DANH MỤC DỊCH VỤ

24 công cụ AI tốt nhất dành cho nhà phát triển năm 2025

Ngày 29/11/2025 - 12:11

Gỡ lỗi code vô tận, chạy đua với thời hạn, và xoay sở với những công cụ cồng kềnh—nghe như chỉ là một ngày bình thường trong cuộc sống của một lập trình viên. Rồi còn sếp của bạn nữa, người luôn mong đợi bạn nắm bắt những xu hướng AI mới nhất, bởi vì càng sáng tạo càng tốt, phải không?

Mục lục

Phải có một cách tốt hơn để đáp ứng những thời hạn bất khả thi đó mà vẫn hoàn thành xuất sắc công việc. Vì vậy, tôi bắt tay vào thử nghiệm các công cụ AI giúp tự động hóa những công việc thường ngày, tăng tốc quy trình làm việc và giúp cuộc sống dễ dàng hơn rất nhiều.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ 23 công cụ AI tốt nhất dành cho nhà phát triển vào năm 2025. Từ việc thiết lập các mô hình ngôn ngữ lớn tại địa phương đến khám phá các nền tảng không cần viết mã và trợ lý viết mã AI, những công cụ này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian, đơn giản hóa quy trình làm việc và biến ý tưởng của bạn thành hiện thực.

Đi thôi!

Thiết lập Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ

Llama 3.2: Chạy mô hình AI cục bộ

Việc phụ thuộc vào dịch vụ đám mây cho các tác vụ AI có thể gây khó chịu do chi phí sử dụng, phụ thuộc vào internet và các vấn đề về quyền riêng tư. Tôi cần một giải pháp cung cấp khả năng AI mạnh mẽ mà không gặp phải những hạn chế này.

Với Ollama, tôi chạy các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama 3.2 trên máy của mình để truy cập các tính năng AI nâng cao mà không cần dựa vào dịch vụ đám mây hoặc phải chịu chi phí liên tục.

Sau đây là cách tôi sử dụng Llama 3.2:

Tạo mã : Tôi sử dụng Llama 3.2 để viết và gỡ lỗi mã mà không cần kết nối với đám mây.
Tạo nội dung: Llama 3.2 giúp tôi tạo nội dung trên nhiều định dạng khác nhau trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư và khả năng kiểm soát hoàn toàn.
Tạo nội dung nhúng: Tôi tạo nội dung nhúng từ và câu cho các tác vụ SEO như lập bản đồ từ khóa , tất cả đều cục bộ.
Tích hợp với các công cụ: Với API cục bộ của Ollama, tôi có thể tích hợp Llama 3.2 vào các công cụ và quy trình làm việc tùy chỉnh mà không cần dựa vào các dịch vụ của bên thứ ba.

Open WebUI: Giao diện thân thiện với người dùng cho các mô hình AI cục bộ

Sẽ rất khó để chạy các mô hình AI cục bộ nếu bạn không quen với dòng lệnh hoặc việc xử lý mã. Tôi muốn một giải pháp giúp quá trình này dễ tiếp cận hơn đối với những người thích giao diện đồ họa hơn là các lệnh văn bản.

Open WebUI là một giao diện nguồn mở được xây dựng dựa trên Ollama. Tôi sử dụng nó để chạy các mô hình AI nguồn mở như Llama 3 trên máy của mình. Ngoài ra, tôi có thể thực hiện các tác vụ thường làm trong ChatGPT, nhưng cục bộ mà không cần thiết lập phức tạp.

Sau đây là cách tôi sử dụng Open WebUI:

Viết mã App Script : Tôi đã nhắc Open WebUI tạo mã nhúng từ OpenAI và chèn chúng vào Google Trang tính.
Sao chép-dán mã vào Google Trang tính: Tôi đã tạo mã, dán vào Google Trang tính và chạy nó như một hàm, cho phép tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc của tôi.
Có thể sử dụng được cho cả những người không phải là lập trình viên: Công cụ này cung cấp các khả năng AI nâng cao cho những người thích sử dụng giao diện đồ họa thay vì làm việc với dòng lệnh.

