22 thg 7, 2025·8 phút
Những lỗi thường gặp khi xây ứng dụng AI cho người mới (và cách sửa)
Hướng dẫn thực tế về những lỗi phổ biến khi xây ứng dụng với AI—mục tiêu không rõ, prompt yếu, thiếu đánh giá, và kẽ hở UX—và cách tránh chúng.
Hướng dẫn thực tế về những lỗi phổ biến khi xây ứng dụng với AI—mục tiêu không rõ, prompt yếu, thiếu đánh giá, và kẽ hở UX—và cách tránh chúng.
Ứng dụng AI thường trông có vẻ dễ lúc ban đầu: bạn kết nối API, viết vài prompt, và demo trông ấn tượng. Rồi người dùng thật đến với input lộn xộn, mục tiêu không rõ, và các trường hợp biên—và đột nhiên app trở nên không nhất quán, chậm, hoặc tự tin đưa ra câu trả lời sai.
Một “lỗi người mới” với AI không phải là vấn đề năng lực. Là do bạn đang xây dựng với một loại thành phần mới: một mô hình có tính xác suất, nhạy với ngữ cảnh, và đôi khi bịa ra câu trả lời có vẻ hợp lý. Nhiều thất bại sớm xảy ra vì các đội xử lý thành phần đó như một thư viện bình thường—deterministic, hoàn toàn kiểm soát được, và đã phù hợp sẵn với doanh nghiệp.
Hướng dẫn này được cấu trúc để giảm rủi ro nhanh nhất. Sửa những vấn đề tác động lớn nhất trước (lựa chọn vấn đề, baseline, đánh giá, và UX để tạo niềm tin), rồi chuyển sang tối ưu (chi phí, độ trễ, giám sát). Nếu bạn chỉ có thời gian cho vài thay đổi, ưu tiên những thứ ngăn chặn lỗi im lặng.
Hãy nghĩ ứng dụng AI của bạn như một chuỗi:
Khi dự án thất bại sớm, đứt đoạn thường không phải là “mô hình tồi.” Mà là một mắt xích trong chuỗi không được xác định, không được test, hoặc không phù hợp với việc sử dụng thực tế. Các phần tiếp theo chỉ ra những mắt xích yếu phổ biến nhất—và các cách sửa thực tế bạn có thể áp dụng mà không xây lại toàn bộ.
Một mẹo thực tế: nếu bạn chạy nhanh, dùng môi trường nơi bạn có thể lặp an toàn và hoàn tác ngay lập tức. Nền tảng như Koder.ai có thể giúp vì bạn có thể prototype luồng nhanh, giữ thay đổi nhỏ, và dựa vào snapshots/rollback khi một thử nghiệm làm giảm chất lượng.
Một chế độ thất bại phổ biến là bắt đầu với “chúng ta thêm AI đi” rồi mới tìm chỗ dùng nó. Kết quả là một tính năng ấn tượng ở demo nhưng không liên quan (hoặc gây khó chịu) trong thực tế.
Trước khi chọn mô hình hay thiết kế prompt, viết ra công việc người dùng bằng ngôn ngữ đơn giản: họ muốn hoàn thành gì, trong bối cảnh nào, và điều gì khiến việc đó khó hôm nay?
Rồi định nghĩa tiêu chí thành công có thể đo được. Ví dụ: “giảm thời gian soạn trả lời từ 12 phút xuống 4,” “giảm lỗi phản hồi đầu xuống dưới 2%,” hoặc “tăng tỉ lệ hoàn thành form 10%.” Nếu bạn không đo được, bạn không biết AI có giúp không.
Người mới thường cố xây trợ lý toàn diện. Cho v1, chọn một bước quy trình đơn lẻ nơi AI có thể thêm giá trị rõ ràng.
V1 tốt thường:
Cũng quan trọng: liệt kê rõ những gì sẽ không có trong v1 (công cụ phụ, nhiều nguồn dữ liệu, tự động hóa các trường hợp biên). Điều này giữ phạm vi thực tế và giúp học nhanh hơn.
