Tìm hiểu sâu về Prompt Injection, cuộc tấn công tinh vi nhắm vào AI và cách nó có thể làm rò rỉ dữ liệu, vi phạm quy tắc. Khám phá các biện pháp bảo vệ hiệu quả từ validation đến guardrails để giữ an toàn cho mô hình AI của bạn.

Lê Lân

02/07/2025

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

Lê Lân

02/07/2025

Khám phá cách AI thay đổi ngành thương mại điện tử qua các tích hợp cá nhân hóa siêu việt, thực tế tăng cường thông minh và phát hiện gian lận bằng AI, giúp tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng.

Lê Lân

01/07/2025

Khám phá cách truy vấn database PostgreSQL bằng ngôn ngữ tự nhiên ngay trong VS Code với tiện ích mở rộng mới từ Microsoft, được hỗ trợ bởi GenAI. Bài viết hướng dẫn cài đặt, kết nối và sử dụng các tính năng thông minh như trực quan hóa schema và truy vấn thông minh với GitHub Copilot.

Lê Lân

26/06/2025

Khám phá cách luyện phỏng vấn kỹ thuật hiệu quả với AI sử dụng CrewAI, một framework mạnh mẽ cho các agent AI tự động. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước xây dựng một hệ thống phỏng vấn thử động và thông minh, từ nghiên cứu công ty, tạo câu hỏi, đến đánh giá câu trả lời và câu hỏi tiếp nối.

