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
Xây Dựng Trợ Lý AI Fullstack "Milo" Siêu Ngầu Với Flask, React, JWT và Groq Cloud
Chào bạn đã quay trở lại! Bạn có bao giờ mơ ước tự tay xây dựng một em trợ lý AI xịn sò của riêng mình không? Nếu có, thì hôm nay chúng ta sẽ biến ước mơ đó thành hiện thực nhé! Trong video này, mình sẽ cùng nhau "khai sinh" Milo – một ứng dụng trợ lý AI "fullstack" cực kỳ thông minh và mạnh mẽ. "Fullstack" nghe oách vậy thôi chứ hiểu đơn giản là em ấy sẽ có cả "bộ não" (backend) lẫn "khuôn mặt" (frontend) xinh xắn để giao tiếp với chúng ta. Để làm được điều này, chúng ta sẽ "bắt tay" với những công nghệ đỉnh cao: Flask (cho phần backend), React (cho giao diện, sẽ có ở Phần 2), JWT để bảo mật các "cổng giao tiếp", và đặc biệt là tận dụng sức mạnh siêu tốc từ các mô hình AI của Groq Cloud như Mistral, Gemma, LLaMA... và nhiều "ngôi sao" khác nữa! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/fullstack_ai_app.png' alt='Kiến trúc ứng dụng trợ lý AI fullstack Milo'> Phần "bộ não" của Milo (backend) sẽ được xây dựng bằng Flask – một framework Python nhẹ nhàng mà hiệu quả. Chúng ta sẽ "tạo ra" những cánh cổng API để Milo có thể "nói chuyện" với thế giới bên ngoài, và đừng lo lắng, những cánh cổng này sẽ được "khóa" cẩn thận bằng JWT để không ai có thể tự tiện ra vào đâu nhé! Sau đó, chúng ta sẽ kết nối Milo với Groq Cloud để em ấy có thể "mượn sức mạnh" của các mô hình AI đỉnh cao. Dù bạn đang ấp ủ ý tưởng về một trợ lý AI của riêng mình, hay đơn giản chỉ muốn khám phá cách tích hợp các mô hình Mistral vào dự án thực tế, thì video này chính là "chân ái" dành cho bạn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/jwt_security.png' alt='Bảo mật JWT trong API'> Vậy "menu" công nghệ của chúng ta có gì hot? * Flask (Python): "Đầu bếp" chính cho phần backend, Python nhé! * React (sẽ có trong Phần 2): "Mặt tiền" lung linh cho ứng dụng của chúng ta, nhưng phải chờ Phần 2 nha! * JWT Authentication: "Người gác cổng" bảo mật cực kỳ đáng tin cậy. * Mistral AI: Một trong những "bộ não" AI thông minh chúng ta sẽ "nhờ vả". * Groq Cloud: "Nhà kho" chứa đầy các mô hình AI siêu tốc, nơi chúng ta lấy sức mạnh đó. * Postman: "Trợ lý thử nghiệm" đắc lực để chúng ta kiểm tra xem API đã chạy "ngon lành" chưa. Cùng xem "lộ trình" phiêu lưu của chúng ta sẽ đi qua những đâu nhé: * **"Hello World" với Flask:** Khởi động "nhẹ nhàng" với ứng dụng Flask đầu tiên của chúng ta. * **Khái niệm Model (User & Prompt):** "Thiết kế" cách ứng dụng lưu trữ thông tin người dùng và các câu hỏi/lời nhắc (prompt) mà họ gửi cho AI. Coi như là "vẽ sơ đồ" cho dữ liệu vậy. * **Khái niệm Route (Auth Route) & Kiểm tra với Postman:** Tạo ra các "con đường" (route) để người dùng có thể "đăng nhập" và "gửi yêu cầu". Sau đó, dùng Postman để đảm bảo "đường xá" thông thoáng, không tắc nghẽn. * **Sử dụng Mistral AI: Thêm, Đọc, Sửa, Xóa Prompts:** Bắt đầu "giao tiếp" với Mistral AI, học cách "nhờ" AI xử lý các câu hỏi và quản lý chúng (CRUD). * **Tổng quan API: OpenAI vs Groq AI:** Cùng "mổ xẻ" xem API của OpenAI và Groq AI có gì khác biệt, ai "đỉnh" hơn ở điểm nào! * **Triển khai lần 1 với Mistral AI:** Đưa ứng dụng "lên sóng" lần đầu tiên với sức mạnh của Mistral AI. Cảm giác sẽ như thế nào nhỉ? * **Sử dụng các mô hình AI khác qua Groq Cloud:** Khám phá thêm các "bộ não" AI khác từ Groq Cloud. * **Cài đặt Groq Cloud, tạo Routes & Kiểm tra với Postman:** Thiết lập Groq Cloud, tạo thêm "con đường" mới và kiểm tra xem chúng có hoạt động "trơn tru" không. * **Triển khai lần 2 & Kiểm tra các mô hình Groq (Gemma, LLaMA, Mistral, DeepSeek...):** Lần "lên sóng" thứ hai, và lần này chúng ta sẽ kiểm tra "sức mạnh" của hàng loạt mô hình AI siêu tốc từ Groq Cloud như Gemma, LLaMA, Mistral, DeepSeek... Xem chúng "ứng xử" thế nào nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/groq_speed_ai.png' alt='Tốc độ xử lý của Groq Cloud AI'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_models_collage.png' alt='Các mô hình AI như Mistral, Gemma, LLaMA'> Vậy sau chuyến "phiêu lưu" này, bạn sẽ "thu hoạch" được gì? * **Tự tay xây dựng một "bộ não" backend an toàn:** Sử dụng Flask và "chiếc chìa khóa" JWT để bảo vệ ứng dụng của bạn như một pháo đài. * **"Giao tiếp" với đủ các loại AI:** Không chỉ một mà nhiều mô hình AI khác nhau thông qua Groq Cloud. * **"Đưa ứng dụng lên sóng" và kiểm tra:** Tự tin triển khai ứng dụng của mình và kiểm tra xem nó có hoạt động "ngon lành" với các câu hỏi thực tế không. Và đây là những "vật phẩm" bạn có thể mang theo trong hành trình của mình: * **Mistral API:** https://console.mistral.ai/home * **Groq Cloud:** https://console.groq.com/home * **Neon Database:** https://neon.com/ * **Nền tảng Triển khai (Deployment):** https://render.com/
Lê Lân
Postgres vs. Qdrant: Cuộc đối đầu 50 triệu Embeddings, ai sẽ là bá chủ?
Timescale công bố benchmark đầy bất ngờ: Postgres (kết hợp pgvector & pgvectorscale) chứng minh khả năng vượt trội Qdrant về thông lượng trên 50 triệu vector embeddings. Khám phá cách Postgres giúp bạn xây dựng ứng dụng AI hiệu suất cao mà không cần từ bỏ cơ sở dữ liệu quen thuộc.
Lê Lân
"Phép Thuật" GenAI: Truy Vấn PostgreSQL Bằng Ngôn Ngữ Tự Nhiên Với IDE Mới Của Microsoft Trong VS Code!
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
"Hỏi Chuyện" Database PostgreSQL trong VS Code: Tương Lai Lập Trình Với GenAI Đã Đến!
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
Giải Mã Agentic RAG: Hướng Dẫn Toàn Tập Xây Dựng Ứng Dụng AI Với PostgreSQL
Khám phá hướng dẫn toàn diện về Agentic RAG: Xây dựng ứng dụng AI mạnh mẽ với PostgreSQL, pgvector và pgai. Giải quyết các thách thức thực tế và tối ưu hiệu suất.
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
Rails Chậm Như Rùa? Bí Kíp EXPLAIN ANALYZE Cứu Nguy Ứng Dụng Của Bạn!
Tìm hiểu cách sử dụng EXPLAIN ANALYZE của PostgreSQL để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn trong ứng dụng Rails. Khám phá cách đọc hiểu kết quả và phát hiện các vấn đề như thiếu Index hoặc N+1.
Lê Lân
Xây Dựng RAG Siêu Bảo Mật Chuẩn Doanh Nghiệp (Không Cần Viết Code!)
