Khám phá cách Generative AI và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) thay đổi quy trình kiểm thử phần mềm (QA), giúp tiết kiệm thời gian, tăng độ bao phủ kiểm thử, và nâng cao năng lực đội ngũ kỹ sư. Tìm hiểu cách tích hợp AI vào quy trình QA và một ví dụ thực tế về tính năng đăng nhập.

Lê Lân

11/07/2025

Khám phá hành trình nâng tầm kiểm thử API từ 31 bài kiểm thử Jest lên 51 bài với sự trợ giúp của AI. Bài viết chia sẻ những bài học về tương lai của kiểm thử API và cách kết hợp sức mạnh của Jest cùng Keploy để tối ưu hóa quy trình kiểm thử.

Lê Lân

10/07/2025

Tìm hiểu cách sử dụng AI tạo test trong lập trình một cách hiệu quả, tránh những cái bẫy như test sai, xác nhận bug và thiếu sót. Bài viết hướng dẫn cách kết hợp AI với các công cụ phân tích tĩnh như SonarQube để đảm bảo chất lượng code, biến AI thành trợ lý đắc lực chứ không phải chuyên gia mù quáng.

Lê Lân

06/07/2025

Khám phá lý do tại sao nhiều đội ngũ vẫn gặp phải tình trạng 'microservices phân tán' khi release. Tìm hiểu về vấn đề 'gom nhóm' và giải pháp sandbox để triển khai độc lập, tăng tốc độ và chất lượng.

Lê Lân

03/07/2025

Học cách kiểm thử hiệu quả code AI sinh ra để đảm bảo chất lượng và bảo mật. Bài viết đi sâu vào các thách thức độc đáo của code AI và giới thiệu các framework kiểm thử thực dụng như property-based testing và sabotage testing, cùng với các mẹo tối ưu CI/CD và prompt engineering.

Lê Lân

02/07/2025

Khám phá cách kết hợp UI-Tars và RAG để tạo ra một hệ thống AI kiểm thử tự động thông minh, hiểu được lệnh cấp cao và thực hiện kiểm thử E2E dựa trên ảnh chụp màn hình trình duyệt. Tìm hiểu demo thực tế trên Miro và những thách thức.

Lê Lân

29/06/2025

Khám phá cách tích hợp AI vào quy trình kiểm thử của bạn với Model Context Protocol (MCP) và hệ sinh thái Atlassian. Hướng dẫn chi tiết từ A-Z giúp bạn tạo trường hợp kiểm thử tự động, phát hiện lỗi biên và tối ưu hóa quy trình kiểm thử hiệu quả.

Lê Lân

28/06/2025

Tìm hiểu lý do 85% lỗi phần mềm vẫn lọt đến môi trường production và cách các công cụ AI QA mới nhất năm 2025 giúp đội ngũ phát triển tinh gọn giải quyết vấn đề này. Bài viết tổng hợp 20+ công cụ kiểm thử E2E hàng đầu, từ framework mã nguồn mở đến dịch vụ QA-as-a-Service, cùng hướng dẫn chọn công cụ phù hợp với đội ngũ, ngân sách và nhu cầu của bạn.

Lê Lân

26/06/2025

Khám phá hành trình đầy thử thách và những giải pháp sáng tạo để xây dựng hệ thống kiểm thử end-to-end tự động bằng AI, từ Học tăng cường đến LLM và tối ưu hóa hiệu suất.

Lê Lân

23/06/2025

Khám phá 5 sai lầm phổ biến nhất mà các tác nhân AI thường mắc phải và tìm hiểu cách phòng tránh chúng để xây dựng hệ thống AI mạnh mẽ, đáng tin cậy. Đọc ngay!

Lê Lân

21/06/2025

kotoba v0.0.1: Công cụ kiểm thử web ngôn ngữ tự nhiên đột phá, giúp tăng tốc kiểm thử gấp 6 lần! Tìm hiểu chiến lược dự phòng thông minh và 203 mẫu câu để tự động hóa web hiệu quả, đa ngôn ngữ, mã nguồn mở.

Lê Lân

20/06/2025

Tìm hiểu về Kiểm thử phần mềm (Software Testing) và các phương pháp kiểm thử quan trọng như Black Box, White Box, Grey Box và Exploratory Testing. Khám phá cách các chuyên gia đảm bảo phần mềm hoạt động mượt mà và không lỗi!

Lê Lân

19/06/2025

Hướng dẫn xây dựng công cụ ưu tiên test case dựa trên AI bằng Python và scikit-learn, giúp bạn kiểm thử hiệu quả hơn trong môi trường CI/CD.