Lê Lân

25/06/2025

Bạn có đang "đau đầu" với những hệ thống cũ kỹ, lạc hậu đã được xây dựng từ hàng chục năm trước không? Chúng hoạt động chậm chạp, ngốn chi phí bảo trì khổng lồ, và cứ như thể đang trói buộc doanh nghiệp bạn lại với những rào cản công nghệ vậy. Trong thế giới kinh doanh năng động ngày nay, khả năng thích nghi nhanh chóng với công nghệ mới chính là chìa khóa để giành chiến thắng. Việc hiện đại hóa các ứng dụng này không chỉ là một nhiệm vụ kỹ thuật đơn thuần, mà còn là một chiến lược sống còn để thúc đẩy đổi mới, nâng cao trải nghiệm khách hàng và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.Thế nhưng, biến đổi các hệ thống phức tạp và quan trọng này lại không hề đơn giản chút nào. Nó đòi hỏi một kế hoạch tỉ mỉ, hiểu sâu về các mối phụ thuộc và một cách tiếp cận giảm thiểu rủi ro vận hành. Sự thật là, việc "biến hình" hay hiện đại hóa các khối lượng công việc doanh nghiệp vẫn là một thách thức lớn. Dù điện toán đám mây đã phát triển mạnh mẽ, nhưng dữ liệu cho thấy nhiều tổ chức vẫn còn phụ thuộc nặng nề vào hạ tầng truyền thống. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/82oa5rvmt46xnxm9rzxl.png' alt='Biểu đồ thể hiện mức độ phụ thuộc vào hạ tầng truyền thống'>Thử nhìn vào vài con số biết nói nhé: 💡 Theo Gartner, 70% khối lượng công việc vẫn đang chạy trên môi trường tại chỗ (on-premises). Con số này cho thấy một cơ hội cực lớn và sự cấp bách của việc hiện đại hóa. 💡 McKinsey tiết lộ rằng, 70% phần mềm doanh nghiệp được các công ty trong danh sách Fortune 500 sử dụng đã được viết từ hơn 20 năm trước. Dù vẫn hoạt động tốt, nhưng những phần mềm "legacy" này thường được xây dựng trên công nghệ lỗi thời, rất khó để mở rộng, bảo trì hay tích hợp với các giải pháp hiện đại. 💡 Nghiên cứu của ISG Research chỉ ra rằng, thời gian trung bình để hoàn thành một dự án di chuyển hoặc hiện đại hóa là 1.5 năm. Điều này nói lên sự phức tạp và kéo dài của các quy trình này nếu thiếu công cụ phù hợp hoặc các phương pháp tự động hóa.Và đây chính là lúc AWS Transform xuất hiện như một "cứu tinh"! Được giới thiệu lần đầu với tên gọi Amazon Q Developer tại Re:Invent 2024, AWS Transform là một nước đi chiến lược của AWS nhằm hiện đại hóa các ứng dụng, hạ tầng và hệ thống bằng cách tận dụng sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và AI Tác nhân (Agentic AI). Dịch vụ này đã chính thức ra mắt công chúng (GA) từ giữa tháng 5/2025. Vậy, AWS Transform chính xác là gì? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0ri7cm9wvcsn5lsvb14s.png' alt='Mô tả về AWS Transform'>Đơn giản mà nói, AWS Transform là một dịch vụ đột phá sử dụng AI Tác nhân để tăng tốc và đơn giản hóa việc di chuyển cũng như hiện đại hóa hạ tầng, ứng dụng và mã nguồn của bạn. Nó giống như có một đội ngũ "siêu trợ lý AI" chuyên nghiệp giúp bạn gỡ bỏ gánh nặng của các tác vụ chuyển đổi phức tạp, tự động hóa toàn bộ quá trình di chuyển và hiện đại hóa cho các ứng dụng .NET, Mainframe và VMware. Chưa hết, dịch vụ này còn cung cấp khả năng đánh giá toàn diện, giúp bạn lên kế hoạch di chuyển khối lượng công việc và tạo các trường hợp kinh doanh rõ ràng. AWS