Trong thế giới AI đang phát triển như vũ bão, việc biết cách "gọi hàm" (function calling) sao cho chuẩn chỉnh đã trở thành một kỹ năng siêu cần thiết cho các dev. Mới đây, trên Twitter, anh @ilanbigio đã "bắn" một thread siêu xịn về hướng dẫn gọi hàm mới từ OpenAI, chia sẻ những thay đổi và bí kíp giúp devs "lên trình" khi làm việc với các mô hình AI. Bài viết này sẽ "đào sâu" hơn về chủ đề này, kết hợp những insight từ thread với kiến thức ngành để anh em dev có cái nhìn toàn diện hơn.

Post chính trong thread giới thiệu về hướng dẫn mới, nhấn mạnh rằng nó ngắn hơn 50% mà lại rõ ràng hơn hẳn. Đặc biệt, hướng dẫn này còn có thêm các best practices mới, kèm theo ví dụ thực tế xài API thời tiết. Nghe là thấy "chất như nước cất" rồi, đúng không? Điều này cực kỳ hợp lý khi ngày càng nhiều dev muốn tích hợp API ngoài vào app của mình để nâng trải nghiệm người dùng với dữ liệu real-time.

Tweet đầu tiên trong thread nói về tầm quan trọng của việc viết hàm rõ ràng, dễ hiểu. Nghe quen không? Đúng rồi, nó giống y chang mấy nguyên tắc S.O.L.I.D trong lập trình: code phải dễ bảo trì, dễ tái sử dụng. Làm được vậy thì không chỉ giải quyết được vấn đề trước mắt mà còn giúp codebase của bạn "trường tồn" theo thời gian.

Trong các tweet tiếp theo, thread nhấn mạnh hai bí kíp quan trọng: áp dụng nguyên tắc lập trình chuẩn chỉnh và giảm tải cho mô hình AI bằng cách tận dụng code khi có thể. Nói nôm na là: "AI làm được không có nghĩa là AI nên làm". Devs nên tối ưu hóa các hàm gọi, giảm độ phức tạp để tăng hiệu suất. Đặc biệt, khi tích hợp với các dịch vụ bên ngoài, cách này giúp code gọn gàng và chạy mượt hơn hẳn.

Tweet cuối trong thread kêu gọi mọi người đọc ngay hướng dẫn đầy đủ, nơi tổng hợp tất cả các bí kíp đã chia sẻ. Đây là lời mời gọi không thể từ chối, vì nó giúp devs áp dụng ngay những insight này vào dự án của mình.

Ngoài thread này, gọi hàm trong AI còn có ý nghĩa lớn hơn nhiều. Theo một bài hướng dẫn trên DataCamp, tính năng gọi hàm của OpenAI cho phép GPT tạo ra output JSON có cấu trúc, giải quyết vấn đề output lộn xộn mà nhiều dev từng đau đầu. Cách tiếp cận này cực kỳ hữu ích cho những ai quen làm việc với dữ liệu có cấu trúc, giúp tích hợp AI vào app dễ dàng hơn.

Thêm nữa, như bài viết trên Medium của Zein Ismalingga đã chỉ ra, việc tích hợp API ngoài qua gọi hàm có thể nâng trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp dữ liệu real-time mà không cần setup phức tạp. Điều này càng khẳng định tầm quan trọng của việc viết hàm chuẩn chỉnh, giúp AI hoạt động hiệu quả và "mượt mà như lụa".

Khi AI tiếp tục "làm mưa làm gió" trong ngành lập trình, các công cụ như GitHub Copilot đang tự động hóa việc viết code và cải thiện chất lượng code. Điều này càng nhấn mạnh rằng devs cần nắm vững các best practices trong gọi hàm, để tận dụng tối đa sức mạnh của các công cụ AI.

Thread của @ilanbigio thực sự là một tài nguyên quý giá cho các dev muốn nâng cao kỹ năng gọi hàm trong AI. Kết hợp những insight từ thread với kiến thức ngành, devs có thể tự tin hơn khi tích hợp AI vào dự án của mình, tạo ra những ứng dụng vừa mạnh mẽ vừa dễ mở rộng. Trong thế giới AI thay đổi từng ngày, việc nắm bắt và áp dụng các best practices này sẽ là chìa khóa để thành công.