- vừa được xem lúc

Tự động hóa việc tạo tài liệu bằng AI trong Ruby on Rails

0 0 2

Người đăng: Vũ Tuấn

Theo Viblo Asia

Trong các dự án phần mềm hiện đại, việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại là rất quan trọng để tăng tốc độ phát triển và giảm thiểu sai sót do con người. Một ví dụ tuyệt vời là tạo tài liệu — dù đó là tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD), đề xuất dự án hay bài thuyết trình.

Gần đây, tôi đã làm việc trên một hệ thống sử dụng AI để tạo ra nội dung có cấu trúc từ các cuộc hội thoại, sau đó xuất tài liệu dưới nhiều định dạng như Word (.odt), PowerPoint (.pptx), Markdown (.md) và nhiều định dạng khác. Kiến trúc hệ thống tận dụng AI hội thoại để tạo nội dung có cấu trúc, và hoàn toàn có thể tích hợp với Ruby on Rails. Dưới đây là cách bạn có thể xây dựng hệ thống như vậy.

Cách hoạt động: Kiến trúc hệ thống

User Input (Q&A + files) ↓
Conversational AI (OpenAI) ↓
Structured JSON PRD (document sections) ↓
Output Generators: ├─ DOCX (Word templates) ├─ PPTX (PowerPoint templates) ├─ Markdown (MD templates) ├─ YAML (configuration/data serialization) ├─ ODT (OpenDocument Text) ├─ PDF (final polished document) └─ TXT (plain text export) ↓
Export & Delivery (files to users)

Luồng này đảm bảo việc tách biệt rõ ràng giữa quá trình tạo nội dung và hiển thị định dạng, giúp hệ thống có thể mở rộng và dễ bảo trì.

Ruby on Rails: Ví dụ triển khai

1. AI hội thoại

Sử dụng gem ruby-openai để tương tác với API của OpenAI:

require 'openai' class AiPrdService def initialize(user_prompt) @client = OpenAI::Client.new(access_token: ENV['OPENAI_API_KEY']) @user_prompt = user_prompt end def generate_prd_json response = @client.chat( parameters: { model: "gpt-4o-mini", messages: [ { role: "system", content: "You are an AI assistant that generates structured PRDs." }, { role: "user", content: @user_prompt } ], temperature: 0.7 } ) # Extract JSON from response (assuming AI outputs JSON) prd_content = JSON.parse(response.dig("choices", 0, "message", "content")) prd_content rescue JSON::ParserError => e Rails.logger.error "Failed to parse AI response: #{e.message}" nil end
end

2. Tạo DOCX bằng template

Sử dụng gem caracal để tạo tài liệu Word:

require 'caracal' class DocxGenerator def initialize(prd_json) @prd_json = prd_json end def generate_docx(output_path) Caracal::Document.save(output_path) do |docx| docx.h1 @prd_json['title'] @prd_json['sections'].each do |section| docx.h2 section['heading'] docx.p section['content'] end end end
end

3. Tạo Markdown (MD)

Sử dụng ERB để render mẫu:

class MarkdownGenerator TEMPLATE = <<~MD # <%= @prd_json['title'] %> <% @prd_json['sections'].each do |section| %> ## <%= section['heading'] %> <%= section['content'] %> <% end %> MD def initialize(prd_json) @prd_json = prd_json end def generate_markdown ERB.new(TEMPLATE).result(binding) end
end

4. Xuất YAML cho cấu hình hoặc chia sẻ dữ liệu

require 'yaml' class YamlGenerator def initialize(prd_json) @prd_json = prd_json end def generate_yaml(output_path) File.write(output_path, @prd_json.to_yaml) end
end

5. Tạo ODT (OpenDocument Text)

Sử dụng gem odf-report:

require 'odf-report' class OdtGenerator def initialize(prd_json) @prd_json = prd_json end def generate_odt(output_path) report = ODFReport::Report.new("template.odt") do |r| r.add_field("TITLE", @prd_json['title']) @prd_json['sections'].each_with_index do |section, index| r.add_field("HEADING#{index+1}", section['heading']) r.add_field("CONTENT#{index+1}", section['content']) end end report.generate(output_path) end
end

6. Tạo PDF

Sử dụng gem prawn (hoặc wicked_pdf cho HTML sang PDF):

require 'prawn' class PdfGenerator def initialize(prd_json) @prd_json = prd_json end def generate_pdf(output_path) Prawn::Document.generate(output_path) do |pdf| pdf.text @prd_json['title'], size: 24, style: :bold @prd_json['sections'].each do |section| pdf.move_down 10 pdf.text section['heading'], size: 18, style: :bold pdf.text section['content'], size: 12 end end end
end

7. Xuất văn bản thuần túy (TXT)

class TxtGenerator def initialize(prd_json) @prd_json = prd_json end def generate_txt(output_path) content = [] content << @prd_json['title'] @prd_json['sections'].each do |section| content << "\n#{section['heading']}\n" content << "#{section['content']}\n" end File.write(output_path, content.join("\n")) end
end

Tại sao xây dựng hệ thống này bằng Rails?

  • Dễ bảo trì: Kiến trúc MVC và pattern service object của Rails giúp tách biệt rõ trách nhiệm.
  • Dễ mở rộng: Thêm định dạng mới như PDF, ODT chỉ cần vài bước.
  • Tích hợp tốt: Có thể sử dụng ActiveJob và xử lý nền để tạo tài liệu không đồng bộ.
  • Hệ sinh thái phong phú: Có nhiều gem hỗ trợ tạo mẫu tài liệu và HTTP client.

Tổng kết

Bằng cách kết hợp các mô hình hội thoại mạnh mẽ của OpenAI với kiến trúc linh hoạt của Ruby on Rails, bạn có thể xây dựng các pipeline mạnh mẽ để tự động chuyển đổi hội thoại của người dùng thành tài liệu có cấu trúc rõ ràng — tiết kiệm thời gian và giảm thiểu công việc thủ công.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 178

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 164

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 70

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 74

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 89

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 55