Định tuyến AI & Trợ lý
Cách Data Explorer chọn lane AI, cho phép cấu hình model theo từng vai trò, và giữ ranh giới rõ ràng giữa chat, SQL/MQL generation, vision, live search, cùng các guardrail thực thi.
Cách dùng Trợ lý AI hằng ngày
Mở panel AI và chọn model
Nhấn Ctrl+J để mở panel AI. Chọn model từ dropdown (hoặc để Auto), chọn routing mode phù hợp: Auto cho cân bằng, Fast / Cheap cho prompt nhẹ, Best Quality cho việc quan trọng, Gemini Only khi cần ổn định nhất.
Đặt câu hỏi với ngữ cảnh schema
Gõ câu hỏi tự nhiên ở ô nhập dưới cùng — AI đã tự biết các bảng, cột của connection đang active. Ví dụ: 'viết truy vấn đếm đơn hàng theo tháng trong năm nay'. Schema context được lấy tự động theo prompt.
Chạy SQL gợi ý ngay trong editor
Khi AI trả về SQL, nhấn nút chạy trên khối code để chèn vào editor và thực thi luôn (với query rủi ro sẽ có bước xác nhận). Hoặc copy thủ công để chỉnh trước khi chạy.
Đính kèm ảnh, PDF và hỏi follow-up
Nhấn nút kẹp giấy để đính kèm ảnh chụp màn hình lỗi, sơ đồ, hoặc PDF — AI sẽ phân tích nội dung. Sau mỗi câu trả lời, tiếp tục hỏi follow-up trong cùng luồng hội thoại; AI giữ ngữ cảnh của các lượt trước.
Kiểm tra provider/model thực tế đã trả lời
Mỗi phản hồi hiển thị provider và model thực tế đã xử lý (ví dụ 'Gemini 3.6 Flash') cùng nguồn trích dẫn nếu có live search — để bạn không nhầm lane khi routing đang hoạt động.
Routing theo ngữ cảnh
AI không chạy theo một model cứng duy nhất. Prompt ngắn, prompt dài, ảnh đính kèm, và yêu cầu thông tin hiện thời có thể đi qua các lane khác nhau nếu routing mode và capability cho phép.
Cấu hình theo vai trò
Mỗi vai trò như AI Assistant, Explain, AI SQL, AI NoSQL, và Autocomplete có thể dùng chung model chính hoặc dùng model riêng để tối ưu chi phí, tốc độ, hay chất lượng theo đúng luồng công việc.
Guardrail vẫn là lớp cuối
AI có thể sinh câu lệnh, giải thích truy vấn, hoặc đề xuất bước tiếp theo, nhưng editor, connection policy, và backend guardrails vẫn là lớp quyết định cuối cùng trước khi thực thi thật.
Configure AI theo từng vai trò
AI Assistant
Model dùng cho panel chat chính, gợi ý tổng quát, và các thao tác AI mang tính hội thoại. Khi bạn đổi vai trò này, model assistant ngoài workspace cũng cập nhật theo ngay.
Explain
Model dành riêng cho dialog giải thích truy vấn. Vai trò này hữu ích khi bạn muốn phần giải thích chi tiết hơn, ổn định hơn, hoặc rẻ hơn so với chat chung.
AI SQL
Model chuyên cho tạo SQL, sửa SQL, tối ưu, hoặc đề xuất index. Bạn có thể để vai trò này nghiêng về reasoning hoặc tốc độ tùy loại truy vấn mình làm hàng ngày.
AI NoSQL
Model dành cho MongoDB/NoSQL generation, giải thích pipeline, và các flow JSON-oriented. Tách riêng vai trò này giúp tránh dùng model SQL-centric cho tác vụ tài liệu hóa dữ liệu dạng document.
Autocomplete
Model dành cho ghost text và inline completions ngay trong editor. Tách riêng vai trò này hữu ích khi bạn muốn gợi ý gõ tiếp thật nhanh, ngắn, và rẻ hơn phần chat hoặc explain.
