Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ đơn thuần là những chatbot hay công cụ tìm kiếm tiên tiến hơn nhưng đôi khi còn “ảo giác”. Thực tế, có vô số ứng dụng LLM cục bộ trong bối cảnh năng suất vượt xa khả năng trò chuyện thông thường. Khi được xem xét như một mô hình ngôn ngữ thực thụ, chúng mang lại vô vàn lợi ích giúp tôi trong cuộc sống hàng ngày. Từ việc giúp tôi giữ tổ chức đến đơn giản hóa công việc thường nhật, đây là một số cách tôi đã triển khai một mô hình cục bộ để hỗ trợ bản thân. Việc tự host LLM giúp tôi kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của mình, tăng cường bảo mật và tùy chỉnh tối đa, mang lại một trải nghiệm AI cá nhân hóa và hiệu quả.
5. Nâng cấp Obsidian thành ứng dụng ghi chú siêu việt
LLM cục bộ quản lý ghi chú của tôi
Giao diện Obsidian tích hợp LLM cục bộ hiển thị các ghi chú được phân tích và gợi ý
Tôi đã sử dụng Obsidian trong một thời gian khá dài, và nó ngày càng trở thành trung tâm cuộc sống số của tôi. Không chỉ tất cả các ghi chú liên quan đến công việc mà cả các dự án cá nhân, các cuộc phiêu lưu homelab và các dự án kỹ thuật đảo ngược của tôi cũng nằm trong đó.
Với sự trợ giúp của một plugin tuyệt vời mang tên “LLM Workspace“, bạn có thể tích hợp Obsidian với LLM tự host của mình. Chỉ cần định nghĩa một mô hình nhúng (embedding model) và một mô hình trò chuyện (chat model), sau đó tạo một “không gian làm việc” với các liên kết đến các ghi chú khác của bạn. Từ đó, bạn có thể lập chỉ mục tất cả các ghi chú đó và truy vấn chúng trực tiếp từ giao diện Obsidian.
Lưu ý rằng đối với plugin này, phiên bản mới nhất trong kho plugin cộng đồng hiện chưa hỗ trợ Ollama. Tôi đã phải tải plugin từ GitHub và cài đặt thủ công, nhưng nó hoạt động hoàn hảo ngay sau khi tôi thiết lập. Tôi có thể truy vấn ghi chú của mình và nhận ý tưởng về cách mở rộng hoặc sắp xếp chúng tốt hơn. Hơn nữa, không có bất kỳ lo ngại nào về quyền riêng tư dữ liệu, vì các ghi chú của tôi không bao giờ rời khỏi mạng gia đình. Đây là một ví dụ tuyệt vời về ứng dụng LLM cá nhân giúp tối ưu hóa việc quản lý thông tin.
4. LLM cục bộ cung cấp sức mạnh cho ngôi nhà thông minh qua Home Assistant
Tóm tắt ngày và báo cáo thời tiết động
Thông báo động từ Home Assistant hiển thị báo cáo thời tiết ngắn gọn và tóm tắt ngày được tạo bởi LLM
Một LLM cục bộ hiện đang là xương sống cho toàn bộ thiết lập Home Assistant của tôi và cung cấp sức mạnh cho rất nhiều quy trình tự động hóa. Từ việc tóm tắt công việc tôi cần hoàn thành trong ngày đến các thông báo thời tiết tùy chỉnh, nó đã trở nên vô giá. Ngay cả trợ lý giọng nói cục bộ của tôi (nghe giống GLaDOS, rất khuyến nghị dùng thử) cũng sử dụng Gemma3 27B IT QAT để có phản hồi nhanh chóng, chất lượng cao.
Đây là một trong những lợi ích tốt nhất của một LLM, và nó thực sự rất tuyệt. Tôi có thể đặt các câu hỏi dựa trên ngữ cảnh về ngôi nhà thông minh của mình mà không có gì được “định nghĩa trước”. Cho dù tôi hỏi liệu trời có mưa vào ngày mai, liệu tôi có cần kem chống nắng hôm nay hay liệu trời có mưa sau 9 giờ tối, tôi sẽ nhận được câu trả lời được cung cấp bởi dữ liệu thời tiết của tôi, và nó luôn độc đáo mỗi lần.
