Cách xây dựng ứng dụng AI với trải nghiệm chat LLM tích hợp

Bắt đầu từ trường hợp sử dụng và các chỉ số thành công

Trước khi chọn mô hình hay thiết kế giao diện chatbot, hãy xác định rõ trải nghiệm chat dùng để làm gì. “Thêm một chat LLM” không phải là một trường hợp sử dụng—người dùng không cần chat, họ cần kết quả: câu trả lời, hành động được hoàn tất, và ít lượt hỏi đáp hơn.

Làm rõ vấn đề của người dùng

Viết một câu mô tả vấn đề từ góc nhìn người dùng. Ví dụ: “Tôi cần câu trả lời nhanh và chính xác về chính sách hoàn trả mà không phải mở năm tab,” hoặc “Tôi muốn tạo ticket hỗ trợ với thông tin đúng trong chưa đầy một phút.”

Một kiểm tra hữu ích: nếu bạn bỏ từ “chat” ra khỏi câu mà nó vẫn có nghĩa, bạn đang mô tả một nhu cầu thực sự của người dùng.

Chọn 3–5 nhiệm vụ cốt lõi (và tạm thời bỏ qua phần còn lại)

Giữ phiên bản đầu tập trung. Chọn một tập nhỏ các nhiệm vụ mà trợ lý của bạn cần xử lý đầu đến cuối, ví dụ:

• Trả lời FAQ dựa trên tài liệu chính thức của bạn
• Tóm tắt vấn đề của người dùng và soạn câu trả lời hỗ trợ
• Tạo hoặc cập nhật mục trong hệ thống của bạn (ticket, đơn hàng, bản ghi CRM)
• Hướng dẫn người dùng qua một quy trình (hoàn tiền, onboarding, khắc phục sự cố)

Mỗi nhiệm vụ nên có trạng thái “hoàn tất” rõ ràng. Nếu trợ lý không thể hoàn thành nhiệm vụ đáng tin cậy, nó sẽ giống bản demo hơn là một ứng dụng AI thực thụ.

Xác định các chỉ số thành công có thể đo lường

Quyết định cách bạn biết trợ lý đang hoạt động tốt. Dùng hỗn hợp chỉ số kinh doanh và chất lượng:

• Thời gian tiết kiệm: thời gian trung bình để hoàn thành nhiệm vụ so với cơ sở
• Tỷ lệ giải quyết: % cuộc hội thoại kết thúc với mục tiêu người dùng đạt được
• Tỷ lệ chuyển sang người thật: tần suất người dùng cần tới nhân viên
• CSAT hoặc biểu quyết thích/không: phản hồi đơn giản của người dùng sau tương tác quan trọng
• Kiểm tra chất lượng ngẫu nhiên: các cuộc hội thoại mẫu được đánh giá theo thang điểm

Chọn mục tiêu khởi đầu cho mỗi chỉ số. Ngay cả mục tiêu thô cũng giúp quyết định sản phẩm dễ hơn.

Liệt kê các ràng buộc sớm (để không phải thiết kế lại sau)

Ghi lại các giới hạn sẽ ảnh hưởng đến mọi thứ khác:

• Độ trễ: thời gian phản hồi chấp nhận được trong sản phẩm
• Ngân sách: chi phí cho mỗi cuộc trò chuyện hoặc mỗi người dùng hoạt động
• Quyền riêng tư và tuân thủ: dữ liệu nào mô hình có thể thấy, lưu, hoặc ghi log
• Ngôn ngữ và tông giọng được hỗ trợ: “tốt” trông như thế nào với khán giả của bạn

Với một trường hợp sử dụng rõ ràng, danh sách nhiệm vụ nhỏ, các chỉ số đo lường và ràng buộc rõ ràng, phần còn lại của việc xây dựng chat LLM trở thành các trao đổi thực tế — không còn là phỏng đoán.

Chọn LLM: API được quản lý hay tự vận hành

Chọn mô hình phù hợp nghĩa là xem xét chất lượng, tốc độ, chi phí và công sức vận hành. Lựa chọn của bạn sẽ quyết định từ trải nghiệm người dùng đến việc bảo trì lâu dài.