Lê Lân

19/06/2025

Chào bạn! Bạn có bao giờ nằm mơ giữa ban ngày, ước gì GitHub Copilot có thể tự động 'phù phép' ra các bài kiểm tra end-to-end (E2E) cho ứng dụng web của mình mà chẳng cần bạn phải 'nhét' cả kho code vào cho nó nghiên cứu không? Nghe có vẻ 'ảo tung chảo' đúng không? Vì vốn dĩ, Copilot 'ngây thơ' làm sao mà tự mở trình duyệt, lướt web hay 'đọc vị' được giao diện người dùng để viết test chuẩn xác? Nó thiếu hẳn cái 'bối cảnh' cần thiết mà!\n\nNhưng mà khoan đã, đừng vội thất vọng! Mọi thứ đã xoay chuyển 180 độ với sự xuất hiện của **Playwright MCP (Model Context Protocol)**! Bí kíp 'thần thánh' ở đây chính là một "giao thức" cực kỳ đặc biệt, một cây cầu ma thuật 'bắc ngang' nối liền Copilot 'thông minh' của chúng ta với thế giới trình duyệt thực!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/gK1N6L7.png' alt='Mối liên kết giữa Copilot và Playwright MCP'>\n\n**MCP** – gọi tắt là 'người trợ lý siêu đẳng' của Copilot trong thế giới web! Nó chính là đôi mắt tinh tường, đôi tai thính nhạy, và cả đôi tay khéo léo của Copilot đó! Nhờ có MCP, Copilot có thể 'xuyên không' vào trình duyệt, tự mình mở trang web, 'múa máy' tương tác với mọi thứ trên giao diện, và thậm chí còn chụp lại những "khoảnh khắc" của trang nữa. Điều này đã 'khai mở' một "siêu năng lực" hoàn toàn mới: Copilot giờ đây có thể tự động 'cho ra lò' các bài kiểm tra Playwright chỉ bằng những chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên của bạn. Tuyệt vời hơn nữa là bạn chẳng cần phải có mã nguồn của ứng dụng trong tay! Nghe cứ như phim viễn tưởng ấy nhỉ?\n\nTrong bài viết 'bí kíp' này, chúng ta sẽ cùng nhau 'mổ xẻ' xem Copilot, nhờ có 'bàn tay' trợ giúp của Playwright MCP, đã "lột xác" như thế nào để có thể tạo, chạy và xác thực các bài kiểm tra E2E đỉnh cao. Tất cả chỉ cần bạn "thì thầm" vào tai nó muốn làm gì bằng tiếng Việt (hay tiếng Anh tùy thích), mà chẳng cần "động chạm" một ngón tay nào vào mã nguồn đâu nhé!\n\n**🧠 Tại sao không dùng mỗi Copilot thôi cho rồi?** Bạn biết đấy, GitHub Copilot 'siêu nhân' mạnh mẽ là thế, nhưng nó thường chỉ phát huy tối đa "công lực" khi được 'tiếp cận' với mã nguồn của bạn. Nếu bạn chỉ muốn 'chọc ghẹo' một ứng dụng web trên trình duyệt và cần tạo test, thì Copilot sẽ "ngớ người ra" vì nó không có đủ "bối cảnh" để hành động. Cứ như một đầu bếp tài ba nhưng lại 'bí' nguyên liệu vậy đó!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/u1D4PzO.png' alt='Copilot một mình thì hơi 'bí'>\n\nVà đó chính là lúc **Model Context Protocol (MCP)** 'ra tay giải cứu'! MCP đã ban cho Copilot 'siêu năng lực' tương tác với trình duyệt thông qua một giao diện thời gian thực. Nó có thể 'thu gom' dữ liệu ngữ cảnh cực kỳ phong phú, giống như việc 'đọc' các "bản đồ" ARIA (Accessible Rich Internet Applications), và thực hiện các hành động trên giao diện người dùng. Tuyệt vời hơn là những hành động đó sau này có thể 'biến hóa' thành các bài kiểm tra Playwright "chạy ngon ơ" mà bạn không cần phải nhúng tay vào!\n\n**🛠️ Thiết lập 'mệnh lệnh' cho Copilot**\n\nĐể bắt đầu, chúng ta sẽ 'phác thảo' một "lời nhắc" tạo test 'độc quyền' bên trong một file có tên `.github/prompts/generate.prompt.md`. File này sẽ đóng vai trò là "huấn luyện viên" cá nhân, giúp Copilot "lột xác" thành một "chuyên gia tạo test" thực thụ, và nó sẽ 'tận dụng' tất cả các công cụ mạnh mẽ thông qua "đặc vụ" MCP của chúng ta.\n\nĐây là những "lời vàng ý ngọc" chúng ta sẽ "thì thầm" vào tai Copilot (như một lời dặn dò bí mật vậy):\n\n* Bạn là một "phù thủy tạo test" Playwright tài ba.\n* Nhiệm vụ của bạn là 'biến' một kịch bản thành bài kiểm tra Playwright 'xịn sò'.\n* ĐẶC BIỆT LƯU Ý: Tuyệt đối KHÔNG được 'phóng tác' mã test chỉ dựa trên kịch bản "suông" đâu nhé! Hãy 'hành động'!\n* Hãy thực hiện từng bước MỘT bằng cách sử dụng các công cụ "siêu đẳng" mà Playwright MCP cung cấp cho bạn.\n* CHỈ SAU KHI tất cả các bước đã hoàn thành 'xuất sắc', bạn mới được 'nhả' ra một bài kiểm tra Playwright TypeScript sử dụng `@playwright/test` dựa trên toàn bộ 'nhật ký' tương tác.\n* 'Cất giữ' file test đã tạo vào thư mục `tests` cho gọn gàng.\n* Và cuối cùng, hãy 'thực chiến' bằng cách chạy file test đó. Nếu 'thất bại', hãy 'làm lại' cho đến khi test chạy "ngon lành cành đào" (PASS) thì thôi!\n\nĐây là một ví dụ về "mệnh lệnh" đơn giản, chỉ cần 'mô tả' bằng ngôn ngữ tự nhiên là đủ:\n\n"Tạo một bài kiểm tra Playwright cho kịch bản sau:\n1. Đi đến trang web: `https://debs-obrien.github.io/playwright-movies-app`\n2. Tìm kiếm phim 'Garfield'\n3. Xác nhận phim đó có mặt trong danh sách kết quả"\n\nTừ khoảnh khắc này, Copilot và MCP sẽ "tiếp quản" toàn bộ, và việc của bạn chỉ là "ung dung" 'ngồi mát ăn bát vàng'!