Tôi thật sự thấy rất lạ khi bạn cho rằng đây là hành vi lạm dụng. Có lẽ bạn có thực sự hiểu nghĩa của từ “lạm dụng” không? Tôi chỉ đơn giản là sử dụng GitHub để dùng tính năng Releases của GitHub, và tôi thậm chí còn ghi rõ ngay ở dòng đầu tiên của README rằng tôi sẽ không công khai mã nguồn. Bạn có căn cứ nào để khẳng định dự án của tôi là hành vi lạm dụng không? Hay là bạn đang nghĩ rằng GitHub = nơi để công khai mã nguồn mở? Hay bạn cho rằng việc tôi giới thiệu dự án của mình trong thread là hành vi lạm dụng? Mong bạn đừng tùy tiện quy kết nỗ lực của người khác là “kẻ lạm dụng” khi không có bất kỳ căn cứ nào.
Tôi nghĩ trường hợp SKT dùng vốn để mua sao và trường hợp dự án của tôi thì thậm chí không thể đem ra so sánh, không biết bạn đang có suy nghĩ như thế nào vậy? Tôi chỉ dùng GitHub để phát hành thông qua GitHub Releases, và ngay dòng đầu tiên của README tôi đã ghi rõ là không công khai mã nguồn. Hơn nữa, những người đã bấm sao cho dự án của tôi đều là những người không hề quen biết tôi, vậy điều này có thể bị xem là lạm dụng sao? Mong bạn đừng nhìn những ngôi sao có được nhờ hoạt động marketing chính đáng bằng góc nhìn hời hợt như vậy rồi hạ thấp nó.
pi rất nhẹ nên tôi hay dùng nó như công cụ agent. Ngoài ra tôi cũng tạo pi-shell-acp để nối thêm Claude Code và Gemini, và đang dùng rất ổn. Tôi tạo rồi dùng khá nhiều skill, càng thử càng thấy tùy biến theo ý mình là tốt nhất. Khi dùng ngay Claude Code, Codex v.v. thì tôi bật chế độ YOLO và tắt toàn bộ công cụ tích hợp sẵn xuống mức như của pi. Tính năng mới thì cứ như đóng búa là tắt ngay.
Tôi đang dùng ngay lúc này và không gặp vấn đề đang viết thì tiếng Trung tự nhiên xen vào như các mô hình Trung Quốc khác, có vẻ khả năng gọi tool cũng khá tốt.
Bạn có thể xem theo đường dẫn: nickname của mình > Xem hoạt động của tôi > Xem toàn bộ bài viết đã thêm vào yêu thích gần đây. Có vẻ là số bước đã tăng thêm một chút.
Hiện tại, cách hoạt động của chatbot không hẳn là “mỗi lần đều tìm kiếm toàn bộ nguyên văn thông báo bằng RAG”, mà là trước hết phân tích thông báo bằng AI để tạo dữ liệu có cấu trúc (JSON), rồi đưa phần đó vào làm ngữ cảnh nền để trả lời câu hỏi.
Luồng xử lý đại khái như sau.
Ở bước thu thập thông báo, trích xuất văn bản từ PDF/HWP/Excel/nội dung gốc
Dùng LLM để lưu thành JSON có cấu trúc cho các mục như điều kiện đăng ký, tiêu chí thu nhập/tài sản, lịch trình, điều kiện thuê, thông tin nhà ở, v.v.
Khi người dùng đặt câu hỏi trong màn hình chi tiết của một thông báo cụ thể, chỉ đưa JSON phân tích của thông báo đó + lịch sử hội thoại gần đây vào prompt
Trả lời dạng streaming qua OpenAI Chat Completions API
Nội dung hội thoại được lưu thành session theo từng người dùng/từng thông báo
Nói cách khác, chatbot không phải là cấu trúc mỗi lần lại đọc toàn bộ file PDF dài, mà gần hơn với một “UI hỏi đáp dựa trên dữ liệu thông báo đã được phân tích sẵn”.
Trong prompt, hệ thống cũng được giới hạn để không suy đoán những nội dung không có trong dữ liệu thông báo, mà phải hướng dẫn người dùng kiểm tra nguyên văn.
Tôi thật sự thấy rất lạ khi bạn cho rằng đây là hành vi lạm dụng. Có lẽ bạn có thực sự hiểu nghĩa của từ “lạm dụng” không? Tôi chỉ đơn giản là sử dụng GitHub để dùng tính năng Releases của GitHub, và tôi thậm chí còn ghi rõ ngay ở dòng đầu tiên của README rằng tôi sẽ không công khai mã nguồn. Bạn có căn cứ nào để khẳng định dự án của tôi là hành vi lạm dụng không? Hay là bạn đang nghĩ rằng GitHub = nơi để công khai mã nguồn mở? Hay bạn cho rằng việc tôi giới thiệu dự án của mình trong thread là hành vi lạm dụng? Mong bạn đừng tùy tiện quy kết nỗ lực của người khác là “kẻ lạm dụng” khi không có bất kỳ căn cứ nào.