Transform, thông qua AI Tác nhân, tận dụng những tiến bộ vượt bậc của AWS trong các mô hình nền tảng (Foundation Models), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), học máy, mạng thần kinh nhân tạo, suy luận tự động và hạ tầng AI để mang đến một trải nghiệm di chuyển và hiện đại hóa hoàn toàn mới mẻ. Hiện tại, AWS Transform cung cấp ba loại tác nhân chuyển đổi, đó là cho ứng dụng .NET, ứng dụng Mainframe (COBOL z/OS) và VMware.Sau khi thực hiện rất nhiều dự án chuyển đổi cho các khách hàng khác nhau, AWS đã rút ra những kết luận đầy ấn tượng: 💡 Tác nhân của AWS Transform cho .NET có thể hiện đại hóa các ứng dụng .NET nền Windows sang Linux nhanh hơn tới 4 lần so với các phương pháp truyền thống, đồng thời giúp tiết kiệm tới 40% chi phí bản quyền. Thật đáng kinh ngạc! 💡 Tác nhân của AWS Transform cho Mainframe có thể chia nhỏ các ứng dụng COBOL z/OS nguyên khối thành các thành phần nhỏ hơn, có thể chạy trên đám mây chỉ trong vài phút thay vì vài tháng như trước đây. 💡 Tác nhân của AWS Transform cho VMware có khả năng tự động chuyển đổi cấu hình mạng tại chỗ của VMware sang các cấu hình tương đương trên AWS nhanh hơn tới 80 lần so với kỹ thuật thủ công. Đúng là "siêu tốc"!AWS Transform còn tích hợp khả năng đàm thoại của Amazon Q, đóng vai trò như một "trợ lý chuyên gia" trong quá trình chuyển đổi. Trợ lý này sẽ chủ động hợp tác với bạn để xác định mục tiêu dự án, đánh giá kế hoạch kinh doanh và dự báo khả năng tiết kiệm chi phí. Ngoài ra, Amazon Q còn giúp bạn dễ dàng xem xét, điều chỉnh các kế hoạch chuyển đổi, cũng như xác thực các gợi ý liên quan đến mã nguồn và hạ tầng, tất cả đều thông qua các tác nhân chuyên biệt. AWS Transform tạo điều kiện cho sự hợp tác liền mạch giữa các nhóm đa chức năng thông qua một giao diện web thống nhất. Tại đây, bạn có thể quản lý tác vụ, theo dõi tiến độ và phối hợp nỗ lực ở mọi giai đoạn của quy trình. Điều này đảm bảo bạn có toàn quyền kiểm soát và tầm nhìn liên tục về các kế hoạch chuyển đổi, đồng bộ hóa mọi hoạt động với mục tiêu kinh doanh. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nrmxd4wnqoc8o7iey6dz.png' alt='Quy trình AWS Transform trong thực tế'>Vậy AWS Transform mang lại những lợi ích gì? Dưới đây là những điểm nổi bật nhất khi bạn sử dụng AWS Transform: 🚀 Tăng tốc hiện đại hóa và di chuyển: Hãy để các tác vụ chuyển đổi phức tạp và tốn công sức trong giai đoạn khám phá, lập kế hoạch và thực thi cho các tác nhân của Amazon Q Developer. Chúng là những chuyên gia thực thụ trong việc xử lý ngôn ngữ, frameworks và hạ tầng, giúp đội ngũ phát triển của bạn rảnh tay hơn để tập trung vào việc đổi mới. 💰 Tiết kiệm chi phí và triển khai dự án quy mô lớn: Chuyển đổi các dự án phức tạp, quy mô lớn một cách hiệu quả nhờ khả năng hiện đại hóa song song các thành phần, tăng cường sự hợp tác nhóm và giảm chi phí tới 40% thông qua một giao diện web thống nhất. 