Chuyển tới nội dung chính

Patterns thực tế với AI API

Nội dung đang được chuẩn bị. Quay lại sớm nhé!

Sắp có trong bài này​

Pattern 1: Chatbot với Memory​

  • Lưu conversation history trong database
  • Load lại history khi user quay lại
  • Giới hạn history để tránh quá context window
  • System prompt định nghĩa persona của bot

Pattern 2: Document Summarization​

Input: Văn bản dài (contract, report, email thread)
Output: Tóm tắt theo bullet points hoặc paragraph

Tips:
- Dùng structured output (JSON) để dễ xử lý
- Cho AI biết đối tượng đọc (executive vs technical)
- Extract key points vs full summary

Pattern 3: Information Extraction​

Input: Email, form, hóa đơn (text hoặc ảnh)
Output: JSON có cấu trúc

Ví dụ: Extract từ email → { sender, date, action_items[], urgency }

Pattern 4: Classification​

Input: Text (support ticket, review, feedback)
Output: Category + confidence + reasoning

Ví dụ: Support ticket → { category: "billing", priority: "high", ... }

Pattern 5: RAG (Retrieval-Augmented Generation)​

  • Embed documents vào vector database
  • Khi user hỏi: tìm relevant chunks → gửi vào context
  • Claude trả lời dựa trên documents thực tế
  • Giảm hallucination, grounded trong dữ liệu thật

Pattern 6: Agentic Workflows​

  • Claude gọi tools để hoàn thành task phức tạp
  • Ví dụ: Research agent — tìm kiếm web → đọc trang → tổng hợp
  • Ví dụ: Data agent — query database → phân tích → báo cáo

Error Handling & Reliability​

  • Retry logic với exponential backoff
  • Rate limit handling
  • Fallback khi API down
  • Logging để debug prompt issues