Tích hợp API AI vào ứng dụng web: kiến trúc tối thiểu đi qua máy chủ của bạn
Cách nối ứng dụng của bạn với API mô hình ngôn ngữ: vì sao phải đi qua máy chủ, một lần gọi gồm gì, giới hạn từng người dùng và các bước làm bản đầu.
Đưa tính năng AI vào sản phẩm
Gọi mô hình ngôn ngữ qua API trong ứng dụng của mình: thiết kế câu lệnh hệ thống, trả về JSON có cấu trúc, gọi công cụ, tìm kiếm trong tài liệu riêng (RAG) ở mức nguyên lý, kiểm soát chi phí và độ trễ, lưu đệm, xử lý lỗi và hết hạn mức, đánh giá chất lượng câu trả lời, xử lý tiếng Việt, chống chèn lệnh từ người dùng.
Viết system prompt cho chatbot trong sản phẩm: vai trò, phạm vi và cách từ chối
Khung bảy phần để viết câu lệnh hệ thống cho trợ lý trong ứng dụng: vai trò, phạm vi, dữ liệu được dùng, giọng văn, định dạng, cách từ chối và quản lý phiên bản
Bắt AI trả về JSON đúng cấu trúc: lược đồ, kiểm hợp lệ và thử lại khi hỏng
Cách lấy đầu ra JSON ổn định từ mô hình ngôn ngữ: ba mức kiểm soát, thiết kế lược đồ dễ điền, kiểm hợp lệ ở máy chủ và thử lại có giới hạn.
Function calling là gì: cho mô hình gọi hàm của ứng dụng mà vẫn giữ quyền kiểm soát
Giải thích gọi công cụ (function calling, tool use): vòng lặp một lượt, cách mô tả công cụ, kiểm quyền trong hàm, tách đọc với ghi và giới hạn số vòng gọi.
RAG là gì: dựng trợ lý hỏi đáp trên tài liệu riêng, từ chia đoạn tới trích nguồn
Giải thích RAG cho lập trình viên: khi nào cần, năm bước dựng hệ hỏi đáp trên tài liệu riêng, chia đoạn, tìm kiếm, ghép câu lệnh có trích nguồn và lỗi hay gặp.
Giảm chi phí và độ trễ khi gọi API AI: token, chọn mô hình, lưu đệm, streaming
Cách ước tính và kéo giảm chi phí gọi API mô hình ngôn ngữ: đếm token vào ra, chọn mô hình theo việc, lưu đệm, trả về dần, rút gọn đầu vào và chạy nền.
Xử lý lỗi khi gọi API AI: hết hạn mức 429, quá thời gian chờ, thử lại có lùi dần
Phân loại lỗi khi gọi API mô hình ngôn ngữ, lỗi nào nên thử lại, cách lùi dần có độ nhiễu, đặt thời hạn chờ, giới hạn đồng thời và phương án dự phòng.
Đánh giá chất lượng câu trả lời AI trong sản phẩm: bộ câu hỏi kiểm và cách chấm
Cách dựng bộ đánh giá (eval) cho tính năng AI: gom câu hỏi kiểm, chọn cách chấm, dùng mô hình làm giám khảo đúng cách, so phiên bản và theo dõi khi chạy thật.
Xử lý tiếng Việt trong ứng dụng AI: chuẩn hoá Unicode, dấu, tìm kiếm và định dạng số
Những chỗ tiếng Việt hay làm hỏng tính năng AI: Unicode dựng sẵn và tổ hợp, gõ không dấu, tách từ khi tìm, xưng hô, định dạng ngày và tiền, lưu trữ utf8mb4.
Prompt injection là gì: chống chèn lệnh vào ứng dụng AI bằng phòng thủ nhiều lớp
Giải thích chèn lệnh trực tiếp và gián tiếp vào ứng dụng dùng mô hình ngôn ngữ, vì sao không chặn tuyệt đối được, và năm lớp phòng thủ lập trình viên nên dựng.
Bạn cần hỗ trợ thêm?
Để lại thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ trong 24 giờ.