Campaign
Yêu cầu trong thời đại AI sinh tạo, MegazoneCloud AIR phản hồi như thế nào?
Ngày nay, các doanh nghiệp tạo ra hàng triệu bản ghi dữ liệu mỗi ngày.
Nhưng những tiếng nói từ khắp nơi trong tổ chức vẫn giống nhau.
"Tôi không biết dữ liệu cần thiết ở đâu."
"Để tạo môi trường phân tích, tôi phải bắt đầu từ yêu cầu cơ sở hạ tầng, mất vài ngày."
"Tôi có thể sử dụng dữ liệu này không? Ai quản lý nó?"
Tình huống này không chỉ là sự bất tiện của bộ phận IT, mà là rào cản cơ bản ngăn cản thực thi chiến lược của toàn bộ tổ chức.
Dù có bao nhiêu dữ liệu, nếu nó không kết nối với kết quả kinh doanh, nó sẽ trở thành "gánh nặng" chứ không phải "tài sản".
AI sinh tạo không phải là công nghệ đơn thuần mà là chất xúc tác cho chuyển đổi AI-Native
Sự xuất hiện của ChatGPT có ý nghĩa vượt quá công nghệ. Những gì doanh nghiệp cần không phải là một chatbot đơn giản, mà là truyền tải kiến thức chính xác và có trách nhiệm, cũng như đổi mới quy trình trên toàn tổ chức.
Bây giờ, câu hỏi quan trọng không phải là "Chúng ta có nên áp dụng AI không?", mà là "Tổ chức của chúng ta đã sẵn sàng cho AI đến mức nào?". Để trả lời chiến lược cho câu hỏi này, Megazone Cloud đã xây dựng nền tảng AIR.
AIR không phải là một công cụ đơn giản, mà là một khung công tác hướng tới thực thi, hỗ trợ toàn bộ hành trình AI của doanh nghiệp từ lập kế hoạch chiến lược đến thực thi và lan tỏa.
Megazone AIR Platforms
"AI bắt đầu từ chiến lược và hoàn thành bằng thực thi." Dựa trên nguyên tắc này, Megazone Cloud đã tập hợp kinh nghiệm thực thi và chuyên môn kỹ thuật để xây dựng 'nền tảng AIR'.
- AIR Studio – Không gian thiết kế và vận hành AI Agent thực hiện công việc
- AIR Datahub – Trung tâm tích hợp hỗ trợ khám phá, phân tích và trực quan hóa dữ liệu đáng tin cậy
- AIR AIOps – Môi trường MLOps tự động hóa toàn bộ vòng đời từ huấn luyện mô hình AI đến vận hành và tối ưu hóa tài nguyên
(1) AIR Studio
Vượt qua chatbot, thời đại của AI Agent thực hiện công việc – AIR Studio mở ra khởi đầu của chuyển đổi AI thực chiến vượt qua chatbot
Nhiều doanh nghiệp đặt câu hỏi.
"Chúng ta có thể áp dụng AI sinh tạo vào công việc thực tế như thế nào?"
Thông qua ChatGPT, họ cảm nhận được khả năng, và từ các trường hợp áp dụng của các công ty khác, họ cảm nhận được tiềm năng, nhưng khi cố gắng thiết kế cho tổ chức của mình, họ gặp phải vấn đề.
- Làm cách nào để kết nối dữ liệu thực chiến với các tài liệu phi cấu trúc, DB cấu trúc và thông tin bên ngoài lẫn lộn?
- Chúng ta có thể tự tạo AI Agent phù hợp với cách làm việc độc đáo của tổ chức mình không?
- Liệu nó có kết thúc như một PoC khác không?
Để trả lời rõ ràng những câu hỏi thực tế này, Megazone Cloud đã phát triển AIR Studio. AIR Studio không phải là một trình tạo chatbot đơn giản, mà là một nền tảng thực chiến cho phép doanh nghiệp kết nối dữ liệu của mình, thiết kế, kiểm tra và thực thi trực tiếp AI Agent có thể thực hiện công việc thực tế.
Vượt qua "AI hội thoại" đến "AI thực hiện công việc"
Agent được thiết kế trong AIR Studio không chỉ là AI tiếp tục cuộc hội thoại, mà là Agent thực hiện tự động các công việc thực chất như phục vụ khách hàng, truy vấn chính sách, trả lời kiến thức nội bộ và hỗ trợ vận hành.
Ví dụ:
- Trích xuất chỉ "quy định nhân sự" từ hàng nghìn tài liệu chính sách nội bộ, tóm tắt,
- Truy vấn số lượng hàng tồn kho theo thời gian thực từ DB,
- Thu thập giá cạnh tranh từ web và so sánh,
- Tóm tắt kết quả và cung cấp cho người dùng – một Agent duy nhất có thể xử lý toàn bộ chuỗi công việc này.
Cấu trúc dựa trên RAG để đảm bảo phản hồi đáng tin cậy cao
AIR Studio cung cấp ba loại RAG (Retrieval-Augmented Generation) phù hợp với các cấu trúc dữ liệu khác nhau:
- Document RAG: Phản hồi dựa trên tài liệu phi cấu trúc như PDF, tài liệu chính sách
- Table RAG: Phản hồi thông tin dựa trên bảng như ERP, CRM, DB sản phẩm
- Web RAG: Phản hồi tóm tắt và trích dẫn thông tin mới nhất dựa trên tìm kiếm web
Agent của AIR Studio không chỉ là AI nói tốt, mà tạo ra phản hồi đáng tin cậy cao với nguồn gốc rõ ràng dựa trên dữ liệu thực tế.
