Khám phá CodeNudge, trợ lý AI review code siêu nhẹ giúp tóm tắt PR, đưa ra góp ý chi tiết từng dòng và tăng tốc quy trình phát triển. Tích hợp trực tiếp với GitHub, đang trong giai đoạn public beta.

Lê Lân

15/07/2025

Bạn có bao giờ đau đầu với đống hồ sơ bệnh án, phiếu khám bệnh đủ mọi định dạng từ PDF, Docx... chất đầy Google Drive mà chẳng biết làm sao để 'lôi' thông tin quan trọng ra thành dữ liệu có cấu trúc không? Đừng lo, trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá một 'siêu năng lực' mới: dùng API của OpenAI kết hợp với CocoIndex để tự động hóa việc này! 🚀 Tưởng tượng xem, bạn chỉ cần 'chỉ định' và AI sẽ tự động biến mớ hỗn độn đó thành dữ liệu sạch sẽ, ngăn nắp. Siêu tiện lợi luôn! Bạn muốn xem 'công thức' cụ thể chứ? Toàn bộ code "ma thuật" này đang chờ bạn khám phá ở đây này: <a href="https://github.com/cocoindex-io/patient-intake-extraction">GitHub repo của dự án</a> 🤗. Và nếu bạn thấy những gì chúng mình làm là hữu ích, hãy ủng hộ <a href="https://github.com/cocoindex-io/cocoindex">CocoIndex trên Github</a> bằng một ⭐ nhé! Điều đó có ý nghĩa lớn lao lắm đấy. Cảm ơn bạn rất nhiều với một 'cái ôm dừa ấm áp' 🥥🤗.<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%2Fimg.shields.io%2Fgithub%2Fstars%2Fcocoindex-io%2Fcocoindex%3Fcolor%3D5B5BD6' alt='GitHub stars Cocoindex'><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/data_extraction_concept.png' alt='Mô tả quá trình trích xuất dữ liệu từ các loại tài liệu khác nhau'>Để bắt đầu hành trình 'biến hình' dữ liệu này, chúng ta cần chuẩn bị một vài 'đạo cụ' nhỏ nhé:### 1. 'Trái tim' dữ liệu: Cài đặt PostgresTrước tiên, bạn cần có một trái tim mạnh mẽ để lưu trữ dữ liệu đã trích xuất – đó chính là Postgres (một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quen thuộc). Nếu bạn chưa có Postgres trên máy, đừng lo lắng! Hãy ghé qua <a href="https://cocoindex.io/docs/getting_started/installation">hướng dẫn cài đặt chi tiết của CocoIndex</a> để thiết lập nhé. Dễ ợt thôi!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/postgres_icon.png' alt='Biểu tượng Postgres'>### 2. 'Chìa khóa' Google Drive: Kích hoạt quyền truy cập bằng Service AccountVì chúng ta sẽ lấy các form bệnh án từ Google Drive, nên việc cấp quyền truy cập là cực kỳ quan trọng. Hãy tưởng tượng Service Account như một 'chìa khóa vàng' giúp ứng dụng của bạn tự động truy cập Google Drive mà không cần bạn phải đăng nhập thủ công mỗi lần. Để làm được điều này, bạn có thể tham khảo <a href="https://cocoindex.io/docs/ops/sources#googledrive">hướng dẫn về Google Drive của CocoIndex</a> hoặc xem chi tiết hơn kèm ảnh chụp màn hình từng bước tại <a href="https://cocoindex.io/blogs/text-embedding-from-google-drive#enable-google-drive-access-by-service-account">bài blog này</a>. Đảm bảo làm đúng từng bước để không bị 'mắc kẹt' ở đây nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/google_drive_icon.png' alt='Biểu tượng Google Drive'><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/service_account.png' alt='Minh họa Service Account'>### 3. 'Thư viện' form mẫu: Chuẩn bị file thử nghiệm trên Google DriveĐể tiện cho việc 'thực hành', chúng mình đã chuẩn bị sẵn một vài form bệnh án 'nhân tạo' (đừng lo, thông tin trong đó đều là giả thôi!) trong <a href="https://drive.google.com/drive/folders/14wAgH07Eae0OnF6M3GdRTHNoRE_iQY9X">Google Drive của CocoIndex</a>. Bạn cũng có thể tìm thấy chúng trong <a href="https://github.com/cocoindex-io/patient-intake-extraction/tree/main/data">kho GitHub của dự án</a>. Hãy tải về và tải chúng lên Google Drive cá nhân của bạn để tha hồ 'nghịch' và thử nghiệm nhé!À, tiện đây cũng xin gửi lời cảm ơn tới <a href="https://www.getfreed.ai/resources/patient-intake-form-template">getfreed.ai</a> đã cung cấp những mẫu PDF form tuyệt vời này.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/sample_forms.png' alt='Minh họa các file form mẫu trên Google Drive'>Giờ thì đến phần thú vị nhất: 'phẫu thuật' dữ liệu! Chúng ta sẽ bắt đầu trích xuất thông tin có cấu trúc từ Google Drive. Cùng xem các bước chi tiết nhé!### Bước 1: 'Khai báo' cấu trúc dữ liệu đầu ra (Schema)Hãy hình dung bạn muốn trích xuất thông tin gì từ các form này? Tên, địa chỉ, số điện thoại, tiền sử bệnh án... Bạn phải nói rõ cho AI biết nó cần tìm và sắp xếp thông tin theo 'khuôn mẫu' nào. Đây chính là lúc chúng ta định nghĩa **schema** (cấu trúc) dữ liệu đầu ra.Một 'tiêu chuẩn vàng' để định nghĩa schema cho thông tin bệnh nhân chính là **FHIR standard - Patient Resource** (<a href="https://build.fhir.org/patient.html#resource">tìm hiểu thêm tại đây</a>). Tuy nhiên, trong khuôn khổ bài viết này, chúng mình sẽ 'đơn giản hóa vấn đề' một chút để bạn dễ hình dung hơn, bằng cách định nghĩa một schema rút gọn cho thông tin bệnh nhân sử dụng Python `dataclasses`. Đây giống như việc bạn tạo ra các 'khung' riêng biệt cho từng loại thông tin vậy:```[email protected] Contact: name: str phone: str relationship: [email protected] Address: street: str city: str state: str zip_code: [email protected] Pharmacy: name: str phone: str address: [email protected] Insurance: provider: str policy_number: str group_number: str

Lê Lân

14/07/2025

Khám phá 'Thought' – huấn luyện viên phát âm AI cá nhân giúp bạn tự tin nói tiếng Anh, được xây dựng từ kinh nghiệm vượt qua nỗi sợ nói tiếng Anh của chính tác giả. Tìm hiểu cách nó sửa lỗi phát âm và ngữ pháp ngay trong hội thoại tự nhiên, hoàn toàn miễn phí.

