Bạn tích hợp AI vào ứng dụng bằng API như thế nào?

Question

Accepted Answer

Developer thường thêm năng lực AI vào ứng dụng bằng cách gọi các **API AI** (như OpenAI, Anthropic, hoặc các dịch vụ AI cloud) — gửi request và nhận các phản hồi do AI sinh, mà không cần huấn luyện model. Hiểu cách dùng các API AI ngày càng có giá trị.

## Dùng các API LLM

```js
// gọi một API LLM (vd OpenAI/Anthropic) để thêm AI vào ứng dụng của bạn
const response = await fetch('https://api.provider.com/...', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}`, 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    model: 'a-model',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Summarize this: ...' }],   // prompt
  }),
});
// → nhận một phản hồi do AI sinh (inference trên một model đã được huấn luyện sẵn)
```

## Các cân nhắc then chốt

```text
✓ PROMPTING → tạo các prompt tốt (input định hình output) — prompt engineering
✓ CHI PHÍ → các lệnh gọi API tốn tiền (theo token) → giám sát/tối ưu việc sử dụng; cache nơi có thể
✓ LATENCY → các lệnh gọi AI chậm hơn các API thông thường → xử lý bất đồng bộ; cân nhắc streaming phản hồi
✓ LỖI / độ tin cậy → xử lý thất bại, rate limit, timeout; retry
✓ KHÔNG TẤT ĐỊNH → cùng một prompt có thể cho output khác nhau → thiết kế cho sự biến thiên
✓ BẢO MẬT → bảo vệ API key (không bao giờ trong client code); xác thực/làm sạch output của AI
```

## Xây dựng các tính năng AI

```text
✓ Các tính năng phổ biến: chatbot, tóm tắt, sinh nội dung, phân loại, trích xuất,
  semantic search (với embedding), Q&A (với RAG)
✓ Dùng output CÓ CẤU TRÚC (yêu cầu JSON) khi tích hợp AI vào logic ứng dụng
✓ Xác thực output của AI (nó có thể sai) → đừng tin tưởng mù quáng; có phương án dự phòng
→ developer thêm các tính năng AI mạnh mẽ qua API (không cần huấn luyện ML)
```

## Tại sao điều này quan trọng

Hiểu cách tích hợp AI qua API là kiến thức có giá trị, ngày càng thiết yếu vì đó là **cách hầu hết developer thêm năng lực AI vào ứng dụng**, nên là một kỹ năng thực tế, được săn đón.

Dùng các API AI (OpenAI, Anthropic, các dịch vụ AI cloud) cho phép developer thêm các tính năng AI mạnh mẽ mà không cần huấn luyện model — khiến nó trở thành cách chính để AI được tích hợp vào ứng dụng.

Hiểu **dùng các API LLM** — gửi request với prompt và nhận các phản hồi do AI sinh (làm inference trên các model đã được huấn luyện sẵn) — là cơ chế cơ bản mà developer dùng.

Hiểu **các cân nhắc then chốt** đặc biệt quan trọng để xây dựng các tính năng AI vững chắc: **prompting** (tạo các prompt tốt vì input định hình output), **chi phí** (các lệnh gọi API tốn tiền theo token, đòi hỏi giám sát và tối ưu), **latency** (các lệnh gọi AI chậm hơn, đòi hỏi xử lý bất đồng bộ và streaming), **xử lý lỗi** (thất bại, rate limit, timeout), **không tất định** (cùng một prompt cho output khác nhau, đòi hỏi thiết kế cho sự biến thiên), và **bảo mật** (bảo vệ API key, không bao giờ trong client code, và xác thực output của AI).

Những cân nhắc này phân biệt tích hợp AI vững chắc với việc sử dụng ngây thơ.

Hiểu **xây dựng các tính năng AI** — các tính năng phổ biến (chatbot, tóm tắt, sinh nội dung, phân loại, semantic search với embedding, Q&A với RAG), dùng output có cấu trúc (JSON) để tích hợp vào logic ứng dụng, và **xác thực output của AI** (vì nó có thể sai, không tin tưởng mù quáng, có phương án dự phòng) — phản ánh phát triển tính năng AI thực tế.

Khi các tính năng AI trở nên được kỳ vọng trong ứng dụng, khả năng tích hợp AI qua API (xử lý prompting, chi phí, latency, lỗi, không tất định, và xác thực output) là một kỹ năng developer ngày càng có giá trị, được săn đón.

Vì tích hợp AI qua API là cách hầu hết developer thêm năng lực AI (không huấn luyện model) và hiểu nó — bao gồm các cân nhắc thực tế (prompting, chi phí, latency, không tất định, bảo mật, xác thực output) — là một kỹ năng ngày càng thiết yếu, được săn đón, nên hiểu cách tích hợp AI vào ứng dụng bằng API là kiến thức có giá trị, ngày càng quan trọng — cách chính mà developer thêm các tính năng AI (qua API, làm inference trên các model đã được huấn luyện sẵn), với các cân nhắc thực tế (chi phí, latency, không tất định, xác thực) là then chốt cho tích hợp AI vững chắc, và là một kỹ năng ngày càng được săn đón khi các tính năng AI trở nên được kỳ vọng trong ứng dụng.