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/o2K8l7I.png' alt='Cài đặt lệnh cho Copilot để tạo test Playwright'>\n\n**🌐 Từ tương tác trình duyệt đến mã test: Hành trình 'biến hình' thần kỳ!**\n\nNgay khi bạn "ra lệnh" trong Copilot Chat (ví dụ này dùng 'bộ não' Cloud 3.5 Sonnet), MCP sẽ "phù phép" mở ra một phiên trình duyệt mới toanh và bắt đầu "hành động" theo từng bước một, như một 'nghệ sĩ' vậy đó:\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/1G2R4nU.png' alt='Quá trình tạo test từ tương tác trình duyệt'>\n\n**Bạn có để ý những điểm 'đỉnh cao' sau không?**\n\n* Nó 'vọt' ngay đến URL mà bạn cung cấp, nhờ vào 'trợ lực' từ máy chủ Playwright MCP.\n* Ban đầu nó hơi "ngập ngừng" một chút khi định vị trường tìm kiếm, nhưng không sao! Nó đã nhanh trí dùng một "ảnh chụp nhanh" của trang để "soi" kỹ DOM (Document Object Model) và tìm ra 'lời giải'.\n* Và 'rẹt' một cái, nó đã xác định đúng ô input, gõ "Garfield" vào, và tiếp tục 'hành trình'.\n* Cuối cùng, một bài kiểm tra Playwright "ngon lành cành đào" đã tự động 'ra đời', dựa trên toàn bộ lịch sử tương tác 'đáng yêu' đó.\n\nMCP thực sự là "đôi mắt thần" cung cấp cho Copilot "cái nhìn" sâu sắc về mọi ngóc ngách của trang, cứ như một "hệ thống thị giác" siêu việt cho "bộ não" LLM của bạn vậy!\n\n**✅ Xác thực bài kiểm tra: Chạy thử xem sao!**\n\nÀ mà này, vì "lời nhắc" của chúng ta đã 'ra lệnh' luôn cả việc xác thực test, nên Copilot sẽ 'nghênh ngang' "cầm" bài test nó vừa 'vẽ' ra và chạy thử ngay! Và bạn đoán xem kết quả là gì? Chính xác! **PASS!** ✅ Thật sự "hết nước chấm"!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/uGzX9d8.png' alt='Bài test được tạo tự động và chạy thành công'>\n\n```typescript\nimport { test, expect } from '@playwright/test';\n\ntest('Movie search - Search for a movie by title', async ({ page }) => {\n // Điều hướng đến ứng dụng phim - bước đầu tiên của mọi cuộc phiêu lưu!\n await page.goto('https://debs-obrien.github.io/playwright-movies-app');\n\n // Click vào nút tìm kiếm để kích hoạt ô input thần kỳ\n await page.getByRole('search').click();\n\n // Gõ 'Garfield' vào ô tìm kiếm và nhấn Enter - 'ảo thuật' bắt đầu!\n await page.getByRole('textbox', { name: 'Search Input' }).fill('Garfield');\n await page.getByRole('textbox', { name: 'Search Input' }).press('Enter');\n\n // Xác minh rằng 'The Garfield Movie' đã 'lộ diện' trong kết quả tìm kiếm - nhiệm vụ hoàn thành!\n await expect(page.getByRole('heading', { name: 'The Garfield Movie', level: 2 })).toBeVisible();\n});\n```\n\n**🔁 Tiếp theo là gì? Bạn sẽ làm chủ cuộc chơi!**\n\nTừ đây, bạn hoàn toàn có thể "làm chủ" mọi thứ, 'muốn gì được nấy':\n\n* Bạn cứ việc "ngâm cứu" lại hoặc "chỉnh sửa" bài kiểm tra nếu thấy cần thiết.\n* Sử dụng GitHub MCP để 'tạo ra' một pull request 'thần tốc'.\n* Và 'sáp nhập' nó vào bộ test 'khủng' của bạn.\n\nBạn thấy đó, tất cả những điều 'vi diệu' này đều diễn ra mà chẳng hề "đòi hỏi" bạn phải có quyền 'xâm nhập' vào mã nguồn. Quá tiện lợi, đúng không nào? Cứ như có "siêu năng lực" vậy!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Xk94Y9E.png' alt='Các bước tiếp theo sau khi test được tạo'>\n\n**💡 Tại sao điều này lại 'trọng đại' đến vậy?**\n\nQuy trình làm việc 'thông minh' này thực sự là một "chiến thắng vang dội" cho rất nhiều đối tượng, đặc biệt là:\n\n* **Các 'thám tử' kiểm thử QA (QA testers) trong môi trường "black-box"**: Những người phải 'kiểm tra' ứng dụng mà không hề 'đụng' được vào mã nguồn bên trong.\n* **Các 'đội quân' agency kiểm tra website bên ngoài hoặc website của khách hàng**: Khi bạn 'bất lực' vì không có quyền truy cập code của đối tác.\n* **Các ngành công nghiệp có quy định 'khắt khe' với quyền truy cập mã nguồn bị hạn chế**: 'Cứu cánh' trong những trường hợp 'ngặt nghèo'.\n* **Các nhà phát triển muốn 'tăng tốc' việc tạo test bằng ngôn ngữ tự nhiên**: Tiết kiệm thời gian và 'công sức' đáng kể!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/kS94Y9E.png' alt='Lợi ích của Playwright MCP và Copilot trong kiểm thử'>\n\n**🎬 Xem 'ngôi sao' trình diễn!**\n\nBạn muốn 'mãn nhãn' tận mắt chứng kiến demo "full HD" không? 'Bật' ngay video YouTube này lên và 'đắm chìm' vào sự dễ dàng 'không tưởng' khi tạo ra các bài kiểm tra Playwright cực kỳ đáng tin cậy với bộ ba 'quyền lực': Playwright, MCP và Copilot:\n\n<video controls src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://www.youtube.com/embed/5U2sL6s_u_8'></video>\n\n**🎉 Lời kết 'chất như nước cất'**\n\nSự kết hợp 'đỉnh cao' giữa Playwright, Copilot và Model Context Protocol (MCP) đã 'khai phá' một "cấp độ mới" hoàn toàn của tự động hóa thông minh. 'Súng đã lên nòng' rồi, đừng chần chừ gì nữa, hãy tự mình 'chinh phục' ngay thế giới kiểm thử này đi thôi! Chúc bạn kiểm thử thật "xả láng" và "vui vẻ"!

