NotebookLM – Tương Lai của Việc Đọc Hiểu Tài Liệu Bằng AI

Posted on November 29, 2025 by Phan Thanh Giảng

Trong thế giới nơi tài liệu kỹ thuật, hợp đồng, đặc tả, và báo cáo ngày càng phình to theo cấp số nhân, khả năng đọc hiểu – tổng hợp – và truy xuất kiến thức đang trở thành năng lực thiết yếu của mọi cá nhân lẫn doanh nghiệp.

Đáp lại nhu cầu này, Google giới thiệu NotebookLM, một công cụ AI được thiết kế riêng để xử lý thông tin phức tạp trong tài liệu, trích xuất tri thức, tạo ghi chú, và trả lời câu hỏi với độ chính xác cao — kèm trích dẫn đúng từng đoạn.

Và năm 2025, NotebookLM trở thành lựa chọn số 1 thế giới trong mảng AI đọc tài liệu.

1. NotebookLM là gì?

NotebookLM là nền tảng AI của Google giúp bạn tải lên bất kỳ tài liệu nào (PDF, Docs, Slides, Sheets, PowerPoint…), sau đó AI:

Đọc toàn bộ nội dung
Hiểu cấu trúc và mối quan hệ giữa các phần
Tạo notebook (bản ghi chú thông minh)
Cho phép bạn chat và đặt câu hỏi
Luôn trả lời kèm citation chính xác 100%
Tạo tóm tắt, glossary, Q&A, outline…

NotebookLM không dùng kiến thức Internet → mọi câu trả lời đều dựa hoàn toàn vào tài liệu bạn cung cấp.

2. Vì sao NotebookLM vượt trội hơn mọi AI khác trong mảng đọc tài liệu?

NotebookLM nổi bật nhờ 5 điểm vượt trội:

1. Độ chính xác khi đọc tài liệu đạt mức “enterprise grade”

Gemini 1.5/2.0 + nền tảng Document AI của Google cho phép:

Phân tích layout
Table extraction
Semantic segmentation
Heading detection
Multi-level topic understanding

Không có AI nào trong năm 2024–2025 làm tốt hơn.

2. Trích dẫn chuẩn xác tuyệt đối

Không còn chuyện AI bịa.

Mỗi câu trả lời đều highlight đoạn trong tài liệu.

3. Tự tạo “Notebook thông minh” – như Wikipedia của tài liệu

NotebookLM tạo:

Overview
Key Ideas
Glossary
Insights
Suggested Questions
Topic Map

4. Xử lý tài liệu dài cực ổn định (100–500 trang)

AI vẫn:

Nhớ toàn bộ nội dung
Không mất context
Không conflict giữa multi-file

Điều mà ChatGPT/Claude đôi khi không đảm bảo.

5. Tối ưu cho tài liệu doanh nghiệp

NotebookLM xử lý cực tốt:

BRD / CR / UAT
API Spec
Database Schema
Manual
Financial report
Proposal dài 80–150 trang

→ Rất hợp với mô hình outsource.

3. NotebookLM hoạt động như thế nào? (Phân tích kiến trúc kỹ thuật)

Dưới đây là sơ đồ pipeline xử lý tài liệu (conceptual):

NotebookLM không chỉ đơn thuần là RAG. Nó là Document Intelligence + Knowledge Graph + LLM.

Bước 1 — Document Preprocessing

Google áp dụng:

OCR (nếu cần)
Layout parsing (cột, bảng, hình)
Semantic chunking (dựa ngữ nghĩa thay vì token)
Entity extraction
Relationship modeling

Bước 2 — Knowledge Graph Construction

Thông tin được tổ chức thành graph:

Node: section, concept, entity
Edge: liên kết logic

Khác với vector search truyền thống, graph giúp:

Truy vấn chính xác hơn
Bảo toàn logic tài liệu
Không bị “lọt dữ liệu”

Bước 3 — Retrieval + Re-ranking

Sơ đồ minh hoạ:

Khi người dùng hỏi:

Query → embedding
Search trong graph
Re-rank bằng model khác
LLM tổng hợp trả lời
Thêm citation vào từng câu

Bước 4 — Notebook Synthesis (công nghệ độc quyền)

AI tự xây:

Summary đa tầng
Faq
Glossary
Topic outline

Giống như “đọc nguyên cuốn sách và viết lại bằng ngôn ngữ con người”.

4. So sánh NotebookLM với ChatGPT, Claude & RAG nội bộ

Tiêu chí	NotebookLM	ChatGPT (GPT-5.1)	Claude 3.7	RAG tự build
Đọc tài liệu	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
Trích dẫn	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐
Tóm tắt có cấu trúc	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐	❌
Độ ổn định multi-file	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐
Reasoning	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐
Bảo mật	❌	Enterprise = ✔	Teams = ✔	✔

5. Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp (đặc biệt phù hợp outsource)

✔ Dev đọc spec nhanh gấp 3–10 lần

Chỉ cần upload BRD / UAT → NotebookLM tóm tắt phần quan trọng.

✔ QA generate test case tự động

AI hiểu:

Logic nghiệp vụ
Rule
Condition
Expected result

✔ PM tạo Project Guidebook từ nhiều nguồn

Hợp nhiều file → thành tài liệu tổng hợp hoàn chỉnh.

✔ Training nội bộ cực nhanh

AI tạo:

Slide outline
Video script
Câu hỏi ôn tập
Glossary

6. Hạn chế & cảnh báo bảo mật

https://www.progress.com/images/default-source/default-album/enterprise-security-landscape.png?sfvrsn=66ce4de4_1

❌ Không phù hợp tài liệu mật

NotebookLM không có bản enterprise.

❌ Không self-host được

Không thể cài lên server nội bộ / VPC.

❌ Reasoning kém hơn GPT-5.1/Claude

Không dùng được trong:

Code sinh tự động
Architectural design
Giải bài tối ưu
Phân tích hệ thống phức tạp

7. Doanh nghiệp có thể tự xây “NotebookLM Private” không?

Có — và ngày càng nhiều doanh nghiệp làm như vậy.

Đây là kiến trúc gợi ý:

Illustration of the AI pipeline architecture | Download Scientific Diagram

Thành phần cần thiết

Frontend: Next.js
Backend: Python / FastAPI
Vector DB: Milvus / Weaviate / PGVector
LLM: Qwen 14B–32B hoặc Llama 3.2 70B
Modules:
- Chunking
- Embedding
- Re-ranking
- Context stitching
- Citation mapping

Kết luận

NotebookLM không phải LLM thông minh nhất, nhưng:

Trong lĩnh vực AI đọc tài liệu — nó là công cụ mạnh nhất, ổn định nhất, dễ dùng nhất, chính xác nhất trên thị trường 2025.

Nó đại diện cho bước nhảy vọt trong cách chúng ta tương tác với tri thức — không còn “đọc tài liệu”, mà là hỏi tài liệu, trò chuyện với tài liệu, và lấy insight trong vài giây.

Google Workspace Flows: Giải pháp tự động hóa công việc thông minh cho doanh nghiệp

Posted on November 24, 2025 by Trang Nguyen

Trong bối cảnh doanh nghiệp cần xử lý khối lượng công việc ngày càng lớn nhưng lại phải tối ưu chi phí và nguồn lực, các giải pháp tự động hóa ngày càng trở thành ưu tiên chiến lược. Google chính thức giới thiệu Google Workspace Flows như một nền tảng tạo quy trình tự động hóa linh hoạt, trực quan, không yêu cầu kỹ năng lập trình.
Flow giúp doanh nghiệp giảm thao tác thủ công, chuẩn hóa luồng xử lý, tăng tính minh bạch và tốc độ ra quyết định. Nhờ tích hợp sâu với toàn bộ hệ sinh thái Google Workspace, người dùng có thể tự thiết kế những chuỗi hành động thông minh, từ đơn giản đến phức tạp, chỉ bằng giao diện kéo – thả.

1. Google Workspace Flows là gì?

Google Workspace Flows là một công cụ giúp người dùng tạo các quy trình làm việc tự động thông qua giao diện trực quan. Thay vì viết script Apps Script như trước đây, Flow cho phép:

Kích hoạt quy trình dựa trên sự kiện (form được gửi, file mới tạo, email đến…)
Thiết lập điều kiện xử lý
Thêm các hành động như gửi email, cập nhật Sheet, tạo tài liệu, phân quyền file…

Theo tài liệu chính thức của Google, Flows được xây dựng dựa trên tiêu chí “no-code automation”, hướng tới việc trao quyền chủ động cho cả nhân viên không kỹ thuật.

Điểm khác biệt cốt lõi so với các giải pháp automation truyền thống:

Tích hợp sâu vào Google Workspace (Gmail, Sheets, Drive, Forms, Calendar…)
Quản lý tập trung và dễ kiểm soát bởi admin
Giao diện trực quan, phù hợp cả đội vận hành, nhân sự, admin, và các phòng ban không chuyên kỹ thuật

The Workspace Flows dashboard (Nguồn: https://sites.google.com/view/workspace-flows/about)

2. Những tính năng quan trọng của Google Workspace Flows

2.1. Trigger phong phú và gắn với hành vi thực tế

Các trigger chính theo tài liệu Google gồm:

Khi biểu mẫu Google Forms được gửi
Khi có tệp mới trên Drive hoặc file được cập nhật
Khi một email đến có điều kiện nhất định
Khi người dùng được tạo hoặc cập nhật trong Admin console
Khi Calendar có sự kiện mới

Điểm mạnh là trigger luôn xuất phát từ hành động thực tế của người dùng, giúp tự động hóa trở nên sát công việc vận hành hằng ngày.