API được quản lý (Hosted APIs)

Nhà cung cấp được quản lý cho phép tích hợp nhanh: bạn gửi văn bản vào, nhận văn bản ra, và họ xử lý việc scale, cập nhật và phần cứng. Đây thường là điểm bắt đầu tốt nhất cho phát triển ứng dụng AI vì bạn có thể lặp nhanh trải nghiệm chat LLM mà không phải trở thành đội hạ tầng.

Đổi lấy: chi phí có thể cao hơn ở quy mô lớn, tùy chọn lưu trữ dữ liệu hạn chế, và bạn phụ thuộc vào thời gian hoạt động và chính sách của bên thứ ba.

Tự vận hành / mô hình mã nguồn mở

Chạy mô hình mở tự vận hành cho phép kiểm soát dữ liệu, tùy chỉnh và có thể giảm chi phí biên ở khối lượng lớn. Nó cũng hữu ích khi cần triển khai on-premise hoặc quản trị nghiêm ngặt.

Đổi lấy: bạn chịu trách nhiệm toàn bộ—phục vụ mô hình, lên kế hoạch GPU, giám sát, nâng cấp và ứng phó sự cố. Độ trễ có thể tốt nếu triển khai gần người dùng, hoặc tệ nếu stack chưa tối ưu.

Cửa sổ ngữ cảnh: khớp với các cuộc hội thoại thực tế

Đừng mua quá nhiều ngữ cảnh. Ước lượng độ dài tin nhắn điển hình và bao nhiêu lịch sử hoặc nội dung truy xuất bạn sẽ đưa vào. Cửa sổ ngữ cảnh dài hơn có thể cải thiện tính liền mạch, nhưng thường tăng chi phí và độ trễ. Với nhiều luồng chat, cửa sổ nhỏ hơn cộng với truy xuất tốt (RAG) hiệu quả hơn là nhồi đầy toàn bộ bản ghi.

Cân bằng chi phí, độ trễ và chất lượng

Với giao diện chatbot, độ trễ là một yếu tố: người dùng cảm nhận được độ trễ ngay lập tức. Cân nhắc mô hình chất lượng cao cho yêu cầu phức tạp và mô hình nhanh/rẻ hơn cho tác vụ thường xuyên (tóm tắt, viết lại, phân loại).

Lên kế hoạch cho mô hình dự phòng ngay từ đầu

Thiết kế chiến lược định tuyến đơn giản: một mô hình chính, cộng một hoặc hai mô hình dự phòng cho trường hợp outage, giới hạn tỷ lệ, hoặc điều khiển chi phí. Thực tế: “thử chính, sau đó giảm cấp”, đồng thời giữ định dạng đầu ra nhất quán để phần còn lại của ứng dụng không vỡ.

Thiết kế kiến trúc đơn giản và có thể mở rộng

Trải nghiệm chat có thể trông “đơn giản” ở bề mặt, nhưng ứng dụng ở phía sau cần biên rõ ràng. Mục tiêu là dễ dàng thay đổi mô hình, thêm công cụ và siết chặt điều khiển an toàn mà không phải viết lại UI.

Chia hệ thống thành ba lớp rõ ràng

1) Chat UI (lớp client)

Giữ front-end tập trung vào mẫu tương tác: streaming responses, retry tin nhắn, và hiện trích dẫn hoặc kết quả công cụ. Tránh đặt logic mô hình ở đây để bạn có thể phát hành thay đổi UI độc lập.

2) Dịch vụ AI (lớp API)

Tạo dịch vụ backend chuyên dụng mà UI gọi tới như /chat, /messages, và /feedback. Dịch vụ này xử lý xác thực, giới hạn tần suất, và tạo yêu cầu (system prompts, quy tắc định dạng). Hãy coi nó như hợp đồng ổn định giữa sản phẩm và bất cứ mô hình nào bạn dùng.

3) Lớp điều phối (bên trong dịch vụ AI hoặc là dịch vụ riêng)

Đây là nơi “trí tuệ” trở nên dễ bảo trì: gọi công cụ/hàm, truy xuất (RAG), kiểm tra chính sách, và xác thực đầu ra. Giữ điều phối theo mô-đun cho phép bạn thêm khả năng—tìm kiếm, tạo ticket, cập nhật CRM—mà không làm lẫn lộn mọi thứ với prompt.