Lê Lân

14/07/2025

Bạn có muốn xây dựng một công cụ tìm kiếm AI của riêng mình không? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách tạo chỉ mục với text embeddings và truy vấn chúng bằng ngôn ngữ tự nhiên, sử dụng CocoIndex. Từ việc đọc file, phân đoạn văn bản, tạo embedding đến lưu trữ và tìm kiếm hiệu quả, mọi thứ sẽ được giải thích một cách siêu dễ hiểu và vui vẻ. Khám phá cách biến văn bản thành 'mã số bí mật' và tìm kiếm thông tin thông minh hơn ngay hôm nay!

Lê Lân

13/07/2025

Chào các bạn, hôm nay tôi có một câu chuyện muốn kể – chuyện về việc "chiến đấu" với video AI và những pha xử lý "không tưởng" bằng AI khác! Chả là dạo gần đây, tôi mê tít cái Google Veo3 – trình tạo video AI siêu xịn. Tạo ra video xong xuôi, tôi hí hửng muốn đăng lên YouTube Short để khoe. Ai dè, "đời không như là mơ" các bác ạ! Veo3 nó chỉ chịu làm video nằm ngang thôi (chuẩn kiểu rạp chiếu phim ấy), mà YouTube Short thì lại thích video dọc (kiểu TikTok, Reels). Tôi thì... trình chỉnh sửa video bằng 0, không biết tí gì luôn! Đành phải tìm cách giải quyết nhanh gọn lẹ, chứ cài cả đống phần mềm chỉnh sửa nặng nề chỉ để crop video thì đúng là "lười" hết sức! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/R3aB9E8.png' alt='Người dùng bối rối với video ngang và video dọc'> Thế là một ý tưởng lóe lên như đèn pha ô tô: Sao không tự tạo một công cụ siêu đơn giản, chỉ chuyên mỗi việc cắt xén video thôi nhỉ? Và thế là "Short Crop" ra đời – đứa con tinh thần giúp tôi giải quyết gọn gàng cái sự vụ này! Không cần phải học mấy phần mềm chỉnh sửa video "hack não" hay đau đầu với hệ thống backend phức tạp, tôi quyết định nhờ "phù thủy" Claude Opus 4 ra tay. Đúng vậy, mọi thứ từ A đến Z đều được dựng nên bằng sức mạnh của Claude Code! Kết quả là đây nè: tôi đã dùng Short Crop để "hô biến" một video từ Veo3 thành YouTube Short "chuẩn chỉnh"! Bạn có thể xem thành quả tại đây: https://www.youtube.com/shorts/RKaaihBrj4Q <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/lightbulb_moment.png' alt='Ý tưởng lóe lên về một công cụ cắt video đơn giản'> Giới thiệu với các bạn, đây chính là "người hùng" của chúng ta: **Short Crop - Trình Chuyển Đổi Video Chạy Trực Tiếp Trên Trình Duyệt**! Các bạn có thể trải nghiệm ngay tại đây: https://short-crop.pages.dev/ <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%2F63qjfeyjidm0033murff.png' alt='Giao diện công cụ Short Crop - Browser-based Video Converter'> Vậy Short Crop có gì mà hay ho đến vậy? * **Không Cần Backend (Server):** Tuyệt vời nhất là mọi thứ đều chạy 'ngon ơ' ngay trên trình duyệt của bạn nhờ vào FFmpeg.wasm. Điều này có nghĩa là bạn không cần phải tải video lên bất kỳ server nào cả – riêng tư và siêu tốc độ! * **Hỗ Trợ Đa Dạng Tỉ Lệ Khung Hình:** Từ 9:16 (chuẩn TikTok/Reels) cho đến 4:5 (Instagram) hay 1:1 (vuông vức), Short Crop cân tất! Bạn muốn video của mình trông thế nào, nó cũng chiều! * **Chế Độ Cắt Xén Thông Minh:** Bạn có thể chọn giữa 'fit' (thêm viền đen nếu video không vừa) hoặc 'fill' (cắt xén để video lấp đầy khung hình). Tùy bạn thích 'full màn hình' hay 'an toàn' nhé! * **Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ:** Kéo dài vòng tay chào đón người dùng toàn cầu với 13 ngôn ngữ khác nhau. Dù bạn ở đâu, Short Crop cũng có thể 'nói' chuyện với bạn! * **Triển Khai Cực Nhanh:** Ứng dụng được 'thả' lên Cloudflare Pages với hệ thống CI/CD tự động. Tức là, cứ có thay đổi cái là nó 'lên sóng' ngay! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/browser_ffmpeg.png' alt='FFmpeg.wasm xử lý video ngay trên trình duyệt'> Vậy rốt cuộc, 'phù thủy' Claude Opus 4 đã làm những gì để biến ý tưởng này thành hiện thực chỉ trong vỏn vẹn 3 giờ đồng hồ? * **Dựng Ứng Dụng React Hoàn Chỉnh:** Từ một trang trắng, Claude đã 'phù phép' ra một ứng dụng React xịn xò, đầy đủ chức năng, dùng Vite và Tailwind CSS – đúng chuẩn những công nghệ 'hot' nhất hiện nay! * **Tích Hợp FFmpeg.wasm:** Đây là phần 'khó nhằn' nhất mà Claude giải quyết gọn ơ! Nó giúp Short Crop có thể xử lý video ngay trong trình duyệt mà không cần bất kỳ server nào, tiết kiệm cả đống chi phí và thời gian. * **Tự Động Triển Khai Với Cloudflare Pages:** Claude không chỉ code, mà còn giúp tôi thiết lập cả hệ thống GitHub Actions để tự động 'đẩy' ứng dụng lên Cloudflare Pages mỗi khi có thay đổi. Đúng là 'công nghiệp hóa hiện đại hóa'! * **Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ (i18n):** Đừng tưởng Claude chỉ biết code logic, nó còn giúp tích hợp `react-i18next` để ứng dụng của tôi có thể 'nói' được nhiều thứ tiếng nữa cơ. Chuyên nghiệp chưa! * **Tích Hợp Quảng Cáo (Kiếm Tiền):** À mà tiện thể, Claude còn gợi ý và giúp tôi tích hợp luôn quảng cáo Adsterra để 'kiếm thêm chút đỉnh' nuôi sống dự án. Đúng là AI đa năng! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Claude_Opus_4_magic.png' alt='Claude Opus 4 với khả năng phát triển ứng dụng thần tốc'> Không chỉ làm việc nhanh, Claude còn chọn cho tôi một 'đội hình' công nghệ xịn sò nữa chứ: * **Frontend:** React + Vite (nhanh gọn nhẹ!) * **Styling:** Tailwind CSS v3 (thiết kế đẹp như mơ!) * **Video Processing:** FFmpeg.wasm (xử lý video ngay tại chỗ!) * **Quốc tế hóa:** react-i18next (ai cũng dùng được!) * **Hosting:** Cloudflare Pages (triển khai tức thì!) * **Quảng cáo:** Adsterra (thử xem có 'xu' nào không!) * **Analytics:** Google Analytics 4 (để biết ai đang dùng app!) Nói đến kiếm tiền, tôi cũng thử tích hợp Adsterra xem sao. Công nhận là việc cài đặt Adsterra dễ hơn tưởng tượng nhiều: * **Đăng Ký:** Nhanh gọn lẹ, duyệt cái vèo! * **Loại Quảng Cáo:** Thử cả popunder (quảng cáo bật lên) và native banner (quảng cáo tự nhiên). * **Tích Hợp:** Chỉ cần copy paste đoạn mã script là xong. Tuy nhiên, đời không phải lúc nào cũng 'màu hồng', đặc biệt là với quảng cáo popunder: * **Trải Nghiệm Người Dùng:** Đúng là 'phiền phức' cực kỳ! Cứ bật lên bất thình lình làm người dùng 'tụt mood' ngay. * **Tỷ Lệ Nhấp Thấp (CTR):** Người dùng toàn tắt ngay lập tức thôi, chẳng ai chịu click. * **Tìm Giải Pháp Thay Thế:** Thế nên tôi đang 'khẩn cấp' tìm kiếm các mạng quảng cáo khác tốt hơn. Có ai có gợi ý gì không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/sad_money.png' alt='Quảng cáo gây khó chịu và kiếm tiền không hiệu quả'> Sau 'cuộc phiêu lưu' này, tôi đã rút ra được vài bài học quý giá: * **Claude Opus 4 - Hơn Cả Tuyệt Vời:** Công nhận là Claude Opus 4 đỉnh của chóp! Nó 'cân' hết từ cấu hình FFmpeg cho đến kịch bản triển khai. Đúng là 'trợ lý' AI trong mơ của mọi dev! * **3 Giờ Từ Ý Tưởng Đến Sản Phẩm Thực Tế:** Cái này mới sốc nè! Từ khi có ý tưởng cho đến khi ứng dụng 'lên sóng' chỉ mất đúng 3 giờ. Nếu làm thủ công chắc phải mất vài tuần là ít! * **Đăng Ký Adsterra Đơn Giản:** Dễ dàng hơn Google AdSense rất nhiều. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/time_speed_development.png' alt='Phát triển nhanh chóng trong 3 giờ'> **Cần Cải Thiện Gì?** * **Trải Nghiệm Quảng Cáo:** Quảng cáo popunder đang 'phá hủy' trải nghiệm người dùng. Cần thay đổi ngay! * **Kiếm Tiền Tốt Hơn:** Tìm kiếm các giải pháp kiếm tiền ít gây phiền nhiễu hơn cho các công cụ web miễn phí. **Lời Kêu Gọi Từ Cộng Đồng:** Vậy nên, tôi có vài câu hỏi muốn 'nhờ vả' cộng đồng của chúng ta: * Mạng quảng cáo nào tốt hơn mà bạn đề xuất? Tôi đang tìm kiếm lựa chọn thay thế cho popunder. * Có chiến lược kiếm tiền nào hiệu quả cho các công cụ web miễn phí không? Chia sẻ bí kíp với tôi nhé! Nếu bạn cũng đang gặp cảnh video ngang 'kém duyên' với YouTube Short hay TikTok, hãy thử ngay Short Crop nhé! 👉 https://short-crop.pages.dev/ **Minh Họa Thực Tế:** Đây là ví dụ 'người thật việc thật' nè: * **Video Gốc:** Video ngang từ Google Veo3. * **Đã Chuyển Đổi:** Dùng Short Crop 'phù phép'. * **Kết Quả:** Một chiếc YouTube Short 'chuẩn bài' tại đây: https://www.youtube.com/shorts/RKaaihBrj4Q * **Được Xây Dựng Bởi:** Claude Opus 4 trong... 3 giờ! * **Mục Đích:** Chuyển đổi video Google Veo3 cho YouTube Shorts. * **Bước Tiếp Theo:** Tìm kiếm giải pháp quảng cáo tốt hơn!