🛡️ Nâng cao đổi mới, bảo mật và hiệu suất: Giải quyết các lỗ hổng ứng dụng, áp dụng các tích hợp và frameworks hiệu suất cao, đồng thời tận dụng các hệ thống và dịch vụ hiện đại của AWS để không ngừng đổi mới.Chắc hẳn bạn đang tò mò: "AI Tác nhân là gì mà nghe 'ghê gớm' vậy?". AI Tác nhân (hay còn gọi là AI Agents) đơn giản là một loại trí tuệ nhân tạo đặc biệt, tập trung vào việc tạo ra các "phần mềm đại diện" có khả năng hoạt động tự chủ hoặc bán tự chủ để đạt được các mục tiêu cụ thể. Chúng có thể tự đưa ra quyết định, thực hiện các tác vụ phức tạp và thích nghi linh hoạt với bối cảnh dự án chuyển đổi, tất cả chỉ với sự can thiệp tối thiểu từ con người. Khác với các mô hình AI "thụ động" chỉ biết phản hồi trực tiếp các yêu cầu, các tác nhân AI thông minh này có khả năng lập kế hoạch, suy luận, tương tác với các hệ thống khác, cộng tác với con người và học hỏi không ngừng từ môi trường và kinh nghiệm của chúng. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v0pp3f0h3kqdxyyvykyz.png' alt='Sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI tác nhân'>Một AI Tác nhân được "nhận diện" bởi những đặc điểm sau: 🔄 Tự chủ: Hoạt động mà không cần sự can thiệp liên tục từ người dùng. 🎯 Mục tiêu rõ ràng: Thực hiện các hành động hướng tới kết quả cụ thể. 🧠 Suy luận và lập kế hoạch: Có thể đánh giá các con đường khác nhau để đạt được mục tiêu. 🤝 Tương tác: Giao tiếp với con người và các hệ thống khác. 📈 Học hỏi liên tục: Cải thiện bản thân qua từng trải nghiệm.AWS Transform đã khéo léo kết hợp các nguyên tắc của AI Tác nhân thông qua việc tích hợp với Amazon Q và các thành phần thông minh khác trong hệ sinh thái AWS. AWS Transform là một ví dụ thực tiễn điển hình về việc ứng dụng AI Tác nhân vào quá trình hiện đại hóa công nghệ, nơi các tác nhân thông minh không chỉ hỗ trợ mà còn chủ động tham gia vào việc ra quyết định, thực hiện tác vụ và thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhóm. Đến năm 2028, chúng ta có thể dự đoán những thay đổi đáng kể trên nhiều lĩnh vực. Dưới đây là những dự báo mà Gartner® đưa ra, minh họa cách AI tác nhân sẽ định hình lại bức tranh kỹ thuật số và kinh doanh: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yys0ukrra2tndvlo1p60.png' alt='Dự báo của Gartner về AI tác nhân đến năm 2028'>💡 Đến năm 2028, 33% các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp AI Tác nhân, tăng vọt từ con số dưới 1% vào năm 2024. 💡 Đến năm 2028, AI Tác nhân sẽ hoạt động như những khách hàng tự động hóa, thay thế 20% các tương tác trên các nền tảng kỹ thuật số hướng đến người dùng. 💡 Đến năm 2028, ít nhất 15% các quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự động thông qua AI Tác nhân, so với 0% vào năm 2024.Kết luận lại, AWS Transform thực sự là một bước tiến lớn cho các tổ chức muốn "vứt bỏ" những ứng dụng cũ kỹ và đón chào công nghệ mới với sự hỗ trợ của đám mây và trí tuệ nhân tạo. Với cách tiếp cận tập trung vào tự động hóa, phân tích dựa trên dữ liệu và tích hợp mạnh mẽ với hệ sinh thái AWS, dịch vụ này trở thành một "đồng minh" chiến lược trên con đường hiện đại hóa công nghệ. Dù bạn muốn hiện đại hóa một hệ thống tài chính cực kỳ quan trọng hay mở rộng một ứng dụng web đang phát triển, AWS Transform đều cung cấp những công cụ cần thiết để bạn đạt được mục tiêu một cách an toàn, hiệu quả và bền vững. Hy vọng bài viết này hữu ích cho bạn!