2.2. Điều kiện (Conditions) linh hoạt

Flow cho phép thiết lập nhiều lớp điều kiện như so sánh giá trị, kiểm tra trạng thái, đối chiếu dữ liệu từ Sheets.
Ví dụ: nếu người nộp đơn có “Loại yêu cầu = Khẩn”, hệ thống sẽ rẽ nhánh sang một luồng xử lý khác.

2.3. Hành động (Actions) đa dạng và mạnh mẽ

Một số hành động quan trọng:

Gửi email có template
Gửi thông báo nội bộ
Tạo tài liệu, tạo file mới theo mẫu
Tự động ghi dữ liệu vào Google Sheets
Cập nhật thuộc tính tài khoản người dùng
Thay đổi quyền truy cập file
Gọi API nội bộ (với một số phiên bản)

2.4. Dễ giám sát và audit

Flow có dashboard hiển thị lịch sử thực thi, trạng thái thành công/thất bại, giúp admin dễ dàng kiểm tra và xử lý lỗi.

2.5. Không yêu cầu lập trình

Điểm nổi bật nhất: tất cả đều nằm trên giao diện kéo – thả, phù hợp cho nhân sự hành chính, HR, vận hành, sales, marketing.

3. Lợi ích khi triển khai Google Workspace Flows

3.1. Tiết kiệm thời gian và giảm công việc lặp lại

Nhiều doanh nghiệp chia sẻ rằng quy trình nội bộ tốn nhiều thời gian chỉ vì thao tác thủ công: nhập liệu, gửi email, kiểm tra file. Flow giúp loại bỏ các công đoạn đó.

3.2. Chuẩn hóa quy trình

Khi quy trình được mô hình hóa thành Flow, các bước xử lý đều được ghi nhận rõ ràng, giúp tránh sai sót và đảm bảo tính nhất quán.

3.3. Hạn chế phụ thuộc vào cá nhân

Nếu một nhân viên nghỉ phép, công việc vẫn chạy mượt nhờ Flow tự động. Đây là yếu tố quan trọng trong vận hành.

3.4. Tăng tốc độ xử lý và chất lượng dữ liệu

Dữ liệu được ghi thẳng vào Sheets hoặc hệ thống mà không thông qua thao tác thủ công, giúp tăng độ chính xác.

3.5. Khả năng mở rộng cao

Các Flow có thể được chỉnh sửa, nhân bản, nâng cấp để phù hợp với quy mô doanh nghiệp lớn hơn.

4. Các tình huống sử dụng thực tế trong doanh nghiệp

Các bước đơn giản cho quy trình kinh doanh của bạn (Nguồn: https://sites.google.com/view/workspace-flows/about)

Dưới đây là những use case được tổng hợp từ hướng dẫn Google và kinh nghiệm triển khai trong thực tế (không sử dụng tên doanh nghiệp thật).

4.1. Quy trình on/off-boarding nhân viên

Tình huống: Phòng nhân sự tạo tài khoản mới, phân quyền Drive, chia sẻ tài liệu bắt buộc, gửi email chào mừng.
Flow có thể xử lý:

Khi có tài khoản mới → tự gửi email onboarding
Tự động tạo folder riêng trên Drive
Gán quyền tài liệu welcome kit
Gửi thông báo đến manager

4.2. Xử lý yêu cầu cấp quyền tài liệu

Tình huống: Nhân viên cần xin quyền truy cập một tài liệu nội bộ.
Flow:

Nhân viên điền Forms
Flow check điều kiện → gán quyền Viewer/Editor
Gửi email xác nhận
Ghi log vào Sheets

4.3. Tự động hóa báo cáo định kỳ

Tình huống: Bộ phận quản trị cần tổng hợp báo cáo mỗi tuần.
Flow:

Trigger theo lịch
Tự động thu thập dữ liệu từ nhiều Sheets
Tạo file report từ template
Gửi manager

4.4. Quy trình phê duyệt đề xuất mua sắm

Flow:

Nhân viên gửi Forms
Rẽ nhánh theo giá trị đề xuất
Nếu > X triệu → chuyển quản lý cấp cao
Tạo file biên bản duyệt
Lưu trữ vào Drive

4.5. Quản lý thay đổi thuộc tính tài khoản

Áp dụng cho admin:

Khi cập nhật phòng ban hoặc vị trí → tự điều chỉnh group email tương ứng
Giảm nguy cơ thiếu sót khi thêm/xóa quyền

5. Rủi ro và lưu ý khi sử dụng Google Workspace Flows

Dù mạnh mẽ, việc triển khai Flows cần lưu ý:

5.1. Quá phụ thuộc vào tự động hóa

Nếu Flow hỏng mà không có người monitoring, công việc có thể gián đoạn. Doanh nghiệp nên có dashboard giám sát và quy trình kiểm tra định kỳ.

5.2. Quyền truy cập không đúng có thể gây rủi ro

Flow có thể tự cấp quyền file. Nếu tạo Flow sai điều kiện, có thể cấp quá quyền cần thiết. Nên áp dụng nguyên tắc “least privilege”.

5.3. Nhầm lẫn logic

Flow phức tạp có nhiều nhánh dễ sai điều kiện.
=> Giải pháp: lập sơ đồ trước khi xây dựng.

5.4. Không thay thế hoàn toàn Apps Script

Flow vẫn có giới hạn. Một số tác vụ chuyên sâu (tự động trích xuất dữ liệu phức tạp, xử lý API custom) vẫn cần Apps Script hoặc AppSheet.

6. Hướng dẫn bắt đầu sử dụng Google Workspace Flows

The workflow steps creation UI (Nguồn: https://sites.google.com/view/workspace-flows/about)

Theo hướng dẫn của Google, người dùng có thể bắt đầu qua các bước:

6.1. Kiểm tra gói Google Workspace

Flows hiện được hỗ trợ trên các gói Google Workspace mới (tùy phiên bản).
Admin cần bật tính năng này trong Admin Console.

6.2. Truy cập vào Google Workspace → Flows

Tại giao diện này, bạn có thể:

Tạo flow mới
Xem flow mẫu
Quản lý flow team
Theo dõi lịch sử chạy

6.3. Thiết kế Flow đầu tiên

Các bước cơ bản:

Chọn Trigger
Thêm Condition
Thêm Action
Test
Publish

6.4. Áp dụng flow mẫu sẵn có

Google cung cấp các mẫu như:

Tự động phản hồi Forms
Tạo tài liệu từ mẫu
Xử lý phê duyệt
Ghi log email vào Sheets

6.5. Thiết lập quyền và chia sẻ flow

Các flow quan trọng nên được lưu trong Shared Drive để tránh mất khi người tạo nghỉ việc.

Kết luận

Google Workspace Flows là một bước tiến lớn của Google trong việc đưa tự động hóa đến mọi phòng ban, không chỉ các team kỹ thuật. Nền tảng này giúp doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình, tăng tốc độ vận hành, giảm thời gian xử lý thủ công và nâng cao khả năng kiểm soát.
Trong giai đoạn doanh nghiệp cần vận hành tinh gọn nhưng vẫn phải đảm bảo chất lượng, việc ứng dụng Flows sẽ là lợi thế cạnh tranh dài hạn.
Ở thời điểm hiện tại, Flow vẫn đang tiếp tục được Google mở rộng tính năng. Đây là thời điểm phù hợp để doanh nghiệp thử nghiệm, đánh giá và tiến tới triển khai rộng rãi.

Nguồn tham khảo

Nano Banana Pro: Tính Năng Mới, So Sánh Với Nano Banana và Test Thực Tế

Posted on November 23, 2025November 23, 2025 by Dai Ha

1. Tính năng mới / nổi bật của Nano Banana Pro

Dựa theo blog Google, DeepMind và tài liệu Nano Banana Pro:

1.1 Model nền mạnh hơn

Nano Banana Pro dựa trên Gemini 3 Pro Image, cao cấp hơn Gemini 2.5 (Nano Banana thường).
Khả năng render hình ảnh, màu sắc, ánh sáng, texture, chi tiết nhân vật vượt trội.

1.2 Text trong ảnh rõ ràng

Render chữ tốt, hỗ trợ từ short text đến paragraphs.
Hỗ trợ đa ngôn ngữ, có thể dùng để localize hoặc dịch nội dung.
Nhiều lựa chọn font, style, texture, phù hợp làm poster, infographic hoặc mockup thiết kế.

1.3 Kiểm soát “studio-quality”

Camera angle: chỉnh góc máy chính xác.
Lighting: chuyển sáng / tối, ban ngày / đêm.
Depth of field: làm mờ nền, lấy nét chủ thể.
Color grading: chỉnh ánh sáng, tone màu, giúp ảnh nhìn chuyên nghiệp hơn.

1.4 Blend nhiều ảnh tham chiếu

Trộn tối đa 14 ảnh tham chiếu trong cùng một khung hình.
Giữ consistency đến 5 nhân vật / objects trong nhiều cảnh.

1.5 Grounding / kiến thức thực tế

Sử dụng Google Search để tạo cảnh, infographic, biểu đồ với dữ liệu chính xác.
Ảnh không chỉ đẹp mà còn chứa thông tin thực tế.

1.6 Độ phân giải cao

Tạo draft nhanh ở 2K, upscale đến 4K để in ấn hoặc sản xuất chất lượng cao.

1.7 Tạo mới + chỉnh sửa trong cùng một workflow

Hỗ trợ masked editing, chỉ chỉnh một phần ảnh mà vẫn giữ nguyên phần còn lại.

1.8 Tích hợp & minh bạch

Gắn SynthID watermark, metadata C2PA để kiểm tra nguồn ảnh.
Có mặt trên Google AI Studio, Gemini app, API doanh nghiệp, và tích hợp Google Ads.