Lê Lân

13/07/2025

Tìm hiểu cách biến tài liệu khô khan thành Biểu đồ tri thức sống động, có thể truy vấn tức thì bằng CocoIndex, Kuzu và LLM. Hướng dẫn chi tiết từng bước, cực kỳ dễ hiểu!

Lê Lân

08/07/2025

Chào các bạn dev thân mến! 👋 Thời gian qua, mình đã "ém hàng" một dự án nhỏ nhưng cực kỳ tâm huyết. Nó ra đời để giải quyết một nỗi đau "nhức nhối" mà mình thấy anh em dev ai cũng gặp phải trong công việc hàng ngày: đó là mấy cái vụ code review. Nghe thì có vẻ đơn giản, nhưng mà cứ như vầy nè: Review code tốn thời gian như... đợi người yêu trang điểm vậy. Mấy cái feedback quan trọng đôi khi bị "lạc trôi" giữa một rừng comment. Cả team muốn "bay" nhanh mà chất lượng vẫn phải "ngon", thì lại bị mấy cái vụ này kìm chân.Thế là mình quyết tâm "lăn xả" vào xây dựng CodeNudge – một trợ lý AI reviewer "siêu nhẹ" mà lại tích hợp thẳng vào GitHub, tiện lợi hết sảy con bà bảy! Vậy CodeNudge làm được gì hay ho? Nghe đây này: <br/><ul><li><b>Tóm tắt PR thần tốc:</b> Thay vì lướt mỏi mắt qua cả đống dòng code, CodeNudge sẽ tự động tóm tắt pull request của bạn. Chỉ cần liếc qua là hiểu ngay "biến động" ở đâu, như một bản tin "nóng" về code vậy!</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/PRSummary.png' alt='Tóm tắt Pull Request bởi CodeNudge'> <ul><li><b>AI Review code siêu chuẩn:</b> CodeNudge không chỉ "chấm điểm" qua loa đâu nhé! Nó sẽ đi sâu vào từng dòng code, đưa ra feedback cực kỳ có "tâm" và đúng ngữ cảnh. Từ gợi ý cải thiện, chỉ ra lỗi tiềm ẩn cho đến những lời khuyên về phong cách code – cứ như có một "tiền bối" luôn kề vai sát cánh vậy!</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICodeReview.png' alt='AI review code từng dòng'> <ul><li><b>Thấu hiểu đóng góp của đồng đội:</b> Bạn muốn biết ai là "trụ cột" hay ai đang cần "sạc pin" thêm tí? CodeNudge cung cấp cái nhìn tổng quan về đóng góp và hoạt động review của cả team theo thời gian. Giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu suất và sự phát triển của từng thành viên.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ContributorInsights.png' alt='Thông tin chi tiết về đóng góp thành viên'> À, mà không cần cài đặt rườm rà gì đâu nha! Chỉ cần kết nối tài khoản GitHub và chọn repo muốn "theo dõi" là xong. Đơn giản như đang giỡn vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/EasySetup.png' alt='Cài đặt CodeNudge dễ dàng'> Tại sao mình lại "ủ mưu" tạo ra nó ư? Mình nhận ra rằng đa số các team đang ở trong một trong hai tình trạng sau: Một là: Dành quá nhiều thời gian để review từng dòng code bằng tay (và kết cục là... mệt bã người). Hai là: Review qua loa cho có, miễn là code được merge. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/TiredDev.png' alt='Lập trình viên mệt mỏi vì code review thủ công'> Cả hai cách này đều không tốt cho chất lượng code, mà còn làm anh em dev "tụt mood" nữa chứ! CodeNudge sinh ra để làm một "reviewer" siêu thân thiện, không bao giờ biết mệt mỏi, và sẽ giúp bạn: Tăng tốc quá trình review lên vù vù. Đưa ra những góp ý quan trọng từ sớm, không để "lỗi" lọt lưới. Giải phóng bộ não cho anh em dev, để chúng ta có thể tập trung vào những cuộc thảo luận "tầm cỡ" hơn, thay vì cắm mặt vào từng dấu chấm phẩy. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIHelper.png' alt='AI giúp lập trình viên tập trung'> Tiếp theo là gì đây? Hiện tại, CodeNudge vẫn đang trong giai đoạn public beta, tức là ý kiến đóng góp của bạn cực kỳ quan trọng để "nhào nặn" sản phẩm này trở nên hoàn hảo hơn. Mình đang tích cực "vò đầu bứt tóc" để phát triển thêm: Khả năng hiểu ngữ cảnh review sâu hơn nữa. Tính năng tùy chỉnh việc học theo thói quen của team bạn. Cái nhìn chi tiết hơn về đóng góp của từng thành viên. Bạn muốn "khám phá" ngay không? 👉 Hãy thử ngay <a href="https://codenudge.dev">Codenudge</a> (phiên bản public beta đang "on air" rồi đó!). Mình rất nóng lòng muốn nghe ý kiến của bạn: Bạn nghĩ sao về ý tưởng cốt lõi này? Liệu bạn có muốn "triển" em nó vào quy trình làm việc của team mình không? Còn thiếu "món" gì để CodeNudge trở thành một công cụ "phải có" cho team bạn thì cứ mạnh dạn góp ý nhé! Đừng ngần ngại để lại câu hỏi hay feedback ở phần bình luận nha! 🙌