Lê Lân

17/06/2025

Tưởng tượng mà xem! Bạn có bao giờ mơ ước có một anh bạn AI siêu thông thái, vừa biết tuốt về phim ảnh, vừa nhớ rõ bạn đã xem gì, lại còn gợi ý những bộ phim hay ho "đúng gu" bạn không? Nghe như câu chuyện khoa học viễn tưởng nhỉ? Nhưng không đâu, đây chính là câu chuyện có thật về cách chúng mình biến TMDB (The Movie Database) thành một "sân chơi" Gen-AI plugin cực kỳ xịn sò, với sự trợ giúp của "phù thủy" Semantic Kernel đấy! Điều bất ngờ nhất là, toàn bộ "phép thuật" này chỉ gói gọn trong vỏn vẹn 7 chức năng plugin nhỏ xíu thôi! Nào, chúng ta cùng nhau khám phá hành trình biến TMDB thành một "kho báu" AI đầy thú vị nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tmdb_ai_playground.png' alt='AI chat về phim trên nền TMDB'> 1. Vì sao TMDB + Plugin là "Mỏ Vàng" của dân Lập Trình? Bạn thắc mắc tại sao lại là TMDB mà không phải một "ngôi sao" nào khác? Đơn giản thôi, vì nó chính là một "mỏ vàng" cho các nhà phát triển! Dưới đây là những lý do khiến TMDB trở thành lựa chọn "đỉnh của chóp": Kho dữ liệu khổng lồ: Phim nào cũng có mặt từ A đến Z, từ tiêu đề, năm sản xuất, thể loại, poster "lung linh", cho đến điểm đánh giá chi tiết... Đủ để anh bạn AI của chúng ta "nghiên cứu" tẹt ga, tha hồ học hỏi. Thật tiện lợi phải không nào? API mở cửa đón chào: Tuyệt vời hơn nữa là bạn chẳng cần phải "nhảy múa" với các bước xác thực OAuth phức tạp, lại còn có gói miễn phí cực kỳ hào phóng. Cứ gọi là dùng thôi! Nó giống như một thư viện khổng lồ mở cửa 24/7, chào đón mọi nhà phát triển vậy. "Bản đồ" rõ ràng, dễ gọi: Các "điểm đến" (endpoint) như /movie/top_rated hay /search/movie đều được chỉ rõ ràng, gọi một phát là "ra ngay và luôn". Cứ như bạn có một tấm bản đồ Google Maps siêu chi tiết, chỉ đường cho từng con phố vậy đó! Đã được dọn sẵn mâm: TMDB đã tự động sắp xếp phim theo độ phổ biến và điểm số rồi. Việc của chúng ta chỉ là lọc nhẹ lại theo ý muốn thôi! Quá là "khỏe re" luôn! 2. Bảy "Chiêu Thức" Đã Được Triển Khai Ngay Hôm Nay Nghe có vẻ "lớn lao" lắm, nhưng thực ra, anh bạn AI của chúng ta chỉ cần "học thuộc lòng" 7 "chiêu" sau là đủ để "tung hoành ngang dọc" trong thế giới phim ảnh rồi. Đơn giản mà lợi hại phải không nào? "Cho tôi xem 10 phim top của TMDB đi." (Dùng tmdb.GetTopRatedMoviesAsync(take) để "triệu hồi" danh sách phim đình đám nhất.) "Tìm phim có chữ 'star wars' trong tên hộ cái." (Sử dụng tmdb.SearchMoviesAsync(query) để "lục lọi" kho phim theo từ khóa.) "Thêm phim Interstellar vào danh sách đã xem của tôi." (Với memory.AddWatchedAsync(title), bạn có thể "đánh dấu" những bộ phim đã "cày" xong.) "Gỡ Interstellar khỏi danh sách đã xem." (Xóa phim khỏi "lịch sử xem" bằng memory.RemoveWatchedAsync(title).) "Tôi đã xem những phim gì rồi?" (Hỏi memory.ListWatchedAsync() để "tra cứu" lại những bộ phim đã xem.) "Tôi mê tít phim Dune — có phim nào tương tự không?" (Đây là "chiêu" kết hợp: đầu tiên tmdb.SearchMovieIdAsync để tìm phim Dune, sau đó tmdb.GetMovieRecommendationsAsync để tìm phim "na ná".) "Gợi ý cho tôi 5 phim điểm cao mà tôi chưa xem đi!" (Tuyệt chiêu reco.RecommendMoviesAsync(top) sẽ giúp AI "đau đầu" suy nghĩ và gợi ý những phim hay ho mà bạn chưa từng xem, "đúng gu" bạn luôn!) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/seven_skills_icons_programming.png' alt='Các icon minh họa 7 chức năng plugin'> 3. Kiến Trúc Trong Vòng 60 Giây (Dễ Hiểu Hơn Cả Xem Phim!) Kiến trúc phức tạp ư? Đừng lo lắng, chỉ 60 giây là bạn sẽ "nắm gọn trong lòng bàn tay" thôi! Semantic Kernel: Hãy hình dung nó như một "đạo diễn" tài ba của cả hệ thống AI. Anh bạn này lo mọi thứ từ việc quản lý các plugin "bé tí" của bạn cho đến việc kết nối chúng lại với nhau một cách mượt mà. Cứ yên tâm giao phó nhé, "đạo diễn" lo hết! Stepwise Planner: Đây mới chính là "bộ não" thực sự, linh hồn của sự thông minh! Khi bạn "ra lệnh" cho AI, Planner sẽ "đọc vị" yêu cầu, tự động chọn ra những chức năng (plugin) phù hợp nhất, rồi cứ thế "lần mò", "thử và sai" từng bước cho đến khi có thể trả lời bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên, y như một người bạn vậy. Cứ như có một trợ lý siêu thông minh luôn theo sát và phục vụ bạn vậy! Còn về việc lưu trữ "lịch sử xem phim" của bạn? Hiện tại, chúng mình đang dùng bộ nhớ tạm thời (kiểu như ghi chú nhanh trên giấy nháp thôi). Nhưng nếu bạn muốn "nâng cấp" lên Redis hay SQLite để lưu trữ vĩnh viễn (kiểu như cất vào tủ sắt), thì dễ như trở bàn tay thôi! Chỉ cần thay đổi một giao diện nhỏ là xong, không cần "đập đi xây lại" gì đâu nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/semantic_kernel_flow_simple.png' alt='Sơ đồ kiến trúc Semantic Kernel và Planner'> 3.5. Agent hay chỉ là gọi hàm bình thường? 🤔 (Câu hỏi "Triệu Đô" của dân Lập Trình AI) Đây là một câu hỏi "kinh điển" mà nhiều bạn mới tìm hiểu về AI hay lăn tăn. Thực ra, "function-calling" của OpenAI chỉ giống như một sợi dây kết nối, một "tín hiệu JSON có cấu trúc" giúp LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) "bật đèn xanh" để gọi các phương thức C# của bạn. Nó giống như việc bạn bấm một nút duy nhất để bật đèn vậy. Còn "Agent" (tạm dịch là Đặc vụ AI) thì khác bọt hoàn toàn! Nó là cả một "vòng lặp thông minh", một "cỗ máy suy nghĩ" không ngừng tự hỏi: "Mình đã biết đủ để trả lời câu hỏi này chưa nhỉ?" Nếu câu trả lời là "chưa", nó sẽ không ngừng tự động chọn một plugin khác, gọi plugin đó, cập nhật lại "bối cảnh" câu chuyện, rồi lại lặp đi lặp lại quá trình này cho đến khi có thể trò chuyện với bạn y như một con người thật sự. Bốn "trụ cột" vững chắc tạo nên một Agent thực thụ chính là: Khả năng suy luận (Reasoning): Tự động "động não" để tìm ra công cụ nào hữu ích nhất cho vấn đề đang cần giải quyết. Sử dụng công cụ (Tool-use): Tự động "tay chân" gọi các plugin thông qua cơ chế function-call. Bộ nhớ (Memory): Khả năng "ghi nhớ" và tái sử dụng những gì đã học được, giống như một cuốn nhật ký thông minh. Khả năng tự chủ (Autonomy): Tự mình "xoay sở", lặp lại các bước mà không cần bạn phải viết hàng tá câu lệnh if/else để điều khiển từng ly từng tí. Khi bạn "ghép" bốn "siêu năng lực" này lại với nhau, bạn sẽ có một Agent AI cực kỳ xịn xò đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_agent_four_pillars.png' alt='Bốn trụ cột của AI Agent'> 4. Nhật Ký Lỗi: Khi Một Dấu Cách "Hạ Sát" Cả Danh Sách 🔪 (Chuyện thật như đùa của dân dev!) Trong đời lập