Nếu muốn tiến nhanh phần vỏ sản phẩm (UI + backend + deploy) trong lúc lặp trên prompt, công cụ và RAG, nền tảng như Koder.ai có thể giúp bạn sinh và phát triển một app full-stack từ chat—rồi xuất mã nguồn khi sẵn sàng kiểm soát hoàn toàn.

Lưu những thứ đúng (không chỉ tin nhắn)

Lưu cuộc hội thoại, nhưng cũng lưu hồ sơ người dùng (sở thích, quyền), và sự kiện (gọi công cụ, truy vấn RAG, mô hình sử dụng, độ trễ). Dữ liệu sự kiện giúp gỡ lỗi và đánh giá sau này.

Xây dựng observability từ ngày đầu

Ghi log metadata payload có cấu trúc (không phải văn bản nhạy cảm thô), thu thập số liệu (độ trễ, token sử dụng, tỷ lệ lỗi công cụ), và thêm tracing xuyên UI → API → công cụ. Khi có sự cố, bạn muốn biết: bước nào thất bại, cho người dùng nào, và vì sao—không phải đoán mò.

Tạo tiêu chuẩn Prompt và Đầu ra

Trải nghiệm chat chỉ cảm thấy “thông minh” nếu nó nhất quán. Tiêu chuẩn prompt và đầu ra là hợp đồng giữa sản phẩm và mô hình: những gì được phép làm, cách nói, và dạng đầu ra để ứng dụng xử lý chính xác.

Xác định hướng dẫn hệ thống rõ ràng

Bắt đầu bằng một system message đặt vai trò, phạm vi và tông giọng của trợ lý. Giữ cụ thể:

• Vai trò: “Bạn là trợ lý hỗ trợ cho Acme Billing.”
• Phạm vi: “Chỉ trả lời về hóa đơn, thanh toán và các gói. Nếu hỏi ngoài phạm vi, hãy chuyển hướng.”
• Tông giọng: “Thân thiện, ngắn gọn, không đoán mò; hỏi câu làm rõ khi cần.”

Tránh nhồi mọi thứ vào system message. Đặt chính sách và hành vi ổn định ở đó; đưa nội dung biến (dữ liệu người dùng, ngữ cảnh truy xuất) ở chỗ khác.

Ưu tiên đầu ra có cấu trúc cho hành động ứng dụng

Khi UI cần hiển thị kết quả (card, bảng, nhãn trạng thái), chỉ ngôn ngữ tự nhiên dễ bị vỡ. Dùng đầu ra có cấu trúc — lý tưởng là theo schema JSON — để app phân tích đầu ra một cách xác định.

Ví dụ: yêu cầu phản hồi theo dạng {"answer": string, "next_steps": string[], "citations": {"title": string, "url": string}[] }. Ngay cả khi ban đầu bạn không validate chặt, có một schema mục tiêu giúp giảm bất ngờ.

Thêm rào chắn: từ chối và chuyển tiếp

Viết luật rõ ràng về những gì trợ lý phải từ chối, phải xác nhận, và có thể gợi ý. Bao gồm mặc định an toàn:

• Nếu thiếu thông tin then hỏi câu làm rõ.
• Nếu yêu cầu dữ liệu nhạy cảm hoặc bị cấm thì từ chối và đưa phương án an toàn.
• Nếu không chắc chắn thì nói vậy và đề xuất bước xác thực.

Tạo mẫu prompt với chỗ trống

Dùng template lặp đi lặp lại để mọi yêu cầu có cùng cấu trúc:

• System: hướng dẫn và chính sách
• User: tin nhắn của người dùng
• Context: các sự kiện liên quan (chỉ cái cần thiết)
• Tools: hành động sẵn có + giới hạn

Sự tách bạch này giúp prompt dễ gỡ lỗi, đánh giá và phát triển mà không phá vỡ hành vi sản phẩm.

Thêm Công cụ và Gọi Hàm để Thực hiện Hành động Thực

Chat trở nên thực sự hữu dụng khi nó có thể làm việc: tạo ticket, tra cứu đơn hàng, lên lịch, hoặc soạn email. Chìa khóa là cho mô hình đề xuất hành động, nhưng backend mới quyết định thứ gì thực sự chạy.

