Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm

<h2>Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu về chatbot AI mới của Microsoft</strong></li> <li><strong>Chiến lược AI của Microsoft và ảnh hưởng đến Xbox</strong></li> <li><strong>Tích hợp AI vào Xbox Dashboard</strong></li> <li><strong>Sự hợp tác của Microsoft với Inworld AI</strong></li> <li><strong>So sánh với PS5 Pro của Sony</strong></li> <li><strong>Xbox tương lai được hỗ trợ bởi AI</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về chatbot AI mới của Microsoft</strong></p> <p>Microsoft vừa ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, theo báo cáo từ The Verge. Chatbot AI này được thiết kế để xử lý các câu hỏi hỗ trợ trực tuyến và đánh dấu một bước tiến trong việc tích hợp AI vào hệ thống chơi game của Microsoft.</p> <p><strong>2. Chiến lược AI của Microsoft và ảnh hưởng đến Xbox</strong></p> <p>Sự ra mắt chatbot AI này là một phần trong chiến lược AI toàn diện của Microsoft, do CEO Satya Nadella dẫn dắt. Mục tiêu của Microsoft là đưa AI vào trọng tâm của các hoạt động, tuy nhiên cho đến nay, Xbox vẫn chưa được hưởng lợi nhiều từ chiến lược này.</p> <p>Theo báo cáo, điều này là do nhận thức tiêu cực về AI từ phía game thủ và các nhà sáng tạo. Tuy nhiên, Microsoft đã sử dụng AI trong việc kiểm duyệt nội dung trên Xbox trong nhiều năm và không vội vàng tích hợp Copilot (trợ lý AI) vào hệ thống.</p> <p><strong>3. Tích hợp AI vào Xbox Dashboard</strong></p> <p>Bên cạnh chatbot AI mới, Microsoft cũng sẽ sớm cập nhật Xbox Dashboard với tính năng tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên được hỗ trợ bởi AI. Tính năng này cho phép người dùng tìm kiếm nội dung như “trò chơi giải đố cho trẻ em” và xử lý lỗi chính tả và từ viết tắt.</p> <p><strong>4. Sự hợp tác của Microsoft với Inworld AI</strong></p> <p>Năm ngoái, Microsoft đã hợp tác với Inworld AI để phát triển các công cụ Xbox cho phép các nhà phát triển tạo ra các nhân vật, câu chuyện và nhiệm vụ được hỗ trợ bởi AI.</p> <p><strong>5. So sánh với PS5 Pro của Sony</strong></p> <p>Sự ra mắt của chatbot AI mới cho Xbox diễn ra trong bối cảnh Sony vừa ra mắt PS5 Pro với tính năng PlayStation Spectral Super Resolution được hỗ trợ bởi AI. Tính năng này là một kỹ thuật nâng cấp khung hình và chất lượng hình ảnh, tương tự như DLSS của Nvidia.</p> <p><strong>6. Xbox tương lai được hỗ trợ bởi AI</strong></p> <p>Microsoft đã hé lộ về một Xbox tương lai mạnh mẽ hơn với AI vào đầu năm nay. Chủ tịch Xbox, Sarah Bond, tuyên bố rằng nó sẽ là “bước tiến kỹ thuật lớn nhất mà bạn từng thấy trong một thế hệ phần cứng.”</p> <p><strong>7. Kết luận</strong></p> <p>Sự ra mắt của chatbot AI mới cho Xbox đánh dấu một bước tiến trong việc tích hợp AI vào hệ thống chơi game của Microsoft. Dù chiến lược AI của Microsoft đối với Xbox đang diễn ra chậm, nhưng công ty đang nỗ lực tích hợp AI vào Xbox Dashboard và các công cụ phát triển trò chơi, đồng thời hé lộ về một Xbox tương lai được hỗ trợ bởi AI. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm

Microsoft ra mắt chatbot AI mới cho Xbox, nhiều tính năng dự kiến ra mắt sớm Mục lục Giới thiệu về chatbot AI mới của Microsoft Chiến lư...