Lê Lân

07/07/2025

Này bạn ơi, có khi nào bạn tự hỏi tại sao những ông lớn công nghệ như Accenture, IBM, hay AWS lại đang 'đặt cược' mạnh tay vào <a href="https://www.crewai.com/">Crew AI</a> không? Đơn giản thôi, vì 'em nó' đang biến giấc mơ xây dựng và triển khai các *trợ lý AI* thực sự thành hiện thực đó! Tưởng tượng mà xem, với Crew AI, các đội ngũ đang 'hô biến' ra những trợ lý AI siêu đẳng, có thể làm đủ thứ việc, từ A đến Z trong doanh nghiệp:<ul><li>Tung ra các chiến dịch marketing dự đoán cực chuẩn.</li><li>Tự động hóa mọi hoạt động tài chính 'hậu trường' một cách mượt mà.</li><li>Tối ưu hóa kho bãi và logistics, giúp mọi thứ chạy bon bon.</li><li>Và còn hơn 100+ trường hợp ứng dụng khác trong doanh nghiệp đang chờ được khám phá nữa!</li></ul>Nhưng mà này, có một bí mật mà bạn cần biết: những trợ lý AI này chỉ 'siêu' khi chúng có đủ dữ liệu để 'ăn' thôi! Dữ liệu càng phong phú, chất lượng càng cao thì các anh chàng AI của chúng ta càng thông minh, càng làm việc hiệu quả. Vậy làm sao để các 'trợ lý' này tiếp cận được mọi kho tàng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp đây? Đừng lo, <a href="https://swirlaiconnect.com/">SWIRL</a> chính là 'người hùng' mà chúng ta đang tìm kiếm! <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%2Fbo016mxcb9nx03auythy.png' alt='Sơ đồ minh họa sự kết hợp giữa Crew AI và SWIRL để tạo ra các agent AI mạnh mẽ với dữ liệu phong phú.'>Khi kết hợp Crew AI với SWIRL, bạn sẽ có trong tay không chỉ là những trợ lý AI đơn thuần, mà là cả một hệ thống quy trình làm việc 'chuẩn doanh nghiệp', siêu giàu dữ liệu và có thể mở rộng 'vô tư' theo nhu cầu. Tuyệt vời hơn nữa là bạn chẳng cần phải 'độ chế' gì phức tạp hay lo lắng về các tích hợp 'mong manh dễ vỡ' nữa đâu nhé! Cụ thể hơn, với bộ đôi Crew AI + SWIRL, các 'trợ lý' của bạn có thể làm được những điều cực kỳ ấn tượng:<ul><li>Kết nối 'ngay và luôn' tới hơn <a href="https://swirlaiconnect.com/connectors">100+ nguồn dữ liệu</a> khổng lồ của doanh nghiệp mà không cần tốn công sức.</li><li>Truy xuất những dữ liệu có cấu trúc hay phi cấu trúc liên quan nhất, dù chúng nằm rải rác ở bất cứ 'ngóc ngách' nào.</li><li>Đảm bảo tuân thủ quyền truy cập dữ liệu từng hàng (row-level permissions) nhờ hệ thống xác thực cấp doanh nghiệp xịn sò.</li><li>Tóm tắt thông tin và trả lời câu hỏi cực kỳ thông minh với LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) mà bạn yêu thích.</li><li>Và đặc biệt, tích hợp cực kỳ dễ dàng thông qua các trình kết nối 'không cần code' – ai cũng có thể làm được!</li></ul>Muốn tận mắt chứng kiến sức mạnh của bộ đôi này ư? Đừng ngần ngại nhắn tin cho tôi để được demo hoặc bạn cũng có thể 'vọc' thử phiên bản mã nguồn mở tại đây nhé: <a href="https://github.com/swirlai/swirl-search">https://github.com/swirlai/swirl-search</a>

Lê Lân

07/07/2025

Khám phá 'Người Kể Chuyện AI Cá Nhân Hóa' - một dự án đột phá sử dụng Vertex AI Gemini để tạo mô tả hình ảnh độc đáo, phù hợp với sở thích riêng của người khiếm thị, mở ra tương lai kỹ thuật số hòa nhập hơn.

Lê Lân

03/07/2025

Khám phá GreyCollar, nền tảng tác nhân AI mã nguồn mở đột phá, được xây dựng để tăng cường sự hợp tác giữa con người và AI. Tìm hiểu về học có giám sát, kiểm soát ảo giác tiên tiến và kiến trúc hướng sự kiện linh hoạt của GreyCollar.