2. So sánh Nano Banana Pro vs Nano Banana thường

3. Trải nghiệm thực tế với cùng một prompt

Mình thử test cùng một prompt và cùng ảnh tham chiếu trên cả hai phiên bản Nano Banana (Gemini 2.5) và Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro).

Prompt: Giúp tôi tạo ra ảnh từ bất kỳ chương nào trong Doraemon, chọn một trong những cốt truyện, vẽ theo phong cách của võ sư Hồng Kông Huang Yulang và Ma Rong-sheng, với đối thoại nhân vật, phông chữ là tiếng việt

Đây là kết quả của Nano Banana Pro

Đây là kết quả của Nano Banana thường:

Kết quả:

Bức ảnh khá tốt, nhưng với text là tiếng việt thì đang lỗi.
Text bị đặt sai vị trí & sai ngữ cảnh
Text bị “không tự nhiên”, giống dịch máy
Font chữ không đồng nhất

Tuy nhiên nếu chọn tôi sẽ chọn hỉnh ảnh của Nano Banana Pro vì ảnh có nghĩa hơn và đúng hơn so với Nano Banana.

Tôi sẽ thử mởi một prompt tiếng anh khác:

Create a highly artistic, cinematic digital illustration featuring a Vietnamese girl as the central subject. She stands beside a serene lakeside, wearing a traditional Vietnamese áo dài. Her presence conveys emotional depth, with delicate facial expressions and finely rendered details.
Surround her with drifting peach blossoms gently carried by the wind. Use soft, diffused lighting combined with dramatic contrast to highlight her silhouette and the flowing fabric. Incorporate subtle atmospheric effects such as floating particles, light fog over the water, gentle reflections, and soft backlighting to enhance depth and mood.
The overall style should resemble high-end concept art: ultra-detailed, realistic textures, painterly yet refined, with modern digital painting techniques and 8K-quality rendering.

No text, no subtitles, no labels, and no watermark.

Đây là hình ảnh của Nano Banana Pro

Woa, hình ảnh đẹp hơn rồi

Còn đây là hình ảnh với Nano Banana:

Theo bản thân tôi nhận thấy thì Nano Banana đẹp hơn Nano Banana Pro :)))

Tôi đã đọc và xem một số video trên youtube và tổng kết được một số case sử dụng gồm:

1. Tạo hình ảnh từ mô tả

Ví dụ: yêu cầu AI tạo hình ảnh vệ tinh của TP.Hà Nội.

Chọn chế độ “tư duy” để AI hiểu ngữ cảnh hơn.

Kết quả sắc nét; có thể dùng Google AI Mode để kiểm tra lại ảnh.

2. Face Swap (đổi mặt)

Ghép mặt của mình vào ảnh người khác (ví dụ idol Sơn Tùng).

Nano 2 xử lý tự nhiên, màu da hài hòa.

Có thể đổi tỷ lệ khung hình (không bị giới hạn như Nano 1).

Có thể thêm đạo cụ vào tay nhân vật (ví dụ bình nước bạn bán).

3. Dịch & tô màu truyện tranh

Upload trang manga → AI dịch sang tiếng Việt và tự động tô màu chuẩn.

Giữ nguyên bố cục, chữ trong tranh.

4. Tạo truyện tranh từ câu chuyện

Gemini 3 viết cốt truyện (theo phong cách One Piece).

Nano 2 vẽ từng trang truyện dựa trên cốt truyện và hình nhân vật upload.

Chỉ cần chia nội dung thành đoạn ngắn để tranh chính xác hơn.

5. Tạo poster truyền động lực theo phong cách Pinterest

Upload poster mẫu → yêu cầu tạo phiên bản mới với nội dung mình muốn.

Có thể thêm chữ lên ảnh của mình (ví dụ “Never Give Up”).

6. Tạo Flashcard học tiếng Anh cho trẻ

Yêu cầu AI vẽ flashcard minh họa cho danh sách từ vựng.

Có thể dùng để dạy con, làm hình minh họa cho slide, tranh tô màu…

7. Tạo Infographic trong học tập

Lấy thông tin chính xác từ Google AI Mode.

Mang nội dung vào Nano 2 để vẽ infographic, ví dụ: vòng đời của con ếch.

Chữ và bố cục rất rõ ràng, giống tài liệu giáo khoa.

8. Tạo mascot / thiết kế để kinh doanh (MMO)

Tạo mascot 3D, nhân vật chibi… rồi in lên: áo, cốc, bình giữ nhiệt, phụ kiện

Có thể nhờ mẫu ảo “mặc thử” sản phẩm để bán hàng (affiliate hoặc shop online).

So Sánh Các Phương Pháp Xử Lý Excel Cho RAG

Posted on November 21, 2025November 24, 2025 by Cuong Dinh

🔍 So Sánh Các Phương Pháp Xử Lý Excel Cho RAG

Tìm kiếm “công thức” tối ưu để trích xuất dữ liệu từ file Excel phục vụ hệ thống RAG

Giới thiệu

Trong thực tế, file Excel được sử dụng rộng rãi với nhiều định dạng phức tạp: bảng dữ liệu có màu sắc, biểu đồ, hình ảnh, và các cấu trúc đặc biệt. Khi xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation), câu hỏi đặt ra là: Làm thế nào để “nấu” dữ liệu Excel sao cho LLM hiểu được một cách tốt nhất?

Bài viết này so sánh 5 phương pháp xử lý Excel khác nhau, từ đơn giản đến phức tạp, dựa trên 4 kịch bản thực tế với các câu hỏi cụ thể để đánh giá độ chính xác.

⚠️ Lưu ý: Đây là nghiên cứu về tiền xử lý dữ liệu, không tập trung vào vector search hay prompt engineering. Mục tiêu là tìm cách tốt nhất để chuyển đổi Excel thành định dạng mà LLM có thể hiểu.

🔧 Thiết lập thử nghiệm

Công cụ sử dụng:

Ngôn ngữ: TypeScript
LLM: Gemini 2.5 Pro
Thư viện: XLSX, ExcelJS, JSZip, LibreOffice

4 kịch bản test:

Bảng chấm công: Quản lý ngày làm việc/nghỉ phép hàng tháng
Biểu đồ Gantt: Quản lý dự án với màu sắc phân chia thời gian
Báo cáo doanh số: Bảng số liệu kèm biểu đồ
Hướng dẫn sử dụng: Tài liệu có ảnh chụp màn hình

1. Phương pháp CSV (Plain Text)

33%

Chuyển đổi trực tiếp Excel thành text dạng comma-separated values. Đơn giản nhất nhưng mất toàn bộ định dạng.

Cách triển khai: Sử dụng thư viện XLSX với hàm sheet_to_csv()

Ưu điểm

✓Triển khai đơn giản
✓Xử lý nhanh
✓Dung lượng nhỏ

Nhược điểm

✗Mất định dạng cell
✗Không có thông tin màu sắc
✗Không chứa hình ảnh

Kết quả: CSV hoạt động tốt với dữ liệu bảng đơn giản (50% câu đúng ở báo cáo doanh số) nhưng thất bại hoàn toàn với Gantt chart, biểu đồ và hình ảnh do không capture được thông tin visual.

2. Phương pháp JSON (Structured)

50%

Chuyển đổi thành cấu trúc JSON với cặp key-value rõ ràng. Dễ parse và xử lý bằng code.

Cách triển khai: Sử dụng thư viện XLSX với hàm sheet_to_json()

Ưu điểm

✓Cấu trúc rõ ràng
✓Dễ parse và query
✓Tốt cho bảng đơn giản

Nhược điểm

✗Không có styling
✗Không có hình ảnh
✗Mất context trực quan

Kết quả: JSON vượt trội CSV nhờ cấu trúc key-value, đạt 100% với bảng chấm công. Tuy nhiên vẫn không xử lý được màu sắc, biểu đồ và hình ảnh – thất bại hoàn toàn với Gantt chart và hướng dẫn.

3. Phương pháp HTML (Rich Format)

42%

Chuyển thành bảng HTML với đầy đủ style attributes (màu nền, màu chữ, font, alignment). Giữ được nhiều thông tin định dạng.

Cách triển khai: Sử dụng ExcelJS để trích xuất chi tiết style và chuyển thành HTML table với inline CSS

Ưu điểm

✓Giữ được màu sắc
✓Bảo toàn formatting
✓Có font styles

Nhược điểm

✗Implementation phức tạp
✗Không có hình ảnh
✗File size lớn hơn

Kết quả: HTML capture được màu sắc nên có thể xử lý Gantt chart (33% thành công), nhưng độ chính xác không ổn định (ngày thường lệch 1). Vẫn không có biểu đồ và hình ảnh. Code implementation phức tạp nhưng có tiềm năng cải thiện.

4. Phương pháp PDF Image (Visual)

67%

Chuyển Excel thành PDF và encode dưới dạng image gửi cho LLM. Giữ nguyên 100% giao diện trực quan.

Cách triển khai: Sử dụng LibreOffice CLI để convert Excel → ODS → áp dụng page template → PDF, sau đó encode base64

Ưu điểm

✓Độ trung thực visual 100%
✓Có biểu đồ
✓Có hình ảnh gốc

Nhược điểm

✗Khó trích xuất bảng chi tiết
✗File size lớn
✗Cần OCR cho text

Kết quả: PDF xuất sắc với visual content – 100% chính xác với hướng dẫn có screenshot và báo cáo có biểu đồ. Tuy nhiên yếu với bảng dữ liệu chi tiết (0% với bảng chấm công) do LLM khó phân tích row/column từ image.

5. Phương pháp Hybrid (HTML + PDF) ⭐

100%

Kết hợp cả HTML và PDF Image – gửi đồng thời cả hai cho LLM. HTML cung cấp cấu trúc bảng và màu sắc, PDF cung cấp thông tin visual (biểu đồ, hình ảnh).

