10 khái niệm AI quan trọng như LLM, RAG, AI agents, context engineering giúp hiểu và ứng dụng AI hiệu quả năm 2026.

10 khái niệm AI quan trọng mà mọi kỹ sư công nghệ cần nắm vững

Published on: March 27, 2026
Last updated: March 27, 2026 Xem trên toàn màn hình

Featured

Recommended for you

04 Aug 2021 Đừng sợ đi chậm, chỉ sợ đứng yên 88/1444
04 Sep 2021 Tào lao là gì? Các bí quyết để tránh tào lao trong giao tiếp 86/2045
07 Aug 2024 Kỷ nguyên VUCA và TUNA – Cơ hội phát triển và chuyển đổi mạnh mẽ nhờ cuộc cách mạng 4.0 71/1265
01 Mar 2021 Ý nghĩa và bài học rút ra từ truyện thầy bói xem voi 65/769
28 Apr 2023 Mô hình Why, How, What là gì? 54/1556
11 Sep 2025 Lightning Decision Jam: Quy trình Siêu tốc để Giải quyết Mọi Vấn đề 53/106
15 Aug 2024 Kỹ năng thuyết trình với kỹ năng ABC (Accuracy, Brevity, Clarity) 51/827
16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 Thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần I) 50/1212
11 Mar 2024 Materialized Views là gì? Bí quyết tăng tốc truy vấn dữ liệu cho hệ thống lớn 49/59
19 Sep 2025 Agile vs. Ego: Làm Gì Khi Một Thành Viên Trong Nhóm Nổi Loạn 48/136
10 Jul 2021 Chuyên gia chia sẻ các nguyên tắc tư duy sáng tạo hệ thống với tên gọi Systematic Inventive Thinking (SIT) 44/544
27 Jun 2025 Avatar AI trong Metaverse: Cách Những Thực Thể Số Đang Tái Định Nghĩa Bản Sắc và Tương Tác Xã Hội 44/255
16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần II) 43/483
12 Apr 2023 Phương pháp 6 chiếc mũ tư duy là gì? Vận dụng trong điều hành cuộc họp hiệu quả 43/659
30 Aug 2024 Friction points (điểm ma sát) là gì? 43/158
08 Nov 2022 16 phong cách làm việc của người Nhật Bản mà Việt Nam cần học hỏi 42/468
04 Dec 2025 [Giải mã AI] "Text burstiness" và "text perplexity" là gì? 41/77
07 Aug 2025 Chỉ Số AQ Là Gì? Làm Sao Kiểm Soát AQ Để Thành Công Và Giàu Có? 41/77
09 Aug 2023 "Loop unrolling" là gì? 40/216
19 Jun 2024 Giải mã AI, ML và DL: Chìa khóa nắm bắt xu hướng chuyển đổi số 37/231
29 Jul 2020 Câu chuyện mài chiếc rìu trước khi chặt cây: Bài học từ tổng thống vĩ đại nhất của nước Mỹ - Abraham Lincoln 37/858
01 Apr 2023 Bí quyết đàm phán tạo ra giá trị từ câu chuyện Chia Cam 36/638
15 Sep 2020 Hai câu chuyện về dòng nước - Ao tù hay suối nguồn tươi trẻ? 34/256
13 Aug 2024 Cognitive friction (ma sát nhận thức) là gì? 34/80
01 Mar 2024 Google thử nghiệm Search AI (Search Generative Experience - SGE) 33/413
22 Jan 2026 AI đã thay đổi việc tuyển dụng như thế nào? 32/43
12 Nov 2024 Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì? 32/38
12 Feb 2025 Phương pháp 1-2-4-All là gì? 31/42
23 Aug 2024 Nghịch lý toán học chứng minh giới hạn của AI 31/322
05 Dec 2022 Hỏi 5 lần (5 WHYs) – Kỹ thuật "đào" tận gốc cốt lõi vấn đề 31/253
11 Sep 2024 Mindset, skillset, toolset là gì? 29/500
07 Aug 2019 Câu chuyện thanh gỗ ngắn và bài học kinh doanh cho Doanh nghiệp 29/506
23 Jun 2024 Người trí tuệ không tranh cãi ĐÚNG/SAI 29/494
13 Feb 2024 "Weighted milestone" là gì? 29/33
14 Aug 2025 Văn bản do AI tạo ra có cấu trúc khác với văn bản con người tạo ra như thế nào? 29/72
19 Sep 2025 Luật chống ôm đồm (WIP limits): Làm ít hơn và chất hơn 28/71
11 Sep 2022 Từ truyện “Thầy bói xem voi” tới quản trị bằng Tư Duy Hệ Thống 28/324
11 Oct 2024 "Kham Nhẫn" Trong Kinh Doanh: Sức Mạnh Của Sự Kiên Nhẫn 27/504
11 Sep 2022 Sức mạnh của lời khen 25/299
02 Aug 2022 BVP (Billable Viable Product) là gì? 24/115
19 Jan 2025 AI Agents: Ngọn Hải Đăng Dẫn Lối Khởi Nghiệp Trong Kỷ Nguyên Số 24/197
11 May 2025 Từ điển kỹ thuật trong quản lý tài nguyên truy cập hệ thống (System Access Resource Management) 23/151
28 Nov 2025 AI có thể chống lại “tư duy bầy đàn” trong doanh nghiệp? 22/52
01 Sep 2025 AI đang thay đổi khoa học quản trị hiện đại như thế nào 22/74
08 Sep 2025 Tâm Lý Phản Kháng (Reactance): Vì Sao Càng Cấm, Người Ta Càng Muốn Làm? 21/119
29 Dec 2024 Phí Phạm Không Phải Lúc Nào Cũng Xấu – Đây Là Lý Do Tại Sao! 21/116
24 Mar 2021 Hiệu ứng Dunning-Kruger – Ảo tưởng sức mạnh về năng lực của bản thân 21/807
29 Aug 2023 "Function inlining" là gì? 20/107
27 Nov 2024 Ứng dụng AI theo dõi thu chi gây sốt vì 'mắng' người tiêu tiền 20/167
16 Jan 2026 I-Shaped, T-Shaped, N-Shaped và M-Shaped: Chân dung năng lực quyết định thành công trong kỷ nguyên chuyển đổi số 20/31
09 Feb 2026 Tại sao Việt Nam cần Starlink khi giá cước cáp quang vốn đã quá rẻ? 18/29
19 Feb 2025 “Tribal knowledge” là gì? 17/20
13 Sep 2025 Vanity Metrics: Follower tăng vọt nhưng doanh thu đứng yên 17/80
29 Sep 2022 Từ chuyện người ăn xin và chiếc cần câu cá, điều gì là quan trọng nhất: Kiến thức, kỹ năng hay thái độ với cuộc sống 17/852
22 Jan 2025 Khi ngư dân không thể ra khơi, họ sửa lưới 16/353
03 May 2024 AI Đàm Thoại (Conversational AI) – Cuộc Cách Mạng Công Nghệ Đầy Hứa Hẹn 16/189
23 Apr 2025 Multimodal Agent AI – Cuộc cách mạng trong tương tác người – máy 13/159
05 Mar 2026 Know-how: Khoảng cách giữa "Biết" và "Thấu" 12/16
11 Sep 2025 📚 Từ điển thuật ngữ về DevOps 9/64
02 Jul 2025 Doanh nghiệp đối diện CHI PHÍ ẨN khi không áp dụng "AI Agents": Lộ diện nguy cơ tụt hậu 4/75

