Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ đơn thuần là chatbot hay những công cụ tìm kiếm tiên tiến hơn nhưng đôi khi vẫn “ảo giác”. Thực tế, có rất nhiều cách để ứng dụng chúng ngoài việc trò chuyện, đặc biệt khi chúng được coi là một mô hình ngôn ngữ đúng nghĩa. Khi được triển khai dưới dạng LLM tự host (hoặc mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ), chúng mang lại vô số lợi ích trong các ngữ cảnh năng suất, giúp ích đáng kể trong cuộc sống hàng ngày. Từ việc hỗ trợ tổ chức công việc đến làm cho các tác vụ thường nhật trở nên dễ dàng hơn, dưới đây là một số cách mà tôi đã sử dụng mô hình cục bộ để nâng cao hiệu suất làm việc của mình.
1. Biến Obsidian Thành Công Cụ Ghi Chú Đỉnh Cao Hơn Nữa
Các ghi chú của tôi nằm gọn trong LLM cục bộ của tôi
LLM cục bộ kết hợp với Obsidian để quản lý ghi chú
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, những trải nghiệm với home lab, và các dự án kỹ thuật đảo ngược đều được lưu trữ trong đó.
Với sự hỗ trợ của một plugin tuyệt vời mang tên “LLM Workspace“, bạn có thể tích hợp Obsidian với LLM tự host của mình. Chỉ cần định nghĩa một mô hình embedding và một mô hình chat, sau đó tạo một “workspace” 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 người dùng của Obsidian.
Lưu ý rằng đối với plugin này, phiên bản mới nhất trong kho plugin cộng đồng chưa hỗ trợ Ollama. Tôi đã phải tải xuống plugin từ GitHub và cài đặt thủ công, nhưng nó hoạt động hoàn hảo ngay sau khi tôi thiết lập. Tôi có thể truy vấn các ghi chú của mình và nhận được ý tưởng để mở rộng chúng 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.
2. Cung Cấp Năng Lượng Cho Ngôi Nhà Của Tôi Thông Qua Home Assistant
Tóm tắt ngày và báo cáo thời tiết động
Thông báo động từ Home Assistant hiển thị tóm tắt thời tiết ngắn gọn
Một LLM tự host là xương sống của toàn bộ thiết lập Home Assistant của tôi hiện nay, và nó cung cấp năng lượng 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. Ngay cả trợ lý giọng nói cục bộ của tôi (nghe giống GLaDOS, rất đáng thử) cũng sử dụng Gemma3 27B IT QAT để phản hồi nhanh chóng, chất lượng cao.
Đây là một trong những lợi ích tốt nhất của LLM và nó thực sự rất tuyệt vời. Tôi có thể hỏi các câu hỏi dựa trên ngữ cảnh về nhà thông minh của mình mà không cần bất kỳ điều gì “được định nghĩa trước”. Dù tôi hỏi liệu ngày mai có mưa không, hôm nay tôi có cần kem chống nắng 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 mỗi lần đều là một câu trả lời độc đáo.
Tất cả những điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp tôi dễ dàng nắm bắt nhanh chóng thông tin trong ngày. Tôi nhận được tóm tắt các cuộc gọi, khối lượng công việc và những nơi tôi cần đến, kèm theo thời tiết trong ngày. Hơn nữa, hãy nhớ rằng tôi đang sử dụng một mô hình khá mạnh cho trường hợp sử dụng này. Ngay cả một mô hình nhỏ 1B như Tinyllama hoặc mô hình 7B cũng sẽ thực hiện tốt công việc; tôi chỉ sử dụng Gemma3 cho hầu hết mọi thứ khác, vì vậy tôi cũng có thể dùng nó ở đây.
3. Continue.dev: Tiện Ích Mở Rộng VS Code Xuất Sắc Nhất Hiện Nay
Tuyệt vời cho cái nhìn tổng thể toàn diện
Giao diện Continue.dev tích hợp trong VS Code
Chúng ta đều đã nghe nói về hiện tượng “lập trình theo cảm hứng”, nhưng sự thật là LLM vẫn là một công cụ tuyệt vời để sử dụng như một phần trong quy trình làm việc lập trình của bạn. Đến mức các công cụ như OpenAI’s Codex, Gemini CLI và Claude Code đang tạo nên làn sóng trong không gian lập trình nhờ khả năng của chúng.