LM Studio: Giao diện liền mạch cho các mô hình AI cục bộ

Với LM Studio , tôi có thể dễ dàng tải xuống và chạy các mô hình như LLaMA 3.2 và tương tác với chúng thông qua giao diện trực quan. Không cần thiết lập phức tạp hay kỹ năng lập trình—chỉ cần tải xuống mô hình là bạn đã sẵn sàng.

Sau đây là cách tôi sử dụng LM Studio:

Tạo nội dung: LM Studio tạo nội dung AI cho blog, bài đăng trên mạng xã hội, v.v. mà không cần đến dịch vụ đám mây.
Tạo nội dung nhúng để phân nhóm và phân loại: Sử dụng nội dung nhúng để nhóm các văn bản tương tự hoặc phân loại nội dung dựa trên sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa, cải thiện việc phân tích và tổ chức nội dung.

gpt4all: Các mô hình AI cục bộ có thể truy cập được

Với GPT4All , tôi có thể thực hiện các tác vụ tương tự như ChatGPT mà không cần phụ thuộc vào dịch vụ đám mây hay lo lắng về quyền riêng tư dữ liệu. Việc thiết lập rất dễ dàng: chỉ cần cài đặt ứng dụng, tải xuống mô hình của tôi và tôi đã sẵn sàng. Không yêu cầu kỹ năng kỹ thuật nâng cao.

Sau đây là cách tôi sử dụng GPT4All:

Thực hiện tác vụ AI ngoại tuyến: Từ việc tạo nội dung đến chạy nhúng, GPT4All cung cấp cùng chức năng như ChatGPT nhưng có khả năng kiểm soát cục bộ.
Phân tích tài liệu: Sử dụng tính năng RAG (Tạo dữ liệu tăng cường truy xuất), tôi tải lên các tài liệu cục bộ và nhanh chóng truy vấn chúng để có thông tin chi tiết.

Msty: Kết hợp các mô hình AI cục bộ và đám mây

Mặc dù các mô hình AI cục bộ cung cấp khả năng kiểm soát và quyền riêng tư, đôi khi tôi cần các tính năng nâng cao của các dịch vụ đám mây như ChatGPT. Msty kết hợp các mô hình mã nguồn mở chạy trên máy của tôi với các mô hình đám mây để tăng tính linh hoạt và hiệu suất.

Với Msty, tôi chọn mô hình tốt nhất cho từng nhiệm vụ—xử lý các công việc nhạy cảm về quyền riêng tư cục bộ và chuyển sang mô hình đám mây cho các nhiệm vụ phức tạp hơn. Phương pháp kết hợp này tối ưu hóa quy trình làm việc của tôi, kết hợp sức mạnh của dịch vụ đám mây với khả năng kiểm soát và hiệu quả của mô hình cục bộ.

Sau đây là cách tôi sử dụng Msty:

Chạy quy trình làm việc AI kết hợp : Tôi sử dụng các mô hình cục bộ cho các tác vụ nhạy cảm về quyền riêng tư và các mô hình đám mây cho các tác vụ đòi hỏi nhiều tính toán hơn.
Dễ dàng chuyển đổi giữa các môi trường: Msty cho phép tôi chuyển đổi giữa các môi trường, cung cấp phương pháp AI năng động mà không cần thêm sự phức tạp về mặt kỹ thuật.

Công cụ mã hóa AI

Colab: Tối ưu hóa mã hóa với các mô hình AI

Khi cần chạy mô hình AI hoặc viết mã mà không cần thiết lập môi trường phức tạp, tôi chuyển sang Colab . Tôi sử dụng công cụ Google này để chạy mã Python trên đám mây, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các tác vụ như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc phân tích dữ liệu. Công cụ này dễ sử dụng và thậm chí còn tích hợp với các mô hình AI như Gemini. Như Britney Muller đã chứng minh , Colab đơn giản hóa toàn bộ quy trình.

