🚀 Sự Kiện Tại GTU: Học Hỏi Về GenAI, Cơ Sở Dữ Liệu Vector, RAG & MCP Với AWS

Gần đây, tôi đã tham dự một hội thảo kéo dài hai ngày về Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo (Generative AI) tại GTU, và thật sự, nó đã vượt xa mong đợi của tôi.

🔑 Những Điều Tôi Học Được

1. Generative AI Trong Thực Tế

Các buổi thuyết trình bắt đầu với những kiến thức cơ bản về Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs). Tôi đã biết về ý tưởng tổng quát — chúng tạo ra văn bản có cảm giác như con người — nhưng cuộc thảo luận đã đi sâu hơn vào kỹ thuật tạo prompt và tinh chỉnh, điều này có thể thay đổi đáng kể tính hữu ích của mô hình.

Một điều nổi bật là cách Amazon Bedrock đơn giản hóa toàn bộ quy trình. Bạn không cần phải lo lắng về việc lưu trữ các mô hình lớn hay mở rộng máy chủ. Bạn chỉ cần gọi dịch vụ và tập trung vào việc xây dựng ứng dụng của mình. Tôi luôn cho rằng làm việc với LLMs có nghĩa là phải chịu một gánh nặng hạ tầng lớn, vì vậy điều này thật sự là một bất ngờ thú vị.

2. Tại Sao Cơ Sở Dữ Liệu Vector Là Một Bước Đột Phá

Chủ đề tiếp theo là cơ sở dữ liệu vector, và đây là một khoảnh khắc sáng tỏ cho tôi. Các cơ sở dữ liệu truyền thống thì ổn khi lưu trữ các hàng và cột, nhưng chúng gặp khó khăn khi bạn cần tìm kiếm theo ý nghĩa thay vì từ chính xác. Đó là lúc vector (embedding) xuất hiện — chúng cho phép bạn tìm kiếm theo ngữ nghĩa.

Chúng tôi đã so sánh ngắn gọn giữa các công cụ như Pinecone và Weaviate, nhưng điều thu hút sự chú ý của tôi là Amazon OpenSearch Service hiện hỗ trợ tìm kiếm vector một cách tự nhiên. Điều này có nghĩa là bạn có thể xử lý embeddings và truy vấn tương đồng mà không cần phải thiết lập một hệ thống riêng biệt. Điều này thật sự thiết thực, đặc biệt nếu bạn đã sử dụng AWS.

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Phần này có lẽ là phần thực tế nhất của hội thảo đối với tôi. Thông thường, một LLM không biết gì về tài liệu của công ty bạn. Với RAG, mô hình có thể truy xuất thông tin đúng trước và sau đó tạo ra câu trả lời.

Luồng RAG:

• Truy vấn từ người dùng → Tạo embedding → Tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu vector → Chuyển kết quả cho LLM → Tạo phản hồi

Trên AWS, bản demo kết hợp:

• Amazon Kendra cho tìm kiếm thông minh
• Amazon S3 để lưu trữ tài liệu
• Amazon Bedrock để tạo ra phản hồi cuối cùng

Chứng kiến nó hoạt động thật sự ấn tượng. Họ đã cho thấy một chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp của công ty một cách chính xác mà không có sự nhầm lẫn. Lúc đó, tôi bắt đầu nghĩ đến những cách thực tế để áp dụng nó trong các dự án.

4. MCP (Model Context Protocol)

Phần cuối cùng mà chúng tôi khám phá là MCP (Model Context Protocol). Nói một cách đơn giản, nó cho phép LLM tương tác với các công cụ và API thay vì chỉ “sáng tạo ra mọi thứ.”

Hệ sinh thái AWS ở đây bao gồm:

• Amazon API Gateway để mở các API
• AWS Lambda để chạy các chức năng nhẹ
• Amazon Bedrock Agents để quyết định công cụ nào nên được gọi vào đúng thời điểm

Cảm giác như đây là phần còn thiếu để xây dựng các hệ thống AI vừa mạnh mẽ vừa an toàn khi đưa vào sản xuất.

Thực Hành Tốt Nhất

• Khám Phá Nghiên Cứu: Luôn cập nhật các nghiên cứu mới về GenAI để áp dụng các kỹ thuật tốt nhất.
• Tối Ưu Hóa Chi Phí: Sử dụng các dịch vụ AWS một cách hiệu quả để giảm thiểu chi phí hạ tầng.

Cạm Bẫy Chung

• Phụ Thuộc Vào Mô Hình: Đừng quá phụ thuộc vào một mô hình duy nhất mà không kiểm tra tính khả thi của các mô hình khác.
• Thiếu Kiến Thức Về Dữ Liệu: Không có sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu đầu vào có thể dẫn đến kết quả không chính xác.

Mẹo Tối Ưu Hiệu Suất

• Kiểm Tra Trước Khi Triển Khai: Luôn kiểm tra hiệu năng của mô hình trước khi triển khai thực tế.
• Sử Dụng Tài Nguyên Hiệu Quả: Tối ưu hóa mã nguồn và tài nguyên máy chủ để đạt hiệu suất cao nhất.

Khắc Phục Sự Cố

• Vấn Đề Với Mô Hình: Nếu mô hình không trả về kết quả như mong đợi, hãy kiểm tra lại dữ liệu đầu vào và cấu hình mô hình.
• Lỗi Kết Nối Dịch Vụ: Kiểm tra lại các kết nối API và đảm bảo rằng các dịch vụ đang hoạt động bình thường.

Kết Luận

Tổng thể, đây là một sự kiện tuyệt vời đã biến những từ ngữ trừu tượng về AI thành những thứ thực tiễn và cụ thể. Nếu bạn đã khám phá GenAI trên AWS, tôi rất muốn kết nối và trao đổi ghi chú.

#GenerativeAI #AIWorkshop #AWS #AmazonBedrock #VectorDatabases #RAG #MCP #OpenSearch #AIInAction #AIForBusiness #TechInnovation #MachineLearning #LLM #AIWorkshop #AWSCloud #AIIntegration #TechCommunity #GTUWorkshop #AIExperiments #PromptEngineering #VectorSearch