Read more »

Tôi đã trò chuyện với bản sao AI 60 tuổi của mình được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp

<h2>Tôi đã trò chuyện với phiên bản AI của bản thân 60 tuổi được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Future You</li> <li>Trải nghiệm trò chuyện với Future You</li> <li>Báo động về định kiến trong AI</li> <li>Kết luận và suy nghĩ về Future You</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Future You</strong></p> <p>Future You là một chatbot được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), nhằm tạo ra một ảo giác trò chuyện với phiên bản 60 tuổi của chính bản thân người dùng. Chatbot này dựa trên các câu trả lời khảo sát từ người tham gia kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) AI, cụ thể là GPT3.5 từ OpenAI. Mục tiêu của dự án là hỗ trợ thanh thiếu niên hình dung về tương lai của họ. </p> <p><strong>2. Trải nghiệm trò chuyện với Future You</strong></p> <p>Tác giả bài báo đã thử nghiệm chatbot Future You bằng cách trả lời các câu hỏi khảo sát về hiện tại và mong muốn của mình trong tương lai. Sau đó, tác giả đã tải lên một bức ảnh rõ nét của khuôn mặt để chatbot thêm hiệu ứng lão hóa. Tác giả cảm thấy khá hào hứng khi Future You giới thiệu bản thân là "Jess" và bắt đầu trò chuyện với những đoạn văn dài giống như phong cách của tác giả. </p> <p>Tuy nhiên, một tin nhắn cụ thể từ Future You đã làm tác giả phải hoài nghi. Mặc dù trong khảo sát tác giả đã khẳng định không muốn có con, Future You lại cho biết "đã lập gia đình". Điều này cho thấy AI có thể tái tạo định kiến từ bộ dữ liệu nó được cung cấp. Khi tác giả truy vấn thêm về việc không muốn có con, Future You đã phản ứng theo một cách thiếu nhạy cảm, khiến tác giả cảm thấy khó chịu.</p> <p><strong>3. Báo động về định kiến trong AI</strong></p> <p>Sự việc này một lần nữa cho thấy AI có thể phản ánh định kiến tồn tại trong bộ dữ liệu nó được đào tạo. Chatbot Future You đã đưa ra những quan điểm thiếu tôn trọng đối với những người lựa chọn không có con, khiến tác giả nghi ngờ về tính khách quan của chatbot này. </p> <p><strong>4. Kết luận và suy nghĩ về Future You</strong></p> <p>Mặc dù tác giả có chút xúc động khi Future You khẳng định niềm tin vào khả năng hoàn thành tiểu thuyết của mình, nhưng những phát ngôn về việc "thay đổi suy nghĩ" về con cái đã khiến tác giả hoài nghi về mục đích giáo dục của chatbot này. Tác giả băn khoăn về việc những giới hạn trong khả năng tạo ra ký ức nhân tạo của chatbot có thể giới hạn trí tưởng tượng của các bạn trẻ khi sử dụng Future You để tìm kiếm lời khuyên về tương lai. </p> <p><strong>Tóm lại, bài báo này nêu lên những hạn chế và rủi ro tiềm ẩn của việc sử dụng AI trong giáo dục, đặc biệt là trong việc tạo ra những ảo giác về tương lai. Định kiến có thể tồn tại trong bộ dữ liệu của AI, ảnh hưởng đến cách chatbot phản hồi và tạo ra những kỳ vọng sai lệch cho người dùng.</strong> </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Tôi đã trò chuyện với bản sao AI 60 tuổi của mình được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp

Tôi đã trò chuyện với phiên bản AI của bản thân 60 tuổi được MIT tạo ra, và chúng tôi KHÔNG hòa hợp Mục lục Giới thiệu về Future You Trả...

