Giới thiệu

Xây dựng sản phẩm AI vào năm 2025 có nghĩa là phải đưa ra những lựa chọn khó khăn về kiến trúc hạ tầng. Nhiều startup đã gặp khó khăn khi phải đối mặt với độ phức tạp của hạ tầng hoặc tiêu tốn ngân sách vào hóa đơn dịch vụ đám mây. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá năm mô hình "AI stack" mà tôi đã quan sát trong thực tế.

1. Mô Hình "Just Works"

Mô Tả

Mô hình này sử dụng các dịch vụ quản lý, giảm thiểu công việc vận hành, và tính phí theo quy mô sử dụng.

Điểm Mạnh

Phù hợp với những người sáng lập cần xác thực sản phẩm AI nhanh chóng — từ nguyên mẫu, kiểm tra PMF đến MVP SaaS. Hệ thống này cho phép bạn sử dụng API của OpenAI kết nối với Pinecone, với Firecrawl để thu thập dữ liệu, và triển khai trên Vercel. Bạn có thể thiết lập một pipeline RAG trong một buổi chiều mà không gặp sự cố trong thời gian cao điểm.

Kiến Trúc

• LLM: Sử dụng API như OpenAI, bạn mua chất lượng tư duy hàng đầu mà không cần lo lắng về vận hành.
• Vector Store: Sử dụng dịch vụ quản lý như Pinecone hoặc Weaviate.
• Thu thập Dữ liệu: Dùng Firecrawl hoặc Apify actors để thu thập dữ liệu.
• Hosting: Sử dụng các chức năng không máy chủ (Vercel, Netlify).

Lưu Ý

Mô hình này thường được các doanh nghiệp lớn lựa chọn. Tuy nhiên, chi phí sẽ gia tăng theo quy mô sử dụng, và các vấn đề như khoá nhà cung cấp có thể xảy ra.

Mẹo

Hãy kiểm tra số lượng token trung bình cho mỗi truy vấn trước khi ra mắt. Một pipeline RAG có thể dễ dàng đạt 2k-4k token cho mỗi truy vấn của người dùng.

2. Mô Hình Tự Được Lưu Trữ, Ưu Tiên Bảo Mật

Mô Tả

Mô hình này được triển khai trên hệ thống nội bộ hoặc đám mây riêng, đảm bảo kiểm soát dữ liệu hoàn toàn.

Điểm Mạnh

Phù hợp với các ngành nghề có quy định nghiêm ngặt như y tế, tài chính, và chính phủ. Khi bạn không thể dựa vào các API quản lý, hãy thử nghiệm với Ollama và mở rộng quy mô với vLLM trên Kubernetes.

Kiến Trúc

• LLM: Tự được lưu trữ qua vLLM.
• Vector Store: Qdrant hoặc Weaviate, tự lưu trữ.
• Thu thập Dữ liệu: Các bộ xử lý tài liệu nội bộ mà không gọi API bên ngoài.
• Hosting: Docker Compose cho phát triển, Kubernetes cho sản xuất.

Lưu Ý

Bạn sẽ phải đảm nhận mọi công việc vận hành và chi phí đầu tư ban đầu sẽ cao.

3. Mô Hình Kết Hợp

Mô Tả

Mô hình kết hợp giữa các thành phần lưu trữ và các dịch vụ được quản lý, mang lại sự linh hoạt và tiết kiệm chi phí.

Điểm Mạnh

Phù hợp với các nhóm sản phẩm muốn kiểm soát các phần quan trọng mà vẫn sử dụng dịch vụ quản lý để tiết kiệm thời gian.

Kiến Trúc

• LLM: Sử dụng mô hình nội bộ cho các công việc cơ bản và API cho các tác vụ phức tạp.
• Vector Store: Qdrant hoặc Chroma nội bộ, sử dụng dịch vụ quản lý cho bộ nhớ dữ liệu lạnh.
• Hosting: Cloud truyền thống với các lớp định tuyến thông minh.

Lưu Ý

Mô hình này mang lại sự kiểm soát mà không phải chịu đựng quá nhiều đau đớn về vận hành.

4. Mô Hình Nghiên Cứu Học Thuật

Mô Tả

100% mã nguồn mở, không phụ thuộc vào phần mềm độc quyền.

Điểm Mạnh

Phù hợp với các tổ chức nghiên cứu và học thuật, nơi yêu cầu tính tái tạo và khả năng kiểm tra mã nguồn.

Kiến Trúc

• LLM: Hugging Face Transformers với các phiên bản đã được cố định.
• Vector Store: Chroma, Qdrant OSS hoặc FAISS.
• Quản lý Thí Nghiệm: Sử dụng MLflow để ghi lại các thông số và kết quả.

Lưu Ý

Tốc độ phát triển có thể chậm hơn, và bạn sẽ phải tự quản lý mọi lỗi phát sinh.

5. Mô Hình "ChatGPT-for-X"

Mô Tả

Hạ tầng edge/serverless, dành cho người tiêu dùng, nơi mà độ trễ là quan trọng nhất.

Điểm Mạnh

Phù hợp với các startup cung cấp dịch vụ như hỗ trợ khách hàng, tài liệu pháp lý, hoặc tư vấn giáo dục.

Kiến Trúc

• LLM: Sử dụng inference phân tán ở edge.
• Vector Store: Các kho dữ liệu nhẹ nhàng như Upstash Vector.
• Hosting: Cloudflare Workers hoặc Vercel Edge.

Lưu Ý

Mô hình này thường phải đối mặt với những hạn chế về lý luận sâu sắc hơn, nhưng độ nhanh nhẹn lại là một ưu điểm lớn.

Kết luận

Mỗi mô hình AI stack đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Để chọn mô hình phù hợp, bạn cần cân nhắc đến quy mô, ngân sách, và các yêu cầu về bảo mật. Hãy chọn mô hình mà đội ngũ của bạn có thể thực hiện ngay hôm nay.

Câu Hỏi Thường Gặp

1. Mô hình nào là tốt nhất cho startup?
   • Mô hình "Just Works" thường là sự khởi đầu tốt nhất.
2. Có nên sử dụng mô hình tự lưu trữ không?
   • Nếu bạn làm việc trong ngành yêu cầu bảo mật cao, đây là lựa chọn tối ưu.
3. Làm thế nào để kiểm soát chi phí khi sử dụng AI?
   • Theo dõi số lượng token và đánh giá nhu cầu sử dụng trước khi ra mắt sản phẩm.

Lời Kêu Gọi Hành Động

Hãy bắt đầu khám phá AI stack phù hợp cho dự án của bạn ngay hôm nay và tối ưu hóa quy trình phát triển sản phẩm của bạn!