt='Khi bị lỗi bộ nhớ đệm, hệ thống phải lấy dữ liệu từ S3, gây thêm độ trễ 200–300ms.'><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a1ngtkhfd8ttf7k4xokm.png' alt='Bảng giá dịch vụ AWS S3.'>Đến năm 2025, mình tin chắc nhiều hệ thống xử lý luồng sẽ "đưa" S3 làm nền tảng kiến trúc. Tuy nhiên, để "xây" được một hệ thống hiệu quả trên S3 thì cần "đầu tư" kỹ thuật "khủng khiếp" lắm. Các kỹ thuật như mô hình lưu trữ lai (hybrid storage models) – kiểu như dữ liệu "nóng" thì để bộ nhớ cục bộ, dữ liệu "lạnh" thì gửi S3 – và các cơ chế bộ nhớ đệm "xịn sò" sẽ trở thành "chìa khóa" thành công. Sự chuyển dịch sang tách biệt lưu trữ và tính toán là một "bước ngoặt" lớn cho xử lý luồng, nhưng để "hiện thực hóa" tiềm năng của nó thì phải giải quyết triệt để mấy vụ hiệu suất và chi phí đã!### "Giành giật" miếng bánh của Kafka: Cuộc chiến "kẻ tám lạng, người nửa cân"Cứ nhắc đến xử lý sự kiện theo luồng là y như rằng anh chàng Kafka sẽ "nhảy bổ" vào cuộc trò chuyện, đúng không? Kafka "nổi như cồn" như một tiêu chuẩn "bất di bất dịch" cho event streaming, được sử dụng rộng rãi như một "đường ống" dữ liệu để chuyển dữ liệu giữa các hệ thống. Nhưng mà này, Kafka không phải "cánh chim đầu đàn" duy nhất trong việc "chuyên chở" dữ liệu đâu nhé! Các "cao thủ" khác như Fivetran, Airbyte hay những dịch vụ SaaS khác cũng cung cấp những công cụ "dễ như ăn kẹo" để nạp dữ liệu, mở ra thêm lựa chọn cho các kỹ sư chúng ta.Mặc dù Kafka "lừng lẫy", nhưng khả năng tính toán của nó lại khá... khiêm tốn. Điều này "tạo đất" cho các hệ thống xử lý luồng phải "xắn tay áo" vào xử lý biến đổi dữ liệu theo thời gian thực, bao gồm các phép join (ghép dữ liệu), aggregation (tổng hợp), filtering (lọc), và projection (chọn trường). Thách thức "đau đầu" phát sinh khi chúng ta phải quản lý hai hệ thống riêng biệt: một để nạp dữ liệu và một để xử lý luồng. Việc "nuôi" một "thiết lập đôi" như vậy cực kỳ tốn tài nguyên, làm tăng độ phức tạp trong phát triển và chi phí vận hành.Để "đáp trả" sự kém hiệu quả này, các hệ thống xử lý luồng đang ngày càng "thông minh" hơn, tích hợp luôn khả năng nạp dữ liệu vào bên trong. Đáng chú ý, những cái tên đình đám như RisingWave, Apache Flink, và Apache Spark Streaming giờ đây đã hỗ trợ trực tiếp việc "đọc" dữ liệu CDC (Change Data Capture – tạm hiểu là ghi nhận mọi thay đổi của dữ liệu) từ các nguồn gốc như Postgres, MySQL, và MongoDB. Điều này "khai tử" sự cần thiết của Kafka như một bên trung gian, giúp giảm thiểu chi phí kiến trúc và "tinh gọn" quy trình làm việc.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q8gccfqfgqe27a8a47ww.png' alt='Các hệ thống xử lý luồng hiện đại cho phép kết nối trực tiếp với cả hệ thống thượng nguồn và hạ nguồn.'>Hướng tới năm 2025, liệu các hệ thống xử lý luồng có "đánh trực diện" với các nền tảng event streaming như Kafka không? Câu trả lời ngắn gọn là: không hẳn đâu! Dù sẽ có sự chồng lấn về chức năng, nhưng các hệ thống xử lý luồng khó có thể "soán ngôi" Kafka hoàn toàn. Vì sao ư? Vì Kafka có "muôn vàn" trường hợp sử dụng đa dạng – nhiều trong số đó vượt xa những gì các hệ thống xử lý luồng được thiết kế để xử lý – điều này đảm bảo vị thế "không thể thay thế" của nó trong hệ sinh thái dữ liệu.### "Ôm ấp" Data Lake: Xu hướng "cực hot" của năm!Không cần phải bàn cãi nữa, 2024 chắc chắn là "năm của Data Lake" rồi! Databricks đã tạo ra một làn sóng cực lớn khi thâu tóm Tabular, công ty "cha đẻ" của Iceberg, cho thấy một sự "ủng hộ" mạnh mẽ vào tiềm năng của Iceberg. Cùng lúc đó, Snowflake cũng giới thiệu Polaris, "hàng hiệu" catalog dựa trên Iceberg của riêng họ. Các "ông lớn" trong giới công cụ truy vấn như Starburst và Dremio cũng đã "gật đầu" hỗ trợ Polaris, báo hiệu một sự chuyển dịch sang các tiêu chuẩn thống nhất.Để không bị "hụt hơi" trong làng kỹ thuật dữ liệu hiện đại, hầu như tất cả các nhà cung cấp streaming data đều đã "nhanh chân" công bố tích hợp với Iceberg. Ví dụ, Confluent đã "trình làng" Tableflow, một sản phẩm cho phép "đổ" trực tiếp dữ liệu Kafka vào định dạng Iceberg. Tương tự, Redpanda cũng đã ra mắt một dịch vụ y chang để "chuyển" dữ liệu vào các data lake. Ursa Engine của StreamNative cũng là một ví dụ "ngon lành" cho xu hướng "lên ngôi" này.