trình viên, ai mà chẳng đôi lần "vấp phải ổ gà" phải không? Và đây là một câu chuyện "đau thương" nhưng cũng không kém phần hài hước của chúng mình. Trong lần thử nghiệm đầu tiên với chức năng "Gợi ý cho tôi 5 phim điểm cao mà tôi chưa xem," anh bạn AI của chúng ta trả về... chỉ toàn là số: 8.5, 8.4, 8.3, 8.2... Ủa, phim đâu rồi? Tên phim "đi đâu mất tiêu" vậy trời? Té ra, các plugin TMDB của chúng ta "ngây thơ" vô số tội khi nối các dòng kết quả lại với nhau bằng một... dấu cách: return string.Join(" ", lines);. Rồi cái plugin đề xuất phim lại "ngây thơ" không kém khi tách chuỗi ra cũng bằng... dấu cách: list.Split(' '). Kết quả là: Dấu cách "đi vào", dấu cách "đi ra", và thế là tên phim "bốc hơi" không một dấu vết! Cả một danh sách phim "tăm hơi đâu mất"! Giải pháp thần thánh ư? Chỉ cần thay đổi MỘT KÝ TỰ duy nhất! Thay dấu cách bằng ký tự xuống dòng (\n). Tức là return string.Join('\n', lines);. Và dĩ nhiên, hai chỗ .Split() cũng phải đổi theo để nhận diện đúng ký tự xuống dòng. Thật là một bài học "đắt giá" nhưng đáng nhớ phải không nào? Bài học rút ra: Mấy cái ký tự phân cách (delimiter) tưởng chừng "nhỏ bé hạt tiêu" nhưng lại có "võ công cao cường" lắm đấy! Một lỗi nhỏ ở "đường ống dẫn dữ liệu" cũng có thể "phá nát" cả trải nghiệm người dùng. Cứ như việc đặt một viên sỏi nhỏ mà làm tắc cả con sông lớn vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/bug_diary_space_killed_list.png' alt='Lỗi dấu cách làm mất dữ liệu'> 5. Stepwise Planning: "Phép Thuật" Có Thật! 🤖✨ (Xem AI "Diễn Xiếc" Nè!) Để bạn dễ hình dung hơn về "phép thuật" của Stepwise Planning, hãy cùng xem một ví dụ "người thật việc thật" nhé. Đảm bảo bạn sẽ "mắt chữ A, mồm chữ O" luôn! Người dùng "ra lệnh": "Tôi đã xem Fight Club và Whiplash rồi — giờ gợi ý phim mới cho tôi đi." Và đây là cách Planner (Bộ não AI) "âm thầm" làm việc: memory.AddWatchedAsync("Fight Club") ✔️ (Ok, "đánh dấu" Fight Club đã xem!) memory.AddWatchedAsync("Whiplash") ✔️ (Tiếp tục "đánh dấu" Whiplash nữa nhé!) reco.RecommendMoviesAsync(top = 20) → (Giờ thì tìm và gợi ý 20 phim khác, loại trừ những phim đã xem, siêu thông minh!) Parasite (2019) 8.5 ... (và hàng loạt gợi ý khác) Cuối cùng, anh bạn Bot của chúng ta "chảnh chọe" trả lời: Parasite (2019) 8.5 La La Land (2016) 8.0 ... (Và còn rất nhiều phim hay khác đang chờ bạn khám phá!) Bạn thấy đó, không hề có một dòng code nào "điều khiển" hay "ra lệnh" cho Planner phải làm gì cả! Nó hoàn toàn tự động "xâu chuỗi" ba plugin lại với nhau một cách mượt mà, cứ như có một "phù thủy" đang âm thầm đạo diễn vậy. Đỉnh của chóp phải không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/stepwise_planning_example_flow.png' alt='Ví dụ về Stepwise Planning'> 6. Tiếp Theo, Chúng Ta Sẽ Đi Đâu? 