Tạo Slide Trình Chiếu AI với Kiro: Giải Pháp Đột Phá

Giới Thiệu

Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Một trong những ứng dụng thú vị của AI là tạo ra các trình chiếu tự động dựa trên Retrieval-Augmented Generation (RAG). Bài viết này sẽ giới thiệu về cách sử dụng Kiro để xây dựng một hệ thống tạo slide trình chiếu thông minh, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho các lập trình viên.

Cuộc Khủng Hoảng Khởi Đầu Mọi Thứ

Hãy tưởng tượng bạn đang chuẩn bị cho một buổi thuyết trình lớn và chỉ còn 15 phút nữa là bắt đầu, nhưng tập tin của bạn đã bị hỏng. Hàng trăm lập trình viên đang chờ đợi bạn. Thay vì hoảng loạn, Donnie Prakoso, một chuyên gia phát triển tại AWS, đã biến cuộc khủng hoảng thành cơ hội bằng cách sử dụng Amazon Q CLI. Chính phương pháp tiếp cận có hệ thống của ông đã giúp giải quyết vấn đề. Ông nhận ra rằng: "Điều quan trọng không phải là công cụ AI mà bạn sử dụng, mà là cách bạn tích hợp nó vào quy trình làm việc của mình."

Sự Biến Hình Của Kiro

Dựa trên phương pháp làm việc này, tôi đã quyết định sử dụng Kiro để xây dựng một hệ thống tạo slide trình chiếu AI với những tính năng chính như sau:

• Kiến trúc AWS không máy chủ với các mô hình Bedrock.
• Xử lý tài liệu theo thời gian thực với cơ sở kiến thức Bedrock.
• Tách biệt dữ liệu theo người dùng để đảm bảo an toàn cho doanh nghiệp.
• Tích hợp S3 Vectors để tối ưu hóa chi phí lưu trữ.
• Giao diện frontend sử dụng React và xác thực hiện đại với Amplify v6.
• Cơ sở hạ tầng CDK mở rộng từ nguyên mẫu đến sản xuất.

Cách Tiếp Cận Dựa Trên Đặc Tả

Thay vì tạo ra một tài liệu yêu cầu lớn, trong suốt quá trình phát triển, tôi đã tạo ra 5 đặc tả mô-đun khác nhau:

1. Đặc Tả RAG AWS-Native: Hệ thống cốt lõi với Bedrock và S3 Vectors.
2. Đặc Tả Sửa Chữa Hệ Thống: Cải thiện mà không làm gián đoạn sản xuất.
3. Đặc Tả Cải Thiện Giao Diện Người Dùng: Giao diện chuyên nghiệp mà không có rủi ro từ backend.
4. Đặc Tả Nền Tảng Blog: Hệ thống tạo nội dung.
5. Đặc Tả Đánh Giá Lỗ Hổng An Ninh: Đánh giá đầy đủ về hệ thống để đảm bảo an toàn.

Xây Dựng AI Sản Xuất: Hành Trình Kỹ Thuật

Đột Phá Về S3 Vectors

Khi tôi đề cập đến chi phí lưu trữ vector, Kiro đã đề xuất S3 Vectors, một dịch vụ mới nhưng đã có thể tìm kiếm hoàn chỉnh với máy chủ MCP chứa tất cả các ví dụ và mã sẵn có từ blog AWS và tài liệu chính thức của họ. Việc triển khai này đã thay đổi cuộc chơi, giúp giảm chi phí lên đến 90% so với OpenSearch Serverless.

s3vectors.create_index(
    vectorBucketName=bucket_name,
    indexName=index_name,
    dimension=1024,
    distanceMetric="cosine",
    dataType="float32",
    metadataConfiguration={
        "nonFilterableMetadataKeys": ["AMAZON_BEDROCK_TEXT"]  # QUAN TRỌNG
    }
)

Kết quả là: giảm chi phí 90% nhưng vẫn duy trì đầy đủ chức năng.

Kiến Trúc Hệ Thống

Hệ thống hoạt động trên:

• Frontend: Next.js 15.4.5 + React 19.1.0, AWS Amplify v6, Webpack 5 (~170 KiB bundle).
• Backend: Lambda functions Python 3.11 tích hợp với Bedrock Knowledge Base.
• Dịch Vụ AI: Amazon Nova Pro + Titan embeddings, lưu trữ S3 Vectors.
• Lớp Dữ Liệu: DynamoDB + S3 với tách biệt theo người dùng.
• Tối Ưu Chi Phí: Giảm 90% chi phí lưu trữ vector so với các phương pháp truyền thống.

Tác Động Đến Tốc Độ Phát Triển

Phương Pháp Truyền Thống (Ước Tính):

• Lập kế hoạch tính năng: 2-3 tuần.
• Phối hợp giữa các hệ thống: 1-2 tuần.
• Triển khai với giảm thiểu rủi ro: 4-6 tuần.
• Kiểm tra và xác thực: 2-3 tuần.
• Tổng: 9-14 tuần cho mỗi tính năng.

Phương Pháp Dựa Trên Đặc Tả (Thực Tế):

• Tạo đặc tả tập trung: 2-3 ngày.
• Triển khai độc lập: 1-2 ngày.
• Kiểm tra tách biệt: 3-5 ngày.
• Tổng: 1-2 tuần.

Kết Luận

Sự phát triển dựa trên đặc tả đã thay đổi cách tôi tiếp cận các hệ thống phức tạp. Thay vì lo lắng về việc thêm các tính năng mà không làm hỏng mọi thứ, tôi giờ đây có thể tập trung vào việc giải quyết từng mối quan tâm cụ thể. Kiro đã giúp tôi xây dựng một hệ thống tạo slide trình chiếu AI một cách hiệu quả và tiết kiệm, mở ra hướng đi mới trong phát triển phần mềm.

Thử Nghiệm Chính Bạn

Mã nguồn hoàn chỉnh có sẵn tại github.com/awsdataarchitect/ai-ppt-generator với hướng dẫn chi tiết để tái tạo phương pháp phát triển dựa trên đặc tả này. Hệ thống AI PPT Generator trực tiếp cho thấy những kỹ thuật này trong sản xuất: https://main.d2ashs0ytllqag.amplifyapp.com

Hãy trải nghiệm cách phát triển AI theo hướng quy trình giúp chuyển đổi các dự án AWS phức tạp từ những chu kỳ nghiên cứu hỗn loạn thành các phương pháp có thể dự đoán và mở rộng.