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zfczonbbt1isxmvz25bd.png' alt='Hệ sinh thái Iceberg.'>Khi nói đến các hệ thống xử lý luồng, việc hỗ trợ Iceberg có vẻ "muôn hình vạn trạng" giữa các nhà cung cấp. Databricks, "người quản lý" Spark Streaming, thì tập trung vào Delta Lake. Apache Flink, chịu ảnh hưởng lớn từ những đóng góp của Alibaba, lại "lăng xê" Paimon, một giải pháp "thay thế" cho Iceberg. Còn RisingWave thì sao? Họ lại "chơi lớn" khi hoàn toàn "đặt cược" vào Iceberg. Thay vì chỉ "chung thủy" với một định dạng bảng duy nhất, RisingWave còn tham vọng hỗ trợ nhiều dịch vụ catalog khác nhau, bao gồm AWS Glue Catalog, Polaris, và Unity Catalog nữa cơ!Tuy nhiên, sự "kết duyên" giữa streaming data và data lake không chỉ dừng lại ở việc nạp dữ liệu đâu nhé. Có một nhu cầu ngày càng "nóng hổi" về tính toán gia tăng (incremental computation – kiểu như chỉ tính toán phần dữ liệu mới hoặc thay đổi thôi ấy) trên data lake, mà bạn có thể thấy qua tính năng Delta Live Tables của Databricks. Điều thú vị là, vì Iceberg vẫn chưa hỗ trợ đầy đủ CDC (Change Data Capture), nên hiện tại chưa có hệ thống nào cung cấp khả năng tính toán gia tăng "mượt mà" trên Iceberg. Mặc dù vậy, cái "khoảng trống" này có thể sẽ sớm được lấp đầy thôi – "bản nháp" Iceberg spec v3 đang "lấp ló" ở chân trời rồi, và cuộc cạnh tranh trong không gian này mới chỉ đang "nóng" lên mà thôi!### Tối ưu hóa khả năng "phục vụ" truy vấn: "Tất cả trong Một" là chân ái!Nếu bạn đã "ngụp lặn" trong mảng xử lý luồng dữ liệu một thời gian, chắc hẳn bạn có nhận ra một xu hướng "rõ như ban ngày" không? Đó là: hầu hết các hệ thống xử lý luồng giờ đây đều "tự tay" xây dựng công cụ lưu trữ riêng của mình. Ví dụ, RisingWave không chỉ là một hệ thống xử lý luồng mà còn là một cơ sở dữ liệu streaming với khả năng lưu trữ và "phục vụ" dữ liệu được tích hợp sẵn. Tương tự, Flink gần đây đã giới thiệu Fluss và Paimon để "nâng cấp" khả năng phục vụ. Delta Live Tables của Databricks, dù được xây dựng trên Spark Streaming, cũng cho phép người dùng trực tiếp "truy vấn" dữ liệu, làm nổi bật một xu hướng lớn hơn trong ngành.Vậy tại sao tất cả các hệ thống xử lý luồng này lại "đổ xô" vào việc tích hợp cả lưu trữ và phục vụ? Câu trả lời nằm ở "chìa khóa vàng": đơn giản hóa kiến trúc! Theo truyền thống, các hệ thống xử lý luồng chỉ lo phần xử lý dữ liệu, còn mấy vụ lưu trữ và phục vụ thì lại "để riêng" cho các hệ thống khác. Tuy nhiên, việc "nuôi nấng" nhiều hệ thống cho cùng một ứng dụng sẽ tạo ra một "gánh nặng" vận hành đáng kể, làm tăng cả độ phức tạp lẫn chi phí.Bằng cách hợp nhất các "khâu" nạp dữ liệu, xử lý và phục vụ vào một hệ thống duy nhất, các nền tảng xử lý luồng giúp dữ liệu "chảy" mượt mà hơn, giảm gánh nặng bảo trì và "thúc đẩy" thời gian phát triển ứng dụng. Giờ đây, các nhà phát triển có thể xây dựng và triển khai ứng dụng chỉ trong vài tháng thay vì nhiều năm! Sự thay đổi này cũng giải quyết một "điểm đau" quan trọng: chi phí và độ phức tạp khi phải quản lý quá nhiều "bộ phận rời rạc" trong một hệ thống. Khi một nền tảng duy nhất "ôm trọn" việc nạp dữ liệu, xử lý trạng thái và phục vụ thời gian thực, chúng ta sẽ "gặt hái" được vô vàn lợi ích: hiệu quả cải thiện, độ trễ thấp hơn và chi phí giảm đáng kể. Kết quả là, các hệ thống xử lý luồng hiện đại đang "chào đón" cách tiếp cận toàn diện này để cung cấp khả năng lưu trữ và phục vụ mạnh mẽ, song hành với sức mạnh xử lý của chúng.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qon8452d0qdn5gvedec8.png' alt='Mọi người thích xử lý ít bộ phận hơn—lý tưởng nhất là chỉ một!'>Nhìn về phía trước, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ tiếp tục có những đổi mới "bùng nổ" trong không gian này khi các hệ thống phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng "khủng" về khả năng mở rộng, hiệu suất và sự đơn giản trong các ứng dụng dữ liệu thời gian thực.