Sau đây là cách tôi sử dụng Colab:

Chạy mã Python trên nền tảng đám mây : Tôi có thể chạy các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tập lệnh phân tích dữ liệu trong Colab mà không cần lo lắng về các thiết lập cục bộ.
Gỡ lỗi mã với sự hỗ trợ của AI: Khi phát sinh lỗi, tôi dán chúng vào công cụ và AI sẽ hỗ trợ gỡ lỗi.
Xử lý các tập dữ liệu lớn: Để nghiên cứu từ khóa và lập mô hình chủ đề, tôi sử dụng Colab để xử lý các tệp CSV của từ khóa bằng các công cụ AI SEO như lập mô hình chủ đề BERT.
Tích hợp với các mô hình AI: Colab hỗ trợ tích hợp với các mô hình AI như Gemini, giúp tôi có khả năng chạy các tác vụ học máy nâng cao một cách liền mạch trên đám mây.

Tích hợp Gemini + Colab: Thực thi mã AI

Một trong những cách hiệu quả nhất tôi đã cải thiện quy trình làm việc của mình là kết hợp Gemini với Colab. Tôi có thể khai thác mô hình ngôn ngữ của Gemini trực tiếp trong môi trường Colab, giúp việc lập trình và xử lý các tác vụ AI nhanh hơn và trực quan hơn.

Sau đây là cách tôi sử dụng Gemini với Colab:

Chạy mã Python với sự hỗ trợ của AI tiên tiến: Tôi sử dụng khả năng AI của Gemini để thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu phức tạp và ngôn ngữ tự nhiên trong Colab.
Phân cụm từ khóa: Gemini giúp tôi sắp xếp các tập hợp lớn từ khóa SEO thành các cụm dựa trên mục đích hoặc chủ đề.
Tạo nội dung: Tôi sử dụng tích hợp để tạo ý tưởng nội dung và tự động hóa một số phần của quy trình tạo nội dung bằng cách sử dụng tập lệnh Python trong Colab.

Trợ lý lập trình: Hỗ trợ lập trình AI

Programming Helper cung cấp hỗ trợ AI cho việc viết và gỡ lỗi mã, rất cần thiết cho việc tối ưu hóa trang web, tích hợp API hoặc tạo tự động hóa. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và cung cấp các giải pháp mà ChatGPT có thể không đáp ứng được.

Sau đây là cách tôi sử dụng Programming Helper:

Tạo mã : Tôi cung cấp mô tả bằng ngôn ngữ dễ hiểu về những gì tôi cần, và Programming Helper sẽ tạo mã bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Điều này hỗ trợ các tập lệnh phân tích dữ liệu, tự động hóa SEO hoặc thu thập dữ liệu web.
Hỗ trợ học tập: Khi tôi gặp phải những thách thức lập trình chưa quen thuộc, công cụ này cung cấp các ví dụ và giải thích về mã, giúp tôi dễ nắm bắt các khái niệm mới hơn.
Gỡ lỗi: Trợ lý lập trình xác định các vấn đề và đề xuất cách khắc phục, hợp lý hóa quy trình gỡ lỗi và cải thiện chức năng của mã.

Llama Index: Xây dựng hệ thống RAG

Việc tìm kiếm thông tin phù hợp nhất nhanh chóng trở thành một thách thức khi xử lý lượng nội dung khổng lồ. Các phương pháp tìm kiếm truyền thống thường không cung cấp được phản hồi giàu ngữ cảnh, đặc biệt là đối với các tác vụ SEO đòi hỏi độ chính xác cao.

Llama Index tạo ra các hệ thống RAG bằng cách lập chỉ mục các bộ sưu tập tài liệu lớn, cho phép AI tìm kiếm văn bản phù hợp nhất dựa trên truy vấn. Mặc dù Llama Index không hỗ trợ tạo chỉ mục từ sơ đồ trang web, tôi đã phát triển mã tùy chỉnh để thêm tính năng này, giúp việc truy xuất nội dung hiệu quả hơn.

Sau đây là cách tôi sử dụng Llama Index:

Tạo nội dung chính xác: Llama Index thu thập thông tin chính xác để tự động hóa các tác vụ nội dung phức tạp.
Tối ưu hóa chiến lược nội dung : Tôi sử dụng Llama Index để đào sâu vào các tập dữ liệu lớn và khám phá những thông tin chi tiết quan trọng giúp cải thiện chiến lược nội dung của mình .