Lê Lân

19/06/2025

Chào các bạn lập trình viên! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau "phiêu lưu" vào thế giới của Test-Driven Development (TDD) – nhưng không phải kiểu "cũ kỹ" đâu nhé! Lần này, chúng ta sẽ có một "trợ thủ đắc lực" mang tên Claude AI để xây dựng một hệ thống đăng ký người dùng "xịn sò" từ A đến Z. Cùng xem "phù thủy" AI này có thể "phù phép" cho quy trình TDD của bạn "thần tốc" và hiệu quả đến mức nào nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/TDD_AI_Intro.png' alt='Vòng đời TDD với sự hỗ trợ của AI'> **Khám phá Nhiệm vụ "Khó Nhằn" từ Sếp Product Manager** Đầu tiên, nhiệm vụ của chúng ta là gì đây? Hãy tưởng tượng sếp Product Manager (PM) "quăng" cho bạn một "đề bài" cho tính năng đăng ký người dùng, nghe có vẻ đơn giản nhưng lại cực kỳ "thử thách": * **Tiếp nhận thông tin:** Hệ thống cần "nuốt" được email và mật khẩu "đầu vào" từ người dùng. * **Email phải "độc nhất vô nhị":** Email phải đúng "chuẩn chỉnh" định dạng (có `@`, có tên miền...) và không được trùng lặp trong hệ thống (để tránh "nhân bản vô tính" tài khoản hay spam). * **Mật khẩu "siêu mạnh":** Mật khẩu phải "lực lưỡng" ít nhất 8 ký tự, có đủ "bộ ba quyền lực" (chữ hoa, chữ thường và số). Ai mà dùng "123456" là bị "đấm phát chết luôn" nha! * **Bảo mật "tối cao":** Mật khẩu phải được "hô biến" thành dạng mã hóa (hash) trước khi "cất giữ" vào "kho" dữ liệu (để mấy anh hacker tinh quái không "moi" được mật khẩu thật!). * **Thông báo lỗi "rõ ràng như ban ngày":** Nếu có "sự cố" xảy ra, hệ thống phải trả về thông báo "chuẩn không cần chỉnh", giúp người dùng biết "lỗi tại ai" để còn "sửa sai". <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/requirements_board.png' alt='Các yêu cầu cho hệ thống đăng ký người dùng'> **Bước 1: "Nhờ vả" Trợ Lý AI Claude "Biến Hình" Yêu Cầu Thành Kịch Bản Kiểm Thử** Thử thách đầu tiên: Làm sao để từ mớ yêu cầu trên, chúng ta "lượm lặt" được những kịch bản kiểm thử (test case) "chất lượng cao" nhất cho `UserRegistrationService`? Thay vì "vò đầu bứt tóc" suy nghĩ, tôi đã "nhờ cậy" ngay Claude AI: "Dựa trên những yêu cầu này, tôi nên viết những test case nào cho UserRegistrationService?" Và "người bạn" Claude của chúng ta đã đưa ra những "gợi ý vàng" mà bạn sẽ phải "trầm trồ" (đúng là AI có khác, bao quát và chi tiết đến "khó tin"!): * **Đăng ký "chuẩn không cần chỉnh":** Email và mật khẩu "đúng phóc" mọi tiêu chí. * **Email "lỗi chính tả":** Thiếu "@", tên miền "lạc quẻ", hoặc "để trống rỗng" không một ký tự. * **Email "người quen cũ":** Ai đó "cố tình" dùng email đã tồn tại để đăng ký? "Cửa này không qua được đâu!". * **Mật khẩu "mong manh dễ vỡ":** Mật khẩu quá ngắn, thiếu chữ hoa, chữ thường hay số - tóm lại là "yếu sinh lý". * **"Phép thuật" hash mật khẩu:** Đảm bảo mật khẩu đã được "hô biến" thành dạng mã hóa trước khi lưu vào "kho báu". * **Thông báo lỗi "minh bạch":** Lỗi phải được "chỉ mặt điểm tên" một cách chính xác và dễ hiểu. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Claude_test_cases.png' alt='Claude AI gợi ý các trường hợp kiểm thử'> **Bước 2: "Dựng Nhà" Cho Các Bài Kiểm Thử của Chúng Ta** Sau khi có danh sách các kịch bản "đầy đủ", việc tiếp theo là chuẩn bị "khung xương" cho lớp kiểm thử. Chúng ta sẽ dùng JUnit và Mockito – "bộ đôi hoàn hảo" không thể thiếu trong kiểm thử Java! Đoạn code này sẽ "dọn dẹp" và thiết lập một lớp kiểm thử `UserRegistrationServiceTest`. Chúng ta sẽ "giả lập" (mock) các đối tượng như `UserRepository` (để "đóng giả" việc lưu trữ người dùng) và `PasswordHasher` (để "diễn" cảnh mã hóa mật khẩu). Phương thức `setUp` sẽ được chạy "tự động" trước mỗi bài kiểm thử để "tái tạo" môi trường sạch sẽ, khởi tạo `UserRegistrationService` của chúng ta. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/test_structure_setup.png' alt='Cấu trúc kiểm thử với JUnit và Mockito'> **Bước 3: Viết Các Bài Kiểm Thử "Thất Bại" (Pha Đỏ - Red Phase)** Đây chính là "tinh hoa" của TDD: viết các bài kiểm thử mà chắc chắn sẽ... "đỏ lòm" (thất bại)! Tại sao ư? Đơn giản vì chúng ta chưa có bất kỳ dòng code xử lý nào cả. Claude đã "dẫn lối" tôi viết một loạt các bài kiểm thử "đau tim" này, bao quát đủ mọi trường hợp đã đề ra: * `shouldRegisterUserWithValidEmailAndPassword`: Kiểm tra việc đăng ký "suôn sẻ" với email và mật khẩu "đúng chuẩn". Chúng ta sẽ "đánh lừa" hệ thống rằng email chưa tồn tại và mật khẩu đã được hash. "Kỳ vọng" là đăng ký thành công và người dùng được "ghi sổ". * `shouldRejectInvalidEmailFormat`: Khi email "viết sai chính tả" (ví dụ: 'not-an-email'), hệ thống phải "ngay lập tức" từ chối và "la làng" thông báo lỗi 'Invalid email format'. * `shouldRejectDuplicateEmail`: Nếu email đã "có chủ", hệ thống phải "kêu gào" lỗi 'Email already registered' và "kiên quyết" không lưu lại người dùng mới. * `shouldRejectWeakPassword`: Mật khẩu "non yếu" như 'weak' sẽ bị "tống cổ" và nhận thông báo lỗi 'Password must be at least 8 characters with uppercase, lowercase, and number'. * `shouldHashPasswordBeforeStoring`: Đảm bảo rằng mật khẩu "chắc chắn" đã được hash trước khi "cất giữ" vào cơ sở dữ liệu, chứ không phải lưu "trần trụi" nguy hiểm! Mỗi bài kiểm thử này đều được viết với cấu trúc "Arrange-Act-Assert" (Chuẩn bị - Thực thi - Xác nhận) "minh bạch". Khi chạy các test này bây giờ, bạn sẽ thấy chúng "đỏ lè" vì chưa có `UserRegistrationService` nào được "sinh ra" cả! Điều này "xác nhận" rằng các test đã được viết đúng cách để "bắt bài" khi thiếu logic. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/red_phase_fail.png' alt='Giai đoạn Đỏ của TDD: Kiểm thử thất bại'> **Bước 4: "Xây Nền" Cho Các Lớp Hỗ Trợ - "Những Viên Gạch Đầu Tiên"** Để code của chúng ta không bị "lạc trôi" hay "rối như tơ vò", Claude đã rất "tinh ý" gợi ý những lớp hỗ trợ cần thiết. Đây chính là "những viên gạch" đầu tiên để xây dựng dịch vụ đăng ký: * `RegistrationResult`: Một lớp "bé nhỏ" nhưng "có võ" để trả về kết quả đăng ký (thành công hay thất bại) cùng với thông báo lỗi (nếu có). Nó giống như "bản báo cáo" về "tình hình" đăng ký vậy. * `User`: Lớp này "đại diện" cho thông tin người dùng, chỉ đơn giản là "ghi lại" `email` và `passwordHash` (mật khẩu đã "qua xử lý"). * `UserRepository`: Một "giao diện" (interface) để "quy định" cách chúng ta "giao tiếp" với "kho" dữ liệu người dùng, ví dụ như "hỏi" email đã tồn tại chưa hay "lưu" người dùng mới. * `PasswordHasher`: Cũng là một "giao diện" để "chỉ dẫn" cách chúng ta "xay" (hash) mật khẩu. Những lớp này giúp chúng ta "tách bạch" các "công việc" khác nhau, làm cho code "gọn gàng ngăn nắp" và dễ quản lý hơn rất nhiều! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/supporting_classes_gears.png' alt='Các lớp hỗ trợ trong hệ thống đăng ký người dùng'> **Bước 5: "Viết Code Thật" Để Các Bài Kiểm Thử "Xanh Mướt" (Pha Xanh - Green Phase)** Giờ là lúc chúng ta "xắn tay áo" vào "ra tay" để biến những bài kiểm thử "đỏ chót" kia thành "xanh mướt" – tức là chúng ta sẽ "chắp bút" code triển khai `UserRegistrationService` sao cho tất cả các test đều "vượt ải" thành công. "Kim chỉ nam" của pha này là: Viết code đủ tối thiểu để test pass, không thêm bất kỳ "thứ gì thừa thãi"! Trong pha này, `UserRegistrationService` của chúng ta sẽ "thực thi" các "công việc" sau theo đúng "trình tự" đã định: * **"Kiểm tra sổ hộ khẩu" email:** Xác thực định dạng email. * **"Tra cứu tiền án tiền sự" email:** Đảm bảo email chưa được đăng ký. * **"Đánh giá sức mạnh" mật khẩu:** Kiểm tra xem mật khẩu có "đủ đô" theo yêu cầu không. * **"Mã hóa và cất giữ":** Nếu mọi thứ "thuận buồm xuôi gió", mật khẩu sẽ được hash và thông tin người dùng được "ghi vào sổ vàng". Khi chạy lại các test, nếu mọi thứ diễn ra "đúng như kịch bản", chúng ta sẽ thấy tất cả các bài kiểm thử chuyển sang màu xanh lá cây "tươi rói" – "tín hiệu" của sự thành công "rực rỡ"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/green_phase_pass.png' alt='Giai đoạn Xanh của TDD: Kiểm thử thành công'> **Bước 6: "Dọn Dẹp Nhà Cửa" (Refactor) Cùng "Trợ Thủ" Claude** Sau khi các test đã "xanh lè", đừng vội "ăn mừng" nhé! Đây là lúc để "dọn dẹp nhà cửa" – tức là refactor (tái cấu trúc) code. Mục tiêu là làm cho code "sạch đẹp" hơn, "dễ đọc" hơn, và "dễ bảo trì" hơn, mà không làm thay đổi bất kỳ chức năng nào – "bên ngoài khác, bên trong vẫn y nguyên"! Claude lại tiếp tục phát huy vai trò "người bạn đồng hành thông thái" khi gợi ý một số "cải tiến đắt giá": * **"Tách nhỏ" logic xác thực:** Thay vì "nhồi nhét" hết logic kiểm tra email, mật khẩu vào `UserRegistrationService`, chúng ta sẽ tạo các lớp `EmailValidator` và `PasswordValidator` riêng biệt. Điều này tuân thủ nguyên tắc "Single Responsibility Principle" (Mỗi lớp chỉ nên "chuyên trách" một nhiệm vụ). * **Thông báo lỗi mật khẩu "cụ thể hơn":** Thay vì một thông báo "chung chung", Claude gợi ý chúng ta nên có các thông báo "chi tiết hơn" (ví dụ: 'Mật khẩu phải có chữ thường', 'Mật khẩu phải có chữ hoa',...). Giúp người dùng "biết lỗi mà sửa". * **"Đặt tên" cho các loại lỗi:** Tạo custom exception cho các loại lỗi khác nhau giúp việc xử lý lỗi trở nên "minh bạch" và "hiệu quả" hơn. Phiên bản `UserRegistrationService` sau khi refactor trông "chuyên nghiệp" và "linh hoạt" hơn hẳn. Mặc dù cấu trúc đã thay đổi, nhưng vì chúng ta có các bài kiểm thử "vững chắc" như "kiềng ba chân", chúng ta hoàn toàn yên tâm rằng mọi chức năng vẫn "vận hành" đúng như mong đợi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/refactor_cleanup.png' alt='Tái cấu trúc code để cải thiện chất lượng'> **Bước 7: "Thử Tài" Hệ Thống Với Các Trường Hợp "Khó Nhằn" (Edge Cases) Cùng Claude** Sau khi refactor xong, chúng ta lại "quay trở lại" vòng lặp TDD. Liệu có trường hợp nào "quái chiêu" mà chúng ta chưa "nghĩ tới" không? Claude một lần nữa chứng minh sự "nhạy bén" của mình khi gợi ý thêm một số trường hợp biên (edge cases) mà có thể chúng ta đã "vô tình bỏ sót": * `shouldRejectNullEmail()`: Thử đăng ký với email là `null` ("trống trơn"). Hệ thống phải "ngay lập tức" từ chối và báo 'Email is required'. * `shouldRejectEmptyPassword()`: Tương tự, nếu mật khẩu là chuỗi rỗng `""`, hệ thống cũng phải "lắc đầu" báo lỗi 'Password must be at least 8 characters'. * `shouldHandleRepositoryExceptions()`: Cái này "thú vị" nè! Chuyện gì sẽ xảy ra nếu khi cố gắng lưu người dùng, "kho" dữ liệu (`UserRepository`) lại gặp "trục trặc" (ví dụ: mất kết nối database)? Bài test này "giả lập" một `RuntimeException` để đảm bảo dịch vụ của chúng ta "biết cách" xử lý những tình huống "bất ngờ" này. Việc bổ sung các test case này giúp hệ thống của chúng ta "cứng cáp" hơn rất nhiều, "sẵn sàng" đối phó với mọi kiểu "thử thách" từ người dùng (hay từ môi trường "khó tính"!). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/edge_cases_magnifying_glass.png' alt='Khám phá các trường hợp biên (edge cases) với Claude'> **Những Lợi Ích "Vàng" Từ TDD Có "Trợ Lý AI" - Claude** Qua ví dụ thực tế này, chúng ta có thể thấy Claude AI mang lại vô vàn lợi ích "không tưởng" cho quy trình TDD: * **Phạm vi kiểm thử "siêu rộng":** Claude "thông minh" chỉ ra những trường hợp biên (edge cases) như đầu vào `null` hay lỗi database mà chúng ta rất dễ "bỏ lỡ". * **Cấu trúc code "chuẩn chỉnh":** AI đưa ra các gợi ý tái cấu trúc "đỉnh cao", ví dụ như tách các validator ra thành lớp riêng, giúp code của chúng ta "sạch đẹp", dễ bảo trì và tuân thủ các nguyên tắc thiết kế phần mềm "tốt nhất". * **Kịch bản mock "như thật":** Claude giúp tạo ra các tương tác giả lập (mock) vô cùng "thực tế", đảm bảo rằng dịch vụ của chúng ta được kiểm thử một cách "toàn diện nhất" – không "chừa một ngóc ngách" nào. * **Cải tiến "không ngừng nghỉ":** Khi yêu cầu "thay đổi xoành xoạch", Claude hỗ trợ điều chỉnh các test và đề xuất cải tiến mà không làm "hỏng" chức năng hiện có – "vẹn cả đôi đường"! Tóm lại, có Claude AI "sát cánh", quy trình TDD không còn là "cơn ác mộng" mà trở thành một "cuộc dạo chơi" đầy "thú vị" và hiệu quả! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/benefits_infographic.png' alt='Các lợi ích chính của TDD hỗ trợ bởi AI'> **Lời Kết: TDD Không Còn "Khó Nhằn" Nhờ "Phép Màu" của AI!** Ví dụ thực tế này đã chứng minh "rõ như ban ngày": Claude AI không chỉ là một công cụ đơn thuần, mà là một "phù thủy" biến TDD từ một quy trình đôi khi "đau đầu" thành một phương pháp phát triển "hiệu quả vượt trội" và "toàn diện". Nhờ sự hỗ trợ của AI trong việc tạo test, "phát hiện" trường hợp biên, và gợi ý cấu trúc code "tối ưu", các lập trình viên có thể tập trung tối đa vào "linh hồn" của ứng dụng (business logic) mà vẫn đảm bảo độ phủ kiểm thử "vững chắc" như "bức tường thành". "Bí kíp" là hãy xem Claude như một "người bạn lập trình cặp đôi" (pair programming partner) vô cùng am hiểu, luôn "sẵn lòng" giúp bạn suy nghĩ về các kịch bản, đề xuất cải tiến, và "tóm gọn" các vấn đề tiềm ẩn ngay từ giai đoạn đầu. Kết quả ư? Code "chất lượng cao" hơn, được kiểm thử "kỹ lưỡng" hơn, và được "giao hàng" nhanh chóng hơn nhiều so với các phương pháp TDD thủ công truyền thống! Thật "tuyệt vời" phải không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/human_ai_partnership.png' alt='Con người và AI hợp tác trong lập trình'>

