AI và dữ liệu

Chatbot trả lời câu hỏi. Tác nhân thực hiện hành động: đọc hồ sơ, gọi hệ thống của bạn và hoàn tất các bước của quy trình. Hệ thống đa tác nhân chia nhiệm vụ lớn giữa các tác nhân có vai trò hẹp, dễ kiểm thử và kiểm soát hơn.

Đọc thêm: Hệ thống đa tác nhân và giao thứcLiên kết tới câu hỏi này

Đó là giao thức mở cho tác nhân AI. Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) kết nối tác nhân với công cụ và dữ liệu. Giao thức tác nhân với tác nhân (A2A) cho tác nhân ở các hệ thống khác nhau ủy thác công việc. Giao thức thanh toán tác nhân (AP2) cho tác nhân thanh toán theo ủy nhiệm bạn ký.

Đọc thêm: Hệ thống đa tác nhân và giao thứcLiên kết tới câu hỏi này

Tác nhân chỉ hành động qua công cụ chúng tôi định nghĩa cho nó, mỗi công cụ có quyền và giới hạn riêng. Mọi lần gọi đều được ghi nhật ký. Hàng rào kiểm tra đầu vào, đầu ra, và bước mang rủi ro chờ con người phê duyệt.

Đọc thêm: Hệ thống đa tác nhân và giao thứcLiên kết tới câu hỏi này

Trong mô hình con người trong vòng lặp (HITL), con người phê duyệt từng bước. Trong mô hình con người giám sát (HOTL), tác nhân chạy các bước thường quy trong khi con người giám sát, nhận cảnh báo và can thiệp khi có ngoại lệ. Chúng tôi thống nhất với bạn bước nào cần cách nào.

Đọc thêm: Hệ thống đa tác nhân và giao thứcLiên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi xây bộ đánh giá từ ca thật cùng kết quả kỳ vọng. Mỗi tác nhân được chấm trên đó trước khi phát hành và sau mọi thay đổi lời nhắc, mô hình hoặc công cụ. Bạn thống nhất ngưỡng, và chúng tôi không phát hành dưới ngưỡng.

Đọc thêm: Hệ thống đa tác nhân và giao thứcLiên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi chọn theo từng tác vụ. Lựa chọn gồm mô hình tiên phong từ OpenAI, Claude và Gemini, Llama, Qwen, DeepSeek và Mistral trọng số mở, và mô hình khu vực như Jais, Falcon và ALLaM. Khi dữ liệu phải ở trong nước, chúng tôi dùng mô hình chạy được trong môi trường của bạn.

Đọc thêm: LLM chủ quyền, SLM và nền tảng ngữ cảnhLiên kết tới câu hỏi này

Có. Chúng tôi tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ nhỏ ưu tiên tiếng Ả Rập như Jais, Falcon và ALLaM trên từ vựng và tài liệu của bạn. Sau đó chúng tôi kiểm thử trên câu hỏi người dùng đặt, bằng đúng phương ngữ họ dùng.

Đọc thêm: LLM chủ quyền, SLM và nền tảng ngữ cảnhLiên kết tới câu hỏi này

Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) tìm các đoạn văn trả lời câu hỏi và đưa chúng cho mô hình. GraphRAG thêm đồ thị tri thức về quan hệ giữa các thực thể, để câu trả lời đi theo các liên kết đó. Nhận biết quyền nghĩa là mọi đoạn đều được lọc theo quyền của người hỏi trước.

Đọc thêm: LLM chủ quyền, SLM và nền tảng ngữ cảnhLiên kết tới câu hỏi này

Thường mô hình nhỏ là đủ. Phân loại, trích xuất và trả lời từ tài liệu của bạn thường hoạt động tốt trên mô hình ngôn ngữ nhỏ đã tinh chỉnh, chạy trên ít GPU hơn và có chi phí thấp hơn. Chúng tôi giữ mô hình lớn cho tác vụ cần suy luận sâu hơn.