LangChain: Xây dựng các tác nhân AI

LangChain là nền tảng tôi sử dụng để xây dựng các tác nhân AI có thể thực hiện các tác vụ dựa trên dữ liệu thời gian thực. Nó cho phép tôi tích hợp các mô hình ngôn ngữ vào quy trình làm việc và tự động hóa các quy trình vượt ra ngoài các tác vụ cơ bản.

Sau đây là cách tôi sử dụng LangChain:

Kết nối với các nguồn dữ liệu thời gian thực: Tôi kết nối LangChain với các công cụ như Google Analytics và Search Console để truy xuất và phân tích dữ liệu thời gian thực.
Tự động hóa các tác vụ SEO kỹ thuật: Tôi có thể viết mã cho LangChain để tự động hóa các hành động như theo dõi từ khóa , phân tích thẻ meta và thu thập thông tin về các vấn đề SEO.
Tạo nội dung dựa trên dữ liệu trực tiếp: Tôi tạo các tác nhân tạo nội dung dựa trên xu hướng hiện tại hoặc dữ liệu được lấy từ các nguồn được kết nối của tôi.
Xây dựng quy trình làm việc AI tùy chỉnh : Tôi sử dụng LangChain để thiết kế quy trình làm việc tích hợp các mô hình AI với bất kỳ ứng dụng nào, cho phép tự động hóa linh hoạt và phức tạp hơn.

LangFuse: Quản lý và theo dõi lời nhắc AI

Khi làm việc với nhiều mô hình AI và quy trình làm việc phức tạp, việc theo dõi hiệu suất của các lời nhắc và hiểu rõ cơ chế hoạt động bên trong của từng tương tác là rất quan trọng. Nếu không nắm rõ cách sử dụng lời nhắc, tôi có nguy cơ gặp phải tình trạng thiếu hiệu quả và bỏ lỡ các cơ hội tối ưu hóa.

LangFuse giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp chế độ xem toàn diện về lời nhắc AI, hiển thị cách chúng hoạt động, thời điểm sử dụng và nơi cần điều chỉnh.

Sau đây là cách tôi sử dụng LangFuse:

Theo dõi hiệu suất của lời nhắc : Tôi theo dõi hiệu suất của từng lời nhắc trong các quy trình làm việc khác nhau để xác định lời nhắc nào tạo ra kết quả tốt nhất.
Tối ưu hóa việc quản lý lời nhắc : Tôi điều chỉnh lời nhắc để tăng hiệu quả và cải thiện hiệu suất quy trình làm việc tổng thể bằng cách quan sát các mẫu sử dụng.
Quản lý quy trình làm việc phức tạp : LangFuse giúp tôi giám sát các tương tác AI trong quy trình làm việc liên quan đến nhiều mô hình, đảm bảo mọi thứ diễn ra suôn sẻ và hiệu quả.
Cải thiện chất lượng đầu ra của AI : Với thông tin chi tiết theo thời gian thực về cách sử dụng lời nhắc, tôi có thể thực hiện các điều chỉnh dựa trên dữ liệu để cải thiện chất lượng nội dung AI .

Regexer: Tạo regex AI

Viết biểu thức chính quy (regex) có thể là một thách thức, đặc biệt nếu bạn không quen với cú pháp—hoặc, giống như tôi, bạn không muốn viết regex chút nào. Regexer giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra các mẫu regex từ các mô tả ngôn ngữ tự nhiên.