Cách triển khai: Không cần code mới – chỉ cần gửi kết quả của cả method 3 (HTML) và method 4 (PDF) cùng lúc cho LLM

Ưu điểm

✓Tốt nhất trong mọi tình huống
✓Xử lý được mọi loại Excel
✓Độ chính xác cao nhất
✓Bù trừ nhược điểm lẫn nhau

Nhược điểm

✗Phức tạp nhất
✗Payload lớn nhất
✗Chi phí LLM cao hơn

Kết quả: Hybrid đạt 100% (24/24 câu đúng) bằng cách tận dụng điểm mạnh của cả hai: HTML cho cấu trúc bảng + màu sắc, PDF cho biểu đồ + hình ảnh. LLM có thể cross-reference giữa hai nguồn để đưa ra câu trả lời chính xác nhất.

📊 Bảng so sánh tổng hợp

Kịch bản / Câu hỏi	CSV	JSON	HTML	PDF	Hybrid
Bảng chấm công: Ai nghỉ ngày 15/10?	✗	✓	✓	✗	✓
Bảng chấm công: Mike nghỉ khi nào?	△	✓	✓	✗	✓
Gantt: Thiết kế – ai & khi nào?	✗	✗	△	✓	✓
Gantt: Testing khi nào?	✗	✗	△	△	✓
Doanh số: Vùng nào cao nhất Q3?	✓	✓	✗	✓	✓
Doanh số: Chart xanh-đỏ cách xa nhất?	✗	✗	✗	✓	✓
Hướng dẫn: Nút Save ở đâu?	✗	✗	✗	✓	✓
Hướng dẫn: Bước 3 có mấy nút?	✗	✗	✗	✓	✓
TỔNG ĐIỂM	33%	50%	42%	67%	100%

🔍 Phân tích chi tiết

CSV & JSON – Giới hạn rõ ràng

Triển khai đơn giản nhưng hoàn toàn không xử lý được màu sắc, hình ảnh, biểu đồ. JSON tốt hơn CSV một chút nhờ cấu trúc key-value rõ ràng, giúp các câu hỏi về bảng chấm công (row-based queries) chính xác hơn. Tuy nhiên, với Gantt chart và hướng dẫn có hình ảnh thì cả hai đều bất lực.

HTML (ExcelJS) – Một nửa thành công

Phương pháp này có thể trích xuất được màu nền, font style, text alignment… nên với Gantt chart có thể nhận diện màu sắc. Tuy nhiên độ chính xác không ổn định (ngày thường lệch 1), code implementation phức tạp. Nếu đầu tư thêm về xử lý date format và cell merging có thể cải thiện. Vẫn không xử lý được biểu đồ và hình ảnh.

PDF Image – Mạnh về visual

Điểm sáng lớn nhất là giữ nguyên 100% giao diện Excel: màu sắc, biểu đồ, hình ảnh, layout. Vì vậy xuất sắc với hướng dẫn có screenshot và báo cáo có chart. Tuy nhiên với bảng dữ liệu chi tiết (bảng chấm công) thì lại yếu – LLM khó phân tích quan hệ row/column từ image. Có thể trong tương lai khi LLM tốt hơn trong việc đọc image thì vấn đề này sẽ được cải thiện.

Hybrid (HTML + PDF) – Người chiến thắng 🏆

Bằng cách gửi cả HTML và PDF cho LLM, phương pháp này tận dụng được điểm mạnh của cả hai:

HTML cung cấp cấu trúc bảng rõ ràng + thông tin màu sắc
PDF cung cấp biểu đồ + hình ảnh + context trực quan
LLM có thể cross-reference giữa hai nguồn để đưa ra câu trả lời chính xác nhất

Trong test này đạt 100% (24/24 câu đúng), xử lý tốt mọi loại Excel. Nhược điểm duy nhất là implementation phức tạp và chi phí API cao hơn do payload lớn.

Demo

Bước 1. Chuẩn bị & Cài đặt

(Tuỳ chọn) tạo virtual env ⇒ python -m venv venv && venv\Scripts\activate
Cài thư viện ⇒ pip install -r requirements.txt
Tạo dữ liệu demo ⇒ python create_sample_excel.py (sinh sample_data.xlsx & sample_data_formatted.xlsx)

Bước 2. Code chính cần nắm

excel_processors.py & excel_food_processors.py: định nghĩa các class xử lý Excel (4 cách cơ bản + 5 cách đang so sánh).
compare_excel_methods.py, compare_food_methods.py: benchmark, in thống kê, tạo báo cáo HTML.
html_report_generator.py: dựng trang HTML (summary cards, bảng, biểu đồ, chi tiết, khuyến nghị).
example_usage.py, example_food_methods.py: ví dụ gọi từng processor và mô phỏng pipeline RAG.
run_all_comparisons.py, run.bat: script tổng hợp chạy mọi bước.

Bước 3. Các bước xử lý thực tế

Chạy python compare_food_methods.py hoặc python compare_excel_methods.py (tự sinh report HTML).
Mở báo cáo ⇒ python open_report.py (mở file comparison_report_*.html mới nhất).
Xem ví dụ tích hợp RAG ⇒ python example_food_methods.py (chunk → embed → vector DB → truy vấn).

Bước 4. Logic trong các hàm `main`

create_sample_excel.py: in thông báo → gọi hai hàm con tạo file Excel (pandas + openpyxl) → báo hoàn thành.

compare_excel_methods.py: kiểm tra file mẫu → với từng file: chạy 4 processor, đo thời gian/chunks/ký tự, in bảng + khuyến nghị, chuẩn hoá dữ liệu rồi gọi HTMLReportGenerator.

compare_food_methods.py: giống trên nhưng dùng 5 processor, thêm phần mô tả chi tiết từng phương pháp trước khi tạo báo cáo HTML.

run_all_comparisons.py: nếu thiếu file mẫu sẽ tự chạy script tạo → lần lượt gọi 2 script so sánh (CLI + HTML) → nhắc người dùng xem docs/ví dụ.

example_usage.py / example_food_methods.py: mỗi hàm instantiate một processor, chạy extract_text(), in số chunk và metadata để minh hoạ cho pipeline RAG.

open_report.py: tìm comparison_report*.html, lấy file mới nhất theo mtime, mở trong trình duyệt mặc định.

GIT:
https://github.com/cuongdvscuti/compare-rag

💡 Kết luận & Khuyến nghị

🎯 Khi nào dùng phương pháp nào?

CSV/JSON: Prototype nhanh, bảng dữ liệu đơn giản không có định dạng
HTML: Bảng có màu sắc, định dạng quan trọng, không có biểu đồ/hình ảnh
PDF: Dashboard, báo cáo có chart, tài liệu có screenshot
Hybrid: Hệ thống production cần độ chính xác cao, xử lý Excel phức tạp

⚖️ Trade-offs quan trọng

Độ chính xác vs Chi phí implementation vs Chi phí runtime. Hybrid có độ chính xác cao nhất nhưng cũng tốn kém nhất. Với use case cụ thể cần cân nhắc kỹ.

🚀 Bước tiếp theo cho RAG

Xác định chiến lược chunking (table-level vs row-level)
Tối ưu hóa embedding generation cho mixed content
Implement vector search hiệu quả
Thiết kế prompt engineering cho từng loại Excel
Xây dựng fallback strategies cho edge cases

✨ Khuyến nghị chung:
Bắt đầu với JSON cho prototype, chuyển sang HTML khi cần colors, và nâng cấp lên Hybrid cho production nếu budget cho phép. PDF đơn lẻ phù hợp cho dashboard/manual. Luôn test với dữ liệu thực tế của bạn vì mỗi tổ chức có cách dùng Excel khác nhau!

📝 Bài viết này dựa trên thử nghiệm thực tế với LLM Gemini 2.5 Pro

💬 Bạn đang dùng phương pháp nào cho RAG với Excel? Chia sẻ kinh nghiệm nhé!

Exploring Microsoft Agent Framework: Building and Orchestrating the Future of AI Agents

Posted on November 11, 2025November 11, 2025 by Tuan Nguyen

As Artificial Intelligence (AI) continues to evolve, agents—intelligent entities that can reason, act, and collaborate—are becoming the backbone of the next wave of AI systems. In this post, we explore Microsoft Agent Framework (MAF) — an open-source SDK that helps developers build, connect, and orchestrate intelligent agents and multi-agent workflows efficiently.

1) What Is an AI Agent, and Why Do We Need a Framework?

An AI agent is more than a chatbot. It is capable of understanding input (text or voice), reasoning with a large language model (LLM), calling external tools or APIs, and producing contextual output.

Understand user input
Reason and decide using an LLM
Act by invoking tools/APIs
Deliver contextual outputs and next steps

Building these systems from scratch is complex: you must manage state, tool integrations, safety, and coordination across multiple agents. Microsoft Agent Framework standardizes these components so teams can prototype, scale, and govern agentic systems more effectively.

Microsoft Learn overview

2) Overview of Microsoft Agent Framework (MAF)

2.1 What It Is

Microsoft Agent Framework is an open-source SDK to build agentic applications with .NET or Python. It unifies Microsoft’s earlier frameworks—Semantic Kernel and AutoGen—into a single, enterprise-friendly platform.

GitHub repository

2.2 Core Capabilities

Single-Agent Development: Build standalone agents that process inputs, reason with LLMs, call tools, and produce responses.
Multi-Agent Workflows: Connect agents to collaborate on complex tasks with orchestration, routing, nesting, checkpointing, and human-in-the-loop.
Extensibility & Observability: Integrate APIs/tools easily, monitor behavior, and apply governance controls.
Cross-Platform: Works with Python and .NET; supports popular model providers such as OpenAI and Azure OpenAI.

