AI Agent & tự động hóa
Phát triển AI Agent có thể lập kế hoạch, sử dụng công cụ và kết nối hệ thống nội bộ; quyền kiểm tra và phê duyệt vẫn thuộc về người dùng.
LangGraph · LangChain · n8nGiải pháp AI & phân tích dữ liệu
DION phát triển hệ thống AI theo dữ liệu, quy trình và yêu cầu bảo mật của doanh nghiệp. Mô hình AI được tích hợp với phần mềm hiện có để hỗ trợ công việc cụ thể, có cơ chế kiểm tra và đo lường hiệu quả.
Pipeline AI kết nối nguồn tri thức có phân quyền, kiểm tra chất lượng và an toàn, đồng thời hỗ trợ giám sát và phê duyệt của con người.
Năng lực của DION
DION hỗ trợ toàn bộ quá trình: lựa chọn bài toán, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng prototype, đánh giá chất lượng, tích hợp, triển khai và cải tiến sau khi đưa vào sử dụng.
Phát triển AI Agent có thể lập kế hoạch, sử dụng công cụ và kết nối hệ thống nội bộ; quyền kiểm tra và phê duyệt vẫn thuộc về người dùng.
LangGraph · LangChain · n8nXây dựng trợ lý hỏi đáp có trích dẫn nguồn và tìm kiếm ngữ nghĩa trên kho tài liệu nội bộ, tuân thủ phân quyền truy cập.
LlamaIndex · Qdrant · pgvectorTrích xuất thông tin từ PDF, bản scan và biểu mẫu thành dữ liệu có cấu trúc để kiểm tra và đưa vào quy trình nghiệp vụ.
OpenCV · PaddleOCR · LLM đa phương thứcChuẩn bị dữ liệu, xây dựng đặc trưng và phát triển mô hình dự báo, chấm điểm, phát hiện bất thường.
PyTorch · TensorFlow · scikit-learnTích hợp nhận diện hình ảnh, phân tích video và xử lý giọng nói vào ứng dụng web, mobile cùng các hệ thống doanh nghiệp.
Hugging Face · Whisper · Cloud AIĐóng gói, đánh giá, triển khai và giám sát mô hình; kiểm soát bảo mật, chi phí và các phiên bản phát hành.
MLflow · Docker · KubernetesKiến trúc hệ thống AI
Sau prototype, hệ thống cần được hoàn thiện về dữ liệu, kiểm soát truy cập, kiểm tra đầu ra và giám sát. Đây là những điều kiện để AI xử lý công việc hằng ngày một cách ổn định và an toàn.
Chọn bài toán ưu tiên, xác định lợi ích kỳ vọng, các giới hạn và yêu cầu sử dụng AI có trách nhiệm.
Kết nối nguồn dữ liệu, làm sạch, chuẩn hóa cấu trúc và thiết lập quyền truy cập.
Thiết kế cơ chế truy xuất, lựa chọn mô hình, tích hợp công cụ và các bước kiểm tra của con người.
Đánh giá độ chính xác, chất lượng, an toàn, thời gian phản hồi và chi phí bằng các tình huống nghiệp vụ thực tế.
Triển khai với cơ chế bảo mật, giám sát, quản lý phiên bản và tiếp nhận phản hồi để cải tiến.
Nguyên tắc phát triển AI
Với thông tin phục vụ quyết định nghiệp vụ, hệ thống cần trích dẫn nguồn, có tiêu chí đánh giá và truy vết được quá trình xử lý.
Phân quyền, giới hạn hành động của AI, các bước phê duyệt và nhật ký kiểm tra được thiết kế cùng kiến trúc hệ thống.
Lựa chọn mô hình và phương án triển khai dựa trên chất lượng, bảo mật dữ liệu, thời gian phản hồi, chi phí và khả năng bảo trì.
Bạn đang cần giải pháp công nghệ?
Chia sẻ mục tiêu, yêu cầu và những vướng mắc hiện tại. Đội ngũ DION sẽ cùng bạn xác định giải pháp và phương án triển khai phù hợp.
Trao đổi với DION