Sau đây là cách tôi sử dụng Regexer:

Tạo mẫu regex : Thay vì mã hóa regex phức tạp theo cách thủ công, tôi sẽ mô tả nhiệm vụ và Regexer sẽ tạo mẫu, giúp tiết kiệm thời gian khi xử lý các tập dữ liệu lớn hoặc URL phức tạp.
Lọc dữ liệu : Tôi sử dụng Regexer để lọc dữ liệu trong các công cụ như Screaming Frog hoặc Google Analytics, giúp tôi tập trung vào nội dung hoặc khu vực cụ thể của trang web.
Tạo chuyển hướng tùy chỉnh: Regexer tạo ra các mẫu để thiết lập chuyển hướng trên các trang web lớn, đặc biệt là khi dọn dẹp các cấu trúc URL lỗi thời.
Trích xuất dữ liệu từ nhật ký: Regexer trích xuất thông tin chi tiết quan trọng từ nhật ký máy chủ bằng cách tạo ra các mẫu để khớp với các chi tiết cụ thể, cải thiện phân tích nhật ký để tối ưu hóa trang web.

Trí tuệ nhân tạo theo nghĩa đen: Giám sát và đánh giá LLM cho các nhóm sản phẩm

Phát triển AI thường đòi hỏi sự giám sát và đánh giá chặt chẽ để đảm bảo kết quả đầu ra đáng tin cậy, điều này có thể trở thành thách thức khi triển khai các ứng dụng LLM ở quy mô lớn.

Literal AI giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp nền tảng đầu cuối cho khả năng quan sát, đánh giá và quản lý nhanh chóng, phù hợp với các nhà phát triển và nhóm sản phẩm .

Sau đây là cách tôi sử dụng Literal AI:

Kiểm tra và gỡ lỗi nhanh : Sân chơi nhắc nhở của Literal AI cho phép tôi tạo, kiểm tra và tinh chỉnh các nhắc nhở theo thời gian thực. Với tính năng gỡ lỗi theo ngữ cảnh và trực quan hóa phiên làm việc, tôi có thể dễ dàng điều chỉnh các nhắc nhở để cải thiện độ chính xác và chất lượng đầu ra.
Theo dõi hiệu suất : Tôi theo dõi các số liệu quan trọng như độ trễ và mức sử dụng mã thông báo và thiết lập cảnh báo để thông báo cho tôi nếu tôi vượt quá ngưỡng hiệu suất.
Đánh giá toàn diện : Literal AI hỗ trợ đánh giá ngoại tuyến và trực tuyến, thử nghiệm A/B và quy trình làm việc RAG. Sự đa dạng về tùy chọn này giúp tôi đánh giá độ chính xác và hiệu quả của mô hình trong các điều kiện khác nhau.
Khả năng quan sát LLM : Với chức năng ghi nhật ký đa phương thức, Literal AI ghi lại hành vi LLM trên các đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh, cung cấp cho tôi thông tin chi tiết giúp điều chỉnh và cải thiện mô hình của tôi để có hiệu suất tốt hơn.

Công cụ AI không cần mã

ConsoleX: ChatGPT với khả năng kiểm soát tốt hơn cho các quy trình làm việc nâng cao

Khi tôi cần kiểm soát chặt chẽ hơn các lời nhắc và kết quả đầu ra cho các tác vụ phức tạp, ConsoleX cung cấp mức độ chính xác mà các phiên bản ChatGPT tiêu chuẩn không có. Nó tinh chỉnh các tương tác và tùy chỉnh kết quả đầu ra cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Sau đây là cách tôi sử dụng ConsoleX:

Tùy chỉnh lời nhắc để mã hóa và phân tích dữ liệu : ConsoleX cho tôi nhiều quyền kiểm soát hơn để thực hiện các tác vụ mã hóa phức tạp, gỡ lỗi và chạy quy trình phân tích dữ liệu chính xác hơn.
Tự động hóa quy trình làm việc nhiều bước: Tôi có thể tạo quy trình làm việc nhiều bước trong đó ConsoleX tuân theo một chuỗi lệnh để thực hiện các tác vụ như tạo mã, trích xuất dữ liệu và báo cáo .
Định dạng đầu ra tùy chỉnh: ConsoleX cho phép tôi tùy chỉnh định dạng phản hồi, điều này rất hữu ích khi tôi cần dữ liệu có cấu trúc hoặc báo cáo phù hợp với quy trình hiện tại của mình.
Xử lý sự cố kỹ thuật nâng cao: Tôi sử dụng ConsoleX để cung cấp phản hồi chi tiết và sắc thái hơn cho các thách thức kỹ thuật phức tạp, đưa ra các giải pháp có mục tiêu và thông tin chi tiết có thể thực hiện được.

