Dùng AI

Bài viết này nói về việc dùng AI, không phải tạo ra AI, hay huấn luyện, nâng cấp AI.

Từ ChatGPT, OpenAI và các công ty lớn khác

Trí tuệ nhân tạo (AI) có một lịch sử phát triển lâu dài (từ năm 1956 bắt đầu tại Mỹ), được công bố và nghiên cứu sâu rộng trong các viện, trường và tập đoàn công nghệ lớn.

Tuy nhiên, bước ngoặt thật sự diễn ra vào năm 2021, khi OpenAI ra mắt ChatGPT mô hình AI đầu tiên được hàng trăm triệu người trên khắp thế giới tiếp cận dễ dàng, tự nhiên như khi họ lần đầu sử dụng một mạng xã hội.

Từ đó, OpenAI tiếp tục mở rộng hệ sinh thái sản phẩm của mình với GPT-4, DALL-E (AI tạo ảnh), Whisper (AI nhận dạng giọng nói), Codex (AI lập trình), Atlas (trình duyệt với AI) và nền tảng ChatGPT app cùng API cho doanh nghiệp.

Rất nhanh, và cũng song song với OpenAI, những công ty và tổ chức cũng mang đến những AI và ứng dụng AI tương tự, hoặc mới. Điểm qua vài công ty cung cấp dịch vụ ứng dụng AI phổ biến cùng các sản phẩm nổi bật của họ (tính đến 2025):

Công ty	Sản phẩm / Dịch vụ AI tiêu biểu
OpenAI	ChatGPT (trợ lý AI hội thoại), GPT-4 / GPT-4o (mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức), DALL·E 3 (AI tạo hình ảnh), Whisper (nhận dạng giọng nói), Codex (AI lập trình, nền tảng của GitHub Copilot)
Anthropic	Claude 3 (trợ lý AI hội thoại cạnh tranh với ChatGPT), Claude API
Google DeepMind	Gemini, AlphaFold (AI dự đoán cấu trúc protein), AlphaGo (AI chơi cờ vây thắng nhà vô địch thế giới), WaveNet (AI tổng hợp giọng nói)
Microsoft	Copilot (tích hợp AI trong Office, Windows, GitHub, Azure), Azure OpenAI Service
NVIDIA	NVIDIA AI Enterprise, CUDA / TensorRT (nền tảng tăng tốc AI), NIM (NVIDIA Inference Microservices), Omniverse (mô phỏng 3D dùng AI)

Cách phân biệt, phân loại nhằm hệ thống hóa kiến thức khi tiếp cận AI

Một sản phẩm AI mang nhiều tính chất. Khi lần đầu tiếp cận bạn sẽ tìm hiểu hoặc tự nhận ra các tính chất của nó, và từ đó bạn phân loại được rồi nhanh chóng tiếp cận cái tương tự thứ hai, thứ ba, v.v. Mỗi tính chất sẽ xác định vị trí của sản AI trên một khía cạnh quan sát. Sau đây là một số khía cạnh cơ bản.

Sản phẩm AI tạo ra

Tính chất này trả lời câu hỏi, AI sản xuất ra cái gì? AI trợ giúp việc làm ra cái gì?

Bạn chat hỏi, AI trả lời: AI sản xuất ra câu trả lời qua văn bản, qua âm thanh.
Bạn yêu cầu tạo tài liệu, AI gửi bạn tài liệu: AI sản xuất ra tài liệu.
Bạn yêu cầu AI đọc văn bản: AI sản xuất ra âm thanh
Bạn yêu cầu AI viết mã: AI sản xuất ra mã nguồn
Bạn yêu cầu AI tạo video: AI sản xuất ra video
Bạn yêu cầu AI thực thi những thao tác phức tạp: AI sản xuất ra kết quả, nó tự động hóa công việc của bạn yêu cầu.