🚀 (Những Kế Hoạch "Khủng" Trong Tương Lai!) Dự án "Bot mê phim" này vẫn còn rất nhiều tiềm năng để phát triển! Chúng mình đã lên kế hoạch cho các bước tiếp theo "khủng" hơn nữa, hứa hẹn sẽ biến anh bạn AI này trở thành một "thư viện phim biết nói" thực thụ: Bộ lọc năm & thể loại "siêu cấp": Thêm tùy chọn để tìm phim theo năm hoặc thể loại cụ thể. Giờ thì có thể tìm phim hành động của thập niên 90 "trong vòng một nốt nhạc" rồi! Thông tin nền tảng stream "chuẩn chỉnh": Kết nối với các API như JustWatch hay Reelgood để biết phim đó có trên Netflix, HBO Go hay không. Không còn phải mất công đi tìm "mỏi mắt" nữa! Bộ nhớ "trường tồn cùng thời gian": Chuyển dữ liệu đã xem từ bộ nhớ tạm thời sang Redis hoặc SQLite để "lịch sử xem phim" không bao giờ bị mất đi, kể cả khi bạn tắt máy hay mất điện. Yên tâm "cày phim" nhé! Giao diện web "lung linh lấp lánh": Đưa toàn bộ "trái tim" AI này vào một giao diện web đẹp mắt dùng React + Tailwind. Đảm bảo mê ly, ai nhìn cũng muốn dùng ngay! "Tâm sự" với AI như tri kỷ: Thêm tính năng "nhân cách hóa" cho AI, ví dụ bạn có thể bảo "tối nay xem phim cùng trẻ con nhé" để AI gợi ý phim phù hợp. Anh bạn AI sẽ hiểu ý bạn hơn, cứ như một người bạn thân vậy! Tạo poster "thần tốc" khi cần: Nếu phim không có poster, AI sẽ dùng image_gen.text2im để tạo ra ngay một cái poster "chất lừ"! Đảm bảo phim nào cũng có ảnh minh họa đẹp mắt. Mỗi bước này đều là một "lát cắt" nhỏ, có thể là một plugin mới hoặc thêm một tham số đơn giản, chứ không hề phải viết lại từ đầu đâu nhé! Thật là hiệu quả và tiện lợi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/future_roadmap_features.png' alt='Kế hoạch phát triển các tính năng tương lai'> 7. Lời Kết: Bí Quyết Đằng Sau "Chàng Bot" Mê Phim 🎬 (Công Thức Vàng cho AI Đàm Thoại!) Tóm lại, công thức "thần kỳ" để tạo ra những ứng dụng AI đàm thoại siêu đỉnh, mà gần như không cần "dán keo" (glue code – tức là các đoạn mã kết nối lộn xộn) là gì? Đó chính là sự kết hợp hoàn hảo giữa: Các chức năng plugin nhỏ gọn, rõ ràng + OpenAI Function-Calling + Semantic Kernel. TMDB là lựa chọn "hoàn hảo không tì vết" cho dự án này vì dữ liệu "sạch đẹp" của nó, API thân thiện "đúng điệu", và quan trọng nhất là... ai mà chẳng thích nói chuyện về phim ảnh phải không nào? Nếu bạn thấy hứng thú với "chàng bot" mê phim này, đừng ngần ngại "fork" ngay kho code này về máy, thử thay TMDB bằng lĩnh vực yêu thích của bạn (sách? nhà hàng? game? thời trang?), và bạn sẽ thấy cùng một công thức "vàng" này tỏa sáng rực rỡ trong mọi ngóc ngách của thế giới số! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/happy_coding_movie.png' alt='Người đang code và xem phim'> Repo Github: https://github.com/olavgerritsen98/SemanticKernelAgentsDemo Chúc bạn code vui vẻ — và xem phim cũng vui vẻ nhé!

Lê Lân

16/06/2025

Bạn có đang "đau đầu" với các ứng dụng cũ kỹ, ì ạch trong doanh nghiệp? Hãy cùng khám phá AWS Transform - giải pháp hiện đại hóa ứng dụng, hạ tầng và mã nguồn bằng sức mạnh của AI, giúp doanh nghiệp bứt phá trong kỷ nguyên số. Bài viết sẽ giải thích AWS Transform là gì, AI Agéntica hoạt động ra sao và những lợi ích "siêu to khổng lồ" mà giải pháp này mang lại, cùng các dự báo hấp dẫn về tương lai của AI Tác nhân.

Lê Lân

15/06/2025

Khám phá Docker Model Runner (từ Docker Desktop 4.40+) – công cụ mạnh mẽ giúp bạn chạy và thử nghiệm các mô hình AI (LLM) trực tiếp trên máy tính cá nhân. Tối ưu chi phí, làm việc ngoại tuyến, tích hợp mượt mà với Docker Compose và LangChain, cùng khả năng tương thích API OpenAI. Hướng dẫn chi tiết từ A-Z để bạn tự tay triển khai AI 'tại gia'!

Lê Lân

14/06/2025