Thuật ngữ Phần mềm & AI

Mức xác nhận producer chờ khi ghi message (0 / 1 / all).

Trí tuệ nhân tạo — máy mô phỏng khả năng tư duy, học hỏi của con người.

AI tự lập kế hoạch và dùng công cụ để hoàn thành mục tiêu nhiều bước.

Giao diện lập trình ứng dụng — cách các phần mềm "nói chuyện" với nhau.

Gói cài đặt ứng dụng Android — file .apk để cài lên máy.

Chốt chặn cần người bấm duyệt trước khi deploy lên prod.

Công cụ GitOps đồng bộ manifest trong Git vào cụm Kubernetes.

Sản phẩm build ra để đem đi deploy — thường là image hoặc gói nén.

Cơ chế giúp mô hình biết "nên tập trung vào từ nào" khi xử lý.

Xác minh "bạn là ai" trước khi cho phép truy cập hệ thống.

Cơ chế ghìm tốc độ khi bên nhận xử lý không kịp bên gửi.

Một node server Kafka lưu trữ dữ liệu partition.

Lưu tạm dữ liệu để lần sau lấy ra nhanh hơn.

Bắt mọi thay đổi trong database và phát thành luồng sự kiện real-time.

Mạng máy chủ phân tán giúp tải nội dung nhanh theo vị trí địa lý.

Tự động build, test và deploy mỗi khi code thay đổi.

Dạy máy "nhìn" và hiểu nội dung trong hình ảnh, video.

Nhóm consumer chia nhau đọc các partition của một topic.

Khoảng cách giữa message mới nhất và offset consumer đã xử lý.

Đóng gói app cùng mọi thứ nó cần để chạy giống nhau ở mọi nơi.

Kho lưu trữ image container để push lên và pull về.

Lượng văn bản tối đa mô hình "nhớ" được trong một lần xử lý.

Cơ chế cho phép web ở domain này gọi API ở domain khác.

Bốn thao tác cơ bản với dữ liệu: Tạo, Đọc, Sửa, Xóa.

Nơi lưu trữ, tổ chức và truy vấn dữ liệu một cách có cấu trúc.

Tập dữ liệu dùng để huấn luyện và đánh giá mô hình.

Nơi chứa các message xử lý thất bại để xử lý lại sau.

Học máy dùng mạng nơ-ron nhiều tầng để học đặc trưng phức tạp.

Mô hình sinh ảnh bằng cách khử nhiễu dần từ nhiễu ngẫu nhiên.

"Danh bạ" của Internet — đổi tên miền thành địa chỉ IP.

Công cụ phổ biến nhất để tạo và chạy container.

Thành phần nằm "phía sau" trong luồng dữ liệu — nơi tiêu thụ dữ liệu từ upstream.

Biến chữ/ảnh thành vector số để máy đo được độ "giống nhau".

Một URL cụ thể của API để gửi request tới.

Huấn luyện thêm một mô hình có sẵn cho một nhiệm vụ cụ thể.

Mô hình lớn train tổng quát, làm nền cho nhiều ứng dụng khác.

Bộ khung code sẵn giúp xây ứng dụng nhanh và có quy chuẩn.

Phí trả cho mạng để thực thi giao dịch hay smart contract.

Hệ thống quản lý phiên bản code phổ biến nhất.

Lấy Git làm nguồn chân lý duy nhất cho hạ tầng & triển khai.

Chip tính toán song song mạnh, "cỗ máy" của huấn luyện AI.

Ngôn ngữ truy vấn API — client tự chọn đúng dữ liệu cần.

Khi AI tự tin đưa ra thông tin nghe hợp lý nhưng sai/bịa.

Một partition nhận lượng dữ liệu lệch hẳn so với các partition khác.

Gọi nhiều lần cũng cho kết quả như gọi một lần.

Dùng mô hình đã huấn luyện để tạo dự đoán/đầu ra cho dữ liệu mới.

Cửa ngõ định tuyến HTTP từ ngoài vào các dịch vụ trong Kubernetes.

In-Sync Replicas — các bản sao đang theo kịp leader.

Máy chủ tự động hóa CI/CD phổ biến, chạy pipeline build & deploy.

Bản Kubernetes gọn nhẹ, chạy được trên máy yếu / 1 node.

Nền tảng streaming phân tán — đường ống truyền sự kiện thông lượng cao.

Khung tích hợp sẵn để bơm dữ liệu vào/ra Kafka mà không phải viết code.

Cơ chế đồng thuận nội bộ của Kafka quản lý metadata, thay thế ZooKeeper.

