3 bài viết được gắn thẻ "Architecture"

Nếu hỏi tôi cách xây hệ thống tri thức cho AI cách đây không lâu, câu trả lời từng rất gọn: chia tài liệu thành chunk, tạo embedding, lưu vào vector database rồi đưa cho LLM.

Cách đó không sai và vẫn là điểm bắt đầu tốt. Nhưng có một cái tủ hồ sơ chưa đồng nghĩa với việc đã có thư viện.

Khi AI phải xử lý dữ liệu thay đổi, nguồn mâu thuẫn và câu hỏi nhiều bước, vấn đề không còn là “tối ưu retrieval thế nào?”. Tôi cần hai lớp tri thức: evidence giữ nguyên nội dung nguồn; procedure hướng dẫn agent tìm, suy luận và kiểm chứng câu trả lời.

Trong quá trình sử dụng coding agent, tri thức quan trọng không chỉ nằm trong câu hỏi và câu trả lời. Mỗi session còn mang theo thông tin từ mã nguồn, tài liệu, log, bảng dữ liệu hoặc các loại tệp khác mà người dùng đưa cho agent đọc và sử dụng. Đây cũng là nơi những quyết định, cách giải quyết vấn đề và hiểu biết mới được hình thành.

Nhưng tri thức tích lũy trong các session thường bị chia cắt theo từng công cụ. Những gì Codex biết hôm nay chưa chắc Cursor biết vào ngày mai; khi đổi agent, tôi lại phải giải thích mã nguồn, quyết định kiến trúc và bối cảnh cá nhân từ đầu.

Tôi xây dựng Lorekeep để thử giải quyết vấn đề đó: chắt lọc tri thức từ các session thành một tầng dữ liệu do người dùng sở hữu, có thể được nhiều coding agent sử dụng chung qua MCP.

Có một câu hỏi tôi gặp ngày càng nhiều trong các cuộc trò chuyện với đồng nghiệp: "AI code giỏi thế rồi, kiến trúc sư phần mềm còn cần không?"

Câu trả lời ngắn: Cần. Hơn bao giờ hết.

Nhưng câu trả lời dài thì thú vị hơn nhiều.