Quyết định AI được phép kích hoạt gì

Bắt đầu với danh sách hành động chặt chẽ, rõ ràng mà app bạn có thể cho phép một cách an toàn, ví dụ:

• Tìm kiếm tri thức nội bộ (chỉ đọc)
• Truy xuất trạng thái tài khoản hoặc đơn hàng (chỉ đọc, theo phạm vi)
• Tạo ticket hỗ trợ hoặc ghi chú CRM
• Soạn nội dung để duyệt (email, thông báo, checklist)
• Lên lịch hoặc đổi lịch (với giới hạn)
• Khởi tạo yêu cầu hoàn tiền/tín dụng (không bao giờ tự duyệt)

Nếu hành động thay đổi tiền, quyền truy cập hoặc hiển thị dữ liệu, coi đó là “rủi ro” mặc định.

Dùng function calling cho thao tác đáng tin cậy

Thay vì yêu cầu mô hình “viết một yêu cầu API”, hãy mở một tập công cụ (hàm) nhỏ như get_order_status(order_id) hoặc create_ticket(subject, details). Mô hình chọn công cụ và đối số có cấu trúc; server của bạn thực thi và trả kết quả để tiếp tục hội thoại.

Cách này giảm lỗi, làm hành vi dự đoán hơn và tạo log kiểm toán rõ ràng về những gì đã thử.

Xác thực và ủy quyền trên server

Không bao giờ tin đối số công cụ trực tiếp. Ở mỗi lần gọi:

• Xác thực đầu vào (kiểu, định dạng, trường bắt buộc, phạm vi)
• Thực thi quyền (ai được truy cập gì, cho khách hàng/tenant nào)
• Áp dụng giới hạn tần suất và idempotency (tránh lặp hành động)

Mô hình nên gợi ý; backend nên xác minh.

Thêm xác nhận cho hành động rủi ro

Với bước không thể hoàn tác hoặc tác động lớn, thêm xác nhận thân thiện: tóm tắt ngắn việc sẽ xảy ra, dữ liệu bị ảnh hưởng và lựa chọn rõ ràng “Xác nhận / Hủy”. Ví dụ: “Tôi sắp yêu cầu khoản tín dụng $50 cho Đơn #1842. Xác nhận?”

Kết nối Dữ liệu bằng Truy xuất (RAG)

Nếu chat cần trả lời về sản phẩm, chính sách hoặc lịch sử khách hàng, đừng cố nạp hết kiến thức vào prompt hoặc dựa vào kiến thức huấn luyện chung của mô hình. Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho phép app lấy những đoạn liên quan nhất từ nội dung của bạn khi chạy, rồi để LLM trả lời dựa trên ngữ cảnh đó.

Quyết định phần nào cần truy xuất vs. mã hóa cứng

Một phân tách thực tế:

• Mã hóa cứng các quy tắc và hành vi ổn định: tông giọng, quy tắc từ chối, định dạng, và các sự thật “luôn đúng” (ví dụ giờ hỗ trợ).
• Truy xuất nội dung thay đổi hoặc quá lớn để đưa vào prompt: docs trợ giúp, wiki nội bộ, ghi chú phát hành, bảng giá, hợp đồng và FAQ.

Cách này giữ prompt đơn giản và giảm rủi ro trợ lý nói chắc chắn nhưng sai.

Chuẩn bị tài liệu để truy xuất chất lượng cao

Chất lượng RAG phụ thuộc rất nhiều vào tiền xử lý:

• Văn bản sạch: loại bỏ điều hướng, banner cookie, footer lặp lại và OCR hỏng
• Chunking: chia nội dung thành các đoạn nhỏ, có ý nghĩa (thường vài đoạn). Đoạn quá lớn làm loãng độ liên quan; quá nhỏ thì mất ngữ cảnh.
• Metadata: lưu các trường như URL/đường dẫn nguồn, khu vực sản phẩm, phiên bản/ngày, đối tượng và mức truy cập. Metadata cho phép lọc (ví dụ “chỉ truy xuất docs cho v2”).

Chọn embeddings và kho vector

Bạn sẽ sinh embeddings cho mỗi đoạn và lưu chúng trong cơ sở dữ liệu vector (hoặc search engine có khả năng vector). Chọn mô hình embeddings phù hợp ngôn ngữ và miền của bạn. Rồi chọn cách lưu phù hợp quy mô và ràng buộc:

• Bắt đầu đơn giản với vector store được quản lý.
• Chuyển sang tự lưu khi cần kiểm soát dữ liệu nghiêm ngặt hoặc tuning hiệu năng.