### Sự "ồn ào" của AI: Và stream processing sẽ "kiếm ăn" thế nào?AI đã trở thành "ngôi sao sáng" trong gần như mọi cuộc trò chuyện công nghệ, và dĩ nhiên, các hệ thống xử lý luồng cũng không thể "đứng ngoài cuộc chơi" này rồi! Nhiều hệ thống event streaming và dữ liệu đang ráo riết phát triển các tính năng để giữ vững "thế thượng phong" trong bối cảnh AI "ngập tràn" này. Một mô hình đang "nổi như cồn" là: nạp trực tiếp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó dùng các dịch vụ nhúng (embedding services – tạm hiểu là biến dữ liệu thô thành các vector số) để chuyển đổi dữ liệu, và cuối cùng dùng các cơ sở dữ liệu vector để "kích hoạt" tìm kiếm vector. Xu hướng này "hot" đến mức ngay cả AWS giờ đây cũng đã có giải pháp hỗ trợ quy trình làm việc này luôn rồi!Nhu cầu về những khả năng "siêu việt" như vậy là rất rõ ràng. Ví dụ điển hình là Kaito, một trong những công ty tiền điện tử "hot" nhất, đang nạp dữ liệu thời gian thực "khủng khiếp" từ X (tức là Twitter cũ đó), thực hiện phân tích cảm xúc, và tạo ra những thông tin "đắt giá" giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định nhanh hơn, tất cả đều nhờ RisingWave. Việc phân tích cảm xúc này được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Tuy nhiên, một hạn chế "chí mạng" của LLMs hiện nay là độ trễ của chúng, thường phải 100-200ms mới phản hồi. Điều này khiến chúng không "hợp cạ" cho các lĩnh vực cực kỳ nhạy cảm về độ trễ như nhắm mục tiêu quảng cáo hay đề xuất sản phẩm, nơi mà các mô hình ML truyền thống vẫn đang "thống trị".<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ze9kmb61jum45shxs79j.png' alt='Phân tích cảm xúc thời gian thực trong Kaito.'>Vậy, AI thời gian thực sẽ trông như thế nào trong tương lai? Với những bước tiến "vượt bậc" của LLMs, ngày càng nhiều nhà phát triển đang tìm cách tích hợp các "cơ chế" dựa trên AI vào ứng dụng của họ. Kỹ thuật tính năng thời gian thực (real-time feature engineering – kiểu như tạo ra các đặc trưng dữ liệu ngay lập tức để AI dùng ấy) sẽ vẫn là nền tảng của những nỗ lực này, cho phép các ứng dụng xử lý và hành động trên dữ liệu một cách linh hoạt. Sự "bắt tay" giữa AI và xử lý luồng vẫn đang ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó đã sẵn sàng để định hình làn sóng đổi mới "khủng khiếp" tiếp theo trong các ứng dụng dữ liệu thời gian thực.### Kết luận: 2025 – Năm của Lakehouse và AI!Nếu phải tóm tắt xu hướng của các hệ thống xử lý luồng vào năm 2025 chỉ trong hai từ, thì đó sẽ là: **Lakehouse** và **AI**. Rõ ràng là mọi hệ thống xử lý luồng lớn đều đang "đổ dồn" về Iceberg và tích cực "khám phá" vai trò của mình trong việc tích hợp AI. Những công ty nào nhanh chóng "bắt nhịp" được với những xu hướng "nóng hổi" này sẽ không chỉ giữ vững được vị thế cạnh tranh mà còn phát triển "thần tốc" trong thế giới ứng dụng dữ liệu thời gian thực, chuyên sâu về dữ liệu, ngày càng mở rộng này.
Lê Lân
Phá đảo giới hạn AI: MCP – Cổng USB vạn năng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)!
Chào bạn, bạn có bao giờ "há hốc mồm" ngạc nhiên trước sự thông minh "kinh thiên động địa" của mấy anh bạn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chưa? Chúng nó đỉnh đến nỗi có thể trò chuyện, viết lách, thậm chí là làm thơ "như đúng rồi"! Nhưng mà này, đôi khi các "thiên tài" này cũng "nói hươu nói vượn" (hay còn gọi là "ảo giác" – hallucination) hoặc kiến thức thì "cũ rích" từ đời nào rồi. Để "giải cứu" các anh bạn LLM khỏi mấy cái "bệnh" khó đỡ này, các nhà nghiên cứu đã nghĩ ra ti tỉ "chiêu trò". Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau "bung lụa" hai cái tên đang "làm mưa làm gió" nhất: **RAG (Retrieval-Augmented Generation)** và **MCP (Model Context Protocol)**. Đặc biệt, MCP đang nổi lên như một "siêu sao" có thể "thay đổi cuộc chơi" đó nha! Trước khi "lặn không phanh" vào thế giới "bí ẩn" của MCP, mình cùng "soi" kỹ anh bạn RAG một chút xíu đã nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_limitations.png' alt='Mô hình RAG đang gặp khó khăn'> RAG, hay còn gọi là **Tạo sinh có Tăng cường Truy xuất**, nghe cái tên đã thấy "oách" rồi đúng không? Cơ bản là nó giống như việc bạn có một "người bạn siêu giỏi" nhưng đôi khi lại "não cá vàng". RAG sẽ sắm vai "người nhắc bài" kiêm "người bổ sung kiến thức" siêu đẳng, giúp các mô hình lớn "học hỏi" thêm thông tin bên ngoài để trả lời câu hỏi vừa chính xác, vừa cập nhật. Cứ tưởng tượng như có một thư viện khổng lồ bên cạnh để tra cứu vậy! Nhiều người cứ nghĩ: "Ơn giời, cứ nhét thêm kiến thức qua RAG là con AI nhà mình sẽ thành 'thánh' ngay!" Ôi không, sai lầm "chí mạng" đó bạn ơi! Thực tế phũ phàng