Tất cả điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp tôi nắm bắt nhanh chóng các công việc trong ngày. Tôi nhận được tóm tắt các cuộc gọi, khối lượng công việc và các địa điểm cần đến, đi kèm với thời tiết trong ngày. Ngoài ra, hãy nhớ rằng tôi đang sử dụng một mô hình khá mạnh cho trường hợp sử dụng này. Ngay cả một mô hình 1B nhỏ như Tinyllama hoặc một mô hình 7B cũng sẽ thực hiện được công việc; tôi chỉ sử dụng Gemma3 cho gần như mọi thứ khác, vì vậy tôi cũng có thể sử dụng nó ở đây. Đây là cách AI tự host mang lại tiện ích thiết thực cho cuộc sống hàng ngày.
3. Continue.dev là một trong những tiện ích mở rộng VS Code tốt nhất
Hỗ trợ tổng quan toàn diện khi lập trình
Giao diện VS Code hiển thị tiện ích Continue.dev phân tích và gợi ý cải thiện mã nguồn
Chúng ta đều đã nghe nói về hiện tượng “lập trình theo cảm hứng” (vibe coding), nhưng sự thật là một LLM vẫn là một công cụ tuyệt vời để sử dụng như một phần trong quy trình làm việc lập trình của bạn. Đến mức các công cụ như OpenAI’s Codex, Gemini CLI và Claude Code đang tạo nên làn sóng trong không gian lập trình nhờ khả năng của chúng.
Nói rõ hơn, tôi sẽ không bao giờ dựa vào một LLM để làm lập trình thay cho tôi, nhưng nó có thể rất hữu ích để hỏi xem có bất kỳ vấn đề nào với mã của bạn mà nó có thể phát hiện ngay lập tức, hoặc thậm chí sử dụng nó để bắt đầu cách tiếp cận một vấn đề. Rõ ràng bạn nên thực hiện một kiểm tra nhanh (sanity test) và đặt câu hỏi liệu phản hồi có ý nghĩa trong ngữ cảnh mã của bạn hay không, nhưng đó có thể là một cách tuyệt vời để bạn suy nghĩ về mã của mình theo những cách khác và những rủi ro tiềm ẩn mà nó có thể gây ra. Continue.dev hoạt động với các mô hình từ xa hoặc mô hình cục bộ, và tôi trỏ nó đến phiên bản Ollama của mình với Qwen-2.5:32B-Instruct.
Ví dụ, tôi đã phát triển phần mềm riêng để quản lý bảng LED ma trận HUB75 64×32 Waveshare từ ESP32 và Raspberry Pi. Tôi có thể đơn giản hỏi, trong VS Code, liệu có bất kỳ vấn đề nào với mã của mình không. Sau đó, nó sẽ phân tích và chỉ cho tôi những nơi có vấn đề tiềm ẩn, đồng thời đưa ra các giải pháp cho chúng. Nó thật tuyệt vời và đặc biệt hữu ích nếu tôi có một ngày làm việc kém hiệu quả khi lập trình hoặc tôi không quen thuộc với ngôn ngữ tôi đang viết mã. Nó có thể không phát hiện ra mọi thứ, cũng như các gợi ý của nó có thể không đúng 100% mọi lúc, nhưng mỗi lỗi hoặc vấn đề cấp phát bộ nhớ mà nó phát hiện đúng đều có nghĩa là một cải tiến tức thì cho mã của tôi. Đây là một ứng dụng LLM tự host mạnh mẽ cho giới phát triển.