Không phải mọi đầu ra đều cần cùng mức độ chính xác.
Vạch ranh này sớm. Nó quyết định bạn cần hàng rào nghiêm ngặt, trích dẫn, phê duyệt con người, hay chỉ là “hỗ trợ bản nháp.”
Nhiều dự án AI bắt đầu với “thêm LLM” nhưng không trả lời câu hỏi cơ bản: so với cái gì?
Nếu bạn không ghi lại quy trình hiện tại (hoặc tạo phiên bản không-AI), bạn không thể biết mô hình đang giúp, gây hại, hay chỉ đơn giản dời công việc. Đội sẽ tranh luận bằng cảm nhận thay vì đo kết quả.
Bắt đầu với thứ đơn giản nhất có thể hoạt động:
Baseline này trở thành thước đo cho độ chính xác, tốc độ và hài lòng. Nó cũng cho thấy phần nào của vấn đề thực sự là “khó về ngôn ngữ,” phần nào chỉ thiếu cấu trúc.
Chọn vài kết quả có thể đo và theo dõi cho cả baseline và AI:
Nếu nhiệm vụ mang tính quyết định (định dạng, validate, định tuyến, tính toán), AI chỉ nên xử lý một lát cắt nhỏ—ví dụ: viết lại giọng điệu—còn quy tắc làm phần còn lại. Baseline mạnh sẽ làm điều đó rõ ràng và tránh biến tính năng AI thành giải pháp tốn kém thay thế cho quy tắc đơn giản.
Mẫu người mới thường là “thử prompt đến khi được”: chỉnh vài chữ, có câu trả lời tốt một lần, rồi nghĩ là đã xong. Vấn đề là prompt không cấu trúc thường hành xử khác nhau với người dùng, các trường hợp biên, và cập nhật mô hình. Những gì trông như chiến thắng có thể biến thành đầu ra không dự đoán khi dữ liệu thật vào app.
Thay vì hy vọng mô hình “hiểu”, hãy chỉ rõ công việc:
Điều này biến yêu cầu mơ hồ thành thứ bạn có thể test và tái tạo một cách đáng tin cậy.
Với các trường hợp khó, thêm vài ví dụ tốt (“khi người dùng hỏi X, trả lời kiểu Y”) và ít nhất một counter-example (“không làm Z”). Counter-example đặc biệt hữu ích để giảm các câu trả lời sai nhưng tự tin, như bịa số hay trích dẫn tài liệu không tồn tại.
Xử lý prompt như tài sản: đưa vào version control, đặt tên, và giữ changelog ngắn (đã thay gì, vì sao, kỳ vọng tác động). Khi chất lượng thay đổi, bạn có thể hoàn tác nhanh—và không còn tranh cãi dựa trên trí nhớ về “prompt tuần trước là gì.”
Lỗi phổ biến là hỏi LLM về sự thật đặc thù công ty mà nó không có: quy tắc giá hiện tại, chính sách nội bộ, roadmap mới nhất, hoặc cách đội support xử lý các trường hợp biên. Mô hình có thể trả lời một cách tự tin—và đó là cách thông tin sai bị đưa ra.
Hãy coi LLM giỏi mẫu ngôn ngữ, tóm tắt, viết lại và suy luận trên ngữ cảnh được cung cấp. Nó không phải cơ sở dữ liệu trực tiếp về tổ chức bạn. Ngay cả khi nó đã thấy doanh nghiệp tương tự trong huấn luyện, nó sẽ không biết thực tế hiện tại của bạn.
Một mô hình tư duy hữu ích:
Nếu câu trả lời phải khớp với sự thật nội bộ, bạn phải cung cấp sự thật đó.