Các vai trò `Explain`, `AI SQL`, `AI NoSQL`, và `Autocomplete` có thể chọn chế độ dùng lại model của Assistant. Cách này giúp bạn chỉ quản lý một model chính, nhưng vẫn có thể tách riêng từng vai trò khi cần.
Custom OpenAI-compatible providers
Load models từ provider
Khi Base URL và API key hợp lệ, nút `Tải model` sẽ gọi endpoint lấy catalog model để bạn chọn nhanh bằng dropdown tìm kiếm. Nếu endpoint không trả catalog, bạn vẫn có thể nhập model thủ công.
Lưu cục bộ theo máy/người dùng
Custom provider và role preference được lưu cục bộ trên client hiện tại. Chúng không thay thế `server/.env`, cũng không tự biến thành lane dùng chung cho toàn bộ hệ thống.
# Các trường chính trong Configure AI
Provider name: My Provider
Base URL: https://your-provider.example.com/v1
API key: sk-...
Default model: custom-model-name
Các routing mode trong panel AI
Auto
Mode mặc định cho đa số tác vụ. App bắt đầu từ auto chain rồi lọc lại theo capability như vision hoặc live search khi prompt thực sự cần.
Fast / Cheap
Nghiêng về lane rẻ hơn và phản hồi nhanh hơn, nhưng không ghi đè explicit provider nếu bạn đã khóa model cụ thể.
Best Quality
Phù hợp cho prompt dài, tái cấu trúc truy vấn, explain sâu, hoặc những request cần reasoning chắc hơn.
Gemini Only
Khóa workflow vào lane Gemini đã chọn để giảm khác biệt giữa nhiều provider và giữ hành vi ổn định hơn.
Provider lanes hiện có trong app
Gemini
Lane chất lượng cao cho reasoning dài, image input, và các task cần độ ổn định cao hơn.
OpenRouter
Lane đa model linh hoạt cho fallback rộng hơn, và với một số model còn có thể tham gia vision hoặc live-search paths.
Groq
Lane phản hồi nhanh cho chat ngắn và iteration nhanh, không phải lane chính cho vision hoặc live search.
Cerebras
Lane chi phí thấp hơn cho các tác vụ không cần ảnh và không cần live web search.
Beeknoee
Lane explicit model trong catalog khi bạn muốn khóa thẳng vào model của Beeknoee thay vì chỉ trông vào fallback mặc định.
Ghi chú triển khai quan trọng: `Beeknoee` hiện chưa tự được nhét vào auto chain mặc định. Lane này chỉ tham gia khi bạn chọn explicit model/provider hoặc khi code được mở rộng thêm trong tương lai.
Chọn model explicit thực sự làm gì?
# Gemini chất lượng cao
gemini-3.5-flash
# Provider explicit của Beeknoee
beeknoee:qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
Vision và live search: ranh giới hiện tại
Vision-capable lanes
Trong repo hiện tại, Gemini là lane vision mặc định mạnh nhất. OpenRouter cũng có thể đóng vai trò vision nếu model được chọn thực sự hỗ trợ ảnh.
Live-search lanes
Live search không đồng nghĩa với “model nghe như có web”. Trong wiring hiện tại, live-search được dành cho Gemini hoặc OpenRouter.
Action cards, suggestion cards, và an toàn thực thi
Insert into editor
Lựa chọn này chỉ chèn query hoặc payload vào editor hiện tại. Nó chưa phải là bước thực thi thật.
Run vẫn phải qua lớp app
Khi bạn chọn chạy, query vẫn phải đi qua query service, connection policy, và các guardrail của engine hiện tại. AI không có quyền bỏ qua các lớp đó.
Nếu muốn đọc docs AI của app theo đúng thực tế, hãy luôn tách 3 câu hỏi: model nào đang được chọn, provider nào thực sự chạy request, và capability nào đang được wiring trong repo thay vì chỉ được nhà cung cấp quảng bá bên ngoài.
Sẵn sàng khám phá dữ liệu?
Tham gia cộng đồng trên GitHub để đóng góp cho IDE cơ sở dữ liệu địa phương thông minh nhất.
Mở Ứng dụng