2. Cải thiện cấu trúc Homelab của tôi
LLM giúp bạn nhận ra những điều mình chưa biết
Đôi khi, khi tôi triển khai một phần mềm hoặc phần cứng mới, tôi cần một kế hoạch để cấu trúc cách triển khai nó. Tôi khá thành thạo về công nghệ và tự host, nhưng bản chất của việc không biết một điều gì đó thường là bạn không biết mình không biết điều gì.
Kết quả là, việc đến với LLM tự host của tôi, nơi có chi tiết về homelab của tôi trong một cơ sở tri thức trên Open Web UI, và hỏi cách triển khai sẽ hoạt động như thế nào trong ngữ cảnh của phần cứng và phần mềm mà tôi đã sử dụng, có thể rất hữu ích. Tôi không coi câu trả lời là câu trả lời đúng 100%, nhưng khi bạn không biết mình không biết điều gì, một thuật ngữ mới được đưa ra hoặc một kiến trúc tự host mà bạn không quen thuộc có thể thúc đẩy một loạt nghiên cứu về một chủ đề mới mà bạn chưa biết đến.
Khi nói đến LLM, phương pháp “tin tưởng nhưng phải kiểm chứng” (trust but verify) là một cách tiếp cận tuyệt vời, ngay cả khi “tin tưởng” có vẻ là một từ mạnh. Nó thường sẽ đưa bạn đi đúng hướng, nhưng chúng thường bỏ sót những chi tiết quan trọng. Hãy sử dụng nó như một công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa; mô tả những gì bạn đang làm và sử dụng kết quả để tự mình nghiên cứu về một chủ đề mà bạn có thể không quen thuộc. LLM nên là một công cụ giúp bạn suy nghĩ chứ không phải là một sự thay thế cho việc tư duy hoàn toàn.
1. Phân loại email thông minh (Email Triage)
Tóm tắt tức thì các email “quan trọng”
Tự động hóa Home Assistant thông báo gói hàng đã được giao dựa trên email, sử dụng tích hợp IMAP và LLM
Đây là điều tôi đang thử nghiệm hiện tại, nhưng bằng cách sử dụng Home Assistant và Ollama, tôi đang cố gắng xây dựng một hệ thống phân loại để gắn cờ liệu một email có nên được coi là “quan trọng” hay không, sử dụng tích hợp IMAP trong Home Assistant.
Thử nghiệm này có thể thất bại, nhưng ý tưởng khá đơn giản. Trích xuất nội dung email bằng Home Assistant, chuyển nó cho LLM cục bộ của tôi và nhận phản hồi dựa trên việc nó có đáp ứng các tiêu chí định sẵn của tôi hay không. Nếu có, nó sẽ hiển thị trên bảng điều khiển của tôi (sử dụng một conditional card) để tôi không bỏ lỡ. Tôi thậm chí có thể tóm tắt tập hợp các email đã tích lũy cho đến nay.
Một LLM tự host hoàn hảo cho việc này; tôi không muốn chia sẻ email của mình với OpenAI, và một giải pháp tự host giải quyết vấn đề quyền riêng tư tiềm ẩn này theo cách không ảnh hưởng đến hiệu suất. Một mô hình 27B là hơn cả đủ cho tác vụ này, và nhiều mô hình nhỏ hơn cũng sẽ có khả năng tương tự. Về lâu dài, nó sẽ tiết kiệm thời gian cho tôi, nhưng hiện tại tôi vẫn đang thử nghiệm nó.
Tự host LLM tạo nên sự khác biệt
Chắc chắn, người ta có thể lập luận rằng ChatGPT và các LLM dựa trên đám mây khác rất tuyệt, nhưng sự thật là các mô hình cục bộ vẫn cực kỳ mạnh mẽ, và sức mạnh của các tùy chọn dựa trên đám mây đó, thành thật mà nói, là quá mức cần thiết. Tự host có nghĩa là tôi kiểm soát dữ liệu, ngữ cảnh và các tích hợp, và đó là điều quan trọng nhất đối với tôi. Khám phá thêm về LLM tự chủ để trải nghiệm sự khác biệt này.