là, RAG vẫn còn kha khá "điểm yếu" khiến nó chưa thể "hoàn hảo" như chúng ta "mơ ước" đâu: * **Truy xuất thông tin "hên xui như xổ số":** Trái tim của RAG là biến mọi kiến thức thành những "vectơ" (cứ tưởng tượng là những điểm tọa độ trong không gian 3D mà mắt thường mình chẳng nhìn thấy được ấy!) rồi "cất" vào một "ngân hàng" khổng lồ. Khi bạn hỏi, câu hỏi của bạn cũng được "hô biến" thành vectơ, rồi nó sẽ đi "dò la" tìm những vectơ "na ná" trong ngân hàng đó. Vấn đề là, đôi khi nó tìm không "trúng đích", hoặc "lôi" ra những thứ chẳng liên quan gì. Giống như bạn đi tìm kho báu mà bản đồ lại bị rách mất một nửa vậy! * **Câu trả lời "nửa vời" kiểu "đầu voi đuôi chuột":** Vì RAG thường chỉ "ngó nghiêng" các "mảnh" tài liệu nhỏ (hay còn gọi là "chunks"), nên khi bạn muốn nó "kể" cả một câu chuyện dài, "tóm tắt" cả một cuốn sách hay cần tổng hợp kiến thức phức tạp, nó dễ bị "hụt hơi", "đuối sức". Kết quả là câu trả lời cứ lủng củng, không đầy đủ, đọc xong thấy "ngứa mắt" ghê! * **"Thiếu tầm nhìn" tổng thể, "mù mờ" không biết gì:** RAG không có "khả năng tiên tri" để biết cần bao nhiêu mảnh tài liệu thì đủ để trả lời một câu hỏi, và nó cũng không "hiểu" được mối liên hệ "chằng chịt" giữa các tài liệu với nhau. Ví dụ, trong luật pháp, có những điều khoản mới có thể "phủ quyết" điều khoản cũ, nhưng RAG thì... "bó tay chấm com"! Nó không biết cái nào là "mới nhất", "quan trọng nhất". * **"Nhanh chán" khi "tám chuyện" nhiều hồi:** Khi bạn "trò chuyện đa luân" (tức là hỏi qua hỏi lại nhiều lần để suy luận, đào sâu vấn đề), RAG lại tỏ ra khá "yếu thế" và "mau nản". Nó không giỏi trong việc "ghi nhớ" những gì đã hỏi trước đó để tiếp tục "tư duy" cho các câu hỏi sau. Cứ như một người bạn "đãng trí" vậy! Dù đã có một vài công nghệ "mới nổi" như GraphRAG hay KAG đang "cố gắng" vá víu những "lỗ hổng" này, nhưng chúng vẫn còn "non choẹt" lắm. Hiện tại, RAG vẫn chưa thể "đạt tới đỉnh cao" như kỳ vọng của chúng ta đâu. Buồn ghê! Trước khi chúng ta "nhảy phóc" vào MCP, có một "nhân vật" không thể không nhắc tới, một "người mở đường" cực kỳ quan trọng: **Function Call (Gọi hàm)**. Cùng "tìm hiểu kỹ" xem anh chàng này là ai nhé! <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%2Fd47qx4o3dg857cthm9x1.png' alt='Mô tả Function Call'> Ngày xửa ngày xưa, các mô hình AI lớn giống như những "bách khoa toàn thư" biết nói, nhưng lại bị "nhốt" trong một căn phòng "kín bưng". Chúng chỉ trả lời được những gì đã được "nhồi nhét" sẵn, không thể "lén lút" nhòm ngó thông tin thời gian thực hay "buôn chuyện" với thế giới bên ngoài. Ví dụ, chúng không thể tự mình tra cứu tin tức mới nhất, hay sử dụng các công cụ "lợi hại" khác để làm nhiệm vụ cụ thể. "Đáng thương" ghê! Rồi vào năm 2023, OpenAI bất ngờ "tung chưởng" một "siêu năng lực" mang tên Function Call! Nó giống như việc "trang bị" cho mấy con AI một "hộp đồ nghề" vạn năng vậy. Khi gặp câu hỏi "khó nhằn" mà bản thân không tự "xử lý" được, mô hình sẽ "chủ động" ra hiệu và "gọi" các hàm (chức năng) đã được định nghĩa trước (như "tra cứu thời tiết", "tính toán số liệu", "truy vấn cơ sở dữ liệu"...). Sau khi "thu thập" đủ thông tin, nó mới "ung dung" đưa ra câu trả lời "chuẩn không cần chỉnh". Nghe "đã" ghê ha, cứ như có một trợ lý biết tự đi tìm việc vậy! Tuy nhiên, "đời không như là mơ", Function Call dù "ngon" vậy nhưng lại có một nhược điểm "to đùng, to vật vã": **chi phí triển khai quá cao, "đốt tiền" như chơi!** Trước khi "ngôi sao" MCP xuất hiện, để dùng được Function Call, các lập trình viên phải "đổ mồ hôi sôi nước mắt", thậm chí là "khóc ròng" luôn: * **Mỗi mô hình một kiểu "chơi riêng":** Hồi đầu, OpenAI "phát minh" ra nó nhưng lại không định biến nó thành "chuẩn chung" cho cả làng AI. Thế nên, dù nhiều mô hình sau này cũng "học đòi" hỗ trợ Function Call, nhưng mỗi "anh" lại "làm một phách", cách triển khai "khác bọt" nhau "một trời một vực". * **"Chữa cháy" đủ kiểu, "làm mình làm mẩy":** Điều này có nghĩa là, nếu bạn muốn tạo một công cụ dùng Function Call, bạn phải "tùy chỉnh" riêng cho từng loại mô hình, từ "định dạng tham số", "logic kích hoạt", cho đến "cấu trúc trả về"... "Ngốn" thời gian và công sức kinh khủng, cứ như phải học "ti tỉ" ngôn ngữ khác nhau chỉ để nói cùng một câu