Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng chatbot AI cục bộ trên máy tính cá nhân của bạn, sử dụng Ollama để quản lý mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và Langchain để triển khai kiến trúc RAG, giúp chatbot truy vấn và trả lời dựa trên nội dung các tệp tin cục bộ.

Lê Lân

10/07/2025

Bạn đang tìm kiếm nhà cung cấp LLM API tốt nhất năm 2025? Chúng tôi đã tổng hợp và đánh giá 11 nhà cung cấp hàng đầu, từ OpenAI đến các đối thủ mã nguồn mở, phân tích chi tiết về khả năng, giá cả và trường hợp sử dụng. Hoàn hảo cho các nhà phát triển đang xây dựng ứng dụng GenAI hoặc đánh giá nhà cung cấp cho sản phẩm thực tế.

Lê Lân

09/07/2025

À lôi, các bạn coder ơi! Bạn có bao giờ ước có một 'người phiên dịch' siêu đẳng giúp bạn biến mấy câu hỏi tiếng Việt bình thường thành những câu lệnh SQL 'chất lừ' mà không cần nhớ cú pháp không? Vài tháng trước, tôi đã 'khai sinh' ra <a href="https://genql.neetigya.me/">GenQL</a>, một công cụ thần kỳ làm được điều đó! GenQL không chỉ đơn thuần là dịch đâu nhé, nó còn 'hiểu' được cả cấu trúc database của bạn để đưa ra kết quả chính xác nhất nữa cơ. Hôm nay, tôi sẽ 'bật mí' cho các bạn bí kíp đằng sau GenQL: đó chính là một 'ma thuật' tên là **RAG - Retrieval-Augmented Generation**! Nghe tên có vẻ khoa học viễn tưởng nhỉ? Đừng lo, nó đơn giản là việc kết hợp mấy anh AI 'biết tuốt' (Large Language Models - LLMs) với kho tàng kiến thức bên ngoài của riêng bạn. Giống như bạn có một bộ não siêu việt, nhưng lại còn có thêm cả một thư viện khổng lồ luôn sẵn sàng tra cứu vậy! Trong dự án GenQL, tôi đã triển khai hệ thống RAG này bằng Python, dùng Firebase Functions làm 'người giúp việc tự động', OpenAI để 'phiên dịch' thành 'ngôn ngữ máy', và Pinecone làm 'thư viện đặc biệt' để lưu trữ thông tin. Hệ thống này có 3 'cánh cổng' chính: 1. Cánh cổng 'Ghi Nhớ' (Indexing Data): Biến cấu trúc database thành 'mã số bí mật' để AI hiểu. 2. Cánh cổng 'Tìm Kiếm' (Searching): Tìm kiếm thông tin liên quan đến câu hỏi của bạn. 3. Cánh cổng 'Dọn Dẹp' (Deleting Namespaces): Xóa bỏ những gì không cần thiết nữa. Nào, chúng ta hãy cùng 'giải phẫu' từng 'cánh cổng' một nhé! *** ### 1. Cánh Cổng "Ghi Nhớ": Biến Cấu Trúc Database Thành "Mã Số Bí Mật" (Indexing Data: Turning Your Schema into Searchable Vectors) **Cốt lõi vấn đề:** Bạn muốn AI hiểu database của mình? Đầu tiên, phải 'dạy' cho nó đã! Giống như bạn muốn tìm sách trong thư viện, bạn phải có danh mục sách và cách sắp xếp chúng chứ, đúng không? Ở đây, chúng ta sẽ biến thông tin database (như tên bảng, tên cột, mô tả) thành một dạng mà máy tính có thể 'hiểu' và 'so sánh' được. Dạng này gọi là **embeddings** – về cơ bản là những 'mã số bí mật' (hay vector số học) đại diện cho ý nghĩa của văn bản gốc. Sau đó, những 'mã số bí mật' này sẽ được cất giữ cẩn thận trong một 'thư viện đặc biệt' gọi là **vector database**. **Thực hiện thế nào?** * **Mô tả dữ liệu của bạn:** Tưởng tượng bạn đang viết một bản tóm tắt cực kỳ chi tiết cho mỗi bảng trong database của mình. Ví dụ: "Bảng `orders` chứa thông tin về các đơn hàng, bao gồm `order_id` (mã đơn hàng), `customer_id` (mã khách hàng), `order_date` (ngày đặt hàng), và `total_amount` (tổng tiền)." * **Tạo 'mã số bí mật' (embeddings):** Chúng ta sẽ nhờ "ông bạn" OpenAI 'dịch' những bản mô tả này thành chuỗi số dài dằng dặc. Mỗi chuỗi số này chính là một `embedding`, mang ý nghĩa của bản mô tả đó. * **Lưu vào 'thư viện đặc biệt' (vector database):** Các `embedding` này sẽ được lưu trữ vào Pinecone – 'thư viện' chuyên dụng cho các vector. Chúng ta sẽ 'dán nhãn' cho mỗi nhóm `embedding` bằng một **namespace** (tưởng tượng như một 'ngăn kéo' riêng biệt cho từng dự án hay từng người dùng vậy). **Code giả lập (cho dễ hình dung):** ```python # Pseudocode for indexing for each item in your_data: description = summarize(item) embedding = get_embedding(description) vector_db.upsert(id=item.id, vector=embedding, metadata=description, namespace=your_namespace) ``` **Tại sao phải làm vậy?