Lê Lân

28/06/2025

Khám phá cách tự động trích xuất thông tin bệnh nhân từ các biểu mẫu (PDF, Docx) trên Google Drive thành dữ liệu có cấu trúc bằng OpenAI API và CocoIndex. Bài viết hướng dẫn chi tiết từ định nghĩa schema đến xử lý và đánh giá kết quả.

Lê Lân

24/06/2025

Khám phá cách Trình Tường Thuật AI Cá Nhân Hóa sử dụng Google Vertex AI Gemini để tạo mô tả hình ảnh siêu hấp dẫn, phù hợp với từng sở thích, giúp người khiếm thị 'thấy' thế giới theo cách riêng của họ.

Lê Lân

23/06/2025

Bạn mệt mỏi với lỗi 'chạy trên máy tôi thì được'? Sphere là công cụ mã nguồn mở đột phá, tạo ra môi trường 'hộp cát' cô lập, siêu sạch cho code của bạn, giúp khắc phục vấn đề tương thích và đơn giản hóa việc quản lý phụ thuộc, nhẹ nhàng hơn Docker.

Lê Lân

18/06/2025

Chào anh em developer! Tớ vừa cho ra lò CodeNudge – trợ lý AI giúp review code siêu tốc, kết nối thẳng GitHub, giải quyết nỗi đau code review lê thê. Khám phá các tính năng tóm tắt PR, review code chuyên sâu bằng AI, thống kê đóng góp team và dùng thử public beta ngay!

Lê Lân

16/06/2025

Chào anh em developer! 👋 Suốt vài tháng qua, mình đã ấp ủ một dự án nhỏ to đùng nhằm giải quyết một nỗi đau nhức nhối mà mình gặp đi gặp lại trong công việc phát triển phần mềm hàng ngày: 1. **Code review cứ kéo dài lê thê, tốn thời gian kinh khủng khiếp!** 2. **Đôi khi, những góp ý quan trọng bị lọt sổ, hoặc bị chôn vùi giữa cả rừng comment.** 3. **Hệ quả là tốc độ của team cứ ì ạch, dù ai cũng muốn 'phi như bay' mà vẫn giữ nguyên chất lượng.** Thế là mình quyết tâm 'vung kiếm' và cho ra đời **CodeNudge** – một 'trợ lý AI' siêu nhẹ, tích hợp thẳng vào GitHub, cam đoan sẽ giúp anh em giải quyết gọn gàng những vấn đề trên! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DevPainPoints.png' alt='Developer đang mệt mỏi với review code thủ công'> Vậy, **CodeNudge** có gì 'hay ho' mà đáng để anh em 'nghía' qua vậy? Nó làm được những trò này nè: * **Tóm tắt Pull Request (PR) tự động:** Quên chuyện 'cắm mặt' vào đọc từng dòng code đi nhé! CodeNudge sẽ tổng hợp lại toàn bộ PR của bạn 'trong nháy mắt,' giúp bạn nắm nhanh những thay đổi cốt lõi. Cứ như có một trợ lý riêng tóm tắt báo cáo giùm bạn vậy đó! * **Code Review bằng AI:** 'Em AI' này cực kỳ 'có tâm' khi đưa ra những góp ý sát sao từng dòng code – từ việc chỉ ra những chỗ cần cải thiện, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, cho đến gợi ý về 'style' code sao cho chuẩn chỉnh và đẹp mắt hơn. Đảm bảo mọi feedback đều 'trúng phóc,' không bỏ sót bất kỳ chi tiết quan trọng nào! * **Thống kê đóng góp của team:** Bạn có tò mò ai đang 'cày cuốc' nhiệt tình nhất, hay team mình đang review 'năng suất' đến đâu trong thời gian qua không? CodeNudge sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan minh bạch về đóng góp và hiệu suất review của cả team theo thời gian. Đúng là 'minh bạch' hết sức! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/CodeNudgeFeatures.png' alt='Giao diện CodeNudge với các tính năng tóm tắt PR, AI review và thống kê'> Không cần 'cài đặt lằng nhằng' gì đâu, bạn chỉ cần kết nối tài khoản GitHub và chọn những repo muốn 'nó' theo dõi là xong! Đơn giản như đang giỡn! **Ủa, thế tại sao mình lại 'đẻ' ra CodeNudge này làm gì cơ chứ?** Mình nhận ra rằng đa số các team hiện nay đều rơi vào một trong hai trường hợp: 1. **Dành quá nhiều thời gian review từng dòng code bằng tay (và rồi 'kiệt sức'),** 2. **Hoặc chỉ review 'lướt lướt' cho có lệ để mọi thứ được nhanh. Nhưng chất lượng code thì... ôi thôi!** Cả hai cách này đều chẳng hề tốt cho chất lượng code hay tinh thần 'chiến đấu' của anh em developer cả. CodeNudge sinh ra để trở thành một 'người bạn' review 'thân thiện' và 'không bao giờ biết mệt mỏi,' giúp anh em: * **Tăng tốc quá trình review lên đáng kể,** * **Đưa ra các bình luận quan trọng từ sớm,** * **Và quan trọng nhất, để con người tập trung vào những cuộc thảo luận 'cấp cao' hơn, mang tính chiến lược hơn – những việc mà chỉ bộ óc thiên tài của chúng ta mới làm được!** <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/HumanVsAIReview.png' alt='So sánh review thủ công và review bằng AI'> **Vậy, 'kế hoạch khủng' tiếp theo cho CodeNudge là gì đây?** Hiện tại, tụi mình vẫn đang trong giai đoạn **beta công khai**, nên feedback 'siêu giá trị' của bạn chính là yếu tố cực kỳ quan trọng để định hình và hoàn thiện sản phẩm này đó! Mình đang tích cực 'rục rịch' phát triển thêm những tính năng 'xịn sò' hơn nữa, bao gồm: * **Khả năng hiểu ngữ cảnh review nâng cao hơn (để 'em AI' này ngày càng thông minh hơn!),** * **Tính năng học hỏi tùy chỉnh (AI sẽ 'nằm lòng' phong cách review đặc trưng của team bạn),** * **Và những báo cáo, thông tin chi tiết hơn về đóng góp của từng thành viên.** **Bạn muốn 'nghía' thử không?** 👉 Thử ngay <a href="https://codenudge.dev">CodeNudge</a> (beta công khai đang 'nóng hổi'!) nhé! Mình rất muốn nghe ý kiến của mọi người: * Bạn nghĩ sao về ý tưởng cốt lõi này? * Bạn có sẵn lòng 'rinh' em nó về quy trình làm việc của team mình không? * Có thiếu tính năng nào khiến nó trở thành 'must-have' cho team bạn không? Đừng ngại 'quăng' bất kỳ câu hỏi hay feedback nào vào phần bình luận nha! 🙌

Lê Lân

15/06/2025

Mệt mỏi vì chọn LLM như đánh bạc? MIOSN giúp các team dev định nghĩa tác vụ, ưu tiên tiêu chí, chạy thử và so sánh hàng loạt LLM tự động để tìm ra mô hình tối ưu nhất về độ chính xác, chi phí, tốc độ. Tạm biệt benchmark hàn lâm, chào mừng công cụ 'đo ni đóng giày' cho thực tế!