Lê Lân

18/06/2025

Khám phá tương lai của kỹ sư QA trong kỷ nguyên DevOps, Container và GitOps. Bài viết phân tích lý do tại sao Kubernetes và GitOps trở thành kỹ năng thiết yếu giúp QA 'lột xác' và phát triển sự nghiệp vững chắc đến năm 2025.

Lê Lân

18/06/2025

Chào bạn! Có khi nào bạn cảm thấy 'quắn đít' (hay là 'đau tim'?) khi nhìn thấy mấy dòng code Selenium thế này không: `driver.find_element(By.XPATH, "//div[@class='form']/button[2]")`? Ôi trời ơi, nó đúng kiểu 'dễ vỡ như thủy tinh', vừa khó đọc lại còn hễ cấu trúc trang web (DOM) thay đổi 'tẹo teo' thôi là y như rằng 'toang' ngay lập tức! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/broken_puzzle.png' alt='Mảnh vỡ, biểu tượng của code dễ vỡ'/><br/><br/>Và đó chính là lý do 'thánh nhân' đã xuất hiện, mang tên <a href="https://github.com/itbanque/talk2dom">talk2dom</a>! Đây là một công cụ Python 'ảo diệu' thật sự, giúp bạn tìm kiếm mọi thứ trên trang web chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên của mình, nhờ vào 'siêu năng lực' của Trí tuệ nhân tạo (LLM) đó! Nghe là thấy mê rồi đúng không?<br/><br/><h3>🧠 Vấn đề 'đau đầu' là gì?</h3><br/>Nói thật lòng nè, cái khâu 'khó nhằn' nhất trong việc tự động hóa web không phải là... bấm chuột đâu, mà là làm sao để 'nhắm trúng mục tiêu' mà bấm cơ! Thử tưởng tượng xem, bạn có gặp mấy tình huống 'khóc không ra nước mắt' này chưa:<br/><ul><li>Mấy cái nút bấm vô duyên, chẳng thèm có cái ID nào sất!</li><li>Mấy cái form cứ thích nhảy nhót lung tung trong các hộp thoại pop-up (modal).</li><li>Mấy trang web 'năng động' với hàng tá thẻ &lt;div&gt; nhìn cứ 'na ná' nhau, hoa cả mắt!</li></ul>Và cái việc phải tự tay viết XPath ư? Thôi bỏ đi! Đó không phải là tự động hóa, đó là bạn đang 'khảo cổ' cực kỳ công phu và mệt mỏi đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tangled_code.png' alt='Người đang đào bới, biểu tượng cho việc viết XPath thủ công'/><br/><br/><h3>🛠️ talk2dom: Vị cứu tinh của bạn</h3><br/><a href="https://github.com/itbanque/talk2dom">talk2dom</a> ra đời để làm một sứ mệnh duy nhất, và làm nó cực kỳ 'đỉnh của chóp':<br/><ul><li>🗣️ Bạn chỉ cần 'thủ thỉ' cho nó biết bạn muốn tìm phần tử nào.</li><li>🤖 Nó sẽ 'phím' cho bạn chính xác cái selector bạn cần!</li></ul>Nghe cứ như có 'phép thuật' vậy đó, phải không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/natural_language_ui.png' alt='Người nói chuyện với máy tính, máy tính tự động tìm kiếm'/><br/><br/><h3>✨ Thử xem 'phép thuật' hoạt động ra sao nhé!</h3><br/>Bạn chỉ cần làm theo công thức 'thần chú' này thôi:<br/><pre><code class="language-python">from talk2dom import get_locator; by, val = get_locator(driver, "Tìm nút đăng nhập"); driver.find_element(by, val).click()</code></pre><br/>Thấy chưa? Đơn giản đến không ngờ, cứ như đang chơi đồ hàng vậy! Đằng sau hậu trường, <a href="https://github.com/itbanque/talk2dom">talk2dom</a> sẽ 'bí mật' gửi toàn bộ mã HTML của trang web cùng với câu lệnh 'mong muốn' của bạn đến một mô hình ngôn ngữ lớn (như OpenAI, Groq, hoặc bất kỳ nhà cung cấp LLM nào khác mà bạn 'ưng ý'). Sau đó, nó sẽ 'thì thầm' vào tai bạn cái kết quả chính xác: `("xpath", "//button[@type='submit']")`. Yên tâm nhé, bạn vẫn là 'ông chủ' của trình duyệt, <a href="https://github.com/itbanque/talk2dom">talk2dom</a> chỉ đơn giản là 'vẽ đường' cho bạn đi thôi!<br/><br/><h3>🔓 Dùng 'xả láng' với Groq, vừa nhanh vừa miễn phí!</h3><br/>À mà này, có một tin 'sốt dẻo' cực vui dành cho các bạn mê tốc độ và thích đồ... miễn phí! Bạn có thể dùng các mô hình ngôn ngữ mở 'xịn xò' như LLaMA-3 qua Groq đó – vừa nhanh như chớp, lại còn chẳng tốn xu nào! Việc thiết lập 'chìa khóa' API thì dễ ợt:<br/><pre><code class="language-bash">export GROQ_API_KEY="khóa_của_bạn"</code></pre><br/>Xong xuôi, bạn cứ 'triệu hồi' nó như bình thường thôi:<br/><pre><code class="language-python">by, val = get_locator(driver, "Tìm trường tìm kiếm", model="llama-3.3-70b-versatile", model_provider="groq")</code></pre><br/><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/lightning_speed.png' alt='Biểu tượng tia chớp, tốc độ nhanh'/><br/><br/><h3>📦 Cài đặt dễ ợt!</h3><br/>Cài đặt ư? Ôi dào, 'dễ như ăn kẹo'! Chỉ cần một câu thần chú duy nhất này thôi là 'xong phim':<br/><pre><code class="language-bash">pip install talk2dom</code></pre><br/><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pip_install.png' alt='Màn hình hiển thị lệnh pip install'/><br/><br/><h3>🤖 Được 'thiết kế riêng' cho các 'phù thủy' LLM</h3><br/><a href="https://github.com/itbanque/talk2dom">talk2dom</a> không chỉ dừng lại ở đó đâu nhé! Nó còn được 'thiết kế riêng' với những tính năng cực kỳ 'xịn sò' dành cho các 'phù thủy' LLM, giúp quá trình làm việc của bạn mượt mà hơn bao giờ hết:<br/><ul><li>Đầu ra của hàm được 'đóng gói' cấu trúc rõ ràng (nhờ Pydantic).</li><li>Hoạt động 'ngon lành cành đào' với cả đối tượng `driver` tổng thể hay một `WebElement` cụ thể nào đó.</li><li>Và cái hay nhất nè: Bạn sẽ KHÔNG BAO GIỜ phải lo lắng về 'ảo giác' selector nữa – vì nó luôn luôn 'chỉ điểm' đúng cái selector chuẩn xác nhất!</li></ul><br/><h3>📌 Tóm lại là...</h3><br/>Nếu bạn là một trong những 'chiến binh' sau đây:<br/><ul><li>Chuyên gia 'cày' script tự động hóa ngày đêm.</li><li>Đang 'vật lộn' xây dựng các tác nhân web dựa trên LLM.</li><li>Và đặc biệt là... GHÉT CAY GHÉT ĐẮNG việc phải 'mò mẫm' viết XPath từng ly từng tí.</li></ul>Thì còn chần chừ gì nữa mà không 'triển ngay' <a href="https://github.com/itbanque/talk2dom">talk2dom</a>! 'Bảo đảm' bạn sẽ chẳng bao giờ muốn 'khảo cổ DOM' bằng tay nữa đâu! Rất mong nhận được những phản hồi 'tuyệt vời' và cả những đóng góp (PRs) 'siêu chất' từ cộng đồng của chúng ta nhé! 🙌