Xin chào các bạn mê công nghệ! Dạo gần đây, bạn có thấy cái tên Retrieval-Augmented Generation (RAG) cứ xuất hiện "tần suất cao" trong các ứng dụng dành cho doanh nghiệp không? Nó đang "làm mưa làm gió" trên mọi mặt trận đó! Nhưng này, RAG dùng cho doanh nghiệp không phải là mấy hệ thống hỏi đáp nhỏ xinh cho cá nhân đâu nhé. Đây phải là hàng "khủng bố" đúng nghĩa: phải đáng tin cậy, dễ dàng kiểm soát, có thể mở rộng "tẹt ga" và đặc biệt quan trọng là... siêu bảo mật! <br><br>Bạn biết đấy, nhiều công ty cứ phải "lăn tăn" mãi mỗi khi định gửi dữ liệu nội bộ "tối mật" của mình lên mấy mô hình AI hay cơ sở dữ liệu vector công cộng trên "đám mây". Nỗi lo lớn nhất là gì? Sợ lộ thông tin nhạy cảm chứ còn gì nữa! Đặc biệt với những ngành yêu cầu "siêu" tuân thủ quy định thì đây đúng là một "cơn ác mộng", đôi khi là "cái gai" không thể chấp nhận được. <br><br>Nhưng đừng lo lắng! Để giải quyết "bài toán đau đầu" này, BladePipe đã xuất hiện như một "người hùng cứu thế"! Giờ đây, BladePipe cho phép chúng ta xây dựng dịch vụ RAG chạy hoàn toàn "offline" (ngoại tuyến) ngay trên chính hạ tầng của doanh nghiệp mình, cùng với sự hỗ trợ của Ollama. Điều này có nghĩa là bạn có thể vận hành một hệ thống RAG siêu thông minh mà không cần "đụng chạm" gì đến mạng internet công cộng cả. Trong bài viết "siêu chất" này, chúng ta sẽ cùng nhau "mổ xẻ" từng bước một cách xây dựng một ứng dụng RAG hoàn toàn riêng tư, sẵn sàng "ra trận" (cho sản xuất) mà... không cần viết một dòng code nào! Nghe đã thấy "phê" rồi đúng không?<br><br><h3>Vậy RAG "chuẩn doanh nghiệp" là gì mà ghê gớm vậy?</h3><br>RAG cấp doanh nghiệp không chỉ là "hỏi gì đáp nấy" thông thường đâu nhé! Nó là cả một "hệ sinh thái" chú trọng vào việc tích hợp mọi thứ từ A đến Z, kiểm soát dữ liệu chặt chẽ như "két sắt", và phải kết nối cực kỳ sâu sắc với tất cả các hệ thống kinh doanh hiện có. Mục tiêu cuối cùng không chỉ là trả lời câu hỏi, mà là mang lại khả năng tự động hóa "đỉnh của chóp" và trí tuệ nhân tạo thông minh vượt trội, giúp doanh nghiệp bạn "cất cánh" thật sự! <br><br>Thường thì, mấy hệ thống RAG "cây nhà lá vườn" hay chỉ dùng cho mục đích nghiên cứu sẽ khác xa một trời một vực so với RAG dành cho doanh nghiệp. Một hệ thống RAG "chuẩn chỉnh" cho doanh nghiệp cần có 4 đặc điểm cốt lõi sau đây:<br><ul><li><b>Hệ thống hoàn toàn riêng tư:</b> Đây là yếu tố sống còn! Mọi thành phần từ A đến Z phải chạy "nội bộ" (local) hoặc nằm gọn trên đám mây riêng của bạn. Đảm bảo dữ liệu "nhạy cảm" không bao giờ "lọt" ra ngoài biên giới của doanh nghiệp. An toàn tuyệt đối!</li><li><b>Nguồn dữ liệu đa dạng:</b> Đừng nghĩ RAG chỉ xử lý được mấy file văn bản khô khan nhé! RAG "xịn" phải hỗ trợ "tẹt ga" nhiều loại cơ sở dữ liệu khác nhau và đủ mọi định dạng dữ liệu "khó nhằn" nữa.</li><li><b>Đồng bộ dữ liệu tăng dần (Incremental syncing):</b> Dữ liệu kinh doanh thì thay đổi liên tục từng giây, từng phút, đúng không nào? Vì vậy, các "chỉ mục" (indexes) của RAG phải được cập nhật tự động và liên tục để luôn phản ánh thông tin mới nhất, tránh tình trạng "thông tin cũ rích".