vậy! <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%2F5gi0eb1zzk9pex9d3ejy.png' alt='Sự phức tạp của Function Call không chuẩn hóa'> Chính vì vậy, việc phát triển các AI Agent (những "chú robot" tự động làm việc) trở nên "khó nhằn" hơn bao giờ hết. Đa số chúng ta chỉ có thể "dựa dẫm" vào các nền tảng có sẵn như Dify hay Wordware thôi. "Nản" ghê! Và đây rồi, "ngôi sao sáng nhất" của chúng ta chính là: **MCP (Model Context Protocol)**! Được "ông lớn" Anthropic (cha đẻ của Claude) giới thiệu, MCP ra đời như một "vị cứu tinh" để giải quyết bài toán "đau đầu" về việc làm sao để AI "giao tiếp" với dữ liệu và công cụ bên ngoài một cách "mượt mà" nhất, "chuẩn chỉnh" nhất. <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%2Fhc27n10as9p6gneraj7v.png' alt='Mô tả giao thức MCP'> Hồi trước, với Function Call, mỗi khi muốn kết nối mô hình với một nguồn dữ liệu hay công cụ mới, các lập trình viên phải "cày code cháy bàn phím" để tích hợp riêng. Vừa "nhức đầu" lại vừa dễ gây lỗi. MCP xuất hiện như một "cổng USB vạn năng" hay "ổ cắm đa năng" cho AI vậy! Nó thiết lập một "chuẩn" chung, giúp việc kết nối với các cơ sở dữ liệu, API bên ngoài, hay file cục bộ trở nên dễ dàng và nhất quán. Cứ như có một "phiên dịch viên" chuyên nghiệp giúp AI "nói chuyện" với mọi thứ vậy đó, "tuyệt cú mèo"! Ban đầu, MCP khá "lặng lẽ" vì chỉ có mỗi "anh bạn" Claude hỗ trợ thôi. Nhưng rồi, nhờ sự "đẩy thuyền" mạnh mẽ của Cursor (anh em "cùng nhà" với Claude mà!), và sự "nóng sốt" của trào lưu AI Agent (đặc biệt là công cụ "gây bão" Manus), MCP bỗng nhiên "nổi như cồn", ai ai cũng nhắc đến. Và đỉnh điểm là khi "ông trùm" **OpenAI cũng tuyên bố hỗ trợ MCP** gần đây! Chấn động chưa?! <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%2Fvqhsi138he7zh04c1exo.png' alt='OpenAI hỗ trợ MCP'> Lúc đó, tôi mới "ngỡ ngàng bật ngửa" nhận ra: **MCP đã thành công vang dội rồi! Nó chính thức trở thành "chuẩn công nghiệp" cho việc "gọi công cụ" trong thế giới AI.** Một bước tiến "lịch sử" luôn đó! Hãy tưởng tượng thế này cho dễ hiểu nhé: * **MCP Host (máy chủ của bạn):** Là nơi bạn đang "tâm sự" với AI, ví dụ như Claude Desktop hay Cursor. Bên trong cái "máy chủ" này có một "anh chàng thông dịch viên" tên là **MCP Client**. * **MCP Client (thông dịch viên):** Anh này sẽ "nói chuyện" với các MCP Server bằng một ngôn ngữ chuẩn mực chung (ngôn ngữ MCP). * **MCP Server (người cung cấp dịch vụ):** Là những "người phục vụ" do các nhà phát triển thứ ba tạo ra. Họ chuyên trách thực hiện các tác vụ cụ thể như "đọc dữ liệu" từ cơ sở dữ liệu, "lướt web" tự động, hay "mở file". Sau khi làm xong việc, họ lại "báo cáo" kết quả về cho MCP Client bằng ngôn ngữ chuẩn MCP. Cứ như một đội ngũ siêu đặc nhiệm vậy! Nhờ có MCP, các lập trình viên giờ đây không cần "đau đầu vò óc" viết đi viết lại code để kết nối mô hình với từng loại tài nguyên khác nhau nữa. Cứ phát triển theo chuẩn MCP là "xong xuôi cành đào"! Và quan trọng hơn, các MCP Server đã được tạo ra có thể "mở cửa" cho mọi người dùng chung, giảm thiểu công việc "nhàm chán" lặp lại. "Quá đã"! Đơn giản mà nói, nếu bạn muốn làm một plugin có cùng chức năng, trước đây bạn phải viết riêng cho Cursor, riêng cho Dify. Giờ thì, nếu cả hai đều hỗ trợ MCP, bạn chỉ cần viết **MỘT LẦN** rồi "tha hồ" dùng chung! Tuyệt vời chưa từng thấy! Vậy MCP có những "siêu năng lực" gì mà lại "hot" đến thế? Nó chia các khả năng mà client hỗ trợ thành 5 loại, nghe qua tí là "hiểu liền tù tì" à: <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%2Fsp5k8kq1jzds8jg0zcxa.png' alt='Các khả năng của MCP Client'> * **Tools (Công cụ):** Các Server "phơi bày" (tức là cung cấp) những chức năng mà LLM có thể "gọi" để tương tác với thế giới bên ngoài. Đây là cái "hot" nhất và được dùng nhiều nhất hiện nay đó! * **Resources (Tài nguyên):** Server cung cấp dữ liệu, nội dung để client "đọc" và dùng làm ngữ cảnh (context) cho LLM. Giống như sách tham khảo vậy. * **Prompts (Gợi ý):** Server định nghĩa các mẫu prompt (gợi ý) có thể dùng lại nhiều lần, giúp "hướng dẫn" cách tương tác của LLM. Kiểu như kịch bản mẫu ấy. * **Sampling (Lấy mẫu):** Cho phép Server gửi yêu cầu tạo nội dung từ LLM thông qua client, mở ra những "hành vi thông minh" phức tạp hơn. "Đỉnh cao" của sự sáng