Chế độ AI được sử dụng

Hiện tại AI đang có hai chế độ sử dụng: Công Cụ (a tool) và Trợ Thủ (an agent/assistant)

Khi là công cụ, AI chỉ sử dụng kiến thức của nó, và những gì bạn vừa trao đổi với nó khi bắt đầu phiên làm việc để sản xuất, hỗ trợ bạn. Nó hoàn toàn không biết gì thêm ngoài 2 nguồn thông tin: kiến thức của chính nó và những gì bạn vừa 'nói' với nó. Khi là công cụ, cộng với sự thân thiện, AI giống như một người bạn; công với kiến thức thông thái, AI giống như một người thầy. Nhưng đừng tin 100% vào thầy AI nhé, tin tối đa 80% thui.
Khi là trợ thủ, bạn cần
cho phép nó truy cập và chỉnh sửa những thứ bạn cũng đang truy cập, chỉnh sửa
chỉ dẫn nó những thứ liên quan tới công việc, bao gồm quy trình, tài liệu, kho lưu trữ, quy tắc
cường hóa nó, gắn vào nó những công cụ mà bạn đang dùng, và nó cũng biết dùng

Mình sẽ nói thêm về 3 việc bạn cần làm cho AI trong mục AI như một trợ thủ sau.

Loại hình chi phí để có AI

Cùng một cách so sánh con người và động vật; bạn có thể so sánh AI với phần mềm máy tính. AI là phần mềm phức tạp, bậc cao hơn so với những phần mềm còn lại (như trình soạn thảo, game, database). Để có AI sử dụng, bạn có thể lựa chọn cách dùng gắn với loại hình chi phí (cho dễ hiểu) như sau:

Chi phí dạng dịch vụ: Bạn dùng AI qua Intenet, chi tiền để thuê (bắt đầu với miễn phí, sau đó với) phiên bản nâng cấp của nó (khi cần). Vẫn cần internet, công ty công nghệ chạy AI cho bạn.
Chi phí dạng tài sản: Bạn chạy AI ở máy tính cá nhân, chi tiền mua phần cứng mạnh để chạy phiên bản nâng cấp. Vẫn cần điện và intenet để download 'bản cài' trước khi tắt net. Máy của bạn chạy AI.
Hoặc cả hai: bạn mua máy mạnh, mua cả bản quyền loại nâng cấp để chạy độc lập mà không phụ thuộc internet. Bạn rất giàu, đam mê tìm hiểu.

Phân loại

Như vậy, với nhóm tính chất [Sản phẩm, Chế độ, Loại hình chi phí]

Tư duy khi dùng AI

Mình chia sẻ khẩu quyết của mình

Thành quả công việc là trên hết. Thực dụng, tập trung.

Nếu không cần, thì không dùng. Tối giản, hiệu quả.

Thành bại tại kỹ năng. Càng tự chủ, càng tự tin

Sức tới đâu 'cưỡi trâu' tới đó. Biết vươn lên, biết giới hạn

Có một thứ bạn nên cân nhắc: thời gian chờ AI trả lời, độ chính xác AI mang lại, và sự lệ thuộc khi không có AI. Bạn có thể hỏi AI

✨ Sử dụng AI như thế nào để không lệ thuộc vào AI, không bị thối não?

Một youtube video mà mình từng xem SỰ THẬT việc AI khiến bạn DỐT đi - @quynhrinko, 2025

Cách tiếp cận AI

Bạn làm theo một cách, bạn có thể thao tác nhiều kiểu.

Hiện tại, 2025, những cách tiếp cận AI gồm dùng giao diện GUI, dùng phần mở rộng của một phần mềm hiện có, dùng dòng lệnh CLI, dùng giao REST API, dùng công cụ lập trình. Bạn có thể hỏi AI để dạo qua chi tiết từng cách dùng, mình sẽ tóm tắt những cách dùng trên như sau:

Dùng giao diện GUI

Có hai kiểu:

bạn mở một trang web, đăng nhập và bắt đầu dùng AI trên trình duyệt.
bạn tải xuống ứng dụng AI (trên máy tính, điện thoại), cài đặt, mở lên, đăng nhập và bắt đầu dùng.