Thiết kế trích dẫn để người dùng tin tưởng

Câu trả lời RAG đáng tin hơn khi người dùng có thể kiểm chứng. Trả trích dẫn cùng câu trả lời: hiện tiêu đề tài liệu và đoạn trích ngắn, và hiển thị đường dẫn nguồn dạng tương đối (ví dụ, /docs/refunds). Nếu không thể link (tài liệu riêng tư), hiển thị nhãn nguồn rõ ràng (“Policy: Refunds v3, updated 2025-09-01”).

Làm tốt, RAG biến chat LLM thành trợ lý có nền tảng: hữu ích, cập nhật và dễ kiểm toán.

Bộ nhớ cuộc hội thoại và Cá nhân hoá

Bộ nhớ làm cho chat LLM giống mối quan hệ kéo dài thay vì Q&A một lần. Đây cũng là nơi dễ vô tình tăng chi phí hoặc lưu dữ liệu không nên lưu. Bắt đầu đơn giản và chọn chiến lược phù hợp nhu cầu.

Chọn chiến lược bộ nhớ

Hầu hết app rơi vào một trong các kiểu:

• Không bộ nhớ: mỗi tin nhắn được xử lý độc lập. Tốt cho chủ đề nhạy cảm hoặc tác vụ một lần.
• Bộ nhớ ngắn hạn (phiên): giữ vài lượt gần nhất (hoặc tóm tắt chạy) trong phiên chat. Mặc định tốt cho trợ lý và luồng hỗ trợ.
• Hồ sơ dài hạn: lưu sở thích ổn định (tông giọng, múi giờ, gói sản phẩm, “gọi tôi là Alex”). Hữu ích cho cá nhân hoá nhưng cần kiểm soát mạnh hơn.

Cách thực tế: tóm tắt ngắn hạn + hồ sơ dài hạn tùy chọn: mô hình giữ bối cảnh mà không mang theo bản ghi toàn bộ.

Chỉ lưu những gì cần (và tránh dữ liệu nhạy cảm mặc định)

Rõ ràng về những gì bạn lưu. Đừng lưu transcript thô “cho chắc”. Ưu tiên trường cấu trúc (ví dụ ngôn ngữ ưa thích) và tránh thu thập thông tin đăng nhập, sức khỏe, dữ liệu thanh toán hoặc bất cứ thứ gì khó biện minh.

Nếu lưu bộ nhớ, tách nó khỏi log vận hành và đặt quy tắc giữ dữ liệu.

Tóm tắt các lượt cũ để giảm chi phí token

Khi cuộc chat lớn dần, token (và độ trễ) tăng. Tóm tắt các tin nhắn cũ thành ghi chú ngắn như:

• mục tiêu người dùng
• quyết định đã đưa ra
• ràng buộc và sở thích
• câu hỏi mở

Rồi chỉ giữ vài lượt gần nhất cộng với tóm tắt.

Cho người dùng quyền kiểm soát

Thêm điều khiển rõ ràng trong UI:

• Xoá chat (kết thúc bộ nhớ phiên)
• Xoá lịch sử (gỡ dữ liệu lưu)
• Xuất dữ liệu (tăng tin tưởng và hỗ trợ)

Những tính năng nhỏ này cải thiện an toàn, tuân thủ và niềm tin của người dùng.

Xây dựng UI chat và mẫu tương tác

Trải nghiệm chat LLM tốt chủ yếu là UX. Nếu giao diện mơ hồ hoặc cảm thấy chậm, người dùng sẽ không tin câu trả lời—dù mô hình đúng.

UI chat cốt lõi: làm cho các thao tác cơ bản rõ ràng

Bắt đầu với bố cục đơn giản: ô nhập rõ ràng, nút gửi hiện, và các tin nhắn dễ đọc.

Bao gồm trạng thái tin nhắn để người dùng luôn biết điều gì xảy ra:

• Đang gửi… (tin nhắn đang được gửi)
• Đang phát luồng… (trợ lý đang gõ)
• Hoàn tất (câu trả lời cuối)
• Thất bại (cần thử lại)

Thêm dấu thời gian (ít nhất cho từng nhóm tin nhắn) và ngăn cách nhẹ cho các cuộc hội thoại dài.