tạo! * **Roots (Gốc):** Client chỉ định cho Server biết nên "để mắt" đến tài nguyên nào và tìm chúng ở đâu. Giống như chỉ đường cho "người đi tìm" vậy. Nói về các công cụ hỗ trợ MCP, chúng ta có thể "chia team" ra thành những "anh tài" sau: * **Công cụ trò chuyện AI:** Như 5ire, LibreChat, Cherry Studio – mấy "anh bạn" để bạn "tám chuyện" với AI đó. * **Công cụ lập trình AI:** Như Cursor, Windsurf, Cline – "trợ thủ" đắc lực cho các coder. * **Framework phát triển AI:** Như Genkit, GenAIScript, BeeAI – "bộ khung" để dựng nên các ứng dụng AI. Giờ thì, **MCP Server** là gì? Hiểu đơn giản, nó là một "chương trình bé tí" nhưng "có võ", nhiệm vụ chính là "giao tiếp" với các client theo chuẩn MCP, giúp mô hình "điều khiển" các nguồn dữ liệu hay công cụ cụ thể. Nghe có vẻ "bí ẩn" nhưng nó chính là những "người quản gia" tài ba đó, "hậu thuẫn" cho AI! Các loại MCP Server phổ biến bạn có thể gặp "nhan nhản" trên thị trường: * **Truy cập file và dữ liệu:** Giúp mô hình "đọc" và "ghi" file cục bộ hay cơ sở dữ liệu. Ví dụ điển hình là File System MCP Server. * **Tự động hóa web:** Biến mô hình thành "người lướt web" chuyên nghiệp, tự động điều khiển trình duyệt. "Siêu nhân" Pupteer MCP Server là một ví dụ. * **Tích hợp công cụ bên thứ ba:** Giúp mô hình "gọi điện" đến các API của những nền tảng khác để lấy thông tin hoặc thực hiện tác vụ. Ví dụ "thực tế" là Gaode Map MCP Server. Vậy tìm mấy cái MCP Server "thần thánh" này ở đâu? Có mấy "kho báu" online bạn có thể "khám phá" nè, cứ gọi là "lạc trôi" trong thế giới server luôn: * **Kho chính thức trên Github:** https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://github.com/modelcontextprotocol/servers – đây là "ngân hàng" chứa các ví dụ chính thức "hàng xịn", và cả những server do cộng đồng "đóng góp" phát triển. "Tha hồ" mà "mò mẫm"! <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%2Fd9nwgx5uuhamizzgfstk.png' alt='Kho MCP Server trên Github'> * **MCP.so:** https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://mcp.so/ – một "chợ trời" tổng hợp hơn 5000 MCP Server, "mua sắm" tẹt ga luôn! Nó còn có ví dụ cấu hình cụ thể nữa chứ, "tiện lợi" hết sức! <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%2Frt4h7thw1yl3ivlhqy2l.png' alt='Giao diện MCP.so'> * **MCP Market:** https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://mcpmarket.com/ – tốc độ truy cập "chóng mặt" luôn, và bạn có thể lọc theo loại công cụ nữa! "Quá đỉnh"! <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%2F9xgy0hh8a04hbp5ek7xi.png' alt='Giao diện MCP Market'> Giờ thì, hãy cùng "xắn tay áo" thực hành xem MCP "xịn sò" đến mức nào nhé! Chúng ta sẽ dùng MCP để "gọi" một cơ sở dữ liệu từ "tận sâu thẳm" trong máy tính của mình! ### **"Phòng dữ liệu" của chúng ta: ServBay + MongoDB** Để dễ hình dung "tận gốc", chúng ta sẽ xây dựng một "kho dữ liệu" nho nhỏ. Ở đây, tôi chọn **MongoDB** – một anh bạn database "thân thiện số một" và cực kỳ phổ biến trong giới lập trình. MongoDB lưu dữ liệu theo kiểu "tài liệu" (document), y chang định dạng JSON mà chúng ta hay dùng, nên dễ làm quen "cực kỳ" luôn! <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%2F5b90lcpzhs3i1qc5pe10.png' alt='Mô hình dữ liệu của MongoDB'> Tại sao lại là MongoDB mà không phải mấy database "truyền thống" như SQLite hay MySQL? Đơn giản thôi! Các database quan hệ (như SQL) có cấu trúc bảng cố định, muốn thay đổi gì là phải "cải tạo" cả "căn nhà", rườm rà "hết sức". Còn MongoDB thì "thoải mái" hơn nhiều, bạn có thể lưu các tài liệu với cấu trúc khác nhau trong cùng một "hộc tủ" (collection). Cần thêm trường nào cứ thêm, không cần "định hình" trước. Cực kỳ tiện lợi cho những ai muốn xây dựng một "kho kiến thức" mà có thể "bổ sung" liên tục "không ngừng nghỉ" đó! Để "dựng" MongoDB lên "thơm tho", chúng ta sẽ dùng **ServBay**. ServBay là một "nền tảng quản lý môi trường phát triển" cực kỳ "xịn sò", nó có sẵn cả "bộ sưu tập" database từ SQL đến NoSQL, bao gồm MySQL, MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, Redis, và Memcached. Cứ gọi là "đủ món"! Với "tấm chiếu mới" như chúng ta, cài MongoDB bằng ServBay "nhàn tênh" đến phát "ngỡ ngàng"! Chỉ cần vài cú click là xong, không cần "lăn tăn" mấy vụ cấu hình lằng nhằng "đau