Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ đơn thuần là những chatbot thông thường hay các công cụ tìm kiếm tiên tiến thỉnh thoảng đưa ra thông tin sai lệch. Thực tế, khi được xem như một mô hình ngôn ngữ đúng nghĩa, chúng có vô số ứng dụng trong các bối cảnh nâng cao năng suất, giúp ích rất nhiều trong cuộc sống hàng ngày. Từ việc hỗ trợ tổ chức công việc đến làm cho cuộc sống trở nên dễ dàng hơn, đây là những cách mà tôi đã triển khai một mô hình LLM cục bộ (LLM tự host) để hỗ trợ bản thân. Việc tự kiểm soát dữ liệu và tích hợp hệ thống là lợi thế then chốt, mang lại sự riêng tư và hiệu quả vượt trội.
1. Nâng Tầm Ghi Chú Với Obsidian và Sức Mạnh Của LLM
Tận Dụng Kiến Thức Từ Ghi Chú Cá Nhân
Tôi đã sử dụng Obsidian 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 thử nghiệm với home lab, và các dự án kỹ thuật đảo ngược đều nằm trong đó.
Với sự trợ giúp của một plugin tuyệt vời mang tên “LLM Workspace”, bạn có thể tích hợp Obsidian với mô hình 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 xuống plugin từ GitHub và cài đặt thủ công, nhưng nó hoạt động hoàn hảo ngay khi tôi thiết lập. Tôi có thể truy vấn các ghi chú của mình và nhận ý tưởng về cách mở rộng hoặc tổ chức chúng một cách 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.
Giao diện Obsidian với plugin LLM Workspace, hiển thị các ghi chú được quản lý bằng mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ.
2. Biến Home Assistant Thành Trợ Lý Thông Minh Hơn
Tóm Tắt Ngày Mới và Thông Báo Thời Tiết Động
Một mô hình LLM cục bộ hiện đang là xương sống của toàn bộ hệ thống 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 ở thời điểm này. Ngay cả trợ lý giọng nói cục bộ của tôi (nghe giống GLaDOS, rất đáng thử), cũng sử dụng mô hình Gemma3 27B IT QAT để phản hồi nhanh chóng và chất lượng cao.
Đây là một trong những lợi ích tốt nhất của LLM, và nó thực sự rất hiệu quả. Tôi có thể đặt các câu hỏi dựa trên ngữ cảnh về nhà thông minh của mình, và không có gì được “định nghĩa trước” cả. Cho dù tôi hỏi liệu trời có mưa vào ngày mai không, liệu tôi có cần kem chống nắng hôm nay không, hay liệu trời có mưa sau 9 giờ tối không, tôi sẽ nhận được câu trả lời được cung cấp bởi dữ liệu thời tiết của tôi, và nó độc đáo mỗi lần.
Tất cả những điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp tôi nắm bắt nhanh chóng các thông tin quan trọng trong ngày. Tôi nhận được tóm tắt các cuộc gọi, khối lượng công việc và các địa điểm cần đến, kèm theo thông tin thời tiết trong ngày. Ngoài ra, hãy nhớ rằng tôi đang sử dụng một mô hình khá mạnh mẽ cho trường hợp sử dụng này. Ngay cả một mô hình nhỏ 1B như Tinyllama hoặc mô hình 7B cũng sẽ thực hiện được công việc; tôi chỉ dùng Gemma3 cho hầu hết mọi thứ khác, nên tôi cũng sử dụng nó ở đây.
Thông báo động từ Home Assistant được tùy chỉnh bởi LLM, hiển thị tóm tắt thời tiết và lịch trình trong ngày.
3. Hỗ Trợ Lập Trình Hiệu Quả Với Continue.dev trong VS Code
Cái Nhìn Tổng Quan Giúp Phát Hiện Vấn Đề Code
Chúng ta đều đã nghe nói về hiện tượng “vibe coding”, nhưng sự thật là LLM vẫn là một công cụ tuyệt vời để sử dụng trong quy trình làm việc lập trình của bạn. Đến nỗi các công cụ như OpenAI Codex, Gemini CLI và Claude Code đang tạo ra làn sóng trong không gian lập trình nhờ vào khả năng của chúng.
Thành thật mà nói, tôi sẽ không bao giờ dựa vào LLM để làm lập trình thay tôi, nhưng nó có thể rất hữu ích để hỏi xem liệu có bất kỳ vấn đề nào trong 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 để xem phản hồi có hợp lý 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 tôi với Qwen-2.5:32B-Instruct.