Lần sau dùng lại, bạn mở lại trang web hoặc phần mềm đã cài để dùng. Thế thôi. Đây là cách cơ bản, phổ biến nhất.

Dùng phần mở rộng của một phần mềm hiện có

Trình duyệt có phần mở rộng (plugin, extension). Trình chat cũng có phần mở rộng, thường là các chatbot. Và vscode cũng có phần mở rộng. Những phần mở rộng này cũng có giao diện nho nhỏ của riêng nó, nằm lọt thỏm trong chương trình chính.

Bạn cài đặt phần mở rộng này, có thể dùng ngay. Nhưng phần lớn bạn cần đăng nhập hoặc cấu hình kết nối để phần mở rộng này bắt đầu hoạt động.

Khi bạn dùng AI dạng dịch vụ, việc cấu hình để phần mở rộng kết nối với AI bạn đang thuê, bạn sẽ cần thao tác tạo ra khóa kết nối (API Key) ngay trên trang của nhà cung cấp, sau đó nhập khóa kết nối này vào phần mở rộng và ấn nút kết nối.

Khi bạn dùng AI dạng tài sản, việc cấu hình có thể đơn giản hơn khi bạn cứ dùng mặc định, hoặc phức tạp hơn khi bạn bắt đầu ... vọc vạch 🤓.

Dùng dòng lệnh CLI

Bạn biết dùng terminal rồi nha.

Bạn mở terminal lên, và
bạn cài đặt CLI của một nền tảng AI bất kỳ. Sau đó, vẫn trong terminal,
bạn mở (launch) chương trình AI bằng lệnh (ví dụ gemini, codex, claude)
bạn thực hiện cấu hình kết nối (đăng nhập) vẫn dùng dòng lệnh, rồi
bạn làm việc với AI như đang chat với nó.

Dùng giao REST API

Cách này không phổ biến với người dùng phổ thông, nhưng phổ biến khi tích hợp hệ thống. Bạn soạn một REST API call đến AI, và nó sẽ trả lời cho bạn qua phản hồi của REST call đó. Thực tế, bạn chỉ chuẩn bị call khi bạn test tích hợp; còn sau khi test, phần mềm mà bạn đang tích hợp vào AI sẽ soạn API call đó và gửi đến AI.

✨ Tôi là một người không chuyên lập trình backend, hãy giải thích đơn giản cho tôi REST API call là gì?

✨ Dùng công cụ gì để soạn và thực hiện một REST API call? Cho ví dụ về một REST API call tới một AI?

Dùng công cụ lập trình

Cách này không phổ biến với người dùng phổ thông, hay tích hợp hệ thống, nhưng phổ biến khi tạo ứng dụng mới, với tính năng AI có sẵn trong ứng dụng (viết chatbot mới, app tạo hình ảnh, âm thanh với AI).

Thay vì soạn một tương tác theo định dạng nào đó với phần mềm nào đó (định dạng REST với curl, hay với Postman), bạn dùng ngay công cụ lập trình (Python, Go, JavaScript) để thực hiện, và tiếp tục dùng công cụ lập trình 'xào nấu' nội dung AI trả về, trước khi trình đến cho người dùng cuối.

✨ Hãy cho một đoan code mẫu Python dùng AI để tạo một đoạn âm thanh với yêu cầu "Âm thanh của sự đa năng, tự do và đầy cảm hứng".

Cách dùng AI

Có nhiều cách dùng AI, mình chia sẻ vài cách phổ biến mà mình biết

Ra lệnh (Prompt)

Đơn giản, thô sơ: bạn chỉ cần gõ điều bạn muốn. Bạn càng có kỹ thuật ra lệnh tốt, bạn nhanh chón đạt được kết quả mong muốn.