Lê Lân

18/06/2025

Chào các bạn coder và những ai đang "đắm chìm" trong thế giới AI đầy mê hoặc! Chắc hẳn bạn đã từng trải qua cảm giác phấn khích tột độ khi "thai nghén" ra một hệ thống AI siêu việt, đúng không? Nhưng khoan đã, hành trình chưa dừng lại ở đó đâu nhé! Một trong những thử thách "khó nhằn" nhất khi phát triển AI là làm sao để hệ thống của bạn không chỉ "ngon lành" lúc mới ra lò, mà còn phải "trường tồn" và thích nghi tốt khi nó lớn mạnh, được triển khai ra thế giới thật.Tưởng tượng mà xem, việc tạo mẫu (prototyping) AI có thể rất vui và đầy hào hứng, nhưng cuối cùng, "đứa con" AI của chúng ta cần được "thả" vào đời thực và "trưởng thành" theo thời gian. Và việc "trưởng thành" này có thể đến từ vô vàn thay đổi: Thay đổi "câu thần chú" (system prompt) để AI thông minh hơn hoặc sửa lỗi. "Đổi tim" cho AI bằng cách thay thế mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc mô hình nhúng (embedding model) đang dùng. "Trang bị thêm vũ khí" cho AI, cho phép nó gọi thêm các công cụ mới (đặc biệt trong các kịch bản gọi hàm với Semantic Kernel hay Model Context Protocol). Thay đổi "sách vở" mà AI dùng để học (dữ liệu cho Retrieval Augmentation Generation - RAG), điều này thường diễn ra tự nhiên khi dữ liệu mới được thêm vào.Dù nguyên nhân thay đổi là gì đi nữa, các tổ chức đều cần một "công cụ" hiệu quả và lặp lại được để đánh giá xem hệ thống AI đàm thoại của họ phản hồi ra sao trong các tình huống phổ biến. Đây chính là lúc "siêu anh hùng" Microsoft.Extensions.AI.Evaluation xuất hiện! Đây là một thư viện mã nguồn mở giúp bạn "thu thập" và "so sánh" các chỉ số khác nhau liên quan đến hiệu suất của hệ thống AI của mình.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICheckup.png' alt='Kiểm tra sức khỏe AI'>Trong bài viết này, chúng ta sẽ "mổ xẻ" cái khung kiểm thử LLM này, khám phá từng chỉ số đánh giá như Độ Tương Đồng (Equivalence), Độ Căn Cứ (Groundedness), Độ Trôi Chảy (Fluency), Mức Độ Liên Quan (Relevance), Độ Mạch Lạc (Coherence), Khả Năng Truy Xuất (Retrieval) và Độ Đầy Đủ (Completeness). Tất cả đều qua những đoạn code C# "thân thiện" trong một ứng dụng .NET nhỏ xinh.Đoạn code trong bài này sẽ sử dụng OpenAI để "tạo ra" các cuộc trò chuyện và sau đó dùng Microsoft.Extensions.AI.Evaluation để "chấm điểm" kết quả. À, bật mí nhỏ: Microsoft.Extensions.AI và Microsoft.Extensions.AI.Evaluation không chỉ "chơi" được với OpenAI đâu nhé! Chúng còn có thể làm việc với các nhà cung cấp mô hình khác, kể cả các mô hình chạy cục bộ (như Ollama) hay các dịch vụ có API tương thích OpenAI (như LM Studio).<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIEvaluationFlow.png' alt='Luồng đánh giá AI'>Các chỉ số đánh giá này được tạo ra bằng cách gửi một phiên trò chuyện đến OpenAI để "chấm điểm", đồng thời cung cấp một danh sách các "giám khảo" (evaluators) để chạy trên chỉ số đó. Vì vậy, chúng ta sẽ cần kết nối với OpenAI không chỉ để AI trả lời mà còn để lấy luôn các chỉ số đánh giá cho cuộc trò chuyện đó nữa.1. Kết nối với "não bộ" OpenAI:Để kết nối, bạn chỉ cần cung cấp một API key và tùy chọn là một endpoint (nếu bạn dùng OpenAI triển khai tùy chỉnh). Chúng ta sẽ dùng OpenAIClient và IChatClient từ gói NuGet Microsoft.Extensions.AI. Đoạn code này giống như việc bạn "thiết lập đường dây nóng" để máy tính của bạn có thể "tám chuyện" với OpenAI vậy đó!2. Xây dựng "kịch bản trò chuyện" (Chat History):Cả việc đánh giá và tạo phản hồi trò chuyện đều cần có một lịch sử cuộc trò chuyện. Hãy cùng "diễn tập" một tình huống nhỏ bằng cách tạo đối tượng ChatHistory và điền vào một cuộc tương tác ngắn gọn.Lịch sử cuộc trò chuyện của chúng ta gồm một "lệnh điều hướng" (system prompt), một lời chào từ trợ lý AI, và một tin nhắn giả định từ người dùng. Bình thường thì người dùng sẽ tự gõ tin nhắn, nhưng ở đây, để tập trung vào việc đánh giá một tương tác đơn giản, chúng ta "gõ cứng" nó vào code luôn.Cái "lệnh điều hướng" (system prompt) này thường là thứ bạn sẽ muốn "mày mò" và chỉnh sửa nhiều nhất để AI hoạt động tốt hơn, nên tôi sẽ chia sẻ cái prompt đơn giản trong ví dụ này: `You are a chatbot designed to help the user with simple questions. Keep your answers to a single sentence.` Dịch nôm na là: "Bạn là một chatbot được thiết kế để giúp người dùng trả lời các câu hỏi đơn giản. Hãy giữ câu trả lời của bạn trong một câu duy nhất." Mặc dù các chỉ số đánh giá mà chúng ta sẽ thu thập liên quan đến toàn bộ hệ thống AI, nhưng trên thực tế, một trong những mục đích chính bạn dùng các chỉ số này là để "tinh chỉnh" cái system prompt, giúp AI "ăn khớp" hơn với các tình huống cụ thể.À, lưu ý thêm là tôi đang "giả lập" Retrieval Augmentation Generation (RAG) ở đây bằng cách chèn một biến ragContext chứa một chuỗi đơn giản về ngày hiện tại. RAG không phải trọng tâm chính của bài này, nhưng nó sẽ "có mặt" trong chỉ số Retrieval (Khả Năng Truy Xuất) sau này. Nếu tò mò về RAG, bạn có thể xem bài viết của tôi về RAG với Kernel Memory.3. "Thụ lý hồ sơ" và "phản hồi" từ AI (Getting Chat Completions):Việc lấy phản hồi từ AI khá đơn giản một khi chúng ta có lịch sử trò chuyện. Chỉ cần một cuộc gọi "siêu tốc" đến IChatClient:Đoạn code này sẽ "chạy" đến OpenAI với lịch sử trò chuyện giả lập và lấy phản hồi cho tin nhắn, sau đó hiển thị cho người dùng. (Lưu ý: Tôi đang dùng Spectre.Console để làm ứng dụng mẫu dễ đọc hơn, nhưng bạn hoàn toàn có thể dùng Console.WriteLine bình thường.)Tình huống mẫu của chúng ta là một cuộc trò chuyện ngắn gọn nơi người dùng hỏi AI về ngày tháng: AI: How can I help you today? User: Is today after May 1st? If so, tell me what the next month will be. AI: Yes, today is after May 1st, and the next month will be June.Vì ngày trong tương tác này là 27 tháng 5, phản hồi của AI là "chuẩn không cần chỉnh" về mặt thực tế. Tuy nhiên, kết quả đánh giá sẽ "phán" rằng nó chưa thật sự "đầy đủ" vì AI không nói rõ ngày hiện tại trong phản hồi của mình.Với IChatClient đã sẵn sàng và phản hồi AI đã có, giờ là lúc "chấm điểm" thôi!4. "Chấm điểm" phản hồi AI (Evaluating Chat Completions):Microsoft.Extensions.AI.Evaluation cho phép bạn chỉ định một hoặc nhiều đối tượng "giám khảo" (evaluator) để "chấm điểm" hiệu suất của hệ thống AI cho một tương tác mẫu.Đây là một ví dụ đơn giản với CoherenceEvaluator, dùng để đảm bảo phản hồi của AI mạch lạc và dễ đọc:Đoạn code này sẽ tạo ra một đối tượng EvaluationResult chứa duy nhất một chỉ số về "độ mạch lạc" của hệ thống AI của bạn.Chỉ số này sẽ là một NumericMetric với giá trị số từ 1 đến 5 (1 là "khá tệ" và 5 là "gần như hoàn hảo"). Mỗi chỉ số cũng sẽ bao gồm một thuộc tính Reason (Lý do), giải thích tại sao LLM lại đưa ra xếp hạng đó. Điều này giúp bạn hiểu được điều gì còn thiếu sót ở những phản hồi dưới điểm 5 và cũng rất hữu ích cho việc báo cáo.5. "Đa điểm" – Chấm nhiều chỉ số cùng lúc (Evaluating Multiple Metrics):Hầu hết thời gian, bạn sẽ muốn xem xét không chỉ một mà rất nhiều chỉ số khác nhau. Ví dụ sau đây minh họa điều này bằng cách sử dụng CompositeEvaluator – một "hội đồng giám khảo" bao gồm nhiều giám khảo nhỏ hơn:Bạn có thể nhận thấy rằng chúng ta đang định nghĩa một tập hợp context (ngữ cảnh/tài liệu tham khảo) của các đối tượng EvaluationContext và cung cấp nó cho lời gọi EvaluateAsync.Các đối tượng ngữ cảnh này rất cần thiết cho một số "giám khảo" tiên tiến hơn. Mặc dù một số giám khảo có thể tự hoạt động, nhưng một vài trong số chúng cần bạn cung cấp thêm chi tiết về thông tin nào lẽ ra phải được truy xuất, một phản hồi lý tưởng trông như thế nào, và thông tin nào tuyệt đối phải có trong phản hồi.Nếu bạn quên cung cấp các đối tượng ngữ cảnh này, sẽ không có lỗi xảy ra, nhưng các giá trị chỉ số cho các giám khảo liên quan sẽ bị thiếu.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIContext.png' alt='Ngữ cảnh cho đánh giá AI'>6. "Báo cáo" kết quả đánh giá (Displaying evaluation results):Các chỉ số đánh giá rất hữu ích, nhưng nếu cứ nhìn thủ công thì "nhức mắt" lắm. May mắn thay, chúng không quá khó để hiển thị thành một bảng bằng Spectre.Console.