đầu". Thậm chí, bạn còn có thể dùng ServBay để "triển khai" các LLM ngay trên máy tính cá nhân của mình nữa chứ, "tiện lợi" hết sảy! Bạn có thể tải và cài ServBay từ trang chủ "chính hãng" tại đây: https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://www.servbay.com Sau khi tải xong, bạn "lon ton" vào mục 'Services' ở thanh bên trái, tìm MongoDB trong phần database và chọn phiên bản bạn muốn tải. "Dễ như ăn kẹo"! <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%2Fndoycmn0dkqr0pu1yfmz.png' alt='Cài đặt MongoDB qua ServBay'> Cài xong, MongoDB sẽ "lắng nghe" mọi yêu cầu ở cổng 27017 mặc định của chúng ta. Cứ như một "ông chủ" sẵn sàng phục vụ vậy! <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%2Fzf4uc57vjg8z130v8lqp.png' alt='MongoDB chạy trên cổng 27017'> Để "nhìn tận mắt, sờ tận tay" dữ liệu, chúng ta cần cài thêm **MongoDB Compass** – công cụ "nhìn thấy" dữ liệu bằng giao diện đồ họa do chính MongoDB "tự sản xuất". "Đẹp mắt" và "dễ dùng" vô cùng! <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%2Fztanp8imxc32lx3fsmkn.png' alt='Giao diện MongoDB Compass'> Bạn có thể tải về "miễn phí" tại đây: https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://www.mongodb.com/try/download/compass Cài xong, bạn cứ "mặc định" kết nối Compass với MongoDB Server "local" của bạn (vì nó chạy trên máy bạn mà). "Ngọt ngào" luôn! <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%2Frf2ar7ifnyll25055uk7.png' alt='Kết nối MongoDB Compass'> Giờ thì bạn có thể "tha hồ nhét" dữ liệu của mình vào MongoDB qua Compass. Cứ như "đổ đầy" một cái "kho" vậy! <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%2F6yb2g3tk1th2kij2ke1m.png' alt='Nhập dữ liệu vào MongoDB'> Ví dụ, chúng ta sẽ dùng dữ liệu trông "cute" như thế này để "làm mẫu" nhé: <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%2F6ejve3tqhbsual1glb5d.png' alt='Dữ liệu mẫu trong MongoDB'> Nếu bạn chưa biết cách "nhập" dữ liệu vào MongoDB, đừng lo lắng "quá đáng"! Cứ "mạnh dạn" nhờ AI "viết hộ" script nhập liệu, rồi làm theo hướng dẫn "từng li từng tí" của AI là "ngon lành cành đào" ngay. AI bây giờ "đa năng" lắm! * **Prompt gợi ý thần thánh:** "Hãy giúp tôi viết một script để nhập dữ liệu từ bảng hiện tại vào cơ sở dữ liệu MongoDB cục bộ của tôi. Tên database là `datamanagement`." (Bạn có thể sửa `datamanagement` thành tên database của mình nha) Sau đó, bạn cứ "nhắm mắt" chạy script theo hướng dẫn của AI. Đây là "thành quả ngọt ngào" sau khi nhập thành công: <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%2Fivpu5l9146mmjfud6mko.png' alt='Dữ liệu đã nhập vào MongoDB Compass'> ### **Trợ lý AI "thần thông": VSCode + Cline** Giờ thì, chúng ta cần một "trợ lý" AI để "tâm sự" với MCP Server. Tôi chọn **Cline** – một "plugin trợ lý lập trình AI" "mở toang" trên VS Code. Nó siêu linh hoạt vì hỗ trợ cấu hình nhiều API AI từ bên thứ ba. Nếu bạn mới "chập chững" những bước đầu tiên vào thế giới lập trình AI, thì VS Code + Cline là một "combo" đáng để thử đó, "ngon - bổ - rẻ"! Cài Cline cũng "dễ như ăn kẹo". Bạn cứ mở VS Code lên, vào phần tiện ích (Extensions) ở thanh bên trái, tìm "Cline" và cài đặt (nhớ chọn bản có nhiều lượt tải nhất nhé, tránh "dính" bản "fake"!). <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%2F3ehjmzd93xeb0e8kwyi5.png' alt='Cài đặt Cline trong VS Code'> Cài xong, bạn cứ click vào biểu tượng Cline ở thanh bên trái, mở cài đặt và cấu hình mô hình AI bạn muốn dùng. "Thích" anh nào cứ chọn! <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%2F5qmuob7n931d1yktmgpa.png' alt='Cấu hình mô hình AI trong Cline'> Sau khi cấu hình xong, bạn thử "hỏi vu vơ" trong cửa sổ chat xem "em" nó có trả lời không. Nếu "suôn sẻ" như dòng suối, là thành công "mỹ mãn" rồi đó! <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%2Fvws4742o06zu6g6pnawe.png' alt='Thử nghiệm trò chuyện với Cline'> ### **"Kế nối" MongoDB với thế giới AI: Cấu hình mcp-mongo-server "thần kỳ"** Giờ thì, chúng ta cần một MCP Server chuyên "phiên dịch" giữa AI và MongoDB. Có nhiều lựa chọn "ngon nghẻ" lắm, nhưng ở đây tôi dùng **mcp-mongo-server** – một "lựa chọn sáng giá"! Trong VS Code, bạn cứ vào tab 'Installed' (đã cài đặt), sau đó "mạnh dạn" click vào 'Configure MCP