</li><li><b>Gọi công cụ tích hợp (MCP-like capabilities):</b> Việc "truy xuất" (retrieval) thông tin và "tạo sinh" (generation) câu trả lời mới chỉ là một nửa câu chuyện thôi. RAG "chuẩn" còn phải hỗ trợ gọi các công cụ "bên ngoài" như truy vấn SQL để lấy dữ liệu, gọi hàm (function calls) để thực hiện tác vụ, hay thậm chí là "chạy" cả một quy trình công việc (workflow execution) phức tạp. Nghe đã thấy "siêu xịn sò" rồi phải không?</li></ul><h3>Giờ thì "người hùng" BladePipe RagApi xuất hiện!</h3><br>Và đây rồi, "ngôi sao" của chúng ta – <b>BladePipe RagApi</b>! Nghe cái tên thôi đã thấy "siêu ngầu" rồi phải không? Nó giống như một "siêu anh hùng" đa năng, tích hợp cả khả năng tìm kiếm vector "thần tốc" lẫn hỏi đáp thông minh dựa trên LLM (Mô hình Ngôn ngữ lớn). Đặc biệt hơn nữa, nó còn hỗ trợ cả giao thức MCP "siêu tiện lợi" nữa chứ! Mục tiêu "cao cả" của RagApi là giúp bạn "khởi động" và "vận hành" dịch vụ RAG của riêng mình một cách nhanh chóng và dễ dàng nhất, không rườm rà.<br><br>Nếu bạn từng "đau đầu" với cách xây dựng RAG truyền thống phức tạp, thì RagApi của BladePipe sẽ là "cứu tinh" với những ưu điểm "ăn đứt" thế này:<br><ul><li><b>Chỉ cần hai "nhiệm vụ" DataJob cho một dịch vụ RAG:</b> Đơn giản đến "bất ngờ"! Bạn chỉ cần làm hai việc chính: Nhập tài liệu (Import documents) và Xuất bản API (Publish API). Đúng kiểu "ngon-bổ-rẻ"!</li><li><b>Triển khai "không cần code":</b> Yesss! Mọi thứ đều có thể cấu hình được thông qua giao diện, bạn không cần phải "đổ mồ hôi sôi nước mắt" viết lấy một dòng code nào cả. Đúng là "chân ái" cho những "lập trình viên lười biếng" mà vẫn muốn hiệu quả cao!</li><li><b>Tham số tùy chỉnh linh hoạt:</b> Bạn là "người chủ" ở đây! Bạn có thể "thỏa sức" điều chỉnh đủ thứ "thông số" quan trọng như top-K vector (số lượng vector tìm thấy), ngưỡng khớp, mẫu prompt (cách AI trả lời), nhiệt độ mô hình (model temperature – độ "sáng tạo" của AI)... Tùy biến theo ý bạn, "độc nhất vô nhị"!</li><li><b>Hỗ trợ đa dạng mô hình và nền tảng:</b> BladePipe RagApi "bắt tay" với đủ mọi mô hình và nền tảng "hot hit" trên thị trường! Từ DashScope (Alibaba Cloud), OpenAI, DeepSeek, đến nhiều cái tên "đình đám" khác nữa. Tha hồ lựa chọn "đối tác" phù hợp!</li><li><b>API tương thích OpenAI:</b> Đây là một "điểm cộng" cực lớn! RagApi có API "chuẩn" OpenAI, nên cực kỳ dễ dàng tích hợp vào giao diện chat hay bộ công cụ hiện có của bạn. Cứ như sinh ra để dành cho nhau vậy!</li></ul><h3>Bắt tay vào xây dựng RAG: Lộ Trình Tổng Thể!</h3><br>Giờ thì chúng ta cùng đến với phần "thực chiến" thôi nào! Đây là lộ trình chi tiết để bạn có thể tự tay xây dựng một dịch vụ RAG siêu riêng tư và bảo mật tuyệt đối, với sự góp mặt của ba "siêu sao":<br><ul><li><b>Ollama:</b> "Phù thủy" giúp bạn chạy các mô hình AI (LLM) và tạo ra các "nhúng" (embedding) dữ liệu ngay trên chính máy tính cá nhân của bạn, không cần internet!</li><li><b>PostgreSQL:</b> Nơi "cất giấu" an toàn các "vector" dữ liệu cục bộ của bạn. Mọi thông tin đều được mã hóa và bảo vệ chặt chẽ, như một "kho báu" riêng vậy.</li><li><b>BladePipe RagApi:</b> "Bộ não" thông minh, công cụ "ma thuật" giúp bạn xây dựng, quản lý và vận hành toàn bộ dịch vụ RAG này một cách dễ dàng nhất.