Kompact AI đột phá khi cho phép các mô hình AI lớn như T5, Bloom-7B chạy trên CPU mà không cần GPU. Khám phá cách tối ưu hóa mô hình, tận dụng CPU đa nhân và runtime ICAN giúp dân chủ hóa AI cho thiết bị biên và hoạt động offline.

Lê Lân

25/06/2025

Chào bạn! Bạn có bao giờ cảm thấy 'đau đầu' mỗi khi cần rút trích dữ liệu từ database để tạo báo cáo động chưa? Phải ngồi gõ từng dòng SQL dài ngoằng, phức tạp, rồi lại loay hoay tối ưu cho môi trường thực tế – nghe thôi đã thấy nản rồi đúng không? Đừng lo, hôm nay tôi sẽ bật mí một giải pháp 'thần kỳ' mà tôi đã phát triển ra: biến ngôn ngữ tự nhiên thành các báo cáo SQL xịn sò bằng cách tận dụng sức mạnh của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)! Tuy tôi đang dùng Ruby on Rails 💎 quen thuộc, nhưng bạn hoàn toàn có thể áp dụng ý tưởng này vào Python 🐍, Java ☕, hay JavaScript 📜 mà không gặp chút khó khăn nào đâu nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/user_llm_db_interaction.png' alt='Mô hình tương tác giữa người dùng, LLM và cơ sở dữ liệu'> Vậy, 'công thức' bí mật của chúng ta hoạt động như thế nào? Cứ hình dung thế này nhé: 1. Bạn hỏi (User Query): 'Cho tôi biết số lượng người dùng không hoạt động?' 2. Hệ thống 'nghĩ' (Table Identification): 'À, câu này chắc liên quan đến bảng users rồi!' 3. Hệ thống 'viết' (SQL Generation): 'Để tôi viết câu SQL phù hợp: SELECT COUNT(*) FROM users WHERE status = \'inactive\';' 4. Hệ thống 'thực thi' (SQL Execution): 'Chạy câu SQL này trên database nào!' 5. Hệ thống 'trả lời' (Result Delivery): 'Đây rồi, 5 người dùng không hoạt động nhé!' Chúng ta sẽ chia nhỏ 'hành trình' này thành hai bước chính siêu rõ ràng: Bước 1: Tìm đúng 'tủ' (Table Identification) – Xác định bảng dữ liệu phù hợp với câu hỏi của bạn. Bước 2: 'Viết thư' và 'gửi thư' (SQL Generation and Execution) – Tạo câu lệnh SQL và chạy nó để lấy kết quả. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/llm_workflow_simple.png' alt='Luồng hoạt động của hệ thống LLM tạo báo cáo'> Thử nghĩ xem, vấn đề 'nhức nhối' ở đây là gì? Đó là làm sao để 'tay mơ' nhất cũng có thể lấy được dữ liệu 'ngon lành' từ database mà không cần biết một chữ SQL nào cả! Một hệ thống 'trong mơ' sẽ phải: 'Đọc vị' ý định của bạn 🧐: Phải biết bạn muốn hỏi gì, và dữ liệu đó nằm ở cái bảng nào trong database. Tự động 'tạo' SQL 📝: Từ câu hỏi tiếng Việt/tiếng Anh của bạn, phải biến hóa ra một câu lệnh SQL chuẩn chỉnh, chạy được ngay. Trả kết quả 'dễ tiêu' 📈: Đưa ra dữ liệu dưới dạng bảng biểu, đồ thị hay bất cứ thứ gì dễ đọc, dễ hiểu nhất. Với cách làm này, ngay cả những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể 'lướt phím' lấy báo cáo vèo vèo, mà vẫn khai thác triệt để 'trí tuệ siêu phàm' của LLM để tạo ra các báo cáo linh hoạt và tùy biến theo ý muốn. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/user_sql_problem_solution.png' alt='Từ vấn đề SQL phức tạp đến giải pháp dễ dàng'> Và đây là 'siêu phẩm' tôi đã tạo ra! Một hệ thống 'lắp ráp' siêu linh hoạt, gồm ba 'mảnh ghép' chính: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/modular_system_lego.png' alt='Hệ thống mô-đun với các thành phần như khối Lego'> 1. LLM::CHAT - 'ANH PHIÊN DỊCH' CỦA OPENAI API: Cứ hình dung Llm::Chat như một 'phiên dịch viên' chuyên nghiệp, giúp hệ thống của chúng ta trò chuyện trôi chảy với các 'bộ não' siêu việt của OpenAI. Mỗi khi chúng ta muốn hỏi LLM một điều gì đó, thay vì phải loay hoay với đủ các giao thức phức tạp, anh Llm::Chat này sẽ lo từ A đến Z, từ việc đóng gói câu hỏi, gửi đi, cho đến việc 'giải mã' câu trả lời nhận về. Đơn giản là 'chuyền bóng' và 'nhận bóng' một cách mượt mà nhất! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/api_wrapper_concept.png' alt='Khái niệm bộ bao API'> 'BÍ KÍP' PROMPTS - DẪN ĐƯỜNG CHO LLM: Để LLM không bị 'lạc lối' và luôn hiểu đúng ý chúng ta, chúng ta dùng những 'prompt' (lời nhắc) được định sẵn. Cứ như việc bạn dặn dò một đứa trẻ vậy: 'Con ơi, nhớ chỉ trả lời đúng trọng tâm thôi nhé, đừng lan man!' Prompt cho việc tìm bảng (TABLE_IDENTIFICATION): 'Này LLM, tôi cho bạn một câu hỏi. Bạn hãy nhìn vào các bảng users, departments, tickets và cho tôi biết bảng nào (hoặc những bảng nào) liên quan nhất nhé. Nhớ là chỉ trả lời tên bảng thôi, không thêm bớt chữ gì đâu nha!' Prompt cho việc tạo SQL (SQL_GENERATION): 'Giờ thì LLM nghe đây! Bạn đã biết cấu trúc bảng rồi đó: %{table_structure}. Hãy tạo một câu lệnh MySQL dựa trên câu hỏi của người dùng. Nếu họ hỏi về nhiều bảng, bạn cũng phải xử lý được luôn nhé. Quan trọng nhất là: CHỈ TRẢ LỜI CÂU SQL, không giải thích, không markdown, không hoa văn gì cả!' Nhờ những lời nhắc rõ ràng này, LLM sẽ luôn đi đúng hướng và trả về kết quả mà chúng ta mong muốn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/llm_prompts_concept.png' alt='Prompt là kim chỉ nam cho LLM'> 2. 'THÁM TỬ' TABLEIDENTIFIER - TÌM ĐÚNG 'TỦ HỒ SƠ': Bước đầu tiên và cũng là cực kỳ quan trọng, là xác định xem câu hỏi của người dùng đang muốn 'khai thác' dữ liệu từ cái 'bảng' nào trong database. Đây chính là nhiệm vụ của anh bạn TableIdentifier! Anh ấy sẽ lấy câu hỏi của bạn, gửi cho LLM cùng với 'bí kíp' TABLE_IDENTIFICATION prompt, và chờ đợi câu trả lời. Ví dụ, nếu bạn hỏi 'Cho tôi biết danh sách người dùng đang hoạt động', anh ấy sẽ 'thì thầm' với LLM và nhận được câu trả lời 'users'. Ngay lập tức, chúng ta biết phải đến đúng 'tủ hồ sơ' users để tìm kiếm! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/table_identification_concept.png' alt='Xác định bảng dữ liệu phù hợp'> À tiện thể, để bạn dễ hình dung, đây là 'bộ sưu tập' các bảng dữ liệu mà hệ thống của chúng ta đang 'nắm trong lòng bàn tay' nhé: Bảng users 👥: Lưu thông tin về các 'cư dân' trong hệ thống của chúng ta. Gồm các cột: id: Mã số định danh duy nhất của mỗi người; name: Tên của 'cư dân'; email: Thư điện tử; status: Trạng thái (ví dụ: 'active' - hoạt động, 'inactive' - không hoạt động); department_id: ID phòng ban (liên kết với bảng departments); created_at, updated_at: Thời gian tạo và cập nhật. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/users_table_icon.png' alt='Biểu tượng bảng người dùng'> Bảng departments 🏢: Chứa thông tin về các phòng ban. Gồm các cột: id: ID phòng ban; name: Tên phòng ban; manager_id: ID của quản lý (nếu có); created_at, updated_at: Thời gian tạo và cập nhật. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/departments_table_icon.png' alt='Biểu tượng bảng phòng ban'> Bảng tickets 🎫: Ghi lại các yêu cầu hoặc sự cố. Gồm các cột: id: ID của ticket; user_id: ID người dùng tạo ticket (liên kết với bảng users); subject: Tiêu đề; status: Trạng thái của ticket (ví dụ: 'open', 'closed'); created_at, updated_at: Thời gian tạo và cập nhật. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tickets_table_icon.png' alt='Biểu tượng bảng tickets'> 3. 'THỢ THỦ CÔNG' REPORTGENERATOR - TẠO VÀ CHẠY SQL 'NHƯ BAY': Sau khi 'thám tử' TableIdentifier đã tìm ra đúng 'tủ hồ sơ' (bảng dữ liệu), thì 'thợ thủ công' ReportGenerator sẽ ra tay! Nhiệm vụ của anh này là: 1. Lấy cấu trúc bảng: Anh ấy sẽ hỏi database xem cấu trúc của cái bảng vừa tìm được trông như thế nào. Ví dụ, bảng users có cột id, name, status, v.v. 2. Nhờ LLM 'chế' SQL: Với câu hỏi của bạn và cấu trúc bảng vừa lấy được, anh ấy lại gửi cho LLM một 'đơn đặt hàng' kèm theo 'bí kíp' SQL_GENERATION prompt. LLM sẽ dựa vào đó để 'phù phép' ra một câu SQL hoàn chỉnh. 3. 'Chạy' SQL: Ngay khi có câu SQL, ReportGenerator sẽ không chần chừ gì mà 'thẳng tay' thực thi nó trên database. 