Explore capabilities on Microsoft Learn

2.3 Why It Matters

MAF blends rapid prototyping with production-grade features—ideal for developers and enterprises accelerating AI integration while maintaining control and safety.

3) Architecture and How It Works

3.1 Key Components

LLM Integration: Use models (e.g., GPT-4 via Azure OpenAI/OpenAI) for reasoning and NLU.
Context & Memory: Thread/context management lets agents maintain state and recall history.
Middleware: Insert safety checks, logging, or custom logic in the interaction pipeline.
Tool Integration: Invoke external APIs/tools (including via protocols such as MCP).
Workflow Engine: Orchestrate multi-agent systems with routing, nesting, and checkpointing.

3.2 Quick Start (Python)

pip install agent-framework --pre

For .NET, install the appropriate NuGet package and create a similar setup. See the quick start guides for step-by-step instructions.

Quick Start on Microsoft Learn

4) Real-World Use Cases

Customer Support: Triage, escalate, collaborate with human agents, and retain conversation history.
Finance & Operations: Document analysis, reporting pipelines, and workflow approvals.
Enterprise Automation: Multi-agent orchestration for supply chain, HR, or data processing.
Knowledge Management: Agents that query enterprise data and deliver contextual answers.

Azure AI Foundry: Agent Service overview

5) Benefits and Challenges

Benefits

Rapid development: High-level abstractions speed up agent creation and orchestration.
Flexible & modular: Suitable for single-agent apps and complex multi-agent workflows.
Enterprise-ready: Logging, observability, governance, and robust integrations.
Open source: Transparent and customizable via GitHub.

Challenges

Learning curve: Requires familiarity with LLMs, state, and workflow orchestration.
Complexity: Might be overkill for very small projects.
Data privacy & safety: External tool calls and memory require careful design.
API evolution: Public-preview features may change as the framework matures.

6) How to Get Started

Set up your environment: Install Python 3.10+ or .NET 8.0+ and configure OpenAI/Azure OpenAI credentials.
Install the framework:

pip install agent-framework --pre

Define your first agent: Choose a model, write clear instructions, and add one or more tools (APIs/functions).
Test and debug.

7) Conclusion

Microsoft Agent Framework is a significant step toward fully agentic AI systems, bridging the gap between simple LLM apps and orchestrated, multi-agent ecosystems. Start small, experiment, and scale once you validate your approach.

References

Figma Make – When Design Can Actually Run

Posted on November 9, 2025November 10, 2025 by Hieu Pham Pro

🚀 Figma Make – The Next Generation of Design and Development

In an era where the line between design and development continues to blur, creative teams need a tool that can turn ideas into real, working products faster than ever before.
Figma Make was born for that purpose — a unified platform that bridges design, code, and deployment, enabling teams to transform a Figma design into a fully functional application in minutes.

🌟 Overview: From Design to Real Product

Figma Make is a groundbreaking evolution in the Figma ecosystem.
It’s not just a place to design interfaces anymore — it’s a space where you can:

Design visually as usual in Figma
Add logic, data, and interactivity using AI or code blocks
Convert designs directly into React/Tailwind apps
And finally, deploy your app with a single click

The magic lies in its AI-assisted design-to-code capability. You can simply describe your idea — for example,

“Create a simple task management app with a form to add tasks and a task list below,”
and Figma Make will instantly generate a layout, working code, and interactive prototype that matches your intent.

💡 Key Features

1. AI Chat & Prompt-to-App

The built-in AI Chat lets you create, modify, or extend your design using natural language.
You might say:

“Add a revenue chart to the dashboard page.”
and within seconds, Figma Make will generate a suitable component, suggest React code, and update your design in real time.
It’s the fastest way to go from idea to interactive prototype.

2. Import & Reuse Designs

You don’t need to start from scratch. Figma Make allows you to:

Import existing Figma files
Automatically detect layouts, colors, and text styles
Apply Design Tokens or Components from your Design System

This ensures your new project stays consistent and reusable across the entire organization.

3. From Interactive Prototype → Real Web App

Instead of static mockups, you can now:

Attach event handlers (onClick, onChange, etc.)
Connect to sample data or live APIs
Preview everything in the browser as a real web application

Figma Make effectively turns your prototype into a fully functional React app, ready to deploy or integrate with a backend.

4. Visual and Code Editing in Parallel

A standout innovation in Figma Make is the side-by-side editing between design and code:

Edit the UI → code updates instantly
Edit the code → UI changes in real time

Designers and developers can finally work together in the same environment, minimizing the gap between design intent and final implementation.

5. Templates & Starter Kits

Figma Make includes a library of smart starter templates for:

Analytics dashboards
Landing pages
CRUD admin panels
Form-based apps

Each comes pre-configured with React components, Tailwind styles, and best-practice project structures — helping teams launch projects in minutes.

6. Sharing & Publishing

Once your prototype is ready, you can:

Publish it as a live web app
Share preview links with clients or teammates
Connect to GitHub for version control and collaboration

Showcasing ideas has never been easier — as simple as sharing a Figma file.

7. Design System Integration

If your organization already uses a Design System (Material, Ant, or a custom one), Figma Make will automatically:

Map your existing components
Preserve color tokens, typography, and spacing
Sync code and style guides

That means every project stays on-brand and visually consistent, without additional handoff work.

🧩 Hands-On Example: From Design → Code → Web Demo

To see how powerful Figma Make really is, let’s walk through a complete workflow —
from importing an existing mobile design to generating a live, responsive web app.

🪄 Step 1 – Prepare Your Design

Start with an existing Figma mobile design — in this case, a simple authentication flow.
Make sure each frame (Login, Register, Confirmation) is cleanly organized with proper layer names,
so the AI can map elements more accurately during generation.

⚙️ Step 2 – Import into Figma Make

Inside Figma, create a new Make File.
Then simply type your prompt in natural language — for example:

“Implement this design”

Make analyzes the frame, reads your prompt, and instantly converts the static UI into
an interactive React + Tailwind prototype.
You can see the generated structure, interact with the preview, and even switch to Code View
to inspect what was built.

Prompting Make to implement design — Issuing a natural-language prompt directly in the Make chat panel.

Initial generated result — The first generated prototype — ready for testing and iteration.

Occasionally, you may see minor layout or logic errors.
These can be fixed instantly using follow-up prompts such as:

“Fix overlapping elements on small screens.”
“Adjust padding between form fields.”
“Center the logo horizontally.”

The AI automatically regenerates only the affected sections — no need to rebuild or reload.

Fixing errors — Iterative refinement through quick AI prompts.

Responsive adjustments — Responsive view automatically adapted for tablet and desktop breakpoints.

🧱 Step 3 – Add More Screens and Logic

Once your first screen is ready, you can expand your app by describing new pages or flows.
For example:

“Add a registration page similar to the login screen.”
“After successful sign up, show a confirmation page with the user’s email.”
“Link the navigation buttons between screens.”

Implement register page (prompt) — Prompting Make to build the Register page automatically.

Register page result — The generated Register page, already linked and functional.

Every design element — text, input, button, and spacing —
is converted into semantic React components with Tailwind utility classes for style and responsiveness.

Project structure — The generated folder structure showing components, pages, and configuration files.

🚀 Step 4 – Publish Your Web App

When you’re happy with the UI and logic, click Publish in the top-right corner.
Make builds and deploys the project automatically to a live subdomain (or a custom domain on paid plans).
Within seconds, you’ll receive a shareable link that teammates or clients can access directly in the browser.

Publish dialog step 1 — Publishing the generated web app directly from Make.

Publish dialog step 2 — Your app is live — share the link for instant feedback.

In just a few minutes, you’ve gone from static design → working prototype → live web app —
all inside Figma Make.

This workflow not only accelerates prototyping but also keeps design, logic, and deployment perfectly in sync.

✅ Conclusion

Figma Make dramatically shortens the path from idea to live product.
With AI chat, seamless Figma design import, visual and code editing, and one-click publishing,
teams can collaborate in real time while maintaining design-system consistency and rapid iteration speed.

For teams aiming to prototype quickly, showcase client demos, or build MVPs,
Make offers a powerful, low-friction workflow that eliminates traditional “handoff” delays.
As your system scales, you can extend it with API integrations, data sources, and developer-ready exports —
turning every prototype into a potential production app.

Start small, iterate fast, and expand when you’re ready for real data or backend integration.

So sánh D-ID API và HeyGen API – Giải pháp tạo Avatar AI cho doanh nghiệp

Posted on October 31, 2025October 31, 2025 by Thưởng Đồng

Trong bối cảnh AI-generated video bùng nổ, D-ID và HeyGen đang dẫn đầu về công cụ tạo avatar ảo biết nói, phục vụ đào tạo, marketing và chăm sóc khách hàng. Cả hai đều cung cấp API giúp tích hợp trực tiếp vào sản phẩm, website hoặc hệ thống nội bộ.

Tổng quan hai nền tảng

D-ID: Tập trung vào avatar tương tác thời gian thực

Talks API: tạo video từ ảnh + văn bản/âm thanh.
Realtime/Streaming: avatar hội thoại thời gian thực (WebRTC).
Knowledge/Agent: tích hợp nguồn tri thức (RAG) để trả lời theo dữ liệu riêng.
Ứng dụng: trợ lý ảo, hướng dẫn tích hợp trong app, đào tạo nội bộ.

HeyGen: Mạnh về video marketing & localization

API tạo video: từ ảnh hoặc avatar có sẵn.
Streaming Avatar API: hội thoại trực tiếp.
Dịch & lip-sync đa ngôn ngữ: phù hợp hóa video cho nhiều thị trường.
Ứng dụng: video quảng cáo, hướng dẫn sản phẩm, đào tạo đa ngôn ngữ.