ChatArena.ai: So sánh kết quả từ các LLM khác nhau

ChatArena.ai cho phép tôi so sánh kết quả đầu ra từ nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Claude và Llama trong cùng một giao diện. Tính năng này rất hữu ích khi đánh giá cách các mô hình khác nhau xử lý cùng một tác vụ hoặc lời nhắc.

Sau đây là cách tôi sử dụng ChatArena.ai:

So sánh kết quả đầu ra của LLM: Tôi kiểm tra nhiều LLM trên cùng một lời nhắc để đánh giá điểm mạnh và điểm yếu của chúng, đặc biệt là đối với các dự án đòi hỏi sự hiểu biết ngôn ngữ chính xác hoặc giải quyết vấn đề sáng tạo.
Đánh giá quá trình tạo mã : Các mô hình khác nhau thường tạo ra kết quả khác nhau khi tạo hoặc gỡ lỗi mã. ChatArena.ai so sánh cách mỗi LLM xử lý cùng một truy vấn mã hóa để tôi có thể chọn kết quả đầu ra chính xác nhất.
Tinh chỉnh kỹ thuật nhắc nhở: Vì các mô hình diễn giải các nhắc nhở theo cách khác nhau nên tôi sử dụng ChatArena.ai để tinh chỉnh các nhắc nhở của mình, đảm bảo kết quả tốt nhất.

Octoparse: Kết hợp một trình thu thập dữ liệu với AI tạo sinh

Việc thu thập dữ liệu từ các trang web có thể tốn thời gian, đặc biệt là với các tập dữ liệu lớn. Octoparse đơn giản hóa quy trình này với một nền tảng không cần mã nguồn, tự động thu thập dữ liệu web, giúp tôi có thể thu thập dữ liệu nhanh chóng mà không cần kỹ năng lập trình.

Sau đây là cách tôi sử dụng Octoparse trong quy trình làm việc của mình:

Tự động trích xuất dữ liệu web: Tôi có thể trích xuất dữ liệu từ nhiều trang web, chẳng hạn như phân tích đối thủ cạnh tranh , danh sách sản phẩm hoặc dữ liệu từ khóa, chỉ trong một phần thời gian so với khi thực hiện thủ công.
Cấu trúc dữ liệu và xuất : Sau khi thu thập dữ liệu, tôi sắp xếp dữ liệu thành các định dạng có cấu trúc như Excel hoặc CSV để phân tích thêm.
Các trường hợp sử dụng với công cụ AI bên ngoài : Tôi thường xuất dữ liệu đã thu thập và đưa vào các công cụ như ChatGPT để thực hiện các nhiệm vụ như tóm tắt hoặc tạo ý tưởng nội dung.
Tạo khách hàng tiềm năng và xây dựng liên kết : Octoparse thu thập thông tin từ các thư mục và diễn đàn để tìm kiếm khách hàng tiềm năng hoặc cơ hội xây dựng liên kết , giúp việc tiếp cận hiệu quả hơn.

Các trường hợp sử dụng API AI

Sao chép: Chạy bất kỳ mô hình AI nào dưới dạng API

Khi tôi cần tích hợp các mô hình AI vào quy trình làm việc của mình một cách nhanh chóng và dễ dàng, Replicate là lựa chọn hàng đầu của tôi. Tôi có thể chạy bất kỳ mô hình AI nào dưới dạng API và tích hợp các mô hình khác nhau vào các hệ thống hiện có mà không cần chi phí kỹ thuật.

Sau đây là cách tôi sử dụng Replicate:

Chạy mô hình AI dưới dạng API: Triển khai mô hình AI ngay lập tức dưới dạng API, loại bỏ quá trình thiết lập tốn thời gian.
Tạo nội dung: Tích hợp các mô hình tạo nội dung vào quy trình làm việc để tạo nội dung AI nhanh hơn và có khả năng mở rộng .
Kiểm tra phiên bản mô hình : Kiểm tra các phiên bản mô hình khác nhau và quay lại phiên bản trước đó nếu cần.
Hợp tác với các nhóm : Chia sẻ và truy cập các mô hình giữa các nhóm, cho phép cộng tác dễ dàng hơn trong các dự án AI.
Ứng dụng chuyên biệt: Triển khai các mô hình AI để nhận dạng hình ảnh, phân tích dữ liệu và các tác vụ chuyên biệt khác với nỗ lực tối thiểu.

