Giới thiệu chương
Sau khi bệnh viện đã biết cách cài đặt Ollama, lựa chọn model và làm việc với model, bước tiếp theo là tùy biến hành vi của model cho phù hợp với môi trường bệnh viện. Một model ngôn ngữ lớn khi mới tải về thường là model tổng quát. Nó có thể trả lời nhiều loại câu hỏi, nhưng chưa chắc đã hiểu vai trò cụ thể mà bệnh viện mong muốn, chưa chắc dùng đúng văn phong hành chính, chưa chắc biết giới hạn an toàn trong môi trường y tế, chưa chắc phù hợp với công việc của từng phòng ban.
Trong bệnh viện, cùng một model nền có thể được cấu hình thành nhiều trợ lý khác nhau. Ví dụ, cùng dựa trên một model như Qwen, Llama, Gemma hoặc model phù hợp khác, bệnh viện có thể tạo trợ lý hành chính, trợ lý quản lý chất lượng, trợ lý điều dưỡng, trợ lý công nghệ thông tin, trợ lý tra cứu văn bản pháp luật y tế. Mỗi trợ lý có vai trò riêng, cách trả lời riêng, phạm vi hỗ trợ riêng và mức độ thận trọng riêng.
Modelfile là công cụ giúp thực hiện việc đó trong Ollama. Có thể hiểu Modelfile như một “bản cấu hình nhân cách và hành vi” cho model. Trong Modelfile, người quản trị có thể khai báo model nền, system prompt, các tham số sinh văn bản như temperature, top_p, num_ctx và một số thiết lập khác. Sau đó dùng Ollama để tạo ra một model tùy biến có tên riêng. Khi gọi model tùy biến này, hệ thống sẽ sử dụng các hướng dẫn đã được định nghĩa trong Modelfile.
Đối với bệnh viện, Modelfile có ý nghĩa rất thực tế. Thay vì dùng một model chung cho mọi việc, bệnh viện có thể chuẩn hóa vai trò AI theo từng nhóm công việc. Trợ lý quản lý chất lượng cần biết viết kế hoạch cải tiến, bảng kiểm, phân tích nguyên nhân, tiêu chí chất lượng, an toàn người bệnh. Trợ lý kế hoạch tổng hợp cần mạnh về tổng hợp báo cáo, kế hoạch, công văn, biên bản, chỉ đạo điều hành. Trợ lý điều dưỡng cần tập trung vào quy trình chăm sóc, bảng kiểm điều dưỡng, đào tạo, giao tiếp người bệnh, an toàn chăm sóc. Trợ lý CNTT cần hỗ trợ xử lý lỗi, viết hướng dẫn, script, tài liệu người dùng và quản trị hệ thống. Trợ lý pháp luật y tế cần đặc biệt thận trọng, không bịa số hiệu văn bản, không tự tạo căn cứ, luôn yêu cầu nguồn.
Tuy nhiên, cần hiểu rõ giới hạn của Modelfile. Modelfile không làm model “biết” toàn bộ tài liệu bệnh viện. Nếu muốn AI trả lời theo quy trình, quy định, biểu mẫu hoặc văn bản nội bộ, vẫn cần RAG, FAISS, kho tài liệu và metadata. Modelfile chỉ giúp định hướng hành vi model: trả lời theo vai trò nào, văn phong nào, giới hạn nào, mức độ sáng tạo ra sao, có cần thận trọng hay không. Vì vậy, Modelfile nên được xem là một lớp tùy biến hành vi, không phải là kho tri thức.
Chương này sẽ trình bày từ nền tảng đến thực hành. Trước hết là khái niệm Modelfile và cấu trúc cơ bản. Tiếp theo là cách thiết lập system prompt cho môi trường bệnh viện, cách định nghĩa vai trò AI theo từng nhóm phòng ban, cách điều chỉnh temperature, top_p và num_ctx. Phần sau đi vào các tình huống cụ thể: xây dựng model tùy biến cho phòng Quản lý chất lượng, phòng Kế hoạch tổng hợp, phòng Điều dưỡng, phòng Công nghệ thông tin và tra cứu văn bản pháp luật y tế. Cuối chương là nội dung quản lý nhiều model tùy biến trong cùng một bệnh viện.
Sau chương này, bệnh viện cần đạt được năng lực quan trọng: không chỉ chạy model AI local, mà còn biết tổ chức model thành các trợ lý có vai trò rõ ràng, an toàn hơn, phù hợp hơn với từng nhóm công việc và dễ quản lý hơn trong vận hành thực tế.
- Đăng nhập để gửi ý kiến