Hệ thống điều phối, tự động scale & quản lý container.

Độ trễ — thời gian từ lúc gửi request đến khi nhận phản hồi.

Mỗi partition có 1 leader nhận đọc/ghi, follower sao chép theo.

Mô hình ngôn ngữ lớn — học từ khối văn bản khổng lồ để hiểu & sinh chữ.

Phân phối lưu lượng đều cho nhiều server để tránh quá tải.

Chính sách chỉ giữ bản ghi mới nhất cho mỗi key.

Máy tự học quy luật từ dữ liệu thay vì được lập trình từng bước.

Chia app lớn thành nhiều dịch vụ nhỏ, độc lập.

Lớp xử lý trung gian nằm giữa request và response.

Bản sao đồng bộ như tấm gương — dữ liệu bên này hiện đúng y bên kia.

Mô hình hiểu & kết hợp nhiều loại dữ liệu: chữ, ảnh, âm thanh...

Mạng các "nơ-ron" mô phỏng cách não xử lý thông tin.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên — dạy máy hiểu và tạo ngôn ngữ con người.

Chuẩn cho phép đăng nhập bằng tài khoản bên thứ ba an toàn.

Số thứ tự của message trong partition — đánh dấu "đã đọc tới đâu".

Thao tác database bằng object thay vì viết SQL thủ công.

Mô hình "học vẹt" dữ liệu cũ nên kém với dữ liệu mới.

Lát cắt song song của một topic — đơn vị scale và đảm bảo thứ tự.

Khóa quyết định message rơi vào partition nào.

Chuỗi các bước tự động nối tiếp: build → test → deploy.

Bên ghi message vào topic của Kafka.

Thăng cấp cùng một bản build từ môi trường thấp lên cao (staging → prod).

Câu lệnh/đầu vào bạn đưa cho mô hình AI để nhận kết quả.

Thông báo do server đẩy xuống thiết bị dù app đang đóng.

Nén mô hình bằng cách hạ độ chính xác số để chạy nhẹ, nhanh hơn.

Message broker truyền thống theo mô hình hàng đợi (queue).

Cho LLM tra cứu tài liệu ngoài trước khi trả lời để bớt bịa.

Framework viết app iOS & Android bằng JavaScript/TypeScript, dùng chung codebase.

Quá trình chia lại partition cho consumer khi group thay đổi.

Vòng lặp liên tục kéo trạng thái thật về khớp trạng thái mong muốn.

Số bản sao của mỗi partition trên các broker khác nhau.

Phong cách thiết kế API dựa trên tài nguyên và HTTP method.

Thời gian/dung lượng Kafka giữ lại message trước khi xoá.

Máy chủ đứng trước, nhận request rồi chuyển tới dịch vụ phía sau.

Tinh chỉnh AI theo phản hồi của con người để trả lời hữu ích, an toàn.

Quay lại phiên bản trước khi bản mới gặp sự cố.

Kho quản lý schema tập trung để producer và consumer thống nhất định dạng message.

Bộ công cụ giúp tích hợp một dịch vụ vào app của bạn nhanh hơn.

Chạy code mà không cần quản lý server — trả tiền theo lần dùng.

Đoạn code tự chạy trên blockchain — "nếu… thì…" không cần bên trung gian.

Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu trong database quan hệ.

Môi trường bản sao gần giống prod để test trước khi lên thật.

Học từ dữ liệu đã gắn nhãn sẵn (có "đáp án").

Tham số chỉnh độ "ngẫu nhiên/sáng tạo" trong câu trả lời của AI.

Số message/dữ liệu xử lý được trên một đơn vị thời gian.

Đơn vị nhỏ của văn bản (chữ/mảnh từ) mà mô hình AI xử lý.

Chuỗi mã chứng minh người dùng đã đăng nhập, gắn theo request.

Kênh/danh mục logic để phân loại luồng message trong Kafka.

Quá trình mô hình học từ dữ liệu bằng cách chỉnh dần tham số.

Kiến trúc mạng nơ-ron là "động cơ" của các LLM hiện đại.

Đường hầm đưa dịch vụ localhost ra một URL public.

Thành phần nằm "phía trước" trong luồng dữ liệu — nơi dữ liệu/yêu cầu xuất phát.

Database lưu embedding, tìm theo độ tương đồng ngữ nghĩa.

Ví giữ khóa riêng — công cụ ký giao dịch và chứng minh quyền sở hữu tài sản.

API "gọi ngược" — hệ thống tự báo cho bạn khi có sự kiện.

Kết nối hai chiều, real-time giữa client và server.