API của OpenAI cho chuyển giọng nói thành văn bản (Whisper)

Việc phiên âm nội dung âm thanh hoặc video có thể gặp khó khăn, đặc biệt là khi chất lượng âm thanh kém hoặc có nhiều người nói. Tôi sử dụng Whisper của OpenAI để tạo bản phiên âm chính xác từ các tệp âm thanh hoặc video phức tạp.

Sau đây là cách tôi sử dụng Whisper:

Biên bản hội thảo trên web và cuộc họp: Tôi chuyển đổi nội dung phát biểu từ hội thảo trên web và cuộc họp thành bản ghi chép chi tiết để phân tích trong tương lai.
Chuyển nội dung video thành văn bản: Whisper giúp bạn dễ dàng chuyển đổi nội dung video và sử dụng lại thành bài đăng trên blog , bài viết hoặc các định dạng nội dung khác.
Xử lý âm thanh phức tạp: Độ chính xác của Whisper ngay cả với âm thanh chất lượng kém hoặc nhiều loa đảm bảo tôi không bao giờ bỏ lỡ các chi tiết quan trọng, khiến nó trở thành công cụ đáng tin cậy cho mọi nhu cầu phiên âm của tôi.

Phát hiện loại trang với GPT-4V

Việc phân loại thủ công các trang web có thể tốn thời gian khi xử lý khối lượng lớn. Tôi sử dụng GPT-4V (GPT-4 có tầm nhìn) để phân tích trực quan các trang web, giúp việc phát hiện và phân loại tự động các loại trang khác nhau dễ dàng hơn.

Sau đây là cách tôi sử dụng GPT-4V:

Tự động phát hiện loại trang: Tải lên ảnh chụp màn hình và để AI phân loại từng trang thành trang sản phẩm, bài đăng trên blog, trang chủ, v.v.
Tổ chức nội dung : GPT-4V tổ chức nội dung bằng cách xác định loại trang dựa trên thông tin đầu vào trực quan.

Xây dựng với AI

Galileo: Từ văn bản/hình ảnh đến thiết kế giao diện người dùng (UI)

Galileo chuyển đổi mô tả văn bản hoặc hình ảnh thành thiết kế giao diện người dùng (UI), giúp việc tạo bản mô phỏng chất lượng cao trên thiết bị di động và máy tính để bàn trở nên dễ dàng hơn. Dù mô tả ý tưởng ứng dụng hay tải lên hình ảnh, Galileo đều nhanh chóng tạo ra các bản mô phỏng thiết kế mà tôi có thể xuất sang các nền tảng như Figma để tinh chỉnh thêm.

Sau đây là cách tôi sử dụng Galileo:

Tạo nguyên mẫu UI nhanh: Tôi mô tả ý tưởng thiết kế hoặc tải lên hình ảnh, và Galileo sẽ tạo nguyên mẫu UI cho ứng dụng hoặc trang web.
Xuất thiết kế : Tôi xuất bản mô hình sang Figma để tinh chỉnh thêm, hợp lý hóa quy trình thiết kế của mình.
Tùy chỉnh thiết kế : Galileo điều chỉnh các thành phần UI, mang lại sự linh hoạt để tùy chỉnh thiết kế sao cho phù hợp với khả năng sử dụng và tính thẩm mỹ.

Bubble: Trình tạo ứng dụng không cần mã để tích hợp AI

Bubble là một nền tảng không cần mã nguồn mà tôi sử dụng để xây dựng các ứng dụng web chức năng một cách nhanh chóng. Tôi mô tả loại ứng dụng tôi muốn, và Bubble sẽ tạo ra cấu trúc cốt lõi. Giao diện kéo và thả cho phép tôi tùy chỉnh mọi thứ, từ thiết kế đến tích hợp AI.

