🎯 Định hướng tài liệu

Spring AI là một nhánh chính thức từ Spring Team, cung cấp cách tích hợp LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) vào ứng dụng Java theo cách có cấu trúc rõ ràng, dễ kiểm soát và có thể bảo trì lâu dài.

Tài liệu này tập trung vào các nhóm đối tượng:

  • Quản lý kỹ thuật đang đánh giá khả năng ứng dụng AI vào các hệ thống backend hiện có
  • Các đội ngũ phát triển Java đang tìm hướng tích hợp AI mà vẫn đảm bảo giữ nguyên cấu trúc hệ thống hiện hành, không cần chuyển đổi sang nền tảng khác

Có thể tham khảo chi tiết hơn ở các bài viết trước:

  • Spring AI - WHAT
  • Spring AI - HOW

🧭 Vì sao nên quan tâm Spring AI?

Phần lớn các tích hợp AI hiện nay triển khai theo kiểu:

  • Tự dựng kiến trúc gọi API(OpenAI, Gemini, .v.v.) riêng cho từng tác vụ
  • Prompt trộn lẫn vào code, khó kiểm soát, khó test, khó bảo trì
  • Không kiểm soát được vòng đời xử lý, thiếu log và thiếu khả năng kiểm thử
  • Dựa vào nền tảng ngoài Java (như Python, LangChain) khiến hệ thống bị phụ thuộc công nghệ ngoài luồng, khó tích hợp và duy trì đồng bộ với Tech stack Java hiện tại

Trong khi đó, Spring AI cho phép:

  • Tách riêng phần tích hợp LLM ra khỏi logic chính
  • Dùng các component có cấu trúc rõ ràng (ChatClient, PromptTemplate, ToolRegistry…)
  • Dễ kiểm soát, dễ kiểm thử, tích hợp tốt với các hệ thống Java đang chạy

Spring AI giúp hệ thống Java có thể dùng AI một cách rõ ràng, kiểm soát được, không cần phá kiến trúc cũ.

❗ Một số lưu ý khi áp dụng thực tế

Dù có nhiều điểm tích cực, Spring AI vẫn cần được đánh giá kỹ trong quá trình triển khai nội bộ:

  • Framework đang phát triển liên tục: Spring AI vẫn đang trong quá trình cải thiện, một số tính năng được cập nhật thường xuyên. Điều này đòi hỏi đội ngũ triển khai cần theo dõi sát thay đổi và kiểm thử kỹ lưỡng trước khi tích hợp sâu.
  • Rủi ro bảo mật khi dùng mô hình: Cần tuân thủ nghiêm ngặt các chính sách sử dụng AI nội bộ của công ty và tập đoàn LY. Đặc biệt cần kiểm tra chính sách bảo mật đầu vào (prompt/data), xác minh việc không lưu trữ dữ liệu (no data retention), và chỉ sử dụng các provider đã được phê duyệt nội bộ.

Tiếp theo

Trong phần tiếp theo, tài liệu được chia thành các section độc lập, mỗi phần có thể đọc riêng lẻ hoặc liên kết tới các bài viết chi tiết tương ứng:

  • Phần 1 – Agents là gì?: Làm rõ định nghĩa ‘agent’, cách phân biệt giữa workflow và agent theo góc nhìn của Spring AI và Anthropic.

  • Phần 2 – Agentic Workflow: Giới thiệu cụ thể các pattern workflow cơ bản mà Spring AI hỗ trợ, bao gồm:

    • Prompt Chaining: chia nhỏ bài toán thành chuỗi các bước liên tiếp
    • Routing: phân luồng yêu cầu đầu vào đến các nhánh xử lý phù hợp
    • Parallel Execution: chạy song song nhiều nhánh và tổng hợp kết quả
    • Orchestrator–Workers: chia nhiệm vụ lớn cho nhiều worker phối hợp thực hiện
    • Evaluator–Optimizer: đánh giá và cải thiện đầu ra trước khi phản hồi

    Phần này cũng trình bày chi tiết từng pattern thông qua ví dụ thực tế, mã nguồn minh hoạ và bối cảnh sử dụng phù hợp trong hệ thống backend Java.

  • Phần 3 – Agent thực thụ: Trình bày khi nào nên chuyển từ workflow cố định sang agent thực sự – tức khi hệ thống cần linh hoạt, không thể đoán trước luồng xử lý hoặc cần nhiều bước phản hồi chủ động. Bao gồm các thành phần:

    • Tool Calling: cho phép LLM gọi các chức năng, API hoặc tác vụ bên ngoài
    • Memory: lưu lại lịch sử tương tác để duy trì ngữ cảnh giữa các vòng xử lý
    • Evaluator: đánh giá chất lượng kết quả để xác định có cần điều chỉnh hoặc tiếp tục xử lý
    • Orchestrator: điều phối toàn bộ quá trình, giúp agent thực hiện các bước một cách linh hoạt và chủ động