Tôi nghĩ trường hợp SKT dùng vốn để mua sao và trường hợp dự án của tôi thì thậm chí không thể đem ra so sánh, không biết bạn đang có suy nghĩ như thế nào vậy? Tôi chỉ dùng GitHub để phát hành thông qua GitHub Releases, và ngay dòng đầu tiên của README tôi đã ghi rõ là không công khai mã nguồn. Hơn nữa, những người đã bấm sao cho dự án của tôi đều là những người không hề quen biết tôi, vậy điều này có thể bị xem là lạm dụng sao? Mong bạn đừng nhìn những ngôi sao có được nhờ hoạt động marketing chính đáng bằng góc nhìn hời hợt như vậy rồi hạ thấp nó.
pirất nhẹ nên tôi hay dùng nó như công cụ agent. Ngoài ra tôi cũng tạopi-shell-acpđể nối thêm Claude Code và Gemini, và đang dùng rất ổn. Tôi tạo rồi dùng khá nhiều skill, càng thử càng thấy tùy biến theo ý mình là tốt nhất. Khi dùng ngay Claude Code, Codex v.v. thì tôi bật chế độ YOLO và tắt toàn bộ công cụ tích hợp sẵn xuống mức như củapi. Tính năng mới thì cứ như đóng búa là tắt ngay.Hãy làm JumpDesktop miễn phí đi
Cách định khung quyết định mức độ của cuộc thảo luận.
Tôi đã nhận được những góc nhìn rất hay.
Hôm kia tôi vừa xem tài liệu đó của Google rồi cải tổ lại blog cá nhân, giờ có lẽ phải bổ sung thêm nữa. Cảm ơn bạn.
Tiêu chuẩn để nói là ngang tầm với các mô hình đó có lẽ đúng là hơi cường điệu thật, nhưng mức giá thì quá gây sốc.
Tôi đang dùng ngay lúc này và không gặp vấn đề đang viết thì tiếng Trung tự nhiên xen vào như các mô hình Trung Quốc khác, có vẻ khả năng gọi tool cũng khá tốt.
Nhìn chung, khi sử dụng chế độ tối thì chữ trên trang khá khó nhìn.
Đã phát hiện mẫu bình chọn khác thường nên đã bị gắn cờ, nhưng sau khi ban vận hành xem xét, cờ đã được gỡ. Vui lòng tham khảo cách sử dụng Show GN.
Cảm ơn bạn đã phản hồi
Cảm ơn bạn đã phản hồi.
Bạn có thể xem theo đường dẫn: nickname của mình > Xem hoạt động của tôi > Xem toàn bộ bài viết đã thêm vào yêu thích gần đây. Có vẻ là số bước đã tăng thêm một chút.
Bạn có thể kiểm tra tại https://news.hada.io/faved_topics?userid=@{:name}
Cảm ơn bạn đã báo tin!
Chúng tôi đã chỉnh sửa màu của nhãn/tiêu đề/mô tả trong phần đó để phù hợp với chế độ tối.
Cảm ơn bạn vì câu hỏi rất hay!
Hiện tại, cách hoạt động của chatbot không hẳn là “mỗi lần đều tìm kiếm toàn bộ nguyên văn thông báo bằng RAG”, mà là trước hết phân tích thông báo bằng AI để tạo dữ liệu có cấu trúc (JSON), rồi đưa phần đó vào làm ngữ cảnh nền để trả lời câu hỏi.
Luồng xử lý đại khái như sau.
Nói cách khác, chatbot không phải là cấu trúc mỗi lần lại đọc toàn bộ file PDF dài, mà gần hơn với một “UI hỏi đáp dựa trên dữ liệu thông báo đã được phân tích sẵn”.
Trong prompt, hệ thống cũng được giới hạn để không suy đoán những nội dung không có trong dữ liệu thông báo, mà phải hướng dẫn người dùng kiểm tra nguyên văn.
Vậy là bên Toss đang chuẩn bị hỗ trợ API phải không haha
Ngay cả trong hướng dẫn GEO của Google cũng nói rằng họ đang bổ sung LLM cho dịch vụ của các công ty khác, nên có vẻ điều này là cần thiết.
Nội dung khá thú vị. Tôi có một hệ thống Xeon đời cũ, chắc phải thử xem sao.
Vâng. Đúng là như vậy. Phần loại bỏ orchestration vẫn còn giá trị.