</li></ul><br>Quy trình tổng thể "từ A đến Z" của chúng ta sẽ trông như thế này:<br><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://doc.bladepipe.com/assets/images/local_1-e92761b59b81ade1c796fa313c25873c.png' alt='Luồng hoạt động của dịch vụ RAG cục bộ với BladePipe, Ollama và PostgreSQL'><br><h3>Chuẩn Bị "Vũ Khí" Tối Thượng!</h3><br><b>1. "Triệu hồi" Ollama ngay tại máy bạn!</b><br><br>Ollama chính là "bảo bối" không thể thiếu, giúp bạn triển khai các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) ngay trên máy tính của mình. Nó sẽ "kiêm nhiệm" hai vai trò quan trọng: vừa tạo ra các "nhúng" (embedding) để máy tính "hiểu" dữ liệu, vừa giúp mô hình "tư duy" và "suy luận" để đưa ra những câu trả lời "chuẩn không cần chỉnh".<br><br>Đầu tiên, bạn hãy "phi" ngay đến <a href="https://ollama.com/download">trang chủ của Ollama</a> và tải về nhé! <br><br>Sau khi cài đặt "ngon lành cành đào", bạn chỉ cần mở terminal (hoặc Command Prompt thần thánh của Windows) và "vung đũa phép" gõ lệnh "thần chú" sau đây để tải và chạy một mô hình phù hợp, ví dụ như <code>deepseek-r1</code>:<br><pre><code>ollama run deepseek-r1</code></pre><br>(À mà này, có một lưu ý nhỏ nhé: mấy mô hình AI "khủng long" này cần tài nguyên phần cứng "kha khá" đấy, nên hãy chuẩn bị sẵn RAM và CPU "khủng" một tí cho em nó "chạy mượt" nha!)<br><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3jdqiyaz7hqnkm0bm5ae.png' alt='Lệnh chạy Ollama deepseek-r1'><br><b>2. "Dựng nhà" kiên cố cho PostgreSQL và pgvector!</b><br><br>Để lưu trữ "kho tàng" dữ liệu "nhúng" (vector embedding) của chúng ta, chúng ta sẽ cần một cơ sở dữ liệu vector "xịn sò". Và không ai khác, PostgreSQL kết hợp với tiện ích mở rộng pgvector chính là "cặp đôi hoàn hảo" cho nhiệm vụ này!<br><br><b>Cài đặt Docker (bỏ qua nếu bạn đã có sẵn "người bạn" này):</b><br>Docker là "người bạn đồng hành" đắc lực, giúp chúng ta chạy các phần mềm một cách cô lập và cực kỳ dễ dàng. Nếu bạn chưa có, hãy cài đặt theo hướng dẫn chi tiết cho hệ điều hành của mình nhé:<br><ul><li><b>MacOS:</b> Tham khảo tài liệu chính thức: <a href="https://docs.docker.com/desktop/setup/install/mac-install/">Docker Desktop cho Mac</a>.</li><li><b>CentOS / RHEL:</b> Dùng đoạn script "quyền năng" sau: <br><pre><code>## centos / rhelsudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.reposudo yum install -y docker-ce-20.10.9-3.* docker-ce-cli-20.10.9-3.*sudo systemctl start dockersudo echo '{"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"]}' > /etc/docker/daemon.jsonsudo systemctl restart docker</code></pre></li><li><b>Ubuntu:</b> Dùng đoạn script "thần tốc" sau: <br><pre><code>## ubuntucurl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg
Lê Lân
Cuộc Đấu Long Hổ: Postgres vs. Qdrant – Ai Sẽ Vô Địch Trong Thế Giới Vector Search AI?
Timescale công bố kết quả thử nghiệm hiệu năng mới: Postgres với pgvector và pgvectorscale đã vượt trội Qdrant về tốc độ xử lý và độ trễ trên bộ dữ liệu 50 triệu vector nhúng, chứng minh rằng bạn không cần từ bỏ Postgres để xây dựng ứng dụng AI quy mô lớn.
Lê Lân
Xây Dựng RAG "Siêu Bảo Mật" Cho Doanh Nghiệp Với BladePipe và Ollama (Không Cần Code!)
Khám phá cách xây dựng hệ thống Trí tuệ nhân tạo RAG bảo mật, riêng tư hoàn toàn trong nội bộ doanh nghiệp bằng BladePipe và Ollama mà không cần viết một dòng code nào. Tăng cường bảo mật và kiểm soát dữ liệu.
Lê Lân