Bảng so sánh nhanh

Tiêu chí	D-ID API	HeyGen API
Mục tiêu chính	Avatar AI tương tác real-time, gắn tri thức nội bộ	Video AI cho marketing, đào tạo, localization
Streaming/Realtime	Có (WebRTC/Realtime)	Có (Interactive/Streaming)
Đa ngôn ngữ & lip-sync	Tốt, tập trung hội thoại	Rất mạnh, tối ưu dịch & lồng tiếng
Tùy chỉnh avatar	Upload ảnh tự do, điều khiển cảm xúc cơ bản	Kho avatar mẫu đa dạng, dễ chọn nhanh
Knowledge Base / Agent	Có, hỗ trợ RAG/agent	Không phải trọng tâm
Tài liệu & SDK	Đầy đủ; phần streaming cần hiểu WebRTC	Đầy đủ; có template/workflow cho marketer
Chi phí	Theo usage; thường cần contact để quote chi tiết	Minh bạch theo credit (Free/Pro/Scale)
Phù hợp nhất	Chatbot video, trợ lý ảo nội bộ	Marketing, đào tạo, nội dung đa ngôn ngữ

Ưu – nhược điểm

D-ID API

Ưu điểm:

Realtime avatar ổn định, phù hợp chatbot/hỗ trợ trực tiếp.
Tích hợp tri thức nội bộ (RAG) tạo “nhân viên ảo”.
Cá nhân hóa từ ảnh người thật.

Nhược điểm:

Thiết lập streaming đòi hỏi hiểu WebRTC (SDP/ICE).
Không chuyên sâu vào dịch/lip-sync hàng loạt như HeyGen.
Thông tin giá có thể kém minh bạch hơn (tùy gói/doanh nghiệp).

HeyGen API

Ưu điểm:

Rất mạnh về dịch & lip-sync đa ngôn ngữ, nhiều template.
Dễ dùng, nhanh tạo MVP; gói Free/Pro/Scale rõ ràng.
Phù hợp sản xuất video marketing/đào tạo số lượng lớn.

Nhược điểm:

Không hỗ trợ agent/tri thức nội bộ native.
Chi phí có thể tăng nhanh với video dài/khối lượng lớn.
Tùy biến avatar theo dữ liệu người dùng kém linh hoạt hơn.

Gợi ý lựa chọn theo mục tiêu

Avatar hội thoại trực tiếp (support, tư vấn, onboarding): ưu tiên D-ID API.
Dịch video/lip-sync đa ngôn ngữ, sản xuất nội dung marketing: ưu tiên HeyGen API.
Nhân viên ảo dùng dữ liệu riêng (RAG/agent): D-ID API.
Đào tạo nội bộ đa ngôn ngữ & xuất bản hàng loạt: HeyGen API.
Giải pháp kết hợp: D-ID cho realtime chat; HeyGen cho video đào tạo/marketing.

Khuyến nghị triển khai kỹ thuật

Xác định luồng chính: realtime (WebRTC) hay batch (render video).
Quy hoạch chi phí: ước tính độ dài video, số ngôn ngữ, lưu lượng concurrent.
Kiến trúc tích hợp: tách microservice render/video queue; bật CDN cho file xuất.
Bảo mật & quyền riêng tư: mã hóa dữ liệu, kiểm soát API key/secret, nhật ký truy cập.
Đo lường chất lượng: đặt KPI cho lip-sync, độ trễ realtime, tỉ lệ render thành công.

Investigating the Purpose, Main Use Cases, and Features of Dify’s Knowledge Pipeline

Posted on October 29, 2025October 29, 2025 by Hoang The Canh

1. Purpose and Background

Introduced in Dify version 1.9.0, the Knowledge Pipeline marks a significant architectural evolution alongside the new Queue-based Graph Engine.
In essence, its purpose is to address real-world challenges that RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems often face when handling knowledge and documents. These include:

The limitation of integrating diverse data sources such as files, web content, and cloud drives.
The loss of critical information like tables, images, and complex structures during ingestion, chunking, or retrieval.
Inefficient or rigid chunking strategies that result in poor retrieval accuracy and loss of context.

The Knowledge Pipeline solves these issues by introducing a modular and open-ended architecture that clearly defines each stage — from raw data ingestion → processing → storage → retrieval — allowing developers to adjust, customize, and extend it easily.

As project leaders often point out: when building an AI application with domain-specific requirements (such as customer support, internal assistants, or technical document analysis), you need a knowledge workflow far more advanced than just “upload a PDF and vectorize.” That’s exactly the gap Knowledge Pipeline fills.

2. Main Use Cases

Below are the primary use cases where the Knowledge Pipeline demonstrates its strengths — many drawn from real project experience:

a. Multi-source and Multi-type Data Integration

Organizations often store information across multiple systems — Word, Excel, PDF, images, spreadsheets, websites, or even internal web crawlers.
The Knowledge Pipeline allows you to connect to multiple data sources through configurable ingestion nodes and plug-ins.
For enterprise-level AI assistants, pulling data from Google Drive, OneDrive, internal file systems, or web URLs is essential — and this framework supports such extensibility out of the box.

b. Complex Pre-processing before Knowledge Storage

Advanced chunking: Beyond the traditional “General” and “Parent-Child” chunking modes, Dify now supports Q&A Processor plug-ins that structure content in a question-answer format, greatly improving retrieval precision.
Image extraction: Images embedded in documents are extracted and stored as URLs, allowing models to generate answers that include both text and visuals.
Table and structured data handling: For technical or spreadsheet-heavy documents, the pipeline enables pre-processing to normalize and extract metadata before chunking and indexing.

c. Building Domain-specific and Scalable RAG Applications

With its modular design, the pipeline allows developers to build domain-tailored workflows.
For example, a product-support RAG system may combine PDF manuals, extracted images, and video transcripts as input. The processing node might focus on extracting tables and diagrams, and the indexing node would attach domain-specific metadata such as product_version or module_name for context-aware retrieval.

This approach helps enterprises transform “raw data” into actionable knowledge, leading to more accurate and context-rich responses.

d. Debugging and Step-by-Step Validation

Large-scale ingestion pipelines are notoriously hard to debug. Without visibility into each step, it’s easy to face “blind errors.”
Dify’s Knowledge Pipeline allows step-wise test runs and variable previews at every node — making it possible to inspect chunks, extracted content, and intermediate data before final indexing.

For instance, in one enterprise project with over a million PDF pages, chunk sizes were initially too small, leading to poor retrieval quality. By debugging only the chunking node, we identified and fixed the issue quickly, saving both time and compute resources.

3. Key Features

Here’s a summary of the core features that make Dify’s Knowledge Pipeline stand out:

Node-based orchestration interface: Visually build your workflow (ingest → process → chunk → index) using modular blocks.
Templates and Pipeline DSL: Start quickly with built-in templates or export/import pipelines using DSL for team reuse.
Plug-in system for data sources and processors: Add new connectors and processors (e.g., spreadsheets, image parsers) to handle non-text content.
Extended chunking strategies: New chunking modes designed for Q&A or structured text improve retrieval accuracy.
Image extraction and multimodal support: Extract and link images within documents to enable text-plus-image responses.
Debugging and test-run capabilities: Execute individual nodes, inspect variables, and preview markdown results before deployment.
One-click migration from legacy knowledge bases: Easily upgrade from the old ingestion + vectorization flow to the new pipeline without rebuilding your knowledge base.

4. Real-world example

4.1 Guide to Using the Knowledge Pipeline to Convert Data from an .xlsx File to Markdown Format and Then Save It as Knowledge Data

Prerequisite: Install the following plugins

Markitdown: https://marketplace.dify.ai/plugins/yevanchen/markitdown
Parent-child Chunker: https://marketplace.dify.ai/plugins/langgenius/parentchild_chunker

Step 1: Access Dify and select “Knowledge” → then click “Create from Knowledge Pipeline

Step 2: Select “Blank Knowledge Pipeline”

Step 3: On the next screen, select “File” as the data source to allow users to upload their file.

Step 4: To convert the data into Markdown format, you need to use the plugin markitdown.

This library allows you to convert various document types into Markdown format, including:

PDF
PowerPoint
Word
Excel
Images (EXIF metadata, OCR)
Audio (EXIF metadata, speech transcription)
HTML
Text-based formats
ZIP archives
YouTube URLs
EPUBs

Add a new node, go to the “Tools” tab, and select “Markitdown” to use this plugin.

Don’t forget to set the input for this node as the uploaded file.

Step 5: Structure and Segment Content Using Parent-child Chunker

Don’t forget to set up the input and configure the related parameters.

Step 6: Create Knowledge

After this step, publish your pipeline and create a Knowledge using the pipeline you’ve just configured.

In addition to the example above, you can also use one of the pre-built templates provided by Dify if it suits your purpose.

5. Conclusion

From the perspective of someone with extensive experience in AI and RAG projects, Dify’s Knowledge Pipeline represents a major leap forward — bridging the gap between experimental prototypes and production-grade enterprise AI systems.

It transforms knowledge management from a simplistic “upload → vectorize → query” loop into a scalable, debuggable, and extensible framework capable of handling diverse and complex knowledge sources.

For organizations building domain-specific AI assistants or knowledge bots, adopting the Knowledge Pipeline early can dramatically improve retrieval quality, flexibility, and system reliability.

However, with this flexibility comes responsibility: the more modular the pipeline, the more critical it becomes to design clear workflows, define each node purposefully, and test each step thoroughly before deployment.

Ref: https://github.com/langgenius/dify/discussions/26138

Unlock the Power of Your Unstructured Data with Dify’s Knowledge Pipeline

Posted on October 29, 2025 by Tuan Nguyen

In today’s data-driven world, the ability to transform messy, unstructured enterprise data into valuable, actionable insights is a game-changer. But let’s face it, the process is often a headache. Critical information is scattered across PDFs, PowerPoints, spreadsheets, and various other formats, making it a challenge to create a unified, reliable source of context for Large Language Models (LLMs).