Thế, thế nào là ra lệnh tốt? Có 2 cách, cách thứ hai nhanh hơn cách thứ nhất, dùng nhiều cũng sẽ có thể ngộ ra cách thứ nhất

Cách thứ nhất: giỏi môn văn hoặc ngữ văn Anh. Bạn biết mình muốn gì, uống nắn câu ra lệnh thật rõ ràng, viết nhiều thông tin, biết nhiều quy tắc cung cấp thông tin, viết câu mạch lạc và ra lệnh. Bạn dùng được cách này với cả trí tuệ thiên tạo chứ không chỉ trí tuệ nhân tạo. Bạn càng hiểu sâu về một chuyên môn, từ vựng và cú pháp giao tiếp trong chuyên môn ấy càng phong phú, câu lệnh (prompt) của bạn càng hiệu quả.
Cách thứ hai: bắt chước và học thuộc lòng, lưu lại những câu học được. Xem một số nguồn để bắt chước ngay bên dưới, ngay sau ... cách thứ ba.
Cách thứ ba: thật ra có cách thứ ba là: hãy nghĩ vài ý (không giỏi văn), hỏi AI một câu ✨ Hãy giúp phát triển câu prompt sau của tôi để nó hiệu quả hơn: ... câu prompt của bạn..., và sau đó sử dụng kết quả này, ra lệnh trong một khung chat mới.

Một số nguồn mẫu lệnh

Tên thư viện	URL	Mô tả ngắn
Claude Prompt Library	https://docs.claude.com/en/resources/prompt-library/library	Đến từ Claude (Anthropic), nhiều prompts tối ưu cho cả việc kinh doanh và cá nhân.
God of Prompt – Prompt Library	https://www.godofprompt.ai/prompt-library	Hơn 30.000 prompts cho ChatGPT, Midjourney và Claude, cho marketing, business, thiết kế…
AI for Education – Prompt Library	https://www.aiforeducation.io/prompt-library-all-prompts	Cho giáo dục: lên chương trình, đánh giá, giao tiếp, hỗ trợ học sinh, giáo viên.
Prompts.Chat	https://prompts.chat/	Kho cộng đồng (GitHub) chứa hàng trăm prompts mẫu có thể clone và sử dụng.
AIPRM – AI Prompts	https://www.aiprm.com/prompts/	Add‑on/không gian hàng ngàn prompts sẵn dùng cho ChatGPT (văn bản, viết bài, SEO, dev…)

Còn nữa, nhưng nhiêu đây chắc đủ rồi.

Cung cấp luận cứ tăng cường và ra lệnh (RAG)

Khi bạn ra lệnh, mà không cung cấp gì thêm, AI sử dụng kiến thức nội tại mà nó biết. Để cung cấp thêm thông tin cho nó tập trung, bạn cần biết và tiến hành cài đặt bổ sung để đưa thêm thông tin đó vào. Việc cài đặt này thường bao gồm việc cài đặt một cơ sở dữ liệu thân thuộc với AI (một dạng vector database), và sau đó thực hiện các bước đưa dữ liệu cảu bạn vào CSDL đó, và thường kèm thêm một số tiện ích để tự động hóa việc trên khi dự liệu của bạn tăng, giảm, thay đổi.

Tuy nhiên, bạn chỉ nên dùng cách này khi thực hiện nghiên cứu chuyên sâu, hoặc xây dựng chatbot cho một chủ đề, một công ty.

Bạn có thể tìm hiểu bằng cách ra lệnh cho AI

✨ Tôi có thể thực hiện kỹ thuật RAG với ChatGPT cho việc nghiên cứu cách trồng hoa trên bàn làm việc như thế nào? Những công ty như OpenAI, Google ... có sản phẩm nào để tôi tiếp cận RAG không?

AI như một trợ thủ

⭐️ Đây là cách mà mình động viên bạn làm chủ cho bằng được.