Streaming responses: tốc độ mà người dùng cảm nhận

Ngay cả khi thời gian tổng tạo giống nhau, streaming token khiến app có cảm giác nhanh hơn. Hiện chỉ báo gõ ngay lập tức, rồi hiển thị kết quả từng phần khi về. Nếu hỗ trợ “Dừng sinh”, người dùng cảm thấy có quyền kiểm soát—đặc biệt khi câu trả lời đi lệch.

Mẫu hữu ích: hướng dẫn người dùng mà không gây phiền

Nhiều người dùng không biết hỏi gì. Một vài trợ giúp nhẹ có thể tăng phiên thành công:

• Gợi ý prompt dưới ô nhập (ví dụ, “Tóm tắt này”, “Soạn trả lời”, “Tìm hành động”)
• Hành động nhanh trên tin nhắn (Sao chép, Sinh lại, Ngắn hơn, Chi tiết hơn)
• Tải file khi cần tài liệu—hiện tiến trình upload và xác nhận đã nhận (tên tệp, kích thước, số trang)

Xử lý lỗi: nhẹ nhàng, không đáng sợ

Thiết kế cho thất bại: mất mạng, giới hạn tỷ lệ, và lỗi công cụ sẽ xảy ra.

Dùng thông điệp thân thiện, cụ thể (“Mất kết nối. Thử lại?”), cung cấp thử lại một lần nhấn, và giữ bản nháp người dùng. Với yêu cầu dài, đặt timeout rõ ràng, rồi hiển thị trạng thái “Thử lại” với các tuỳ chọn: thử lại, sửa prompt, hoặc bắt đầu luồng mới.

An toàn, Bảo mật và Kiểm soát Chính sách

Nếu ứng dụng của bạn có thể chat, nó cũng có thể bị lừa, bị lạm dụng hoặc gây áp lực. Xem an toàn và bảo mật là yêu cầu sản phẩm chứ không phải “thêm vào”. Mục tiêu đơn giản: ngăn đầu ra gây hại, bảo vệ dữ liệu người dùng và công ty, và giữ hệ thống ổn định trước lạm dụng.

Kiểm tra chính sách cho các yêu cầu rủi ro

Định nghĩa những gì app nên từ chối, những gì có thể trả lời với giới hạn, và những gì cần bàn giao. Các loại phổ biến: tự tử, tư vấn y tế/luật/tài chính, thù hằn/quấy rối, nội dung tình dục (đặc biệt liên quan trẻ vị thành niên), và yêu cầu tạo mã độc hay né bảo mật.

Thực hiện bước kiểm duyệt nhẹ trước (và đôi khi sau) khi sinh. Với chủ đề nhạy cảm, chuyển sang chế độ an toàn hơn: cung cấp thông tin ở mức cao, khuyến khích tìm chuyên gia, và tránh hướng dẫn từng bước.

Giảm prompt injection và rò rỉ dữ liệu

Giả sử tài liệu truy xuất và tin nhắn người dùng có thể chứa hướng dẫn độc hại. Giữ tách rạch:

• System instructions (luật không đổi của bạn)
• Tool output / retrieved content (được coi là bằng chứng không tin cậy)
• User requests

Thực tế: dán nhãn rõ đoạn trích truy xuất là văn bản tham khảo, không bao giờ gộp chúng vào lớp hướng dẫn, và chỉ cho mô hình dùng chúng như bằng chứng để trả lời. Che các bí mật khỏi log và không đặt API key trong prompt.

Ngăn lạm dụng: auth, giới hạn và giám sát

Yêu cầu xác thực cho mọi thứ chạm tới dữ liệu cá nhân hoặc tài nguyên trả phí. Thêm giới hạn tần suất theo user/IP, phát hiện hành vi bất thường để chống scraping, và giới hạn cứng số lần gọi công cụ để tránh chi phí vượt kiểm soát.

Báo cáo người dùng và chuyển lên người thật

Thêm nút “Báo cáo câu trả lời” rõ ràng trong UI. Chuyển báo cáo vào hàng đợi xem xét, đính kèm ngữ cảnh cuộc hội thoại (với PII được giảm thiểu), và có đường dẫn chuyển tiếp tới nhân viên cho trường hợp rủi ro cao hoặc vi phạm lặp lại.