Lê Lân

14/06/2025

Này bạn ơi, có khi nào bạn nghĩ "xử lý luồng dữ liệu" (stream processing) là một công nghệ mới toe không? Nghe cứ như AI hay Blockchain mới nổi ấy nhỉ? Nhưng mà, sự thật bất ngờ là em nó đã... 23 tuổi rồi đó! Nghe khó tin đúng không? Mình tìm thấy tài liệu học thuật đầu tiên về nó từ tận năm 2002 cơ, chỉ 2 năm trước khi cái tên "MapReduce" làm mưa làm gió trong làng Big Data. Ngay từ những năm 2000, các "ông lớn" tiên phong như StreamBase (giờ thuộc TIBCO) đã mạnh dạn đưa công nghệ này lên tận Phố Wall rồi! Vậy mà, phải đến vài năm gần đây, chúng ta mới thực sự chứng kiến "stream processing" bung lụa, được thương mại hóa rầm rộ trên nền tảng đám mây. Điển hình như RisingWave "chào sân" từ đầu năm 2021, hay Confluent thâu tóm Immerok và "chơi lớn" với Apache Flink từ 2023. Databricks cũng không chịu kém cạnh, tung ra Project Lightspeed, một phiên bản "độ" của Spark Streaming để "so găng" trong cuộc đua dữ liệu luồng này. Chưa kể, cả rừng startup mọc lên như nấm, người thì dựa trên mã nguồn mở, kẻ thì tự tay "đẽo gọt" giải pháp riêng. Giữa một "biển" nhà cung cấp đang "chiến đấu" trong lĩnh vực này, điều mình thấy cực kỳ thú vị là hầu hết họ đều hướng tới cùng một mục tiêu và cách tiếp cận. Trong bài viết này, mình sẽ "bật mí" những dự đoán của mình về các hệ thống xử lý luồng dữ liệu vào năm 2025, dưới góc nhìn "thâm niên" của một kỹ sư "lão làng" nhé! (À, mình xin phép "thú tội" chút: mình có tí liên quan đến RisingWave. Nhưng đừng lo, mình sẽ cố gắng khách quan nhất có thể và chỉ nói chuyện công nghệ thôi, không "PR" đâu nha! Nếu có điều gì mình nói chưa đúng hoặc thiếu sót, cứ thoải mái góp ý cho mình biết với nhé!)<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hllirlz6b3q7jiofce8q.png' alt='Lịch sử phát triển của xử lý luồng và xử lý theo lô.'>### "Nướng" dữ liệu cùng kiến trúc "S3 làm bộ nhớ chính": Bài toán vừa ngon vừa khó nhằn!Bạn có thấy AWS S3 "lên ngôi" như một ông hoàng lưu trữ không? Nó vừa đáng tin cậy, chi phí lại hạt dẻ, cộng thêm "vinh quang" của Snowflake nữa, S3 đã nghiễm nhiên trở thành "viên gạch" nền tảng cho mọi hạ tầng dữ liệu hiện đại rồi. Cứ thế, các hệ thống dữ liệu cứ dần "chuyển mình" sang kiến trúc dùng S3 làm "trái tim", và các startup thì thi nhau "phá đảo" với những hệ thống siêu "cool" chạy hoàn toàn trên S3.Mà này, các hệ thống xử lý luồng (streaming systems) cũng đang "tăm tia" hướng đi này đó! Theo mình biết, RisingWave chính là "người tiên phong" được xây dựng từ gốc với S3 làm lớp lưu trữ chính. Dự án này "khởi động" từ năm 2021, và sau 4 năm "ăn ngủ" cùng những bản cập nhật, nó đã "lột xác" ngoạn mục luôn. Gần đây, Alibaba cũng "nhá hàng" kế hoạch giới thiệu kiến trúc tách biệt lưu trữ và tính toán (storage-compute separation) trong Flink 2.0, dựa trên kinh nghiệm "xương máu" nội bộ của họ. Nghe thì có vẻ dễ, nhưng áp dụng cái "tách biệt" này cho xử lý luồng lại là một bài toán kỹ thuật "khó nhằn" độc đáo đấy!Khác với các hệ thống xử lý theo lô (batch processing) kiểu Snowflake, mấy anh chàng xử lý luồng lại "sinh ra đã có trạng thái" (stateful). Tức là, chúng cần phải "ghi nhớ" và liên tục truy cập vào các "trạng thái" nội bộ để tính toán "liên tục" (incremental computation). Việc "đẩy" những trạng thái này lên S3 nghe thì "ngon ơ" lắm đúng không? Chi phí lưu trữ S3 thì rẻ hơn bộ nhớ cục bộ và đĩa cứng, khả năng mở rộng thì vô biên, cực kỳ hấp dẫn để xử lý mấy cái phép toán "khủng" như join mà hay "gây lỗi tràn bộ nhớ" (out-of-memory errors). Nhưng mà, đời đâu như là mơ!Trở ngại lớn nhất chính là "bác" S3 chậm hơn "bố" thời gian truy cập cục bộ "hàng tá" lần! Dù "bá đạo" về độ bền và khả năng mở rộng, nhưng cái độ trễ này lại là "tử huyệt" với các tác vụ xử lý luồng yêu cầu độ trễ thấp. Chưa kể, việc "qua lại" S3 thường xuyên có thể "ngốn" một khoản chi phí truy cập không hề nhỏ, làm "tan biến" hết cái lợi về chi phí mà chúng ta "tưởng bở" ban đầu. Để mọi thứ thêm "khoai", việc "cải thiện" hiệu suất khi dùng S3 thường đòi hỏi những chiến lược bộ nhớ đệm (caching strategies) cực kỳ "nhức não". Nếu không tối ưu tốt, mấy tác vụ "thực chiến" có thể "đứng hình" và chi phí thì "đội lên trời" đó nha!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l2oi5xyn0ywlwc8k9tit.png' alt='Khi bị lỗi bộ nhớ đệm, hệ thống phải lấy dữ liệu từ S3, gây thêm độ trễ 200–300ms.'><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a1ngtkhfd8ttf7k4xokm.png' alt='Bảng giá dịch vụ AWS S3.'>Đến năm 2025, mình tin chắc nhiều hệ thống xử lý luồng sẽ "đưa" S3 làm nền tảng kiến trúc. Tuy nhiên, để "xây" được một hệ thống hiệu quả trên S3 thì cần "đầu tư" kỹ thuật "khủng khiếp" lắm. Các kỹ thuật như mô hình lưu trữ lai (hybrid storage models) – kiểu như dữ liệu "nóng" thì để bộ nhớ cục bộ, dữ liệu "lạnh" thì gửi S3 – và các cơ chế bộ nhớ đệm "xịn sò" sẽ trở thành "chìa khóa" thành công. Sự chuyển dịch sang tách biệt lưu trữ và tính toán là một "bước ngoặt" lớn cho xử lý luồng, nhưng để "hiện thực hóa" tiềm năng của nó thì phải giải quyết triệt để mấy vụ hiệu suất và chi phí đã!