AI đang ở khắp mọi nơi. Nhưng để thực sự xây dựng sản phẩm, ứng dụng AI trong công việc, trở thành AI Engineer, hoặc đơn giản là hiểu và trao đổi về AI một cách có chiều sâu, bạn cần nắm vững các nền tảng cốt lõi - không chỉ là những "buzzwords" (thuật ngữ chuyên môn).

Bài viết này sẽ giúp bạn đi qua 10 khái niệm quan trọng nhất về AI trong năm 2026 - những thứ đang thực sự vận hành các sản phẩm AI hiện đại.

1. LLM (Large Language Model) – Trái tim của AI hiện đại

Các hệ thống như ChatGPT, Claude hay Gemini đều được xây dựng dựa trên LLM (Large Language Model).

Về bản chất, LLM là một mạng neural được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để làm một việc tưởng chừng đơn giản:

→ Dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi

Ví dụ: “Thủ đô của Pháp là…” → “Paris”

Tuy nhiên, khi được mở rộng với hàng tỷ tham số, LLM không chỉ "tự điền chỗ trống" (autocomplete) mà còn có thể:

Viết code
Tóm tắt tài liệu
Suy luận logic
Giao tiếp như con người

→ Nếu bạn là developer năm 2026 mà không hiểu LLM, giống như dev năm 2010 không biết API.

2. Token & Context Window – “Bộ nhớ ngắn hạn” của AI

LLM không đọc văn bản như con người. Thay vào đó, nó chia nhỏ thành token:

“hello” → 1 token
“unbelievable” → có thể là nhiều token

Context window là số lượng token tối đa mà model có thể xử lý cùng lúc.

Trước đây: ~4.000 tokens
Hiện nay: có thể lên đến hàng triệu tokens

→ Context càng lớn:

AI càng “nhớ lâu”
Hiểu được nhiều thông tin hơn trong một lần xử lý

→ Nếu AI “quên” điều bạn nói trước đó → context window đã bị vượt quá.