Đọc thêm: LLM chủ quyền, SLM và nền tảng ngữ cảnhLiên kết tới câu hỏi này

Mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên văn bản. Mô hình định lượng lớn (LQM) được huấn luyện trên dữ liệu số, như giá, giao dịch hoặc dòng chuỗi cung ứng. LQM được dùng để mô phỏng kịch bản và dự báo kết quả khi câu trả lời là một con số.

Đọc thêm: Mô hình định lượng lớn và học máy ứng dụngLiên kết tới câu hỏi này

Có. Chúng tôi dùng phương pháp AI giải thích được (XAI) cho thấy yếu tố nào dẫn dắt từng quyết định, và lập tài liệu cách mô hình được xây và kiểm thử. Đội tín dụng, rủi ro và kiểm toán của bạn có thể rà soát mọi mô hình trước khi đưa vào vận hành.

Đọc thêm: Mô hình định lượng lớn và học máy ứng dụngLiên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi kiểm thử mô hình hoạt động ra sao trên các nhóm khách hàng quan trọng với bạn và cơ quan quản lý. Khi kết quả khác biệt mà không có lý do chính đáng, chúng tôi đổi dữ liệu, đặc trưng hoặc mô hình trước khi phát hành.

Đọc thêm: Mô hình định lượng lớn và học máy ứng dụngLiên kết tới câu hỏi này

Có. Mô hình gian lận và AML chấm điểm giao dịch theo thời gian thực, ngay khi xảy ra. Hồ sơ đáng ngờ bị giữ hoặc chuyển cho điều tra viên, kèm lý do mô hình gắn cờ.

Đọc thêm: Mô hình định lượng lớn và học máy ứng dụngLiên kết tới câu hỏi này

Có. Tác nhân giao dịch gọi hệ thống của bạn qua công cụ hẹp, có ghi nhật ký để làm việc, như kiểm tra đơn hàng hoặc đổi đặt chỗ. Bước mang rủi ro, như thanh toán, có thể cần khách hàng hoặc nhân viên xác nhận.

Đọc thêm: AI đa phương thức, giọng nói và thị giácLiên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi xây và kiểm thử tác nhân bằng ngôn ngữ và phương ngữ khách hàng của bạn dùng, gồm tiếng Ả Rập, với mô hình được tinh chỉnh cho chúng. Chúng tôi kiểm thử trên bản ghi và tin nhắn thật trước khi bất kỳ khách hàng nào nghe hoặc đọc tác nhân.

Đọc thêm: AI đa phương thức, giọng nói và thị giácLiên kết tới câu hỏi này

Video nặng và một số quyết định không thể chờ. Xử lý trên hoặc gần camera cho kết quả nhanh hơn, gửi ít dữ liệu hơn qua mạng và giữ cảnh quay tại cơ sở khi dữ liệu buộc phải ở lại đó.

Đọc thêm: AI đa phương thức, giọng nói và thị giácLiên kết tới câu hỏi này

Cuộc gọi thoại, chat trên web và tin nhắn, kết nối với cùng hệ thống back-end để khách hàng có thể chuyển qua lại giữa các kênh. Chúng tôi bắt đầu với kênh mang nhiều yêu cầu nhất.

Đọc thêm: AI đa phương thức, giọng nói và thị giácLiên kết tới câu hỏi này

Hệ thống đọc tài liệu như con người: chữ, bố cục và ý nghĩa. IDP 2.0 bổ sung AI kiểm tra dữ liệu theo quy tắc của bạn, xử lý ngoại lệ thường quy và ghi kết quả vào hệ thống của bạn.

Đọc thêm: Xử lý tài liệu thông minh (IDP 2.0)Liên kết tới câu hỏi này

Hóa đơn, sao kê ngân hàng, chứng từ tài trợ thương mại, hồ sơ KYC và biểu mẫu phức tạp, dù đánh máy, quét hay chụp ảnh. Chúng tôi kiểm thử trên mẫu của chính bạn, với đủ kiểu bố cục và ngôn ngữ bạn nhận.