4. Trả kết quả 'ngon lành': Cuối cùng, dữ liệu thu được sẽ được 'đóng gói' cẩn thận và trả về cho bạn dưới dạng một báo cáo dễ nhìn. Nghe có vẻ phức tạp, nhưng tất cả quá trình này diễn ra chỉ trong 'tích tắc' và hoàn toàn tự động! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/sql_generation_execution.png' alt='Tạo và thực thi SQL tự động'> 'PHÉP THUẬT' TRONG THỰC TẾ 🛠️: Vậy là xong! Giờ đây, việc tạo báo cáo 'siêu khó nhằn' bỗng trở nên đơn giản như 'nhấn một nút' vậy đó: Bạn muốn biết 'có bao nhiêu người dùng không hoạt động?' ReportGenerator.new(query: \"count of inactive users\").call Hệ thống sẽ 'tự động' tạo ra câu SQL này: SELECT COUNT(*) FROM users WHERE status = \'inactive\'; Hay bạn cần 'liệt kê danh sách người dùng đang hoạt động?' ReportGenerator.new(query: \"list of active users\").call Tương tự, hệ thống sẽ 'chế biến' ra câu SQL tương ứng. Thậm chí, bạn hỏi những câu 'khó' hơn như 'số lượng người dùng mỗi phòng ban?' ReportGenerator.new(query: \"number of users per department\").call Hệ thống 'thông minh' của chúng ta vẫn 'nháy mắt' và tạo ra câu SQL phức tạp hơn một chút, có cả JOIN và GROUP BY luôn: SELECT d.name, COUNT(u.id) FROM users u JOIN departments d ON u.department_id = d.id GROUP BY d.name; Thật tuyệt vời phải không nào? Cứ như có một 'trợ lý' SQL siêu đẳng luôn túc trực vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/natural_language_to_sql.png' alt='Chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên sang SQL'> LỜI 'NHẮC NHỞ' NHỎ XÍU ⚠️: À mà bạn ơi, có một điều nho nhỏ cần lưu ý nhé! Mấy cái 'bí kíp' (prompt) mà LLM dùng để tạo ra SQL đôi khi cần phải được 'căn chỉnh' một chút xíu. Cứ như việc bạn nêm nếm gia vị cho món ăn vậy, đôi khi phải thử đi thử lại vài lần mới ra được 'mùi vị' ưng ý nhất. Bạn có thể cần 'tinh chỉnh' chúng cho phù hợp với cấu trúc database và nhu cầu báo cáo 'độc nhất vô nhị' của mình đó! Nhưng đừng lo, đó cũng là một phần thú vị của hành trình khám phá mà, đúng không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/fine_tune_llm_prompt.png' alt='Tinh chỉnh prompt của LLM'> NHỮNG 'SIÊU NĂNG LỰC' CỦA CÁCH TIẾP CẬN NÀY 🚀: Tại sao chúng ta lại 'phát cuồng' với giải pháp này đến vậy? Bởi vì nó mang lại cả tấn lợi ích 'khủng' lận đó: Không cần viết SQL thủ công ✅: 'Tạm biệt' những dòng SQL khô khan! Giờ đây, chỉ cần nói ra điều bạn muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên là có báo cáo ngay tắp lự. Siêu linh hoạt 🔄: Mô hình này có thể dễ dàng 'học hỏi' và thích nghi với các bảng dữ liệu mới hoặc những câu hỏi báo cáo 'khó nhằn' hơn. Cứ như một chú tắc kè hoa vậy đó! Bảo mật 'tuyệt đối' 🔒: Hệ thống chỉ cho phép truy vấn các bảng liên quan và đảm bảo các câu lệnh SQL được tạo ra là an toàn. Không lo 'thủng' database nhé! Khả năng 'mở rộng' không giới hạn 📈: Dù bạn có bao nhiêu bộ dữ liệu đi chăng nữa, hệ thống vẫn 'cân' được hết mà không cần phải phát triển 'đo ni đóng giày' cho từng yêu cầu. Cứ gọi là 'khủng long'! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/llm_benefits_icons.png' alt='Các lợi ích của hệ thống LLM'> LỜI KẾT 'CHẤT LỪ' 🎯: Tóm lại, bằng cách 'bắt tay' với các LLM, chúng ta đã biến công việc 'dịch thuật' từ ý định người dùng sang những câu SQL 'chuẩn không cần chỉnh' thành một quá trình hoàn toàn tự động, mượt mà và hiệu quả 'kinh ngạc'. Giải pháp này không chỉ 'giải phóng' chúng ta khỏi việc viết SQL bằng tay mà còn đảm bảo độ chính xác và khả năng thích ứng cao. Thế nào, bạn có nghĩ đến việc áp dụng một giải pháp 'đỉnh cao' như vậy vào ứng dụng của mình không? Chia sẻ suy nghĩ của bạn cho tôi biết với nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/llm_ai_handshake.png' alt='Hợp tác giữa con người và AI'>

Lê Lân

18/06/2025