Bài 8. Tích hợp Ollama với Drupal

1. Đặt vấn đề

Drupal là nền tảng phù hợp để xây dựng website nội bộ, cổng thông tin, hệ thống quản lý tài liệu, QMS, Webform, dashboard và nhiều ứng dụng quản trị bệnh viện. Nếu bệnh viện đã sử dụng Drupal, tích hợp Ollama vào Drupal là hướng rất thực tế để đưa AI local vào quy trình làm việc.

Tuy nhiên, Drupal là hệ thống có phân quyền, content type, taxonomy, user role, form, view và workflow riêng. Tích hợp AI phải tôn trọng các cơ chế này. Không nên tích hợp bằng cách cho Drupal gọi thẳng Ollama một cách không kiểm soát, nhất là khi nội dung liên quan đến tài liệu nội bộ, phản ánh người bệnh hoặc dữ liệu chất lượng.

2. Các hướng tích hợp Ollama với Drupal

Có nhiều hướng:

• Block chatbot nội bộ.
• Form tạo bản nháp văn bản.
• Nút “Tóm tắt nội dung node”.
• Nút “Gợi ý taxonomy”.
• Tạo FAQ từ bài viết.
• Phân loại phản ánh Webform.
• Tạo bảng kiểm từ quy trình.
• Hỏi đáp tài liệu nội bộ.
• Tích hợp với hệ thống QMS.
• Dashboard đánh giá câu trả lời AI.

3. Kiến trúc khuyến nghị

Khuyến nghị:

Drupal → API trung gian AI → Ollama

Không khuyến nghị:

Drupal frontend/browser → Ollama trực tiếp

Drupal có thể gọi API trung gian bằng HTTP. API trung gian xử lý AI logic, RAG, log và gọi Ollama. Drupal giữ vai trò giao diện, phân quyền người dùng, lưu nội dung nếu cần.

4. Tôn trọng phân quyền Drupal

Nếu AI truy xuất nội dung node trong Drupal, phải tôn trọng quyền người dùng. Ví dụ:

• Người dùng không có quyền xem node nội bộ thì AI không được dùng node đó làm nguồn.
• Tài liệu theo phòng ban chỉ người thuộc phòng ban đó được hỏi.
• Nội dung nhạy cảm không được đưa vào prompt cho người không có quyền.

Điều này cần được xử lý ở lớp truy xuất/RAG, không thể chỉ dựa vào model.

5. Tích hợp AI vào Webform

Drupal Webform rất phù hợp để thu thập phản ánh, khảo sát, báo cáo, bảng kiểm. AI có thể hỗ trợ:

• Tóm tắt phản ánh.
• Phân loại nhóm vấn đề.
• Gợi ý mức độ ưu tiên.
• Gợi ý hành động cải tiến.
• Tạo báo cáo tổng hợp.
• Phân tích xu hướng.

Tuy nhiên, phản ánh có thể chứa thông tin cá nhân. Cần ẩn danh và phân quyền log.

6. Tích hợp AI vào node tài liệu

Nếu bệnh viện quản lý quy trình, quy định, biểu mẫu bằng node Drupal, AI có thể:

• Tóm tắt node.
• Tạo câu hỏi thường gặp.
• Gợi ý từ khóa taxonomy.
• Tạo bản mô tả ngắn.
• Kiểm tra cấu trúc nội dung.
• Tạo bảng kiểm từ quy trình.

Nếu dùng RAG, node có thể là nguồn dữ liệu tạo embedding. Khi node cập nhật, cần cập nhật chỉ mục FAISS.

7. Tích hợp AI vào editor

Có thể thêm chức năng hỗ trợ soạn thảo:

• Viết lại đoạn văn.
• Rút gọn.
• Mở rộng.
• Chuẩn hóa văn phong.
• Tạo tiêu đề.
• Tạo mục lục.
• Tạo bản nháp.

Cần cảnh báo người dùng kiểm tra trước khi lưu hoặc xuất bản.

8. Module Drupal tùy chỉnh

Một module Drupal tích hợp AI nên có:

• Service gọi API trung gian.
• Form cấu hình endpoint.
• Phân quyền sử dụng AI.
• Route cho chatbot hoặc form AI.
• Log hoạt động AI.
• Cơ chế giới hạn người dùng.
• Token/CSRF protection.
• Cấu hình model theo tác vụ.
• Cơ chế feedback.

Không nên hard-code endpoint và model trong template.

9. Drupal và API trung gian

API trung gian có thể viết bằng Python, PHP, Node.js hoặc chính Drupal service. Tuy nhiên, nếu AI logic phức tạp như RAG/FAISS, Python backend thường thuận lợi hơn. Drupal gọi Python API, nhận kết quả và hiển thị.

Kiến trúc này giúp tách:

• Drupal: user, role, content, UI.
• Python AI service: RAG, embedding, FAISS, Ollama.
• Ollama: model serving.

10. Ghi log và audit

Drupal có thể ghi:

• User ID.
• Role.
• Tác vụ AI.
• Node liên quan.
• Thời gian.
• Model.
• Trạng thái.
• Đánh giá người dùng.

Không nên lưu toàn bộ nội dung nhạy cảm nếu không cần. Nếu lưu, phải phân quyền.

11. Kết luận

Tích hợp Ollama với Drupal là hướng rất phù hợp cho bệnh viện vì Drupal có sẵn nền tảng quản lý nội dung, người dùng, phân quyền và form. Tuy nhiên, cần thiết kế đúng: Drupal nên gọi API trung gian, tôn trọng phân quyền, kiểm soát dữ liệu nhạy cảm, ghi log và không mở Ollama trực tiếp. Khi làm đúng, Drupal có thể trở thành giao diện mạnh để đưa AI local vào quản trị bệnh viện.