Kiểm thử và Đánh giá trước khi ra mắt

Bạn không thể nhìn qua và hy vọng chat LLM sẽ chịu được khi có người dùng thật. Trước khi ra mắt, coi đánh giá như cổng chất lượng sản phẩm: định nghĩa “tốt” trông ra sao, đo lặp lại, và chặn phát hành nếu có suy giảm.

Xây bộ test thực tế

Bắt đầu bằng bộ test nhỏ nhưng đại diện các cuộc hội thoại. Bao gồm các luồng tốt, tin nhắn lộn xộn, yêu cầu mơ hồ và các trường hợp biên (tính năng không hỗ trợ, thiếu dữ liệu, prompt vi phạm chính sách). Thêm kết quả mong đợi cho mỗi trường hợp: câu trả lời lý tưởng, nguồn nên được trích dẫn (nếu dùng RAG), và khi nào trợ lý phải từ chối.

Đo chất lượng bằng tín hiệu rõ ràng

Theo dõi vài chỉ số cốt lõi liên quan đến niềm tin người dùng:

• Độ chính xác: Có trả lời đúng cho kịch bản không?
• Tính nền tảng: Các tuyên bố có được hỗ trợ bởi dữ liệu truy xuất hay chỉ đoán mò?
• Từ chối chính xác: Khi yêu cầu cần từ chối, trợ lý có từ chối rõ ràng và an toàn—không quá nghiêm ngặt?

Ngay cả rubric đánh giá đơn giản (1–5 + lý do ngắn) cũng hiệu quả hơn phản hồi rời rạc.

Xác thực gọi công cụ end-to-end

Nếu bot thực hiện hành động, test gọi công cụ chặt như API:

• Xác minh nó gửi tham số đúng (kiểu, trường bắt buộc, đơn vị).
• Thử retry và các thất bại từng phần.
• Thi hành idempotency để lặp không tạo đơn/ticket/truyền tin trùng lặp.

Ghi log đầu vào/đầu ra công cụ để có thể kiểm toán sau.

Chạy thí nghiệm có kiểm soát

Dùng A/B test cho thay đổi prompt và UI thay vì đoán. So sánh biến thể trên bộ test cố định trước, rồi (nếu an toàn) ra sản phẩm với lưu lượng nhỏ. Liên kết kết quả tới chỉ số kinh doanh (hoàn thành nhiệm vụ, thời gian đến giải quyết, tỷ lệ chuyển) chứ không chỉ “nghe hay hơn.”

Quản lý Chi phí, Độ trễ và Độ tin cậy

Chat có thể trông “miễn phí” khi prototype và sau đó gây sốc ở sản xuất—hoặc hoá đơn lớn, phản hồi chậm, hoặc lỗi gián đoạn. Xem chi phí, tốc độ và uptime là yêu cầu sản phẩm.

Dự đoán và kiểm soát chi tiêu

Bắt đầu ước lượng token mỗi chat: độ dài tin nhắn người dùng trung bình, bao nhiêu ngữ cảnh bạn gửi, độ dài đầu ra điển hình, và tần suất gọi công cụ hoặc truy xuất. Nhân với số chat hàng ngày để có baseline, rồi đặt cảnh báo ngân sách và giới hạn cứng để tránh tích hợp tràn phí.

Mẹo thực tế: giới hạn phần đắt trước:

• Kích thước ngữ cảnh tối đa (không gửi toàn bộ cuộc hội thoại)
• Độ dài phản hồi tối đa (người dùng thường thích câu trả lời ngắn gọn)
• Số lần gọi công cụ tối đa mỗi lượt

Giảm độ trễ mà không giảm chất lượng

Phần lớn độ trễ đến từ (1) thời gian mô hình và (2) chờ công cụ/nguồn dữ liệu. Bạn có thể giảm cả hai:

• Cache cho câu hỏi phổ biến (ví dụ “giá”, “đặt lại mật khẩu”) và kết quả truy xuất lặp lại. Cache nên key trên intent chuẩn hóa + phân khúc người dùng, không phải văn bản thô.
• Song song hoá: chạy truy xuất và kiểm tra nhẹ cùng lúc, rồi ghép câu trả lời cuối.
• Giữ prompt gọn. Hướng dẫn thêm và lịch sử dài làm tăng token và thời gian phản hồi.