Khi AI là trợ thủ (assistant), sau khi bạn

cho phép nó truy cập và chỉnh sửa những thứ bạn cũng đang truy cập, chỉnh sửa
chỉ dẫn nó những thứ liên quan tới công việc, bao gồm quy trình, tài liệu, kho lưu trữ, quy tắc
cường hóa nó, gắn vào nó những công cụ mà bạn đang dùng, và nó cũng biết dùng

bạn ra lệnh nó sẽ làm, hoặc hỏi bạn để làm rõ yêu cầu. Trong lúc nó làm, bạn có thể bạn tập trung nghĩ về mục tiêu, tương tác với đồng đội, hoặc tập thể dục.

Trợ thủ có thể hoạt đông trong hai trạng thái: Thực thi (agent), Kế sách (plan)

Khi trợ thủ trong trạng thái kế sách, nó sẽ đọc, giúp phân tích, đặt câu hỏi, giúp bạn làm rõ vấn đề, bớt lo âu. Tác dụng như một chuyên gia có nhiều kiến thức nghiệp vụ, công nghệ, quy trình ... nhưng mới nhận việc.

Khi trợ thủ trong trạng thái thực thi, nó sẽ nhận lệnh và dùng các công cụ đã kết nối, thao tác nhiệm vụ, tạo ra sản phẩm. Nó như một công nhân đa năng, nhận lệnh và làm việc.

1️⃣ Cho phép nó truy cập và chỉnh sửa

Kích hoạt chế độ trợ thủ

Trong phần này, mình chỉ tập trung hướng dẫn sử dụng trợ thủ theo cách tiếp cận dùng phần mở rộng, cụ thể là vscode extension mà thôi.

Cài đặt một trong các extension sau, tùy lựa chọn của bạn. Mình chọn Continue.

Tên extension	Mã extension	Mô tả ngắn	Link VS Code Marketplace	Link Open VSX
Continue	`Continue.continue`	Open‑source agent, hỗ trợ kết nối AI thuê hoặc tự chạy.	https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue	https://open-vsx.org/vscode/item?itemName=Continue.continue
Gemini Code Assist	`Google.geminicodeassist`	Tích hợp AI từ Google Gemini.	https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Google.geminicodeassist	https://open-vsx.org/vscode/item?itemName=Google.gemini-cli-vscode-ide-companion
Claude Code (Anthropic)	`anthropic.claude-code`	Agent AI từ Anthropic	https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=anthropic.claude-code	https://open-vsx.org/vscode/item?itemName=Anthropic.claude-code
Codex – OpenAI’s coding agent	`openai.chatgpt`	Extension chính thức của OpenAI (Codex)	https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=openai.chatgpt	https://open-vsx.org/vscode/item?itemName=openai.chatgpt

💡 Lưu ý: Một số extension cần API key hoặc tài khoản nhà cung cấp (OpenAI, Google, Anthropic).

Nếu bạn dùng Microsoft Visual Studio Code, thì Github Copilot Extension mặt định đã cài chung rồi.

Sau khi cài đặt phần mở rộng (extension), mở cửa sổ mới cài đặt, và thực hiện kết nối thành công, bạn nhìn vào các lựa chọn quanh ô nhập chat và chọn bật sang chế độ trợ thủ. Thế thôi.

Cấp phép

Khi bạn biết rằng AI có thể thêm, xóa, sửa tập tin trong máy tính; chắc bạn chưa kịp lo lắng rằng AI sẽ làm hỏng máy tính của bạn 😐 bạn đang hân hoan với việc nó sẽ làm thay mình rất nhiều việc, quên lo phải hok? 😧 Rồi, chưa kịp lo lắng thì bạn cũng biết luôn là AI sẽ chờ bạn đồng ý trước khi sửa file. Trừ khi bạn kích hoạt chế độ Agent (full access).