Nói rõ hơn, tôi sẽ không bao giờ dựa vào một LLM để lập trình thay tôi, nhưng nó có thể rất hữu ích khi hỏi xem có bất kỳ vấn đề nào với 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 bài kiểm tra nhanh và đặt câu hỏi liệu phản hồi có ý nghĩa trong ngữ cảnh mã của bạn hay không, nhưng nó có thể là một cách tuyệt vời để giúp bạn suy nghĩ về mã của mình theo những cách khác và những mối nguy hiểm 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 đã kết nối nó với Ollama instance của mình với Qwen-2.5:32B-Instruct.
Ví dụ, tôi đã phát triển phần mềm riêng của mình để quản lý bảng đèn LED ma trận HUB75 64×32 Waveshare từ một ESP32 và một Raspberry Pi. Tôi có thể đơn giản hỏi, ngay trong VS Code, liệu có bất kỳ vấn đề nào với mã của tôi không. Sau đó, nó sẽ phân tích và chỉ cho tôi những nơi có vấn đề tiềm ẩn, đồng thời đưa ra các giải pháp cho chúng. Điều này thật tuyệt vời, và có thể đặc biệt hữu ích nếu tôi có một ngày làm việc không hiệu quả khi lập trình hoặc tôi không quá quen thuộc với ngôn ngữ mà tôi đang viết mã. Nó có thể không phát hiện mọi thứ, cũng như các đề xuất của nó không phải lúc nào cũng 100% chính xác, nhưng mỗi lỗi hoặc vấn đề cấp phát bộ nhớ mà nó phát hiện đúng đều có nghĩa là một cải tiến tức thì cho mã của tôi.
4. Cải Thiện Cấu Trúc Home Lab Của Tôi
Biết những gì bạn không biết rất hữu ích
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 trong lĩnh vực 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 truy vấn LLM tự host của tôi (có chi tiết về home lab của tôi trong cơ sở kiến thức trong Open Web UI) và hỏi cách triển khai sẽ hoạt động như thế nào trong ngữ cảnh của phần cứng và phần mềm mà tôi đã 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 các nghiên cứu về một chủ đề mới mà bạn không hề hay biết.
Khi nói đến LLM, “tin tưởng nhưng kiểm chứng” là một cách tiếp cận tuyệt vời, ngay cả khi “tin tưởng” có vẻ là một từ mạnh. Nó thường sẽ đưa bạn đi đúng hướng, nhưng chúng thường bỏ sót những 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 nghiên cứu về một chủ đề mà bạn có thể không quen thuộc. LLM nên là một công cụ giúp bạn suy nghĩ chứ không phải là sự thay thế cho việc suy nghĩ hoàn toàn.
5. Phân Loại Email (Email Triage)
Tóm tắt ngay lập tức các email “quan trọng”
Tự động hóa thông báo giao hàng gói hàng dựa trên email trong Home Assistant
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 để gắn cờ xem một email có nên được coi là “quan trọng” hay không, 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 cho LLM cục bộ của tôi, và nhận phản hồi dựa trên việc liệu nó có đáp ứng các tiêu chí đã 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 LLM tự host là hoàn hảo cho việc này; tôi không muốn chia sẻ email của mình với OpenAI, và một giải pháp tự host khắc phục vấn đề riêng tư tiềm ẩn này theo cách không ảnh hưởng đến hiệu suất. Một mô hình 27B là hơn cả 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 tôi vẫn đang thử nghiệm nó vào lúc này.
Tự host LLM tạo nên sự khác biệt
Chắc chắn, người ta có thể lập luận rằng ChatGPT và các LLM dựa trên đám mây khác là 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 khi so sánh. 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.
Bạn đã thử ứng dụng nào của LLM tự host để tăng năng suất chưa? Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới!