Dùng định tuyến mô hình

Không phải mọi tin nhắn đều cần mô hình lớn nhất. Dùng luật định tuyến (hoặc bộ phân loại nhỏ) để mô hình nhỏ hơn xử lý tác vụ đơn giản (FAQ, định dạng, trích xuất) và mô hình lớn hơn xử lý suy luận phức tạp, lập kế hoạch đa bước, hoặc hội thoại nhạy cảm. Cách này thường cải thiện cả chi phí và tốc độ.

Kỹ thuật độ tin cậy như dịch vụ thực thụ

LLM và các cuộc gọi công cụ sẽ thất bại đôi khi. Lập kế hoạch:

• Timeout và retry với backoff cho yêu cầu công cụ
• Fallback (mô hình khác, câu trả lời đơn giản, hoặc UX “thử lại”)
• Circuit breaker khi phụ thuộc bất ổn
• Phản hồi thất bại từng phần rõ ràng (“Tôi không thể truy cập lịch của bạn—muốn tôi thử lại?”)

Làm tốt, người dùng thấy một trợ lý nhanh và ổn định—và bạn có chi phí dự đoán được.

Triển khai, Giám sát và Cải tiến theo thời gian

Ra mắt chat LLM là bắt đầu công việc thực sự. Khi người dùng tương tác ở quy mô, bạn sẽ gặp chế độ lỗi mới, chi phí mới và cơ hội tăng trợ lý thông minh bằng cách siết prompt và cải thiện nội dung truy xuất.

Giám sát cảm nhận người dùng (và chỗ hỏng)

Thiết lập giám sát kết nối tín hiệu kỹ thuật với trải nghiệm người dùng. Ít nhất, theo dõi độ trễ (p50/p95), tỷ lệ lỗi, và các loại thất bại riêng biệt—timeout mô hình, lỗi gọi hàm/công cụ, truy xuất hụt, và vấn đề giao hàng UI.

Mẫu hữu ích: phát một event có cấu trúc cho mỗi tin nhắn với trường như: tên/phiên bản mô hình, số token, gọi công cụ (tên + trạng thái), thống kê truy xuất (số docs trả về, điểm), và kết quả nhìn thấy bởi người dùng (thành công/thoát/chuyển).

Ghi log prompt và đầu ra một cách an toàn

Bạn sẽ cần ví dụ để gỡ lỗi và cải tiến—nhưng lưu có trách nhiệm. Ghi log prompt và đầu ra mô hình với redaction tự động cho trường nhạy cảm (email, số điện thoại, địa chỉ, dữ liệu thanh toán, token truy cập). Giữ truy cập văn bản thô giới hạn, có thời hạn và kiểm toán.

Nếu cần replay cuộc hội thoại để đánh giá, lưu transcript đã được làm sạch và một blob mã hoá riêng cho nội dung nhạy cảm, để hầu hết luồng công việc không chạm vào dữ liệu thô.

Xây vòng phản hồi chặt

Thêm điều khiển phản hồi nhẹ trong UI (thumbs up/down + bình luận tuỳ chọn). Chuyển phản hồi tiêu cực vào hàng đợi xem xét kèm:

• transcript đã được làm sạch
• các đoạn truy xuất (nếu dùng RAG)
• trace gọi công cụ và lỗi

Rồi hành động: điều chỉnh prompt, thêm kiến thức thiếu vào nguồn truy xuất, và tạo test cụ thể để vấn đề không lặp lại.

Truyền thông thay đổi: roadmap và kỳ vọng

Hành vi LLM tiến hoá. Công bố roadmap để người dùng biết những gì được cải thiện (độ chính xác, hành động hỗ trợ, ngôn ngữ, tích hợp). Nếu tính năng khác theo gói—ví dụ giới hạn cao hơn, lịch sử dài hơn, hoặc mô hình cao cấp—tham chiếu tới /pricing cho chi tiết gói và giữ các giới hạn đó rõ ràng trong UI.

Nếu mục tiêu là ra nhanh mà vẫn có lựa chọn “lên” tới stack tùy chỉnh sau, cân nhắc xây phiên bản ban đầu trên Koder.ai (với xuất mã nguồn và snapshot/rollback), rồi củng cố bằng đánh giá, an toàn và observability khi sử dụng tăng.