Sau đây là cách tôi sử dụng Bubble:

Xây dựng ứng dụng hỗ trợ AI: Tôi tạo các ứng dụng AI tự động hóa các tác vụ như tạo nội dung và quy trình làm việc SEO .
Tùy chỉnh kéo và thả: Tôi sử dụng nền tảng này để thiết kế và xây dựng ứng dụng mà không cần kỹ năng kỹ thuật.
Tích hợp các công cụ AI: Bubble hỗ trợ tích hợp các mô hình AI, giúp dễ dàng thêm chức năng AI vào các ứng dụng tùy chỉnh.

Streamlit: Biến mô hình AI thành ứng dụng web một cách dễ dàng

Khi tôi cần biến một mô hình AI thành một ứng dụng web có chức năng, tôi dựa vào Streamlit để tạo ra các ứng dụng hoạt động đầy đủ mà không cần lo lắng về cơ sở hạ tầng phức tạp hoặc phát triển giao diện người dùng.

Sau đây là cách tôi sử dụng Streamlit:

Tạo công cụ SEO tương tác: Tôi có thể chuyển đổi mô hình AI thành công cụ SEO tương tác mà khách hàng hoặc nhóm của tôi có thể sử dụng.
Chia sẻ thông tin chi tiết về dữ liệu: Streamlit giúp bạn dễ dàng chia sẻ thông tin chi tiết về dữ liệu theo định dạng ứng dụng web tương tác và dễ truy cập.
Đơn giản hóa quá trình phát triển ứng dụng: Tôi tải mã của mình lên và Streamlit sẽ xử lý toàn bộ cơ sở hạ tầng ứng dụng web, loại bỏ nhu cầu phát triển phức tạp.

Chainlit: Xây dựng ứng dụng AI đàm thoại

Việc tạo ra các ứng dụng AI đàm thoại có thể khá khó khăn, nhưng Chainlit giúp đơn giản hóa quy trình. Cho dù tôi cần xây dựng chatbot hay tự động hóa quy trình làm việc nội bộ, Chainlit đều kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với giao diện thân thiện với người dùng.

Sau đây là cách tôi sử dụng Chainlit:

Xây dựng chatbot: Tôi phát triển chatbot có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng hoặc cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực.
Truy vấn dữ liệu từ Google Analytics: Tôi sử dụng Chainlit để tương tác với các mô hình AI nhằm trích xuất và phân tích dữ liệu từ các nền tảng như Google Analytics.

Tìm mọi thứ bạn cần

Có một AI cho việc đó: Tìm các công cụ AI cho bất kỳ nhiệm vụ nào

Khi cần một công cụ AI cụ thể, tôi sử dụng There's an AI for That . Công cụ này tổng hợp các công cụ AI, giúp tôi dễ dàng khám phá các giải pháp mới dựa trên yêu cầu riêng của mình.

Đây là cách tôi sử dụng There's an AI for That:

Khám phá các công cụ mới: Tôi tìm kiếm theo danh mục để tìm các công cụ AI phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể.
So sánh các giải pháp AI : Nền tảng này giúp tôi so sánh các tính năng và chọn công cụ tốt nhất cho quy trình làm việc của mình.
Luôn cập nhật các bản phát hành mới : Thường xuyên cập nhật danh mục, thông báo cho tôi về các công cụ AI mới nhất.

Suy nghĩ cuối cùng: Tăng tốc quy trình phát triển của bạn bằng các công cụ AI phù hợp

Giờ đến lượt bạn bắt đầu khám phá các tùy chọn phù hợp với nhu cầu của mình. Các công cụ AI phù hợp sẽ tạo ra hiệu ứng lan tỏa, biến đổi toàn bộ quy trình làm việc của bạn. Dù là đơn giản hóa các tác vụ lặp đi lặp lại hay giải quyết các dự án đầy tham vọng, luôn có giải pháp giúp bạn mang lại kết quả tốt hơn, nhanh hơn và thông minh hơn.

Bình luận

Dịch vụ liên quan

Nội dung bài viết