AI Self-host 15 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Multi-user cho AI self-host: phân quyền, workspace và giới hạn tài nguyên Multi-user biến AI self-host thành bài toán phân quyền và chia sẻ tài nguyên. Một workspace chung có thể tiện nhưng dễ làm lẫn dữ liệu; một model chung có thể bị một user chiếm hết VRAM nếu không có quota và queue. Đọc tiếp
AI Self-host 14 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Backup và restore Ollama, Open WebUI, Qdrant: dữ liệu nào cần giữ Backup AI self-host phải bảo vệ cả artifact và trạng thái. Ollama có model files; Open WebUI có dữ liệu ứng dụng; Qdrant có collections và payload. Nếu chỉ copy một thư mục, restore có thể khởi động được nhưng mất hội thoại, index hoặc mapping nguồn. Đọc tiếp
AI Self-host 13 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Monitoring AI self-host bằng Prometheus và Grafana: CPU, RAM, request và latency Monitoring biến một AI self-host từ “đang chạy” thành hệ thống có thể vận hành. CPU và RAM cho biết tài nguyên, request và latency cho biết trải nghiệm, còn queue, error rate và disk giúp phát hiện sự cố trước khi người dùng báo. Đọc tiếp
AI Self-host 12 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Bảo mật dữ liệu khi chạy local LLM: secrets, log, upload và quyền file Chạy local LLM giảm đường truyền ra ngoài nhưng không xóa rủi ro secrets, log, upload và quyền file. Một prompt có thể chứa token; một log debug có thể lưu cả câu hỏi; một volume backup có thể rộng quyền hơn production. Đọc tiếp
AI Self-host 11 Thg 09 2026 · 4 phút đọc AI review code nội bộ: quy trình, giới hạn và cách tránh hallucination AI review code nội bộ hữu ích nhất khi làm reviewer thứ hai, không phải người phê duyệt cuối. Quy trình an toàn bắt đầu từ diff nhỏ, tiêu chí rõ, test tự động và yêu cầu AI trích bằng chứng từ code thay vì đoán ý định. Đọc tiếp
AI Self-host 10 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Trợ lý code local với Ollama: đọc repository mà không gửi code lên cloud Trợ lý code local có thể đọc repository mà không gửi mã nguồn lên cloud, nhưng “local” không tự động có nghĩa an toàn. File secret, log, dependency cache và prompt history vẫn có thể bị đọc, ghi hoặc backup sai. Đọc tiếp
AI Self-host 9 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Prompt template cho local LLM: system prompt, citation và guardrail Prompt template là hợp đồng giữa dữ liệu truy xuất và model. System prompt định nghĩa vai trò, citation quy định cách dẫn nguồn, còn guardrail đặt ranh giới khi dữ liệu thiếu hoặc yêu cầu vượt quyền. Template tốt phải ngắn, rõ và kiểm thử được. Đọc tiếp
AI Self-host 8 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Chunking tài liệu cho RAG: kích thước đoạn, overlap và lỗi thường gặp Chunking quyết định đơn vị thông tin mà RAG có thể truy xuất. Chunk quá nhỏ mất ngữ cảnh; quá lớn làm nhiễu và chiếm context. Overlap giúp giữ mạch ở ranh giới nhưng cũng làm tăng số vector và chi phí embedding. Đọc tiếp
AI Self-host 7 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Xây pipeline nạp tài liệu vào RAG: PDF, Markdown, HTML và metadata Pipeline nạp dữ liệu RAG cần biến nhiều định dạng thành một biểu diễn thống nhất trước khi embedding. PDF, Markdown và HTML có cấu trúc khác nhau; nếu bỏ qua tiêu đề, trang, URL và document ID, hệ thống có thể trả đúng đoạn nhưng không thể giải thích nguồn. Đọc tiếp
AI Self-host 6 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Cài Qdrant bằng Docker cho vector database local Qdrant là vector database phù hợp cho lab và nhiều hệ thống RAG local. Khi cài bằng Docker, phần quan trọng là volume, port, authentication, collection schema và backup; chạy container thành công chưa đồng nghĩa dữ liệu đã an toàn. Đọc tiếp
AI Self-host 5 Thg 09 2026 · 4 phút đọc RAG là gì? Từ tài liệu Markdown đến câu trả lời có trích nguồn RAG là pipeline đưa những đoạn tài liệu liên quan vào prompt trước khi model trả lời. Một hệ thống RAG đáng tin không chỉ “tìm vài đoạn text”, mà phải giữ nguồn, metadata, giới hạn context và quy tắc nói rõ khi không tìm thấy bằng chứng. Đọc tiếp
AI Self-host 4 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Embedding là gì và vì sao RAG cần một model embedding riêng Embedding biến văn bản thành vector số để hệ thống so sánh mức độ gần nhau về ngữ nghĩa. RAG cần model embedding riêng vì model sinh văn bản và model biểu diễn vector là hai nhiệm vụ khác nhau; dùng sai model hoặc sai số chiều có thể làm truy xuất kém. Đọc tiếp
AI Self-host 3 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Dùng local LLM với ứng dụng web: OpenAI-compatible API và proxy Ứng dụng web có thể dùng local LLM mà không phải viết lại toàn bộ lớp gọi model. Một adapter OpenAI-compatible hoặc proxy giúp chuẩn hóa endpoint, nhưng compatibility chỉ có ý nghĩa khi bạn kiểm thử các trường messages, streaming, tool call và error format thực tế. Đọc tiếp
AI Self-host 2 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Gọi Ollama qua API: endpoint, streaming, model và xử lý lỗi Ollama có HTTP API local cho các thao tác sinh nội dung và quản lý model. Khi gọi API, hãy coi streaming là giao thức có trạng thái, model name là input cần xác thực, còn lỗi mạng, timeout và model loading là các trường hợp bình thường cần xử lý. Đọc tiếp
AI Self-host 1 Thg 09 2026 · 4 phút đọc Bảo vệ giao diện AI self-host: tài khoản, MFA, rate limit và session Một giao diện AI public cần được xem như ứng dụng web có dữ liệu nhạy cảm, không phải trang demo. Tài khoản, MFA, session, rate limit và audit log phải được thiết kế cùng nhau để giảm nguy cơ chiếm quyền và lạm dụng tài nguyên. Đọc tiếp
AI Self-host 31 Thg 08 2026 · 4 phút đọc Đưa Open WebUI ra Internet an toàn bằng Nginx và HTTPS Đưa Open WebUI ra Internet không chỉ là thêm một bản ghi DNS. Reverse proxy, HTTPS, giới hạn port, header và session phải cùng tạo thành một biên bảo vệ; nếu không, giao diện chat có thể trở thành cửa ngõ vào cả máy chủ. Đọc tiếp
AI Self-host 30 Thg 08 2026 · 4 phút đọc Open WebUI và Ollama: dựng giao diện chat AI self-hosted Open WebUI cung cấp lớp giao diện và quản lý hội thoại phía trên Ollama. Triển khai tốt cần giữ ranh giới: Ollama phục vụ model, Open WebUI quản lý trải nghiệm và dữ liệu ứng dụng, còn reverse proxy xử lý truy cập từ bên ngoài. Đọc tiếp
AI Self-host 29 Thg 08 2026 · 4 phút đọc Đo hiệu năng local LLM: tok/s, latency, RAM và VRAM bằng cách thực tế Benchmark local LLM cần đo cả trải nghiệm người dùng và sức khỏe máy. Tokens/second chỉ phản ánh một phần; latency request đầu tiên, thời gian nạp model, RAM, VRAM và độ ổn định mới giúp quyết định triển khai. Đọc tiếp