This is where Dify’s Knowledge Pipeline comes in, offering a visual, adaptable, and scalable solution to streamline your data processing workflow.

What is the Knowledge Pipeline?

The Knowledge Pipeline is a feature within the Dify platform that allows you to create a visual workflow for processing your data. Think of it as a canvas where you can drag, drop, and connect different “nodes,” each representing a specific step in the data processing journey. This visual approach takes the guesswork out of the traditional “black box” method of data processing, giving you full control and observability over the entire process.

The primary goal of the Knowledge Pipeline is to convert your unstructured enterprise data into high-quality context that can be used by LLMs. This is a crucial step in building powerful and accurate Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications.

Key Features That Make a Difference

The Knowledge Pipeline is packed with features designed to simplify and enhance your data processing efforts:

Visual and Orchestrated Workflow: The intuitive canvas experience allows you to visually design your data processing pipeline, making it easy to understand and manage the entire workflow.
Enterprise-Grade Data Source Integrations: Connect to a wide range of data sources, including local files, cloud storage (like Google Drive and AWS S3), and online documentation platforms (like Notion and Confluence).
Pluggable Data Processing Pipeline: The pipeline is divided into distinct stages—Extract, Transform, and Load—allowing you to customize each step with different plugins to suit your specific needs.
Multiple Chunking Strategies: Choose from various chunking strategies, including “General Mode” for large batches of documents, “Parent-Child Mode” for long, technical documents, and “Q&A Mode” for extracting structured question-answer pairs.
Image Extraction and Retrieval: The pipeline can extract and process images from your documents, enabling you to build multimodal search and retrieval applications.
Observable Debugging: Test and debug your pipeline step-by-step, inspecting the inputs and outputs at each node to quickly identify and resolve any issues.
Built-in Templates: Get started quickly with a variety of pre-built templates for common use cases, such as processing long documents, extracting data from tables, and enriching content with LLMs.

Sample Usage

Here is a step-by-step guide on how to use the Knowledge Pipeline to process a .docx document file and ingest it into a knowledge base.

Step 1: Start from a Template

Instead of creating a blank pipeline, we’ll start with a pre-designed template to streamline the work.

From the main Knowledge screen, select “Create from Knowledge Pipeline”.
A list of templates will appear. Choose the “Convert to Markdown” template. This template is ideal for processing Office files like DOCX by converting them to Markdown format before chunking, which helps improve the quality of information processing.

Step 2: Review the Pre-built Pipeline

After selecting the template, you’ll be taken to a canvas with a pre-configured pipeline. This pipeline consists of several connected nodes:

FILE: The data source node where you will upload your file.
MARKDOWN: This node converts the content from the DOCX file into Markdown format.
PARENT-CHILD CHUNKER: This node splits the text using the “Parent-Child” chunking strategy, which helps retain the context of larger sections while ensuring precision when retrieving smaller chunks.
KNOWLEDGE BASE: The final node where the processed data is stored.

Step 3: Test Run and Fine-tune the Pipeline

Before publishing, you should run a test to ensure everything works as expected.

Click the “Test Run” button in the top-right corner.
In the “Test Run” window, under the DATA SOURCE step, upload your document (e.g., dify_guide_vi.docx).
Click “Next” to proceed to the DOCUMENT PROCESSING step. Here, you can adjust the chunking parameters, such as the maximum length for parent and child chunks.
Click “Process” and view the output in the RESULT tab. You will see how your document has been divided into smaller chunks.

Step 4: Publish the Pipeline

Once you are satisfied with the test run results, it’s time to publish the pipeline for official use.

Click the blue “Publish” button in the top-right corner.
A confirmation dialog will appear, noting that the knowledge base’s structure cannot be modified after publishing. Click “Confirm” to finish.

Step 5: Add Documents and Use the Knowledge Base

Now your pipeline is live and ready to process files.

In your knowledge base, navigate to the “Documents” tab.
Click “Add file” and upload the dify_guide_vi.docx file (or any other document).
The pipeline will automatically process the file. Once completed, you will see your file listed with an “Available” status.

Your knowledge base is now ready to be linked to your AI applications, providing accurate context directly from your documents.

References:

https://dify.ai/blog/introducing-knowledge-pipeline
https://docs.dify.ai/en/guides/knowledge-base/knowledge-pipeline/readme

🧠 Codex CLI vs Claude Code vs Gemini CLI

Posted on October 16, 2025October 17, 2025 by Thưởng Đồng

1) Codex CLI — Tóm tắt khả năng & các nâng cấp chính

Codex CLI là agent chạy ngay trong terminal, đóng vai
trò “pair programmer” biết lập kế hoạch, dùng công cụ và tự kiểm tra đầu
ra theo từng bước. Bản nâng cấp 2025 tập trung vào khả năng cộng tác
thời gian thực, theo dõi tiến độ, và kiểm soát quyền truy cập an toàn —
giúp bạn chuyển từ các yêu cầu nhỏ tương tác nhanh đến nhiệm vụ dài hơi
(refactor, thêm tính năng, viết test) mà không rời môi trường làm việc.

Khả năng cốt lõi

Agentic coding trong terminal: ra lệnh, nhận kế
hoạch, xem log/diff, và áp dụng thay đổi trực tiếp ở thư mục làm việc;
phù hợp cả phiên ngắn (prompt–sửa–chạy) lẫn nhiệm vụ nhiều bước.
Hiểu và điều hướng codebase: đọc tập tin liên quan,
đề xuất chỉnh sửa/viết mới, chạy lệnh build/test để xác thực; có thể
duy trì ngữ cảnh dài hơn nhờ cơ chế nén hội thoại.
Tận dụng mô hình tối ưu cho coding: hỗ trợ dùng
GPT-5-Codex cho tác vụ cục bộ trong CLI (tùy chọn), cho chất lượng mã
và khả năng điều khiển tốt hơn.
Tích hợp an toàn theo quyền: làm việc ở các mức cấp
quyền khác nhau (chỉ đọc/duyệt thủ công, tự động trong workspace, hoặc
toàn quyền có mạng) để cân bằng tốc độ và kiểm soát rủi ro.

Các nâng cấp nổi bật (2025)

Đính kèm & chia sẻ hình ảnh ngay trong CLI: gửi
screenshot/wireframe/diagram để tạo ngữ cảnh UI chung, từ đó agent bám
sát ý đồ thiết kế hơn.
Theo dõi tiến độ bằng to-do list: CLI hiển thị các
bước việc, trạng thái hoàn thành, và cho phép tiếp tục/điều chỉnh khi
tác vụ phức tạp.
Công cụ tích hợp tốt hơn: thêm web search và
MCP (Model Context Protocol) để kết nối hệ thống bên ngoài với độ
chính xác sử dụng công cụ cao hơn.
Terminal UI mới: hiển thị lệnh công cụ và
diff rõ ràng, dễ theo dõi; giúp bạn duyệt và chấp thuận thay
đổi nhanh.
Ba chế độ phê duyệt đơn giản: Read-only (duyệt thủ
công), Auto (toàn quyền trong workspace, cần duyệt khi ra ngoài), Full
access (đọc file bất kỳ & chạy lệnh có mạng); kèm cơ chế nén hội thoại
để giữ phiên làm việc dài.
Khả dụng & cài đặt nhanh: gói CLI phát hành dạng
open-source; cài qua npm và dùng chung tài khoản
ChatGPT/Codex để đồng bộ trải nghiệm giữa máy cục bộ, IDE và cloud.

Ý nghĩa thực tiễn

Cho phiên ngắn: phản hồi nhanh, sinh/ghi mã, xem diff
và hợp nhất từng phần một — rất hợp xây dựng nguyên mẫu, sửa lỗi, viết
test.
Cho nhiệm vụ dài hơi: theo dõi to-do, dùng công cụ
đúng lúc (search/MCP), duy trì ngữ cảnh nhiều giờ; giảm tải việc lặp
thủ công và rủi ro “lạc ngữ cảnh”.
Cho đội ngũ coi trọng an toàn: mặc định sandbox vô
hiệu mạng; mọi thao tác “nhạy cảm” đều có cơ chế xin phép, log minh
bạch, và có thể giới hạn miền mạng tin cậy khi cần.

2) Gemini CLI — kết nối & ngữ cảnh dài

Gemini CLI đưa mô hình Gemini vào terminal với thế mạnh nổi bật là
khả năng gom ngữ cảnh lớn và
khả năng “kéo tri thức ngoài” (web/search, MCP) khi cần. Cách
làm việc phù hợp là vừa viết mã vừa tổng hợp tài liệu, quy chuẩn, ví dụ
và snippet từ nhiều nguồn ngay trong một phiên.

Khả năng & trải nghiệm chính

Tổng hợp đa nguồn: đọc nhiều tệp
README/changelog/guide cùng lúc, rút ý và hợp nhất thành checklist
hoặc mã khởi tạo.
Grounding khi thiếu ngữ cảnh: có thể tra cứu rồi
“điền chỗ trống” (thư viện, API mẫu, quy ước thiết kế) để tiếp tục
triển khai.
Tích hợp công cụ qua MCP/tiện ích: mở rộng tác vụ từ
terminal (chạy lệnh, xử lý tệp, thao tác hệ thống) trong cùng một
luồng hội thoại.
Thích hợp giai đoạn khởi tạo: bootstrap dự án, dựng
khung cấu trúc, tạo script cài đặt & cấu hình linter/test nhanh.