Ví dụ, tôi đã phát triển phần mềm riêng để quản lý bảng HUB75 64×32 Waveshare từ ESP32 và Raspberry Pi. Tôi có thể chỉ cần hỏi, trong VS Code, liệu có bất kỳ vấn đề nào với mã của tôi không. Sau đó, nó sẽ phân tích và chỉ ra những nơi có vấn đề tiềm ẩn, đồng thời đưa ra các giải pháp. Điều này thật tuyệt vời và có thể đặc biệt hữu ích nếu tôi đang có một ngày lập trình không hiệu quả hoặc tôi không quá quen thuộc với ngôn ngữ mà tôi đang viết mã. Nó có thể không phát hiện được mọi thứ, hoặc 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 mang lại sự cải thiện ngay lập tức cho mã của tôi.
Giao diện VS Code với tiện ích mở rộng Continue.dev, hiển thị tương tác giữa lập trình viên và LLM để phân tích, tối ưu mã nguồn.
4. Cải Thiện Cấu Trúc Home Lab Với Tư Duy Hệ Thống
Khám Phá Những “Điều Chưa Biết” Trong Triển Khai
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 điều gì đó thường là bạn không biết những gì bạn không biết.
Kết quả là, thật tốt khi tôi có thể hỏi LLM tự host của mình, vốn có chi tiết về home lab của tôi trong một cơ sở kiến thức trên Open Web UI, về cách một triển khai sẽ hoạt động trong ngữ cảnh phần cứng và phần mềm mà tôi đang sử dụng. Tôi không coi câu trả lời là câu trả lời chính xác 100%, nhưng khi bạn không biết những gì bạn không biết, 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 hề biết đến.
Khi nói đến LLM, cách tiếp cận “tin nhưng kiểm chứng” là một phương pháp tuyệt vời, ngay cả khi “tin” là một từ hơi mạnh. Nó thường sẽ đưa bạn đi đúng hướng, nhưng chúng sẽ thường bỏ qua các 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 chưa quen thuộc. LLM nên là một công cụ giúp bạn tư duy chứ không phải là sự thay thế cho việc tư duy hoàn toàn.
5. Sàng Lọc Email Tự Động: Tiết Kiệm Thời Gian Quý Báu
Tóm Tắt Nhanh Các Email Quan Trọng
Đây là điều tôi đang thử nghiệm hiện tại, nhưng sử dụng Home Assistant và Ollama, tôi đang cố gắng xây dựng một hệ thống phân loại sẽ gắn cờ xem một email có nên được coi là “quan trọng” hay không, bằng cách sử dụng tích hợp IMAP trong Home Assistant.
Thử nghiệm này cuối cùng có thể thất bại, nhưng ý tưởng khá đơn giản. Trích xuất nội dung email bằng Home Assistant, chuyển nó đến LLM cục bộ của tôi và nhận phản hồi dựa trên việc nó có đáp ứng các tiêu chí đã xác định trước của tôi hay không. Nếu có, nó sẽ hiển thị trên bảng điều khiển của tôi (sử dụng thẻ điều kiện) để tôi không bỏ lỡ. Tôi thậm chí có thể tóm tắt tập hợp các email đã tích lũy cho đến nay.
Một mô hình LLM cục bộ là hoàn hảo cho việc này; tôi không muốn chia sẻ email của mình với OpenAI, và một giải pháp tự host sẽ giải quyết vấn đề riêng tư tiềm ẩn này theo cách không làm giảm hiệu suất. Một mô hình 27B là quá đủ cho tác vụ này, và nhiều mô hình nhỏ hơn cũng sẽ có khả năng tương tự. Về lâu dài, nó sẽ giúp tôi tiết kiệm thời gian, nhưng hiện tại tôi vẫn đang thử nghiệm nó.
Dashboard Home Assistant hiển thị thông báo email quan trọng đã được sàng lọc tự động bởi LLM, ví dụ: thông tin giao hàng.
Tự Host LLM Thay Đổi Mọi Thứ
Chắc chắn, người ta có thể lập luận rằng ChatGPT và các LLM dựa trên đám mây khác rất tuyệt vời, 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. Điều này không chỉ mang lại hiệu suất tối ưu cho các tác vụ cá nhân mà còn đảm bảo an toàn và quyền riêng tư tuyệt đối cho dữ liệu của bạn, một lợi ích mà các dịch vụ đám mây khó có thể sánh bằng.
Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về các ứng dụng này hoặc bất kỳ cách nào bạn đang sử dụng LLM tự host để tối ưu hóa công việc và cuộc sống của mình trong phần bình luận bên dưới!