** Bởi vì cách này giúp AI tìm kiếm thông tin dựa trên **ý nghĩa** của câu hỏi, chứ không phải chỉ dựa vào mấy từ khóa khô khan đâu! Hay ho chưa? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/L1MhR2Q.png' alt='Biến dữ liệu thành vector embedding và lưu vào vector database'> *** ### 2. Cánh Cổng "Tìm Kiếm": Truy Lùng Dữ Liệu Liên Quan Bằng Câu Hỏi Thông Minh (Searching: Finding Relevant Data with Semantic Queries) **Cốt lõi vấn đề:** Khi người dùng hỏi một câu (ví dụ: "Cho tôi biết thông tin khách hàng"), bạn muốn tìm ngay lập tức những phần dữ liệu trong database có liên quan nhất đến câu hỏi đó. Làm sao để máy tính hiểu được "khách hàng" và tìm đúng bảng "customers" hay "users" đây? Đơn giản thôi, chúng ta lại dùng 'mã số bí mật' (embeddings)! **Thực hiện thế nào?** * **'Phiên dịch' câu hỏi:** Đầu tiên, câu hỏi của người dùng ("thông tin khách hàng") sẽ được "ông bạn" OpenAI 'dịch' thành một 'mã số bí mật' (embedding) y chang như cách chúng ta đã làm với cấu trúc database ở bước 1. * **'Truy lùng' trong 'thư viện đặc biệt':** Bây giờ, chúng ta sẽ đưa cái 'mã số bí mật' của câu hỏi này cho Pinecone và nhờ nó "rà soát" cả 'thư viện' để tìm những 'mã số bí mật' của database nào *giống* với nó nhất. Giống như bạn đưa một mảnh ghép hình và bảo thư viện tìm những mảnh ghép khớp vậy đó! * **Trả về kết quả:** Pinecone sẽ nhanh chóng tìm ra những 'ngăn kéo' chứa thông tin database phù hợp nhất (ví dụ: bảng `customers`, `users`) và trả về cho chúng ta. **Code giả lập:** ```python # Pseudocode for searching query_embedding = get_embedding(user_query) results = vector_db.query(vector=query_embedding, top_k=5, namespace=your_namespace) return results ``` **Tại sao phải làm vậy?** Nhờ cách này, người dùng có thể hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên mà vẫn nhận được câu trả lời *đúng ý*, ngay cả khi không dùng từ khóa chính xác. Cực kỳ thông minh và linh hoạt! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/G5p1fW1.png' alt='Tìm kiếm vector gần nhất trong vector database'> *** ### 3. Cánh Cổng "Dọn Dẹp": Xóa Sổ Ngăn Kéo Không Dùng Đến (Deleting a Namespace: Cleaning Up) **Cốt lõi vấn đề:** Đôi khi bạn cần 'dọn dẹp' kho dữ liệu của mình. Ví dụ, khi một dự án kết thúc hoặc bạn không muốn lưu trữ schema của một database cụ thể nữa. Thay vì xóa từng mảnh nhỏ, bạn có thể xóa toàn bộ 'ngăn kéo' đó! **Thực hiện thế nào?** Vì mỗi nhóm `embedding` của database được 'dán nhãn' bằng một **namespace** riêng, chúng ta chỉ cần gọi lệnh 'xóa' cho cái `namespace` đó là tất cả dữ liệu liên quan sẽ 'bay màu' khỏi 'thư viện đặc biệt' của bạn. Đơn giản, gọn gàng, nhanh chóng! **Code giả lập:** ```python # Pseudocode for deleting a namespace vector_db.delete(namespace=your_namespace) ``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/9C3B4Z1.png' alt='Xóa namespace trong vector database'> *** ### "Người Giúp Việc" Tự Động: Firebase Functions trong Python Toàn bộ các 'cánh cổng' thần kỳ này đều được triển khai dưới dạng **serverless functions** (hay nôm na là 'người giúp việc tự động' trên đám mây) bằng Firebase. Điều này giúp GenQL dễ dàng 'lớn mạnh' (scale) và kết nối với các dịch vụ khác mà không cần bạn phải lo lắng về việc quản lý máy chủ. Cứ gọi là chạy thôi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/w9N4H0Z.png' alt='Firebase Functions giúp triển khai các API của RAG'> *** ### Lời Kết: Sức Mạnh Của RAG Trong Tay Bạn! Thấy chưa? Bằng cách 'ghi nhớ' dữ liệu của bạn dưới dạng 'mã số bí mật' (embeddings), 'tìm kiếm' thông tin bằng các câu hỏi thông minh, và 'dọn dẹp' các 'ngăn kéo' khi cần, bạn đã có thể xây dựng một hệ thống RAG siêu mạnh mẽ! Hệ thống này giúp kết nối sức mạnh của các anh AI 'biết tuốt' với kho dữ liệu riêng của bạn, mở ra vô vàn ứng dụng 'bá đạo' khác – từ tạo tài liệu database tự động cho đến quản lý kiến thức. Bạn có thể "ngó nghiêng" mã nguồn của GenQL tại GitHub repo này nhé: <a href="https://github.com/neetigyachahar/GenQL">https://github.com/neetigyachahar/GenQL</a> Chúc các bạn "hack" vui vẻ! 🚀