### "Giành giật" miếng bánh của Kafka: Cuộc chiến "kẻ tám lạng, người nửa cân"Cứ nhắc đến xử lý sự kiện theo luồng là y như rằng anh chàng Kafka sẽ "nhảy bổ" vào cuộc trò chuyện, đúng không? Kafka "nổi như cồn" như một tiêu chuẩn "bất di bất dịch" cho event streaming, được sử dụng rộng rãi như một "đường ống" dữ liệu để chuyển dữ liệu giữa các hệ thống. Nhưng mà này, Kafka không phải "cánh chim đầu đàn" duy nhất trong việc "chuyên chở" dữ liệu đâu nhé! Các "cao thủ" khác như Fivetran, Airbyte hay những dịch vụ SaaS khác cũng cung cấp những công cụ "dễ như ăn kẹo" để nạp dữ liệu, mở ra thêm lựa chọn cho các kỹ sư chúng ta.Mặc dù Kafka "lừng lẫy", nhưng khả năng tính toán của nó lại khá... khiêm tốn. Điều này "tạo đất" cho các hệ thống xử lý luồng phải "xắn tay áo" vào xử lý biến đổi dữ liệu theo thời gian thực, bao gồm các phép join (ghép dữ liệu), aggregation (tổng hợp), filtering (lọc), và projection (chọn trường). Thách thức "đau đầu" phát sinh khi chúng ta phải quản lý hai hệ thống riêng biệt: một để nạp dữ liệu và một để xử lý luồng. Việc "nuôi" một "thiết lập đôi" như vậy cực kỳ tốn tài nguyên, làm tăng độ phức tạp trong phát triển và chi phí vận hành.Để "đáp trả" sự kém hiệu quả này, các hệ thống xử lý luồng đang ngày càng "thông minh" hơn, tích hợp luôn khả năng nạp dữ liệu vào bên trong. Đáng chú ý, những cái tên đình đám như RisingWave, Apache Flink, và Apache Spark Streaming giờ đây đã hỗ trợ trực tiếp việc "đọc" dữ liệu CDC (Change Data Capture – tạm hiểu là ghi nhận mọi thay đổi của dữ liệu) từ các nguồn gốc như Postgres, MySQL, và MongoDB. Điều này "khai tử" sự cần thiết của Kafka như một bên trung gian, giúp giảm thiểu chi phí kiến trúc và "tinh gọn" quy trình làm việc.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q8gccfqfgqe27a8a47ww.png' alt='Các hệ thống xử lý luồng hiện đại cho phép kết nối trực tiếp với cả hệ thống thượng nguồn và hạ nguồn.'>Hướng tới năm 2025, liệu các hệ thống xử lý luồng có "đánh trực diện" với các nền tảng event streaming như Kafka không? Câu trả lời ngắn gọn là: không hẳn đâu! Dù sẽ có sự chồng lấn về chức năng, nhưng các hệ thống xử lý luồng khó có thể "soán ngôi" Kafka hoàn toàn. Vì sao ư? Vì Kafka có "muôn vàn" trường hợp sử dụng đa dạng – nhiều trong số đó vượt xa những gì các hệ thống xử lý luồng được thiết kế để xử lý – điều này đảm bảo vị thế "không thể thay thế" của nó trong hệ sinh thái dữ liệu.### "Ôm ấp" Data Lake: Xu hướng "cực hot" của năm!Không cần phải bàn cãi nữa, 2024 chắc chắn là "năm của Data Lake" rồi! Databricks đã tạo ra một làn sóng cực lớn khi thâu tóm Tabular, công ty "cha đẻ" của Iceberg, cho thấy một sự "ủng hộ" mạnh mẽ vào tiềm năng của Iceberg. Cùng lúc đó, Snowflake cũng giới thiệu Polaris, "hàng hiệu" catalog dựa trên Iceberg của riêng họ. Các "ông lớn" trong giới công cụ truy vấn như Starburst và Dremio cũng đã "gật đầu" hỗ trợ Polaris, báo hiệu một sự chuyển dịch sang các tiêu chuẩn thống nhất.Để không bị "hụt hơi" trong làng kỹ thuật dữ liệu hiện đại, hầu như tất cả các nhà cung cấp streaming data đều đã "nhanh chân" công bố tích hợp với Iceberg. Ví dụ, Confluent đã "trình làng" Tableflow, một sản phẩm cho phép "đổ" trực tiếp dữ liệu Kafka vào định dạng Iceberg. Tương tự, Redpanda cũng đã ra mắt một dịch vụ y chang để "chuyển" dữ liệu vào các data lake. Ursa Engine của StreamNative cũng là một ví dụ "ngon lành" cho xu hướng "lên ngôi" này.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zfczonbbt1isxmvz25bd.png' alt='Hệ sinh thái Iceberg.'>Khi nói đến các hệ thống xử lý luồng, việc hỗ trợ Iceberg có vẻ "muôn hình vạn trạng" giữa các nhà cung cấp. Databricks, "người quản lý" Spark Streaming, thì tập trung vào Delta Lake. Apache Flink, chịu ảnh hưởng lớn từ những đóng góp của Alibaba, lại "lăng xê" Paimon, một giải pháp "thay thế" cho Iceberg. Còn RisingWave thì sao? Họ lại "chơi lớn" khi hoàn toàn "đặt cược" vào Iceberg. Thay vì chỉ "chung thủy" với một định dạng bảng duy nhất, RisingWave còn tham vọng hỗ trợ nhiều dịch vụ catalog khác nhau, bao gồm AWS Glue Catalog, Polaris, và Unity Catalog nữa cơ!Tuy nhiên, sự "kết duyên" giữa streaming data và data lake không chỉ dừng lại ở việc nạp dữ liệu đâu nhé. Có một nhu cầu ngày càng "nóng hổi" về tính toán gia tăng (incremental computation – kiểu như chỉ tính toán phần dữ liệu mới hoặc thay đổi thôi ấy) trên data lake, mà bạn có thể thấy qua tính năng Delta Live Tables của Databricks. Điều thú vị là, vì Iceberg vẫn chưa hỗ trợ đầy đủ CDC (Change Data Capture), nên hiện tại chưa có hệ thống nào cung cấp khả năng tính toán gia tăng "mượt mà" trên Iceberg. Mặc dù vậy, cái "khoảng trống" này có thể sẽ sớm được lấp đầy thôi – "bản nháp" Iceberg spec v3 đang "lấp ló" ở chân trời rồi, và cuộc cạnh tranh trong không gian này mới chỉ đang "nóng" lên mà thôi!