Nếu thêm RAG, xem nó như hệ thống “cho thấy cách làm.” Truy xuất đoạn cụ thể từ nguồn đã phê duyệt và yêu cầu trợ lý trích dẫn. Nếu không trích dẫn được, đừng trình bày như sự thật.
Điều này cũng thay đổi cách bạn prompt: thay vì “Chính sách hoàn tiền của chúng ta là gì?”, hỏi “Dùng đoạn trích chính sách đính kèm, giải thích chính sách hoàn tiền và trích dẫn dòng liên quan.”
Xây hành vi rõ ràng cho sự không chắc chắn: “Nếu không tìm được câu trả lời trong nguồn cung cấp, hãy nói bạn không biết và gợi ý bước tiếp theo.” Fallback tốt gồm chuyển cho người xử lý, trang tìm kiếm, hoặc câu hỏi làm rõ ngắn. Điều này bảo vệ người dùng—và đội của bạn khỏi phải dọn dẹp các lỗi tự tin sau đó.
RAG có thể làm app AI cảm thấy thông minh nhanh: cắm tài liệu vào, truy xuất vài đoạn “liên quan”, và để mô hình trả lời. Cạm bẫy cho người mới là nghĩ rằng truy xuất tự động đồng nghĩa với độ chính xác.
Hầu hết lỗi RAG không phải do mô hình “bịa” từ không khí—mà do hệ thống cung cấp ngữ cảnh sai cho nó.
Vấn đề phổ biến: chunking kém (chia giữa ý, mất định nghĩa), truy xuất không liên quan (kết quả hàng đầu khớp từ khoá nhưng không khớp ý nghĩa), và tài liệu cũ. Khi ngữ cảnh truy xuất yếu, mô hình vẫn đưa ra câu trả lời tự tin—chỉ là neo vào dữ liệu nhiễu.
Xử lý truy xuất như tìm kiếm: nó cần kiểm soát chất lượng. Một vài mẫu thực tế:
Nếu app của bạn dùng để ra quyết định, người dùng cần xác minh. Đặt trích dẫn thành yêu cầu sản phẩm: mọi khẳng định thực tế nên chỉ đến đoạn trích, tiêu đề tài liệu và ngày cập nhật. Hiển thị nguồn trong UI và dễ mở phần được tham chiếu.
Hai test nhanh bắt được nhiều vấn đề:
Nếu hệ thống không truy xuất và trích dẫn ổn định, RAG chỉ thêm phức tạp—không phải niềm tin.
Nhiều đội người mới deploy tính năng AI sau vài demo “trông ổn.” Hậu quả dự đoán được: người dùng thật gặp các trường hợp biên, lỗi định dạng, hoặc mô hình trả lời sai tự tin—và bạn không có cách đo nó tệ đến đâu hay liệu có cải thiện hay không.
Nếu bạn không định nghĩa một bộ test nhỏ và vài chỉ số, mọi tweak prompt hay nâng cấp mô hình là canh bạc. Bạn có thể sửa một scenario nhưng âm thầm phá vỡ năm scenario khác.
Bạn không cần hàng nghìn ví dụ. Bắt đầu với 30–100 case gần như thực tế phản ánh điều người dùng thực sự hỏi, bao gồm:
Lưu hành vi “tốt” mong đợi (câu trả lời + định dạng yêu cầu + cách xử lý khi không chắc chắn).
Bắt đầu với ba kiểm tra liên kết tới trải nghiệm người dùng:
Thêm một cổng phát hành cơ bản: không prompt/model/cấu hình nào lên live nếu không vượt qua cùng bộ đánh giá. Ngay cả một script nhẹ chạy trong CI cũng đủ để ngăn “chúng tôi sửa được… nhưng phá hỏng”.
Nếu cần khởi điểm, xây checklist đơn giản và để cạnh quy trình deploy của bạn (xem bài viết về đánh giá LLM để tham khảo khái niệm cơ bản).
