Microleap – AI Food Detection & Nutrition Analysis

Vai trò đảm nhiệm: Kỹ sư Backend (Freelance) • Microleap

Nền tảng phân tích dinh dưỡng bữa ăn từ ảnh chụp ứng dụng Gemini 2.5 Pro trên Google Vertex AI, tìm kiếm ngữ nghĩa với Qdrant và backend serverless.

// Mốc thời gian:

06/2025 — 12/2025

// Bối cảnh đội ngũ:

Hợp tác chặt chẽ cùng các kỹ sư Machine Learning, DevOps và Mobile Developer.

CÁC MODULE (CUỘN ĐỂ KHÁM PHÁ):

[CARD 01 / 07] // BỐI CẢNH BÀI TOÁN

psychology SYS.SYS.04.01

Bài toán & Thách thức kỹ thuật

Người dùng cần công cụ nhận diện bữa ăn từ hình ảnh tức thời để tự động tính toán calo và dinh dưỡng theo chỉ số cá nhân. Thách thức là xử lý suy luận AI tốc độ cao, nhận diện đúng các món ăn địa phương qua tìm kiếm tương đồng vector và co giãn hạ tầng serverless hiệu quả.

// TRỌNG TÂM KỸ THUẬT:

Nền tảng AI & Serverless Cloud

// PHẠM VI TRIỂN KHAI:

06/2025 — 12/2025

[CARD 02 / 07] // ĐÓNG GÓP KỸ THUẬT

terminal SYS.SYS.04.02

Đóng góp kỹ thuật chính

›_ Xây dựng các backend API serverless bằng Azure Functions trên nền TypeScript.
›_ Tích hợp mô hình Gemini 2.5 Pro trên Google Vertex AI để phát hiện món ăn và tính toán dinh dưỡng.
›_ Tích hợp Qdrant Vector DB để lưu trữ embedding và tìm kiếm tương đồng ngữ nghĩa món ăn.
›_ Bảo mật định tuyến API với Azure API Management (APIM) và xác thực tập trung Azure Entra ID (SSO).

[CARD 03 / 07] // KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG

trending_up SYS.SYS.04.03

Tác động đo lường

✓ Thời gian phản hồi phân tích dinh dưỡng hoàn tất dưới 2 giây.
✓ Tự động co giãn xử lý hàng nghìn yêu cầu đồng thời mà không tốn chi phí máy chủ nhàn rỗi.
✓ Tự động hóa phát hành backend dựa trên đặc tả OpenAPI và GitHub Actions CI/CD.

[CARD 04 / 07] // THIẾT KẾ KIẾN TRÚC

account_tree SYS.SYS.04.04

Điểm nhấn kiến trúc & Hệ thống

› Kiến trúc Serverless hoàn toàn với Azure Functions giúp tối ưu 100% chi phí khi nhàn rỗi.
› Vector Similarity Lookup với Qdrant giải quyết triệt để các biến thể tên gọi món ăn.
› Định tuyến bảo mật và rate limiting phân tầng qua Azure API Management (APIM).

[CARD 05 / 07] // PHẠM VI TRÁCH NHIỆM

checklist SYS.SYS.04.05

Trách nhiệm & Phạm vi triển khai

› Thiết kế API contract chuẩn OpenAPI và xây dựng luồng xử lý serverless.
› Tích hợp pipeline suy luận AI với Google Vertex AI và cơ sở dữ liệu vector Qdrant.
› Quản lý hạ tầng đám mây bằng Terraform và thiết lập GitHub Actions CI/CD.

[CARD 06 / 07] // VẬN HÀNH & BÀI HỌC

verified SYS.SYS.04.06

Kết quả triển khai & Vận hành & Bài học kinh nghiệm & Tối ưu

verified // Kết quả triển khai & Vận hành

✓ Hệ thống API backend phục vụ mượt mà cho ứng dụng mobile trong giai đoạn phát hành thử nghiệm.
✓ Toàn bộ hạ tầng có thể tái tạo chỉ bằng một lệnh terraform apply.

lightbulb // Bài học kinh nghiệm & Tối ưu

› Tốc độ sản phẩm AI phụ thuộc rất lớn vào kiến trúc xử lý phi đồng bộ xung quanh mô hình thay vì chỉ phụ thuộc vào bản thân model.
› Chuẩn hóa API contract với OpenAPI từ đầu giúp việc phối hợp giữa backend và mobile mượt mà.

[CARD 07 / 07] // CÔNG NGHỆ & TÀI LIỆU

layers SYS.SYS.04.07

Công nghệ triển khai

Azure FunctionsTypeScriptGoogle Vertex AI (Gemini 2.5 Pro)Qdrant Vector DBAzure APIMAzure Entra IDTerraformGitHub ActionsOpenAPI

[DOSSIER COMPLETE • SYS.04] ● 100% PRODUCTION VERIFIED

arrow_back ← Quay lại danh sách dự án [SYS.04] • Microleap – AI Food Detection & Nutrition Analysis