### Tối ưu hóa khả năng "phục vụ" truy vấn: "Tất cả trong Một" là chân ái!Nếu bạn đã "ngụp lặn" trong mảng xử lý luồng dữ liệu một thời gian, chắc hẳn bạn có nhận ra một xu hướng "rõ như ban ngày" không? Đó là: hầu hết các hệ thống xử lý luồng giờ đây đều "tự tay" xây dựng công cụ lưu trữ riêng của mình. Ví dụ, RisingWave không chỉ là một hệ thống xử lý luồng mà còn là một cơ sở dữ liệu streaming với khả năng lưu trữ và "phục vụ" dữ liệu được tích hợp sẵn. Tương tự, Flink gần đây đã giới thiệu Fluss và Paimon để "nâng cấp" khả năng phục vụ. Delta Live Tables của Databricks, dù được xây dựng trên Spark Streaming, cũng cho phép người dùng trực tiếp "truy vấn" dữ liệu, làm nổi bật một xu hướng lớn hơn trong ngành.Vậy tại sao tất cả các hệ thống xử lý luồng này lại "đổ xô" vào việc tích hợp cả lưu trữ và phục vụ? Câu trả lời nằm ở "chìa khóa vàng": đơn giản hóa kiến trúc! Theo truyền thống, các hệ thống xử lý luồng chỉ lo phần xử lý dữ liệu, còn mấy vụ lưu trữ và phục vụ thì lại "để riêng" cho các hệ thống khác. Tuy nhiên, việc "nuôi nấng" nhiều hệ thống cho cùng một ứng dụng sẽ tạo ra một "gánh nặng" vận hành đáng kể, làm tăng cả độ phức tạp lẫn chi phí.Bằng cách hợp nhất các "khâu" nạp dữ liệu, xử lý và phục vụ vào một hệ thống duy nhất, các nền tảng xử lý luồng giúp dữ liệu "chảy" mượt mà hơn, giảm gánh nặng bảo trì và "thúc đẩy" thời gian phát triển ứng dụng. Giờ đây, các nhà phát triển có thể xây dựng và triển khai ứng dụng chỉ trong vài tháng thay vì nhiều năm! Sự thay đổi này cũng giải quyết một "điểm đau" quan trọng: chi phí và độ phức tạp khi phải quản lý quá nhiều "bộ phận rời rạc" trong một hệ thống. Khi một nền tảng duy nhất "ôm trọn" việc nạp dữ liệu, xử lý trạng thái và phục vụ thời gian thực, chúng ta sẽ "gặt hái" được vô vàn lợi ích: hiệu quả cải thiện, độ trễ thấp hơn và chi phí giảm đáng kể. Kết quả là, các hệ thống xử lý luồng hiện đại đang "chào đón" cách tiếp cận toàn diện này để cung cấp khả năng lưu trữ và phục vụ mạnh mẽ, song hành với sức mạnh xử lý của chúng.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qon8452d0qdn5gvedec8.png' alt='Mọi người thích xử lý ít bộ phận hơn—lý tưởng nhất là chỉ một!'>Nhìn về phía trước, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ tiếp tục có những đổi mới "bùng nổ" trong không gian này khi các hệ thống phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng "khủng" về khả năng mở rộng, hiệu suất và sự đơn giản trong các ứng dụng dữ liệu thời gian thực.### Sự "ồn ào" của AI: Và stream processing sẽ "kiếm ăn" thế nào?AI đã trở thành "ngôi sao sáng" trong gần như mọi cuộc trò chuyện công nghệ, và dĩ nhiên, các hệ thống xử lý luồng cũng không thể "đứng ngoài cuộc chơi" này rồi! Nhiều hệ thống event streaming và dữ liệu đang ráo riết phát triển các tính năng để giữ vững "thế thượng phong" trong bối cảnh AI "ngập tràn" này. Một mô hình đang "nổi như cồn" là: nạp trực tiếp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó dùng các dịch vụ nhúng (embedding services – tạm hiểu là biến dữ liệu thô thành các vector số) để chuyển đổi dữ liệu, và cuối cùng dùng các cơ sở dữ liệu vector để "kích hoạt" tìm kiếm vector. Xu hướng này "hot" đến mức ngay cả AWS giờ đây cũng đã có giải pháp hỗ trợ quy trình làm việc này luôn rồi!Nhu cầu về những khả năng "siêu việt" như vậy là rất rõ ràng. Ví dụ điển hình là Kaito, một trong những công ty tiền điện tử "hot" nhất, đang nạp dữ liệu thời gian thực "khủng khiếp" từ X (tức là Twitter cũ đó), thực hiện phân tích cảm xúc, và tạo ra những thông tin "đắt giá" giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định nhanh hơn, tất cả đều nhờ RisingWave. Việc phân tích cảm xúc này được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Tuy nhiên, một hạn chế "chí mạng" của LLMs hiện nay là độ trễ của chúng, thường phải 100-200ms mới phản hồi. Điều này khiến chúng không "hợp cạ" cho các lĩnh vực cực kỳ nhạy cảm về độ trễ như nhắm mục tiêu quảng cáo hay đề xuất sản phẩm, nơi mà các mô hình ML truyền thống vẫn đang "thống trị".<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ze9kmb61jum45shxs79j.png' alt='Phân tích cảm xúc thời gian thực trong Kaito.'>Vậy, AI thời gian thực sẽ trông như thế nào trong tương lai? Với những bước tiến "vượt bậc" của LLMs, ngày càng nhiều nhà phát triển đang tìm cách tích hợp các "cơ chế" dựa trên AI vào ứng dụng của họ. Kỹ thuật tính năng thời gian thực (real-time feature engineering – kiểu như tạo ra các đặc trưng dữ liệu ngay lập tức để AI dùng ấy) sẽ vẫn là nền tảng của những nỗ lực này, cho phép các ứng dụng xử lý và hành động trên dữ liệu một cách linh hoạt. Sự "bắt tay" giữa AI và xử lý luồng vẫn đang ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó đã sẵn sàng để định hình làn sóng đổi mới "khủng khiếp" tiếp theo trong các ứng dụng dữ liệu thời gian thực.### Kết luận: 2025 – Năm của Lakehouse và AI!Nếu phải tóm tắt xu hướng của các hệ thống xử lý luồng vào năm 2025 chỉ trong hai từ, thì đó sẽ là: **Lakehouse** và **AI**. Rõ ràng là mọi hệ thống xử lý luồng lớn đều đang "đổ dồn" về Iceberg và tích cực "khám phá" vai trò của mình trong việc tích hợp AI. Những công ty nào nhanh chóng "bắt nhịp" được với những xu hướng "nóng hổi" này sẽ không chỉ giữ vững được vị thế cạnh tranh mà còn phát triển "thần tốc" trong thế giới ứng dụng dữ liệu thời gian thực, chuyên sâu về dữ liệu, ngày càng mở rộng này.

Lê Lân

14/06/2025