3. AI Agents – Từ trả lời sang hành động

AI Agent không chỉ trả lời câu hỏi - nó có thể:

Lập kế hoạch
Ra quyết định
Thực hiện hành động

Ví dụ:

Chatbot: “Đây là cách đặt vé máy bay”
Agent: tự động đặt vé cho bạn

Một AI Agent hoạt động theo vòng lặp:

Quan sát
Suy luận
Hành động
Đánh giá kết quả

→ Đây là bước chuyển lớn: từ AI hỗ trợ → AI tự làm việc

4. MCP (Model Context Protocol) – “Cổng USB” cho AI

MCP là một giao thức giúp AI kết nối với:

Database
Email
CRM
Các hệ thống khác

Trước đây:

Mỗi tích hợp phải code riêng

Với MCP:

Có một chuẩn chung
Model có thể kết nối nhiều hệ thống dễ dàng

→ Có thể xem MCP như USB của thế giới AI

5. RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Giải quyết thiếu dữ liệu

LLM có giới hạn:

Chỉ biết dữ liệu đến thời điểm được huấn luyện
Không biết dữ liệu nội bộ doanh nghiệp

RAG giải quyết bằng cách:

Tìm kiếm dữ liệu liên quan (từ database)
Đưa vào context
Sau đó mới tạo ra câu trả lời

→ Kết quả:

Chính xác hơn
Ít “hallucination” (ảo giác) hơn

6. Fine-tuning – Cá nhân hóa model

Fine-tuning là quá trình: Huấn luyện thêm model với dữ liệu chuyên biệt

Mục tiêu:

Thay đổi cách model trả lời
Không phải thêm kiến thức mới

Ví dụ:

Viết theo tone thương hiệu
Dùng thuật ngữ y khoa
Format output cố định

→ Quy tắc nhanh:

Cần dữ liệu mới → dùng RAG
Cần thay đổi hành vi → dùng Fine-tuning

7. Context Engineering – Kỹ năng “hot” nhất hiện nay

Nếu Prompt Engineering là viết câu lệnh tốt, thì:

→ Context Engineering = thiết kế toàn bộ môi trường thông tin cho AI

Bao gồm:

Dữ liệu từ RAG
Lịch sử hội thoại
Tool tích hợp (qua MCP)
Cách tóm tắt & sắp xếp thông tin

→ Output của AI phụ thuộc trực tiếp vào context bạn cung cấp.

Đây là kỹ năng đang được tuyển dụng rất mạnh trong ngành AI.

8. Reasoning Models – AI biết “suy nghĩ”

Khác với LLM thông thường:

LLM thường: trả lời ngay
Reasoning model:
- Suy nghĩ từng bước
- Phân tích logic
- Sau đó mới trả lời

→ Được huấn luyện qua:

Bài toán có đáp án rõ ràng
Reinforcement learning (học tập tăng cường)

Ứng dụng nhiềutrong:

Toán học
Lập trình
Agent đa bước

9. Multimodal AI – AI đa phương thức

AI hiện đại không chỉ xử lý text, mà còn:

Hình ảnh
Âm thanh
Video

Ví dụ:

Phân tích ảnh bảng trắng
Chuyển giọng nói thành text
Tạo ảnh từ mô tả

→ Multimodal giúp AI hiểu thế giới giống con người hơn

10. Mixture of Experts (MoE) – Tối ưu hiệu suất AI

Thay vì một model khổng lồ xử lý mọi thứ:

→ MoE chia model thành nhiều “expert” (chuyên gia nhỏ)

Mỗi input → chỉ kích hoạt một số expert phù hợp
Không dùng toàn bộ model

→ Kết quả:

Nhanh hơn
Rẻ hơn
Hiệu năng vẫn rất mạnh

Kết luận

10 khái niệm bạn cần nắm:

LLM
Token & Context Window
AI Agents
MCP
RAG
Fine-tuning
Context Engineering
Reasoning Models
Multimodal AI
Mixture of Experts

→ Đây chính là nền tảng của hầu hết sản phẩm AI hiện nay.

AI không còn là tương lai - nó là hiện tại.

Và sự khác biệt giữa người “theo kịp” và người “bị bỏ lại” nằm ở việc bạn có hiểu những nền tảng này hay không.

A A A A

[{"displaySettingInfo":"[{\"isFullLayout\":false,\"layoutWidthRatio\":\"\",\"showBlogMetadata\":true,\"showAds\":true,\"showQuickNoticeBar\":true,\"includeSuggestedAndRelatedBlogs\":true,\"enableLazyLoad\":true,\"quoteStyle\":\"1\",\"bigHeadingFontStyle\":\"1\",\"postPictureFrameStyle\":\"1\",\"isFaqLayout\":false,\"isIncludedCaption\":false,\"faqLayoutTheme\":\"1\",\"isSliderLayout\":false}]"},{"articleSourceInfo":"[{\"sourceName\":\"\",\"sourceValue\":\"\"}]"},{"privacyInfo":"[{\"isOutsideVietnam\":false}]"},{"tocInfo":"[{\"isEnabledTOC\":true,\"isAutoNumbering\":false,\"isShowKeyHeadingWithIcon\":false}]"},{"bannerInfo":"[{\"isBannerBrightnessAdjust\":false,\"bannerBrightnessLevel\":\"\",\"isRandomBannerDisplay\":true}]"},{"termSettingInfo":"[{\"showTermsOnPage\":true,\"displaySequentialTermNumber\":true}]"}]

Nguồn

{content}