Đọc thêm: Xử lý tài liệu thông minh (IDP 2.0)Liên kết tới câu hỏi này

Quy tắc kiểm tra bắt phần lớn lỗi trước khi hạch toán, bằng cách đối chiếu tổng tiền, nhà cung cấp, đơn hàng và hồ sơ. Mọi điểm chưa chắc chắn được giữ lại cho người xử lý, kèm lý do. Các chỉnh sửa được đưa trở lại hệ thống để hệ thống ngày càng chính xác hơn.

Đọc thêm: Xử lý tài liệu thông minh (IDP 2.0)Liên kết tới câu hỏi này

Không. Tự động hóa quy trình bằng robot lặp lại thao tác nhấp trên màn hình và dễ hỏng khi bố cục thay đổi. IDP hiểu chính tài liệu, và ghi qua giao diện của ERP chứ không qua màn hình.

Đọc thêm: Xử lý tài liệu thông minh (IDP 2.0)Liên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi hạch toán qua các giao diện được hỗ trợ của những ERP mà khối tích hợp của chúng tôi làm việc cùng, gồm SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 và Odoo. Bút toán được thử trong môi trường thử trước khi vào sổ cái thật của bạn.

Đọc thêm: Xử lý tài liệu thông minh (IDP 2.0)Liên kết tới câu hỏi này

Tùy vào dữ liệu, kỹ năng của bạn, nơi dữ liệu phải ở và cách bạn sẽ truy vấn. Chúng tôi so sánh Snowflake, Databricks và lakehouse Apache Iceberg mở theo khối lượng công việc và quy tắc lưu trú, và khuyến nghị lựa chọn đơn giản nhất phù hợp.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Chỉ khi quyết định phụ thuộc vào nó, như kiểm tra gian lận, mức tồn kho hoặc hành động của tác nhân. Chúng tôi truyền phát các sự kiện đó bằng Kafka và Flink, và giữ nạp theo lô khi số liệu hằng ngày là đủ, vì lô rẻ hơn khi vận hành.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Có. Chúng tôi đọc thay đổi qua giao diện được hỗ trợ của ERP hoặc nhật ký cơ sở dữ liệu thay vì truy vấn nặng, và xếp lịch nạp hàng loạt ngoài giờ cao điểm. Chúng tôi đo tải trên ERP trước và sau.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Mỗi đường ống có kiểm tra chất lượng về khối lượng, khóa, tổng số và độ mới, và khi kiểm tra thất bại, dữ liệu xấu bị chặn trước khi đến báo cáo. Chúng tôi đối soát số liệu chính với hệ thống nguồn cùng người phụ trách tài chính và vận hành của bạn.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Đó là quyết định kinh doanh, thể hiện thành hai mục tiêu. Mục tiêu điểm phục hồi là lượng dữ liệu gần nhất bạn có thể mất. Mục tiêu thời gian phục hồi là thời gian một hệ thống được phép ngừng. Chúng tôi thiết kế sao chép, chuyển đổi dự phòng và sao lưu để đáp ứng, rồi kiểm thử chúng.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Cơ sở dữ liệu quan hệ, và cơ sở dữ liệu tài liệu, khóa giá trị, tìm kiếm, trên máy chủ của bạn hoặc dưới dạng dịch vụ đám mây được quản lý. Lúc đầu chúng tôi xác nhận hệ quản trị và phiên bản bạn chạy, và phân công kỹ sư hiểu chúng. Nếu bạn đang chọn cơ sở dữ liệu mới hoặc dịch vụ được quản lý, trước tiên chúng tôi so sánh các lựa chọn theo khối lượng công việc, kỹ năng, giấy phép và chi phí vận hành.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Bắt đầu bằng đo lường, không phải phỏng đoán. Chúng tôi ghi lại truy vấn chậm nhất và thường xuyên nhất, đọc kế hoạch thực thi, và kiểm tra thời gian chờ, khóa, bộ nhớ và lưu trữ. Chỉ mục, thay đổi truy vấn và cấu hình thường giúp nhiều hơn phần cứng mới, và tốn ít hơn nhiều. Chúng tôi sửa nguyên nhân lớn nhất trước và đo từng thay đổi so với đường cơ sở.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Vì mỗi hệ thống giữ bản sao riêng của khách hàng, sản phẩm và nhà cung cấp, và các bản sao lệch dần. Quản lý dữ liệu chủ thống nhất một phiên bản, luôn cập nhật phiên bản đó và đồng bộ trở lại các hệ thống, để báo cáo và mô hình thôi mâu thuẫn.