Lê Lân

09/07/2025

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

Lê Lân

07/07/2025

RAG (Retrieval Augmented Generation) là gì? Khám phá cách RAG giúp các mô hình AI cập nhật thông tin, giảm 'ngáo' và cung cấp câu trả lời chính xác, đáng tin cậy. Dành cho nhà phát triển!

Lê Lân

05/07/2025

Tìm hiểu về Retrieval-Augmented Generation (RAG) qua ví dụ thực tế với GenQL. Hướng dẫn chi tiết cách index, tìm kiếm và quản lý dữ liệu bằng embeddings, vector database và LLM để xây dựng hệ thống AI thông minh.

Lê Lân

04/07/2025

Khám phá Retrieval-Augmented Generation (RAG) – công nghệ AI đột phá kết hợp tìm kiếm dữ liệu thời gian thực và tạo nội dung thông minh. Tìm hiểu cách RAG giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả, tự động hóa và đưa ra quyết định chính xác trong mọi lĩnh vực.

Lê Lân

02/07/2025

Tìm hiểu Retrieval Augmented Generation (RAG) là gì, tại sao nó lại quan trọng cho các ứng dụng AI hiện đại và cách hoạt động của RAG từ góc nhìn của lập trình viên. Khám phá các công cụ và lợi ích khi triển khai RAG để tạo ra các mô hình AI luôn cập nhật và đáng tin cậy.

Lê Lân

30/06/2025

Khám phá cách thiết kế một chatbot hỗ trợ khách hàng sử dụng công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation) hiệu quả. Bài viết chia sẻ chi tiết về kiến trúc, lựa chọn mô hình LLM mã nguồn mở (Llama-2, BGE-M3), triển khai trên AWS, tối ưu chi phí và giải quyết thách thức, đảm bảo bảo mật và khả năng mở rộng.

Lê Lân

23/06/2025

Khám phá cách kết hợp SQL và AI (watsonx.ai) để truy vấn Elasticsearch dễ dàng mà không cần Query DSL phức tạp, giúp sếp và đồng nghiệp không rành kỹ thuật cũng có thể tự hỏi đáp dữ liệu.

Lê Lân

19/06/2025

Tìm hiểu sâu về các mô hình kiến trúc nhận thức AI và cách áp dụng chúng để xây dựng ứng dụng LLM siêu hiệu quả. Khám phá các cấp độ RAG (Retrieval Augmented Generation) từ cổ điển đến agent tự chủ, cùng những lời khuyên thực chiến để tối ưu hệ thống của bạn.

Lê Lân

17/06/2025

Khám phá cách nâng cấp công cụ AI đa tác tử với 'vòng mục tiêu' thông minh, khả năng truy cập tệp tin (Ref Files) và tích hợp hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) cùng Qdrant, OpenAI embeddings. Bài viết đi sâu vào thiết kế persona linh hoạt, quy trình RAG chi tiết và trình diễn ứng dụng thực tế trong thẩm định bảo hiểm, lập kế hoạch chăm sóc, giúp AI trở nên 'thông minh' và 'trợ lý' đắc lực hơn bao giờ hết.

Lê Lân

16/06/2025

Hướng dẫn siêu tốc: Xây dựng chatbot RAG thông minh chỉ trong 10 phút với MongoDB Atlas Vector Search và thư viện mongodb-rag mới toanh. Tạm biệt "học vẹt", đón chào AI xịn sò!

Lê Lân

16/06/2025

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

13/06/2025