AI tuỳ biến cho dữ liệu của bạn — đúng nguồn, đúng ngữ cảnh, đúng nghiệp vụ.
TA AI TECH xây dựng AI “may đo” theo dữ liệu và quy trình nội bộ: RAG + Stateful + Entity/GraphRAG + kiểm soát phân quyền, triển khai private/on-prem để an toàn và chính xác.
Vì sao phải dùng AI tuỳ biến thay vì AI thương mại?
AI thương mại giống áo oversize: tiện nhưng không vừa dữ liệu nội bộ, khó quản trị và dễ lệch nghiệp vụ.
Không được “nuôi” bằng kho dữ liệu & quy trình của bạn → câu trả lời dễ lệch thực tế.
Đưa dữ liệu nhạy cảm lên nền tảng công cộng giảm kiểm soát tuân thủ, audit, phân quyền.
Không state → hỏi tiếp lạc hồ sơ/điều khoản → mâu thuẫn và khó dùng trong vận hành.
Ẩn dụ dễ hiểu: áo oversize vs áo may đo
- Nhanh & tiện
- Không vừa quy trình nội bộ
- Dễ sai khi thiếu nguồn
- Khó phân quyền/audit theo yêu cầu
- May theo dữ liệu & mục tiêu
- Citations/trace kiểm chứng
- Stateful giữ ngữ cảnh
- On-prem/private + RBAC/ACL
So sánh trực diện
| AI thương mại | AI tuỳ biến (TA AI TECH) |
|---|---|
Dữ liệu Tổng quát, không theo hệ thống nội bộ | Dữ liệu Kho dữ liệu + metadata + phân quyền |
Độ đúng Nghe hay nhưng dễ “bịa” khi thiếu nguồn | Độ đúng Bám tài liệu + citations/trace theo đoạn |
Ngữ cảnh Hỏi tiếp dễ lạc | Ngữ cảnh Stateful memory theo phiên |
Tìm kiếm Không tối ưu kho văn bản lớn | Tìm kiếm Hybrid: Elastic keyword + vector semantic + rerank |
Hiểu câu hỏi Ít query understanding cho nghiệp vụ | Hiểu câu hỏi Query rewrite + routing + policy guardrails |
Quan hệ kiến thức Không hiểu mối quan hệ sâu | Quan hệ kiến thức Entities → Knowledge Graph → GraphRAG |
An toàn Rủi ro dữ liệu nhạy cảm | An toàn On-prem/private cloud + audit/log |
Core công nghệ TA AI TECH
Từ dữ liệu phi cấu trúc → tri thức có cấu trúc → truy xuất chính xác → trả lời có chứng cứ → nhớ ngữ cảnh.
PDF/Word/Email/KB/Chat → làm sạch, tách đoạn theo cấu trúc, gắn metadata, versioning, dedup. Trích xuất bảng/biểu mẫu thành dữ liệu cấu trúc để tìm và tổng hợp nhanh.
LLM trích xuất thực thể (người, phòng ban, sản phẩm, điều khoản, hồ sơ, mốc thời gian…) + chuẩn hoá định danh. Đây là nền để dựng Knowledge Graph và truy xuất theo quan hệ.
Kết hợp keyword (Elastic) + vector semantic + lọc theo quyền. Reranking giúp tăng precision trên kho dữ liệu lớn và câu hỏi mơ hồ.
Query rewrite, intent routing (FAQ vs tra cứu hồ sơ vs tổng hợp), áp policy/guardrails. Giảm câu hỏi mơ hồ và tăng hit-rate khi truy xuất.
GraphRAG: xử lý câu hỏi khó bằng Knowledge Graph
Khi câu hỏi cần “quan hệ” (ai-làm-gì-khi-nào, điều khoản liên quan, chuỗi sự kiện, phụ thuộc nghiệp vụ…), GraphRAG vượt trội so với chỉ vector search.
- “Trong hồ sơ A, điều khoản nào bị thay đổi giữa phiên bản 1.2 và 1.3? Ai phê duyệt?”
- “Quy trình xử lý khiếu nại liên quan sản phẩm X có phụ thuộc phòng ban nào?”
- “Tổng hợp chuỗi sự kiện của khách hàng Y theo timeline và trích dẫn nguồn.”
Ứng dụng AI thực tiễn (SME & cơ quan nhà nước)
Bạn có thể dùng model thương mại hoặc local — nhưng dữ liệu luôn được giữ trong hệ thống và truy xuất theo quyền.
Dùng AI local để dạy/ôn luyện theo giáo trình nội bộ mà không lộ tài liệu lên mạng. Có câu hỏi-đáp, quiz, gợi ý sửa bài, và trích dẫn đúng nguồn trong giáo trình.
Tóm tắt lịch sử tương tác, trích xuất entities (khách, nhu cầu, hợp đồng), gợi ý next-best-action, tạo báo cáo theo template.
Tra cứu quy định, chính sách; phân tích yêu cầu tuyển dụng; gợi ý đào tạo cá nhân hoá; hỗ trợ onboarding theo vai trò.
Biến văn bản dài thành dữ liệu chuẩn (bảng, trường thông tin, checklist). Từ đó tìm kiếm, tổng hợp và phân tích nhanh hơn.
Tìm nhanh trong kho tài liệu lớn, trả lời kèm citations theo đoạn, lọc theo quyền — phù hợp cơ quan/đơn vị cần kiểm chứng.
Tạo báo cáo tuần/tháng, tổng hợp theo chủ đề, theo hồ sơ; hỗ trợ soạn văn bản theo mẫu; giữ state theo phiên làm việc.
Muốn demo theo dữ liệu thật của bạn?
TA AI TECH có thể dùng model thương mại hoặc local. Điểm khác biệt là hệ thống được “may đo”: hybrid + entities + GraphRAG + state + phân quyền.