Nhiều phát triển ứng dụng AI của người mới trông tuyệt trong demo: một prompt sạch, một ví dụ hoàn hảo, một đầu ra lý tưởng. Vấn đề là người dùng không hành xử như kịch bản demo. Nếu bạn chỉ test “happy paths”, bạn sẽ phát hành thứ vỡ ngay khi gặp input thực.
Kịch bản giống sản xuất có dữ liệu lộn xộn, gián đoạn và thời gian không đoán trước. Bộ test của bạn nên phản ánh cách app được dùng thực tế: câu hỏi người dùng thực, tài liệu thực, và giới hạn thật (token limit, cửa sổ ngữ cảnh, trục trặc mạng).
Các trường hợp biên là nơi hallucination và lỗi độ tin cậy lộ diện đầu tiên. Hãy test:
Không đủ là một request hoạt động. Thử với concurrency cao, retry, và phản hồi mô hình chậm. Đo độ trễ p95, và xác nhận UX vẫn hợp lý khi phản hồi chậm hơn kỳ vọng.
Mô hình có thể timeout, truy hồi không trả gì, và API có thể giới hạn tần suất. Quyết định app làm gì trong mỗi trường hợp: hiển thị trạng thái “không trả lời”, fallback sang cách tiếp cận đơn giản hơn, hỏi làm rõ, hoặc đưa vào hàng đợi. Nếu không thiết kế trạng thái lỗi, người dùng sẽ hiểu im lặng là “AI sai” thay vì “hệ thống gặp vấn đề”.
Nhiều app AI thất bại không phải vì mô hình “tồi”, mà vì giao diện giả vờ rằng đầu ra luôn đúng. Khi UI che giấu sự không chắc chắn và giới hạn, người dùng hoặc quá tin tưởng (và bị tổn hại) hoặc mất hoàn toàn niềm tin.
Thiết kế trải nghiệm để kiểm tra dễ và nhanh. Mẫu hữu ích:
Nếu app không thể cung cấp nguồn, nói điều đó rõ ràng và chuyển UX sang đầu ra an toàn hơn (ví dụ: bản nháp, gợi ý, lựa chọn), không phải khẳng định chính thức.
Khi input thiếu, đừng ép một câu trả lời tự tin. Thêm bước hỏi 1–2 câu làm rõ (“Khu vực nào?”, “Khung thời gian nào?”, “Giai điệu nào?”). Điều này giảm hallucination và làm người dùng cảm thấy hệ thống đang làm việc cùng họ.
Niềm tin tăng khi người dùng dự đoán được điều sẽ xảy ra và có thể khôi phục lỗi:
Mục tiêu không phải làm người dùng chậm đi—mà làm cho con đường đúng là con đường nhanh nhất.
Nhiều app người mới thất bại không phải vì mô hình “tệ”, mà vì không ai quyết định điều gì không được xảy ra. Nếu app có thể đưa lời khuyên gây hại, tiết lộ dữ liệu riêng tư, hoặc bịa đặt các khẳng định nhạy cảm, bạn không chỉ có vấn đề chất lượng—mà có vấn đề niềm tin và trách nhiệm pháp lý.
Bắt đầu bằng việc viết chính sách “từ chối hoặc eskalate” bằng ngôn ngữ đơn giản. Ứng dụng nên từ chối trả lời điều gì (hướng dẫn tự làm tổn hại, hoạt động bất hợp pháp, chỉ dẫn y tế hoặc pháp lý, quấy rối)? Điều gì cần kích hoạt kiểm duyệt con người (thay đổi tài khoản, khuyến nghị rủi ro cao, liên quan trẻ vị thành niên)? Chính sách này cần được thực thi trong sản phẩm, không dựa vào hy vọng.
Giả sử người dùng sẽ dán dữ liệu cá nhân vào app—tên, email, hóa đơn, thông tin sức khỏe.