2️⃣ Chỉ dẫn nó

Bạn có thể kiểm soát khu vực làm việc của AI, bằng cách chỉ cho AI nơi thiết lập ngữ cảnh làm việc (context) cho AI bằng việc đưa giới hạn vào file hướng dẫn. Và bạn là người viết những file hướng dẫn này.

Hãy xem bảng sau với một số AI hiện có. Đây không phải danh sách chính thức hoàn chỉnh, có thể đến từ cộng đồng, có thể thay đổi theo phiên bản.

Vị trí và tên folder/file hướng dẫn AI	Loại AI sẽ đọc	URL tham khảo
Thư mục `.gemini/`; `.gemini/settings.json`	Gemini CLI (của Google Gemini)	https://google‑gemini.github.io/gemini-cli/docs/get-started/configuration.html
`.geminiignore`	Gemini CLI	https://www.philschmid.de/gemini-cli-cheatsheet
`CLAUDE.md` (ở thư mục dự án)	Claude Code	https://www.builder.io/blog/claude-code
`.claude/commands/*.md`	Claude Code – lệnh tuỳ chỉnh dự án	https://www.builder.io/blog/claude-code
`.claude/settings.json` (và thư mục `.claude/`)	Claude Code (của Anthropic)	https://code.claude.com/docs/en/settings
`AGENTS.md` (ở thư mục gốc hoặc gần mã)	GitHub Copilot (agent instructions)	https://docs.github.com/copilot/customizing-copilot/adding-custom-instructions-for-github-copilot
`.github/copilot‑instructions.md`	GitHub Copilot	https://docs.github.com/copilot/customizing-copilot/adding-custom-instructions-for-github-copilot
`.github/instructions/*.instructions.md`	GitHub Copilot (path‑specific instructions)	https://docs.github.com/copilot/customizing-copilot/adding-custom-instructions-for-github-copilot

Hãy xem thử một file .gemini/GEMINI.MD được viết để Google Gemini tuân thủ 4. Nguyên tắc phát triển

Hãy dùng AI để khám phá và hỗ trợ viết thêm các file này. ✨. Đừng lo! Những file này trong quá trình làm việc, bạn có thể cùng AI cải thiện thêm, cập nhật thêm. Những file này hoạt động như quy trình định ra giữa bạn và trợ thủ. Bạn càng tham gia nhiều dự án có sử dụng AI, bạng càng thấy những file, folder này được tạo ra và tổ chức rất đa dạng; nhưng thường có nội dung phân chia thành những mục giống nhau như Quy Chuẩn (convention), Cấu trúc dự án (Project Structure), vân vân.

3️⃣ Cường hóa nó

Hãy tìm hiểu khái niệm Model Context Protocol, MCP.

✨ Hãy liệt kê nhanh các ứng dụng của Model Context Protocol, MCP; sau đó mới giải thích nó là gì, và liệt kê một số nhóm MCP nhóm theo các chức năng của chúng.

✨ Hãy tìm và gửi một danh sách mở rộng (10-20) MCP server phổ biến, kèm từng mô tả ngắn và phân loại chi tiết hơn.

✨ Tôi thấy hứng thú và tò mò với MCP có tên "", hãy hướng dẫn cho tôi cách cài đặt, cấu hình và cho tôi một vài bài tập sử dụng.

Lưu ý:

MCP server: là chương trình máy tính, chạy ngầm trong máy tính của bạn hoặc một máy ở xa, được AI kết nối tới. Để thực hiện thao tác ngay trên máy của bạn, MCP server nên chạy trên máy của bạn. Nó nhẹ và không tốn kém, và là thứ bạn cài.
MCP client: là tính năng có sẵn trong ứng dụng AI rồi (phần mở rộng của vscode, hoặc chỗ kết nối trên ứng dụng ChatGpt). À! Dùng AI trên web thì, theo mình biết (có thể mình lỗi thời) là hok có MCP để xài.

Chúc bạn làm chủ và vui vẻ với một đàn AI trong thế giới Trái Đất 2025+ 🧑‍🚀