Triết lý QIQO – "Đầu vào chất lượng tạo ra đầu ra chất lượng"
Triết lý cốt lõi của AIR Studio là QIQO (Quality In, Quality Out). Tức là, dữ liệu tốt phải được nhập vào để có kết quả tốt. Không có dữ liệu chất lượng tốt, không thể mong đợi kết quả đáng tin cậy. AIR Studio vượt quá kết nối dữ liệu đơn giản, cung cấp khung công tác quản lý chất lượng cho phép kiểm tra và cải thiện lập chỉ mục, cài đặt tìm kiếm và cấu trúc phản hồi theo thời gian thực.
Nhân viên kinh doanh thực tế có thể cải thiện chất lượng Agent theo cách sau:
- Kiểm tra trực tiếp chất lượng và trạng thái cấu thành của tập dữ liệu,
- Đánh giá độ tin cậy của phản hồi, cơ sở trích dẫn, cấu trúc biểu hiện, v.v.,
- Thông qua kiểm tra lặp đi lặp lại, liên tục nâng cao hoàn thiện của Agent.
Môi trường hướng tới thực tế mà bất kỳ ai cũng có thể thiết kế
AIR Studio cung cấp UI/UX trực quan để nhân viên kinh doanh thực tế chứ không phải nhà phát triển chuyên nghiệp cũng có thể dễ dàng sử dụng.
- Kiểm tra Agent thông qua giao diện dựa trên chat
- Cấu hình prompt và thiết lập luồng kịch bản
- Trực quan hóa tập dữ liệu được kết nối và cấu trúc Agent
AIR Studio không phải là áp dụng đơn giản, mà là điểm khởi đầu của chuyển đổi thực chiến kết nối với "AI riêng của tổ chức chúng ta".
Công cụ thực tế giúp AI sinh tạo thực sự "làm việc" trong tổ chức, đó chính là AIR Studio.
(2) AIR Datahub – Đảm bảo độ tin cậy dựa trên dữ liệu, tự động hóa toàn bộ quá trình từ khám phá dữ liệu đến phân tích
"Thành công của AI sinh tạo cuối cùng bắt đầu từ dữ liệu." AIR Datahub được cấu thành từ hai trục.
- Catalog: Chức năng khám phá dữ liệu dựa trên tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên và từ khóa, lập hồ sơ, quản lý tiêu chuẩn hóa
- Portal: Môi trường phân tích tự phục vụ, thực thi truy vấn, tích hợp công cụ trực quan hóa (SageMaker, QuickSight, v.v.)
AIR Datahub không chỉ là công cụ "tìm" dữ liệu mà là công cụ dân chủ hóa dữ liệu toàn diện cho phép nhà phân tích trực tiếp xác nhận dữ liệu, mở môi trường phân tích và hoàn thành trực quan hóa, thực hiện AI tập trung vào dữ liệu đáng tin cậy với các chức năng sau:
- Tìm kiếm dựa trên ngôn ngữ tự nhiên + khám phá tập trung vào siêu dữ liệu
- Tự động phát hiện bao gồm thông tin cá nhân và mức độ nhạy cảm
- Tiêu chuẩn hóa, quản lý thuật ngữ, định nghĩa miền
- Hộp cát phân tích, tích hợp công cụ trực quan hóa (Amazon QuickSight, v.v.)
(3) AIR AIOps – Tự động hóa linh hoạt của cơ sở hạ tầng AI và vận hành mô hình
Nền tảng AIOps được thiết kế để vận hành hiệu quả tài nguyên và đường ống giữa tại chỗ và đám mây công cộng, là môi trường MLOps lai ghép.
- Giảm thiểu độ phức tạp mã thông qua đường ống dựa trên mẫu
- Tự động thu hồi tài nguyên GPU và tối ưu hóa sử dụng
- Thống nhất huấn luyện mô hình, phục vụ, giám sát hiệu suất, quản lý phiên bản
- Có thể tích hợp với công cụ ML mã nguồn mở (Mlflow, AimStack, v.v.)
AIR AIOps kết nối môi trường phát triển AI bị ngắt quãng với hệ thống vận hành nhất quán, cho phép "vận hành bền vững" của AI.
Chiến lược dẫn dắt công nghệ
Cốt lõi của AIR có thể nói là chiến lược dẫn dắt công nghệ. Megazone AIR cung cấp các kịch bản thực thi về "tại sao" doanh nghiệp nên áp dụng AI sinh tạo và "làm thế nào" để lan tỏa thành công.
Megazone AIR là công cụ chuyển đổi AI-Native giúp doanh nghiệp tài sản hóa dữ liệu, xây dựng AI trên đó, và làm cho toàn bộ tổ chức có thể sử dụng. Hành trình này không phải là một dự án duy nhất mà là quá trình quản lý thay đổi bền vững và là tiêu chuẩn mới của chuyển đổi kỹ thuật số. AI không còn là thử nghiệm nữa. Đó là sự thay đổi cấu trúc trong đó chiến lược, văn hóa, lãnh đạo, dữ liệu và bảo mật của tổ chức được kết nối toàn bộ. AIR kết nối tất cả các giai đoạn của sự thay đổi cấu trúc này theo hướng thực thi.Megazone AIR là điểm khởi đầu biến chiến lược AI có thể thực thi thành hiện thực.