Servers' ở dưới cùng. Bạn sẽ thấy một file JSON "bí ẩn" mở ra, đó chính là nơi Cline "ghi chép" cấu hình MCP của bạn. Ban đầu nó sẽ "trống trơn" như một tờ giấy trắng. <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%2F2r3d4a9smqhkof3wu5ck.png' alt='Cấu hình MCP Servers trong Cline'> Chúng ta sẽ "chép" đoạn mã cấu hình từ Github "thần thánh" và đừng quên thay đổi địa chỉ `MCP_MONGODB_URI` thành địa chỉ MongoDB của mình (thường là `mongodb://localhost:27017` nếu bạn chạy local). "Đơn giản như đan rổ"! <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%2Fjv7tdf5qqnsd1twmzk65.png' alt='Cấu hình mcp-mongo-server'> Sau khi dán cấu hình này vào file của Cline, nếu bạn thấy "đèn xanh" của mongodb "sáng chói" ở thanh bên trái, thì "xin chúc mừng", cấu hình đã thành công "rực rỡ" rồi đó! Bạn đã "mở cánh cửa" cho AI "nói chuyện" với database rồi! <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%2F9sm5mcmxsubpieownnnv.png' alt='Cấu hình MCP MongoDB thành công'> À, lưu ý nhỏ "xíu xiu" này: chúng ta cần dùng lệnh `npx` ở đây, nên máy bạn phải có Node.js đó nha. Nếu chưa có, ServBay cũng "tốt bụng" giúp bạn cài "một nốt nhạc" luôn! "Quá tiện"! <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%2Fbdoz5yo81r8elr4xk9xx.png' alt='Cài đặt Node.js qua ServBay'> Giờ thì, "màn trình diễn" "ngoạn mục" bắt đầu! "Hồi hộp" quá! Chúng ta thử hỏi một câu "dễ ợt": 'Có bao nhiêu nữ giới?' Ngay lập tức, cửa sổ chat "tự động" nhận ra câu hỏi này cần "nhờ vả" MCP và hỏi xem chúng ta có "bật đèn xanh" cho phép gọi MongoDB MCP không. Cứ "mạnh dạn" click vào 'allow' nhé, đừng "ngại ngùng" gì cả! <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%2F18sp36hr0qyvf8kem5hn.png' alt='Cline hỏi xin phép gọi MCP'> Và "chào mừng bạn đến với sự thần kỳ"! MCP đã "tra cứu" chính xác kết quả từ database và đưa ra câu trả lời "chuẩn không cần chỉnh", cứ như "thần giao cách cảm" vậy! <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%2Fdcv7fscy6a8r1hferlah.png' alt='Kết quả truy vấn MongoDB qua MCP'> Tiếp theo, thử một câu "hack não" hơn chút, xem AI có "hoa mắt" không nhé: 'Có bao nhiêu nam giới làm tài xế xe buýt?' <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%2Fxhp2or61id6s6x3we0o5.png' alt='Truy vấn dữ liệu phức tạp hơn'> Mô hình vẫn "nhanh như chớp" đưa ra câu trả lời "đúng boong"! "Quá đỉnh" của chóp luôn! Dù MCP đang "làm mưa làm gió", "chiếm sóng" khắp nơi, nhưng vì là một công nghệ "mới toe" nên nó cũng có vài "điểm yếu" cần cải thiện nè, "chuyện thường tình ở huyện" thôi: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/mcp_limitations.png' alt='Những thách thức của công nghệ mới'> * **"Ăn" dữ liệu khổng lồ là dễ bị "nghẹn" và "đau bụng":** Khác với RAG chỉ "nhón" một ít nội dung cần thiết mỗi lần, MCP lại thực sự "chạy" các câu lệnh truy vấn database (kiểu như SQL). Nên nếu bạn "hỏi" mà database "phun" ra cả đống dữ liệu "khổng lồ", thì "ngốn" token (đơn vị tính chi phí AI) cực kỳ, thậm chí có thể làm "đứng hình" luôn cả MCP client đó! "Tốn kém" và "nguy hiểm"! * **"Tốn" token hơn khi "tám chuyện" với công cụ:** Nhiều MCP client hiện tại vẫn phải dùng kha khá "lời nhắc" (system prompts) để "nói chuyện" với các công cụ MCP. Vì vậy, cứ dùng MCP là "y như rằng" chi phí token sẽ "nhảy múa" tăng lên "chóng mặt" đáng kể. "Đau ví" lắm! Tuy nhiên, đừng vì thế mà "nản lòng" nha! Tương lai của MCP "sáng lạng" như "mặt trời" vậy đó! Trước đây, cũng có những giải pháp tương tự dựa trên Function Call + Text2SQL (biến văn bản thành câu lệnh SQL), nhưng vì chi phí phát triển "chót vót" và độ chính xác "phập phù" như "sóng biển" nên chúng không "phất" lên được. Còn với phương pháp MCP + database mà chúng ta vừa "ngâm cứu" hôm nay thì sao? Nó thực sự đã **giảm chi phí phát triển xuống gần như bằng 0** (thậm chí là không cần viết code "một chữ" nào!), mà độ chính xác lại **cực kỳ cao**, "chuẩn xác" đến từng "milimet". Tôi tin rằng, trong tương lai "không xa lắc", MCP sẽ trở thành một "cách thức truy vấn dữ liệu quốc dân", và có thể "soán ngôi" RAG truyền thống trong các kịch bản cần truy xuất dữ liệu có cấu trúc như "chăm sóc khách hàng thông minh", "quản lý kho bãi", hay "quản lý thông tin" trong các doanh nghiệp lớn. Cứ chờ xem nhé!
Lê Lân