Giảm thiểu những gì thu thập và tránh lưu raw input trừ khi thực sự cần. Che hoặc tokenize các trường nhạy cảm trước khi log hoặc gửi đi. Yêu cầu sự đồng ý rõ ràng khi dữ liệu được lưu, dùng để huấn luyện, hoặc chia sẻ với bên thứ ba.
Bạn sẽ cần log để debug, nhưng log có thể là nguồn rò rỉ.
Đặt giới hạn lưu giữ, hạn chế ai xem được hội thoại, và tách môi trường (dev vs prod). Với ứng dụng rủi ro cao hơn, thêm audit trail và quy trình xem xét để chứng minh ai truy cập gì và vì sao.
An toàn, riêng tư và tuân thủ không phải giấy tờ—chúng là yêu cầu sản phẩm.
Bất ngờ thường gặp của người mới: demo cảm thấy nhanh và rẻ, rồi dùng thật khiến hệ thống chậm và tốn kém. Thường là do token, retry, và quyết định “chuyển sang mô hình to hơn” bị bỏ qua.
Những yếu tố chính thường dễ dự đoán:
Đặt ngân sách rõ sớm, kể cả cho prototype:
Cũng thiết kế prompt và truy hồi để không gửi văn bản không cần thiết. Ví dụ: tóm tắt các lượt chat cũ, và chỉ đính kèm vài đoạn liên quan nhất thay vì toàn bộ file.
Đừng tối ưu “chi phí trên mỗi request.” Hãy tối ưu chi phí trên mỗi tác vụ thành công (ví dụ: “vấn đề được giải quyết”, “bản nháp được chấp nhận”, “câu hỏi có trích dẫn”). Một request rẻ hơn mà phải thử lại hai lần thường đắt hơn request hơi đắt nhưng thành công ngay lần đầu.
Nếu bạn định ra các bậc giá, phác thảo giới hạn sớm để hiệu năng và đơn vị kinh tế không trở thành chuyện bị bỏ qua.
Nhiều người mới làm “đúng” và thu thập log—rồi không bao giờ nhìn vào chúng. App từ từ xuống cấp, người dùng tìm cách làm việc quanh nó, và đội cứ đoán chuyện gì sai.
Giám sát cần trả lời: Người dùng cố làm gì, chỗ nào thất bại, và họ sửa nó thế nào? Theo dõi vài event tín hiệu cao:
Những tín hiệu này có giá trị hành động hơn là chỉ “tokens đã dùng”.
Thêm cách dễ đánh dấu câu trả lời xấu (thumbs down + lý do tuỳ chọn). Rồi biến nó thành hoạt động:
Theo thời gian, bộ đánh giá của bạn trở thành “hệ miễn dịch” của sản phẩm.
Tạo quy trình triage nhẹ để không để pattern bị lãng quên:
Giám sát không phải công việc thừa—nó là cách bạn ngừng phát hành cùng một bug dưới dạng mới.
Nếu bạn xây tính năng AI đầu tiên, đừng cố “thông minh hơn” mô hình. Hãy làm các lựa chọn sản phẩm và kỹ thuật rõ ràng, có thể kiểm tra và lặp lại.
Bao gồm bốn điều:
Bắt đầu với luồng nhỏ nhất có thể đúng.
Xác định hành động được cho phép, yêu cầu output có cấu trúc khi có thể, và thêm “Tôi không biết / cần thêm thông tin” như kết quả hợp lệ. Nếu dùng RAG, giữ hệ thống hẹp: ít nguồn, lọc nghiêm ngặt, và trích dẫn rõ.
Nếu bạn xây trong Koder.ai, một mẫu hữu ích là bắt đầu ở Planning Mode (để luồng công việc, nguồn dữ liệu và quy tắc từ chối rõ ràng), rồi lặp với thay đổi nhỏ và dựa vào snapshots + rollback khi prompt hoặc truy hồi tạo ra thoái lui.
