Bài 7. Tích hợp AI local với Drupal

1. Đặt vấn đề

Drupal là nền tảng mạnh để xây dựng website, cổng thông tin, hệ thống quản lý nội dung, webform, taxonomy và phân quyền người dùng. Nếu bệnh viện đang sử dụng Drupal cho website nội bộ, QMS, thư viện văn bản hoặc hệ thống quản trị, việc tích hợp AI local với Drupal là hướng rất thực tế.

Drupal có thể đóng vai trò giao diện người dùng, kho nội dung, hệ thống phân quyền, nơi lưu webform, nơi hiển thị chatbot và nơi gọi API AI trung gian.

2. Vai trò của Drupal trong hệ thống AI local

Drupal có thể dùng để:

Quản lý tài liệu.
Quản lý bài viết.
Quản lý taxonomy.
Quản lý người dùng/role.
Tạo giao diện chatbot.
Gọi API AI.
Hiển thị câu trả lời.
Lưu feedback người dùng.
Quản lý Webform.
Tạo dashboard.
Quản lý nội dung do AI gợi ý.
Xuất dữ liệu cho RAG.

3. Mô hình tích hợp Drupal

Drupal UI / Module custom
        ↓
Drupal permission / user role
        ↓
API AI trung gian
        ↓
RAG / FAISS / Metadata
        ↓
Ollama

Drupal không nên gọi trực tiếp Ollama. Module Drupal nên gọi API trung gian đã kiểm soát.

4. Tích hợp qua custom module

Có thể xây module Drupal:

Form nhập câu hỏi.
Block chatbot.
Controller gọi API.
Service xử lý request.
Lưu feedback.
Hiển thị nguồn.
Kiểm tra quyền Drupal.
Gắn context theo content type/taxonomy.
Cấu hình endpoint AI.

Module này giúp AI trở thành một phần của website Drupal.

5. Dùng Drupal làm nguồn RAG

Drupal có thể xuất:

Node title.
Body.
Field tùy chỉnh.
File đính kèm.
Taxonomy.
Author.
Created/changed date.
Published status.
Access role.
URL alias.
Content type.

Khi tạo index, cần đưa metadata Drupal vào chunk để lọc quyền và hiển thị nguồn.

6. Phân quyền Drupal và RAG

Nếu node trong Drupal chỉ cho một role xem, RAG cũng phải tôn trọng. Khi người dùng hỏi:

Drupal xác định user/role.
API nhận user context.
RAG chỉ truy xuất chunk user được quyền xem.
Response chỉ hiển thị nguồn hợp lệ.

Không được index tài liệu hạn chế rồi trả cho mọi người.

7. Tích hợp với Webform

Webform có thể dùng để:

Gửi câu hỏi.
Thu feedback.
Tạo bảng kiểm.
Thu dữ liệu khảo sát.
Thu phản ánh.
Thu báo cáo sự cố.
Thu yêu cầu hỗ trợ.

AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu webform, nhưng dữ liệu nhạy cảm cần ẩn danh và phân quyền.

8. Tạo nội dung Drupal bằng AI

AI có thể hỗ trợ tạo:

Bài viết nháp.
FAQ.
Tóm tắt tài liệu.
Nội dung truyền thông.
Mô tả taxonomy.
Tên tiêu đề.
Nội dung hướng dẫn.

Nhưng nên lưu ở trạng thái nháp để người có quyền duyệt trước khi xuất bản.

9. API trung gian

API trung gian nên xử lý:

Xác thực request từ Drupal.
Kiểm quyền.
Lọc dữ liệu.
Gọi RAG.
Gọi Ollama.
Log.
Rate limit.
Kiểm soát response.

Drupal chỉ nên là frontend và nguồn dữ liệu, không nên chứa toàn bộ logic AI phức tạp nếu muốn dễ mở rộng.

10. Các use case nên triển khai trước

Chatbot tra cứu quy trình từ node/file Drupal.
Tìm biểu mẫu.
Tóm tắt bài viết nội bộ.
Gợi ý FAQ.
Tạo bản nháp bài truyền thông.
Phân tích dữ liệu khảo sát đã ẩn danh.
Tạo bảng kiểm từ quy trình.

11. Rủi ro cần kiểm soát

Drupal role không đồng bộ với RAG.
Node unpublished bị đưa vào index.
File private bị public qua AI.
Webform nhạy cảm bị phân tích không ẩn danh.
AI tạo bài viết sai nhưng được đăng ngay.
API key từ Drupal đến AI bị lộ.
Log Drupal chứa dữ liệu nhạy cảm.

12. Kết luận

Drupal là nền tảng rất phù hợp để tích hợp AI local trong bệnh viện. Nó có thể làm giao diện chatbot, nguồn dữ liệu RAG, hệ thống phân quyền, nơi quản lý nội dung và thu feedback. Mô hình đúng là Drupal gọi API AI trung gian, RAG tôn trọng quyền Drupal và nội dung AI tạo ra phải qua kiểm duyệt trước khi xuất bản. Tích hợp tốt với Drupal giúp AI local đi vào hệ sinh thái website bệnh viện một cách tự nhiên.

Đăng nhập để gửi ý kiến