Điểm mạnh

Gom và “tiêu hoá” tài liệu rất tốt, hữu ích khi yêu cầu dính nhiều quy
chuẩn/tiêu chí.
Tiện ích terminal đa dạng; có thể chuyển từ thảo luận sang thực thi
lệnh liền mạch.
Phù hợp các bài toán phải vừa tra cứu vừa phát triển (setup,
tích hợp nhiều dịch vụ, tạo sample end-to-end).

Điểm cần lưu ý

Đầu ra dễ dài; nên yêu cầu rút gọn hoặc
chỉ ghi thay đổi tối thiểu để tránh mã/cấu hình thừa.
Ở bài toán nhiều ràng buộc (ví dụ: vật lý/va chạm trong game), logic
đôi khi thiếu ổn định — nên kèm test nhỏ để “neo” hành vi mong muốn.
Prompt càng dài càng dễ tăng độ trễ; chia nhỏ mục tiêu giúp cải thiện
tốc độ và độ chính xác.

Khi nào nên dùng / không nên dùng

Nên dùng: khởi tạo dự án, hợp nhất guideline, tạo
khung CI/CD, viết script cài đặt; tích hợp SDK/API mới có nhiều tài
liệu rải rác.
Không lý tưởng: tác vụ yêu cầu logic thời gian thực
nhạy cảm (gameplay/physics), hoặc tối ưu UI/animation vi mô cần tinh
chỉnh thủ công.

3) Claude Code — độ sâu & tái cấu trúc

Claude Code thiên về hiểu dự án và
giữ tính nhất quán trên codebase lớn. Công cụ này làm tốt các
việc như điều hướng toàn repo, chuẩn hoá kiến trúc, viết module theo
convention, chạy test và thậm chí đề xuất PR hoàn chỉnh với mô tả rõ
ràng.

Khả năng & trải nghiệm chính

Refactor quy mô lớn: phát hiện trùng lặp, tách
mô-đun, chuẩn hoá naming/foldering, giải thích tác động kiến trúc.
Review có lý do: output thường kèm chú thích “vì sao”
và “cách kiểm chứng”, thuận tiện cho code review theo nhóm.
Giữ trạng thái & luồng làm việc: có thể theo dõi đề
xuất qua nhiều bước (quét, đổi tên, cập nhật test, cập nhật tài liệu).
UI/animation có tổ chức: ở bài front-end đòi hỏi
chuyển cảnh hoặc nhiều trạng thái, cách tổ chức logic thường gọn gàng,
ít “giật cục”.

Điểm mạnh

Rất phù hợp với kế hoạch tái cấu trúc/chuẩn hoá đa mô-đun
hoặc khi cần củng cố ranh giới giữa các layer.
Đầu ra dễ đọc, có chú thích; thuận lợi cho duy trì lâu dài và
onboarding thành viên mới.
Hỗ trợ quy trình nhóm: có thể đề xuất commit/PR với mô tả chi tiết,
checklist kiểm thử và hướng dẫn rollout.

Điểm cần lưu ý

Tốc độ không phải thế mạnh; cần cân nhắc khi deadline gấp hoặc chỉ sửa
1–2 file nhỏ.
Để đạt “đúng gu” kiến trúc, nên mô tả convention (naming, foldering,
state, test strategy) ngay từ đầu.
Với việc rất nhỏ, chi phí thời gian có thể lớn hơn lợi ích so với các
công cụ hướng tốc độ.

Khi nào nên dùng / không nên dùng

Nên dùng: refactor lớn, nâng cấp framework, tách
mô-đun, chuẩn hoá API, dọn nợ kỹ thuật, viết/hoàn thiện test.
Không lý tưởng: thử nghiệm nhanh/POC siêu nhỏ, tinh
chỉnh UI/copywriting vi mô cần phản hồi tức thì.

4) Bảng so sánh chính

Tiêu chí	Codex CLI	Gemini CLI	Claude Code
Model nền	OpenAI Codex (tối ưu coding)	Gemini 2.5 Pro	Claude Sonnet 4
Context window	~128K tokens	~1M tokens	~200K tokens (xấp xỉ)
Truy cập FS & Shell	Có	Có	Có
Tính năng khác biệt	Tốc độ phản hồi nhanh, vòng lặp ngắn	Kéo tri thức ngoài, ngữ cảnh dài	Quét codebase, gợi ý PR, chuẩn hoá
Phù hợp nhất cho	Prototype, sửa lỗi, tác vụ cục bộ	Quy trình “viết mã + tra cứu”	Dự án nhiều mô-đun, refactor/maintain
Tốc độ/độ trễ	Nhanh nhất	Trung bình	Chậm hơn
UI/Animation	Thiên chức năng	Khá tốt, phụ thuộc prompt	Mượt & có tổ chức
Xử lý lỗi	Cần can thiệp tay ở logic phức tạp	Ổn nếu prompt rõ	Phát hiện & sửa tốt, kèm giải thích

5) Demo 2 tác vụ cụ thể

Task 1 — Platformer 2D phong cách Super Mario

Prompt: “Tạo một trò chơi platformer 2D cơ bản theo phong cách Super
Mario. Trò chơi nên có bố cục đơn giản dựa trên các ô vuông với Mario
đứng trên các khối đất, nền trời với những đám mây, khối hình dấu hỏi
phía trên và một đường ống màu xanh lá cây gần đó. Bao gồm các cơ chế cơ
bản như di chuyển trái/phải và nhảy bằng các phím mũi tên trên bàn phím.
Mô phỏng trọng lực và va chạm với các nền tảng. Sử dụng đồ họa theo
phong cách pixel-art với các tài nguyên cục bộ được nhúng hoặc tham
chiếu.”

Codex CLI

Gemini CLI

Claude Code

Task 2 — Đồng hồ động theo chủ đề thời tiết

Prompt: “Thiết kế và phát triển một bảng điều khiển đồng hồ động theo
chủ đề thời tiết với giao diện trực quan phong phú chỉ bằng HTML, CSS và
JavaScript. Mục tiêu chính là tạo ra một giao diện đồng hồ thời gian
thực, không chỉ hiển thị thời gian hiện tại mà còn tự động điều chỉnh
theo thời gian trong ngày. Triển khai bốn hiệu ứng chuyển tiếp nền động
thể hiện bình minh, trưa, hoàng hôn và đêm, mỗi hiệu ứng có màu sắc và
các yếu tố động riêng biệt như mây trôi, sao lấp lánh, hoặc mặt trời/mặt
trăng mọc/lặn, và cung cấp tùy chọn chuyển đổi giữa định dạng thời gian
12 giờ và 24 giờ. Để tăng thêm tính tương tác, hãy thêm một phần hiển
thị câu trích dẫn động lực hoặc năng suất theo từng giờ.”

Codex CLI

Gemini CLI

Claude Code

6) Ưu & Nhược điểm thực tế

6.1 Codex CLI

Ưu điểm

Tốc độ phản hồi rất nhanh; phù hợp vòng lặp “chia nhỏ — chạy thử — sửa
— lặp”.
Trải nghiệm terminal gọn gàng: xem diff → áp dụng, chạy test/format
ngay trong CLI.
Ổn định ở tác vụ nhỏ/vừa; giữ mạch công việc tốt khi bạn dẫn dắt bằng
checklist/to-do.

Nhược điểm

UI/animation phức tạp (parallax, canvas, webGL) thường cần chỉnh tay
thêm; thiên về chức năng.
Logic nhiều tầng, đa mô-đun: đôi lúc bỏ sót ràng buộc; cần test bao
phủ để duy trì chất lượng.
Tài liệu hoá sinh tự động thường ngắn; cần yêu cầu bổ sung “why/how”.

6.2 Gemini CLI

Ưu điểm

Ngữ cảnh rất lớn: đọc nhiều tệp/README/changelog cùng lúc, tổng hợp
nguồn nhanh.
Kéo tri thức ngoài (web/search) khi thiếu snippet/tiêu chuẩn, rồi hợp
nhất vào triển khai.
Hữu ích khi khởi tạo dự án mới cần nhiều guideline & tài liệu tham
chiếu.

Nhược điểm

Đầu ra thường dài; cần rút gọn để tránh code/CSS dư hoặc cấu trúc rườm
rà.
Logic chưa ổn định ở bài toán nhiều ràng buộc (ví dụ game với va
chạm/trọng lực).
Độ trễ trung bình; prompt càng dài càng tốn thời gian suy nghĩ.

6.3 Claude Code

Ưu điểm

Hiểu dự án tốt, nổi bật ở refactor, gom code trùng, đặt tên có chủ
đích, output có chú thích.
UI/animation mượt, trạng thái rõ; phù hợp demo front-end đòi hỏi
chuyển cảnh tinh tế.
Phù hợp quy trình nhóm: có thể sinh commit/PR có mô tả, tài liệu hoá
bài bản.

Nhược điểm

Tốc độ chậm hơn; không phù hợp khi cần xử lý “siêu nhanh”.
Phụ thuộc prompt chi tiết để đạt kiến trúc “đúng gu”.
Với tác vụ rất nhỏ (1–2 file), chi phí thời gian đôi khi lớn hơn lợi
ích so với Codex.

7) Chọn công cụ nào theo nhu cầu

Muốn tốc độ & vòng lặp ngắn

Chọn Codex. Giao tác vụ nhỏ-vừa, kiểm diff theo
bước; tận dụng test/format tự động để “khoanh vùng lỗi” nhanh.

Muốn kéo ngữ cảnh ngoài & tìm kiếm

Chọn Gemini. Gom README, guideline, link web → hợp
nhất checklist & script; hữu ích khi khởi tạo dự án nhiều ràng buộc.

Muốn refactor & quản lý codebase lớn

Chọn Claude. Giao nhiệm vụ tổ chức lại cấu trúc,
sinh PR có mô tả; yêu cầu giải thích kiến trúc & tác động.