Đoạn code C# sau sẽ lặp qua từng chỉ số trong EvaluationResult, thêm nó vào một Table và hiển thị ra console:Kết quả sẽ trông như một "bảng điểm" đẹp mắt như hình ảnh sau:<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%2Fh2cbzelppwo5u68gzw6y.png' alt='Bảng kết quả đánh giá AI'>Có một bảng hiển thị chỉ số được định dạng đẹp mắt giúp bạn dễ dàng "chụp" và chia sẻ hiệu suất của hệ thống AI, cũng như giao tiếp với người khác.Microsoft.Extensions.AI.Evaluation còn có các khả năng báo cáo HTML và JSON tuyệt vời, cùng với khả năng kiểm tra nhiều lần lặp và tình huống trong cùng một lần chạy đánh giá. Phạm vi của những tính năng này nằm ngoài bài viết này, nhưng tôi dự định sẽ đề cập đến chúng trong một bài viết tương lai.Giờ thì chúng ta đã biết cách lấy các chỉ số đánh giá, hãy cùng "giải mã" ý nghĩa của từng chỉ số đó nhé!Các chỉ số "chất lượng" của hệ thống AI:Hãy cùng khám phá các chỉ số AI hiện đang được Microsoft.Extensions.AI.Evaluation hỗ trợ nhé.1. Độ Tương Đồng (Equivalence): AI nói có giống ý mình muốn không?Độ Tương Đồng kiểm tra xem phản hồi của hệ thống có "khớp" xấp xỉ với phản hồi mẫu mà chúng ta đã "mã hóa" trong CompletenessEvaluatorContext hay không. Nói một cách đơn giản, nó đo lường xem phản hồi của AI có "gần" với những gì chúng ta mong đợi hay không. Giống như bạn ra đề bài và AI trả lời có đúng trọng tâm không vậy đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIEquivalence.png' alt='Chỉ số tương đồng của AI'>2. Độ Căn Cứ (Groundedness): AI có nói "láo" không? Có dựa vào sự thật không?Độ Căn Cứ đảm bảo rằng AI đang sử dụng các "sự thật" liên quan để trả lời người dùng. Điều này giúp chắc chắn rằng LLM không đưa ra một câu trả lời "sai bét nhè" so với những gì chúng ta mong đợi. Chỉ số này rất hữu ích cho các tổ chức có danh sách các điểm cụ thể cần đề cập hoặc các thuật ngữ/định nghĩa riêng biệt có thể khác một chút so với thông tin công khai.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIGroundedness.png' alt='Chỉ số căn cứ của AI'>3. Độ Trôi Chảy (Fluency): AI nói có "thuận tai" không? Ngữ pháp đúng không?Độ Trôi Chảy kiểm tra tính đúng ngữ pháp và việc tuân thủ các quy tắc cấu trúc và cú pháp. Tóm lại, nó đánh giá xem hệ thống có đang tạo ra thứ gì đó "chuẩn tiếng Việt" (hoặc ngôn ngữ khác) hay chỉ là "một mớ bòng bong" khó hiểu. (Lưu ý: Tôi đoán Fluency cũng sẽ hoạt động với các ngôn ngữ khác mà LLM của bạn hỗ trợ, nhưng tôi chưa kiểm chứng điều này).<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIFluency.png' alt='Chỉ số trôi chảy của AI'>4. Độ Mạch Lạc (Coherence): AI nói có "dễ hiểu" không? Có trôi chảy không?Độ Mạch Lạc là một kiểm tra "độ dễ đọc" để đảm bảo câu trả lời của AI dễ đọc và có "dòng chảy" tốt. Nếu Độ Trôi Chảy có thể được coi là một "kiểm tra ngữ pháp", thì Độ Mạch Lạc giống như một "biên tập viên" giúp tối ưu hóa đầu ra của bạn để dễ đọc hơn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICoherence.png' alt='Chỉ số mạch lạc của AI'>5. Mức Độ Liên Quan (Relevance): AI trả lời có đúng trọng tâm không?Chỉ số này đã được dùng trong RelevanceTruthAndCompletenessEvaluator (RTC). Nó kiểm tra xem phản hồi của AI có liên quan đến câu hỏi của người dùng và các thông tin đã cung cấp hay không. Về cơ bản, nó đảm bảo AI không "lạc đề".<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIRelevance.png' alt='Chỉ số liên quan của AI'>6. Khả Năng Truy Xuất (Retrieval): RAG có tìm đúng thông tin không?Khả Năng Truy Xuất "chấm điểm" hiệu quả của các hệ thống RAG trong việc cung cấp "ngữ cảnh" (context) liên quan cho hệ thống AI để phản hồi truy vấn. Chỉ số này được thiết lập thông qua đối tượng RetrievalEvaluatorContext.Điểm truy xuất thấp có thể chỉ ra rằng bạn đang có "khoảng trống" trong nội dung của mình, nơi hệ thống không thể tìm thấy thông tin liên quan. Hoặc, bạn có thể có nội dung liên quan, nhưng nó không được tổ chức theo cách mà mô hình nhúng và chỉ mục của bạn có thể truy xuất hiệu quả.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIRetrieval.png' alt='Chỉ số truy xuất của AI'>7. Độ Đầy Đủ (Completeness): AI nói có "đủ ý" không?Độ Đầy Đủ kiểm tra để đảm bảo rằng phản hồi của AI cho người dùng bao gồm tất cả các điểm chính mà phản hồi mẫu bạn đã cung cấp cho CompletenessEvaluatorContext chứa.Trong ví dụ của chúng ta, phản hồi của hệ thống là đúng nhưng "chưa đủ" vì nó không bao gồm ngày hiện tại trong đầu ra của mình.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICompleteness.png' alt='Chỉ số đầy đủ của AI'>8. "Đánh giá toàn diện" – RTC Evaluators (Relevance, Truth, Completeness):Microsoft cũng cung cấp một "giám khảo" mới hơn và vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm – RelevanceTruthAndCompletenessEvaluator (RTC). Nó "gom" các hiệu ứng của RelevanceEvaluator, GroundednessEvaluator và CompletenessEvaluator vào một "giám khảo" duy nhất mà không cần bất kỳ ngữ cảnh nào."Giám khảo" RTC này vẫn đang trong giai đoạn xem trước và có thể thay đổi đáng kể hoặc bị loại bỏ, nhưng nó có một số ưu điểm cốt lõi so với việc sử dụng ba giám khảo riêng lẻ: Nhanh hơn: Chỉ cần một yêu cầu đánh giá duy nhất thay vì ba yêu cầu riêng biệt. Tiết kiệm: Tiêu thụ ít token hơn, dẫn đến chi phí đánh giá hệ thống của bạn rẻ hơn khi sử dụng các LLM tính phí theo token. Dễ dùng: Không yêu cầu bạn cung cấp thêm ngữ cảnh cho "giám khảo".Khi "giám khảo" RTC này thoát khỏi giai đoạn xem trước, nó có thể là một lựa chọn tốt cho các nhóm chỉ muốn làm việc với một "giám khảo" duy nhất vì lý do chi phí hoặc hiệu suất.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AITRC.png' alt='Chỉ số RTC của AI'>Những bước "thần tốc" tiếp theo:Trong bài viết này, chúng ta đã "mục sở thị" cách bạn có thể thu thập vô vàn chỉ số liên quan đến hiệu suất của các hệ thống AI chỉ với vài dòng code C# "thần thánh".Tôi rất khuyến khích bạn "nhảy" vào khám phá mã nguồn của bài viết này trên GitHub và "vọc vạch" nó với API Key và endpoint của riêng bạn. Microsoft cũng có rất nhiều mẫu ví dụ liên quan đến thư viện của họ, rất đáng để bạn tìm hiểu thêm.Khả năng này "mở khóa" rất nhiều con đường thú vị cho các tổ chức, bao gồm: Tạo các bài kiểm tra tích hợp (integration tests) sẽ "báo động" nếu các chỉ số thấp hơn một ngưỡng nhất định cho các tương tác quan trọng. "Thử nghiệm" với các system prompt khác nhau theo cách tương tự như A/B testing, nhưng sử dụng "giám khảo" LLM để "phân xử" ai thắng. Tích hợp các bài kiểm tra này vào quy trình MLOps hoặc CI/CD để đảm bảo bạn không bao giờ "lỡ tay" triển khai các hệ thống AI bị suy giảm hiệu suất đột ngột.Là một người "rất sợ tốn kém", việc có một framework tự động để đánh giá hiệu suất của các hệ thống dựa trên LLM và có thể cung cấp các mô hình của riêng mình (bao gồm cả Ollama) là một khả năng "thiết yếu" và mở ra nhiều quy trình làm việc mà tôi thường không thể tiếp cận.Mặc dù bài viết này đã bao quát các khả năng đánh giá của Microsoft.Extensions.AI.Evaluation, nhưng nó chỉ mới "chạm nhẹ" vào bề mặt các tính năng của thư viện này thôi. Hãy "đón xem" phần hai của bài viết này, nơi chúng ta sẽ "đào sâu" vào các tùy chọn báo cáo và khả năng A/B testing nâng cao hơn nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AInextsteps.png' alt='Các bước tiếp theo cho AI'>

Lê Lân

16/06/2025

Khám phá cách Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa kiểm thử hiệu năng. Từ phát hiện bất thường, dự đoán sự cố đến lập kế hoạch kiểm thử thông minh và tìm gốc bệnh tự động, AI giúp ứng dụng của bạn nhanh, mượt mà hơn, đồng thời giảm thiểu cảnh báo 'rác'. Nâng tầm chất lượng phần mềm với sức mạnh AI!

Lê Lân

15/06/2025

Khám phá cách Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa kiểm thử hiệu năng, giúp các ứng dụng 'phi như bay' và hệ thống luôn 'khỏe mạnh'. Tìm hiểu về phát hiện bất thường, dự đoán, tối ưu CI/CD, và phân tích nguyên nhân gốc rễ với AI.

Lê Lân

15/06/2025