Đọc thêm: Quản trị dữ liệu, chủ quyền, quyền riêng tư và bảo mậtLiên kết tới câu hỏi này

Truy xuất áp dụng quy tắc truy cập theo hàng và theo vai trò trước khi bất kỳ văn bản nào đến mô hình. Mô hình chỉ thấy điều người hỏi được phép đọc, và trường nhạy cảm có thể được che trước.

Đọc thêm: Quản trị dữ liệu, chủ quyền, quyền riêng tư và bảo mậtLiên kết tới câu hỏi này

Thường là không đáng kể. Bộ xử lý hiện đại mã hóa nhanh, và phần lớn cơ sở dữ liệu, hệ thống lưu trữ mã hóa dữ liệu khi lưu trữ mà gần như không ảnh hưởng hiệu năng. Mã hóa từng trường trong ứng dụng tốn hơn. Chúng tôi kiểm thử hiệu năng trên khối lượng công việc của bạn trước khi triển khai, và chọn cách đáp ứng rủi ro mà không làm chậm doanh nghiệp.

Đọc thêm: Quản trị dữ liệu, chủ quyền, quyền riêng tư và bảo mậtLiên kết tới câu hỏi này

Chỉ khi câu trả lời truy vết được, vì vậy mỗi câu trả lời hiển thị truy vấn đã chạy và dữ liệu đã dùng. Công cụ đọc từ các định nghĩa đã thống nhất trong lớp ngữ nghĩa, và chúng tôi kiểm thử với các con số mà đội ngũ của bạn đã tin.

Đọc thêm: BI tác nhân và trí tuệ quyết địnhLiên kết tới câu hỏi này

Người dùng gõ câu hỏi bằng ngôn ngữ đơn giản, và chuyên viên phân tích AI chuyển nó thành truy vấn cơ sở dữ liệu, chạy trên dữ liệu được quản trị và giải thích kết quả. Người dùng không cần biết SQL, và chuyên viên phân tích dành ít thời gian hơn cho yêu cầu thường quy.

Đọc thêm: BI tác nhân và trí tuệ quyết địnhLiên kết tới câu hỏi này

Có. Chúng tôi tích hợp phân tích vào cổng thông tin và ứng dụng của bạn, với mỗi khách hàng chỉ giới hạn trong dữ liệu của họ. Nếu dữ liệu của bạn có giá trị với người khác, chúng tôi có thể đóng gói nó thành một sản phẩm tự phục vụ.

Đọc thêm: BI tác nhân và trí tuệ quyết địnhLiên kết tới câu hỏi này

Chatbot trả lời câu hỏi. Chúng tôi xây hệ thống làm việc thật. Tác nhân gọi công cụ của bạn dưới giám sát, mô hình chỉ trả lời từ dữ liệu người dùng được phép thấy, và nền tảng dữ liệu cung cấp dữ liệu cho chúng. Mỗi thành phần đều được kiểm thử, ghi nhật ký và đo lường.

Đọc thêm: AI và dữ liệuLiên kết tới câu hỏi này

Tác nhân hành động qua công cụ hẹp, có ghi nhật ký, với quyền bạn cấp. Con người giám sát (HOTL) và phê duyệt các bước quan trọng. AgentOps thêm dữ liệu đo từ xa, đánh giá, hàng rào chống ảo giác và giới hạn chi tiêu token.

Đọc thêm: AI và dữ liệuLiên kết tới câu hỏi này