Trước khi phát hành, kiểm tra:
Khi chất lượng thấp, sửa theo thứ tự:
Điều này giữ tiến trình có thể đo lường—và ngăn “thay đổi prompt ngẫu nhiên” thành chiến lược.
Nếu bạn muốn phát hành nhanh mà không xây lại stack mỗi lần, chọn công cụ hỗ trợ lặp nhanh và chuyển giao sạch vào sản xuất. Ví dụ, Koder.ai có thể sinh frontend React, backend Go, và schema PostgreSQL từ chat, đồng thời cho phép xuất source code và deploy/host với domain tùy chỉnh—hữu ích khi tính năng AI của bạn chuyển từ prototype thành thứ người dùng phụ thuộc vào.
Bắt đầu bằng việc viết job-to-be-done bằng ngôn ngữ đơn giản và xác định chỉ số thành công có thể đo được (ví dụ: thời gian tiết kiệm, tỉ lệ lỗi, tỉ lệ hoàn thành). Sau đó chọn một bước v1 hẹp trong một quy trình hiện có và liệt kê rõ những gì bạn không xây trong giai đoạn này.
Nếu bạn không thể đo lường “tốt hơn”, bạn sẽ tối ưu hóa cho các bản demo thay vì kết quả thực tế.
Baseline là “điều khiển” không-AI (hoặc tối thiểu-AI) để bạn so sánh độ chính xác, tốc độ và sự hài lòng của người dùng.
Các baseline thực tế gồm:
Không có baseline, bạn không chứng minh được ROI—thậm chí không biết AI có làm quy trình tệ hơn hay không.
Viết prompt như yêu cầu sản phẩm:
Rồi thêm vài ví dụ tốt và ít nhất một counter-example để chỉ ra “không làm điều này”. Điều này biến hành vi thành thứ có thể kiểm tra thay vì dựa trên cảm nhận.
Giả sử mô hình không biết chính sách, giá hiện tại, roadmap hay lịch sử khách hàng của bạn.
Nếu câu trả lời phải trùng với “sự thật nội bộ”, bạn phải cung cấp sự thật đó qua ngữ cảnh được phê duyệt (tài liệu, kết quả DB, đoạn trích) và yêu cầu mô hình trích dẫn. Nếu không, bắt fallback an toàn như “Tôi không biết dựa trên các nguồn đã cung cấp—đây là cách kiểm tra”.
Vì truy hồi không đảm bảo tính liên quan. Các lỗi phổ biến: chia đoạn kém, khớp từ khoá thay vì ý nghĩa, tài liệu cũ, và đưa quá nhiều đoạn chất lượng thấp.
Tăng độ tin cậy bằng:
Nếu không thể trích dẫn, đừng trình bày nó như một sự thật.
Bắt đầu với một tập đánh giá nhỏ đại diện (30–100 trường hợp) gồm:
Theo dõi một số kiểm tra nhất quán:
Demo chỉ bao phủ “happy path”, còn người dùng thực mang đến:
Thiết kế trạng thái lỗi rõ ràng (không có kết quả truy hồi, timeout, giới hạn tốc độ) để app xuống cấp nhẹ nhàng thay vì trả ra nonsense hay im lặng.
Làm cho việc xác minh trở thành mặc định để người dùng kiểm tra nhanh:
Mục tiêu là hành vi an toàn nhất cũng là con đường nhanh nhất cho người dùng.
Quyết định từ đầu điều gì không được phép, và bắt buộc nó trong sản phẩm:
Xem những điều này như yêu cầu sản phẩm, không phải “việc tuân thủ sau này”.
Các yếu tố chính thường là độ dài ngữ cảnh, lượt gọi công cụ, chuỗi nhiều bước và retry/fallback.
Đặt giới hạn cứng trong mã:
Tối ưu hóa chi phí cho một tác vụ thành công, không phải chi phí cho từng request—retry thất bại thường là chi phí thực sự.
Chạy nó trước mỗi thay đổi prompt/model/config để tránh thoái lui âm thầm.