Read more »

Từ Chatbot Đến Concierge AI: Cách Mạng Hỗ Trợ Khách Hàng

<h2>Từ Chatbot Đến Concierge AI: Tương Lai Của Hỗ Trợ Khách Hàng</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Tiến hóa của chatbot</li> <li>Concierge AI: Hỗ trợ phi đồng bộ</li> <li>Kết luận</li> <li>Về tác giả</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Bài báo "Chatbots Walked So AI Concierges Could Run" của Dr. Peter Graf, Phó Chủ tịch Chiến lược của Genesys, đưa ra một cái nhìn về tương lai của hỗ trợ khách hàng, nơi trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đóng vai trò trung tâm, chuyển từ chatbot đơn giản sang concierge AI thông minh và nhạy cảm.</p> <p><strong>2. Tiến hóa của chatbot</strong></p> <ul> <li><strong>Chatbot thế hệ đầu:</strong> Dựa trên lập trình sẵn, khả năng xử lý hạn chế, chỉ phù hợp với các câu hỏi đơn giản.</li> <li><strong>Virtual Agent:</strong> Được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến hơn, có thể giải quyết các vấn đề phức tạp hơn như khắc phục sự cố, tra cứu thông tin sản phẩm.</li> <li><strong>Empathetic Virtual Agent:</strong> Khả năng nhận biết cảm xúc và ngữ điệu, cung cấp trải nghiệm giao tiếp tự nhiên hơn, phù hợp với các chủ đề nhạy cảm.</li> <li><strong>Personal Virtual Concierge:</strong> Tiến hóa từ các chatbot trước, có khả năng dự đoán nhu cầu của khách hàng, tự động hóa các quy trình phức tạp, cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa và nhạy cảm.</li> </ul> <p><strong>3. Concierge AI: Hỗ trợ phi đồng bộ</strong></p> <ul> <li>Concierge AI mang đến khả năng hỗ trợ phi đồng bộ, cho phép khách hàng giải quyết vấn đề mà không cần phải trực tuyến.</li> <li>Concierge AI hoạt động ở chế độ nền, giải quyết các vấn đề, cập nhật tiến độ và thông báo khi vấn đề được giải quyết.</li> <li>Ví dụ: Concierge AI có thể xử lý yêu cầu bảo hiểm sau tai nạn ô tô, bao gồm chụp ảnh, nộp đơn, liên lạc với xưởng sửa chữa, đặt xe thuê, tất cả mà không cần khách hàng phải can thiệp.</li> </ul> <p><strong>4. Kết luận</strong></p> <ul> <li>Chatbot ngày nay chỉ là bước khởi đầu cho việc ứng dụng AI trong hỗ trợ khách hàng.</li> <li>Concierge AI sẽ cách mạng hóa cách khách hàng tương tác, xây dựng mối quan hệ và giải quyết vấn đề với các thương hiệu.</li> <li>Concierge AI sẽ giải phóng nhân viên hỗ trợ khách hàng, cho phép họ tập trung vào các cuộc trò chuyện phức tạp và nhạy cảm hơn, trong khi đa số khách hàng được hưởng lợi từ việc hỗ trợ phi đồng bộ.</li> </ul> <p><strong>5. Về tác giả</strong></p> <p>Dr. Peter Graf là Phó Chủ tịch Chiến lược tại Genesys. Ông có hơn 25 năm kinh nghiệm trong ngành công nghiệp phần mềm doanh nghiệp toàn cầu, đóng vai trò lãnh đạo trong các lĩnh vực chiến lược, phát triển và tiếp thị. Ông có bằng tiến sĩ về trí tuệ nhân tạo và bằng thạc sĩ về khoa học máy tính và kinh tế từ Đại học Saarland và Đại học Kỹ thuật Kaiserslautern ở Đức.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Từ Chatbot Đến Concierge AI: Cách Mạng Hỗ Trợ Khách Hàng

Từ Chatbot Đến Concierge AI: Tương Lai Của Hỗ Trợ Khách Hàng Mục lục: Giới thiệu Tiến hóa của chatbot Concierge AI: Hỗ trợ phi đồng bộ ...

Read more »

Nous Chat: Trò chuyện với Mô hình Ngôn ngữ Hermes 3-70B

<h2>Nous Chat: Trò chuyện với mô hình ngôn ngữ Hermes 3-70B</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu về Nous Research</strong></li> <li><strong>Nous Chat: Trò chuyện với Hermes 3-70B</strong></li> <li><strong>Ấn tượng ban đầu về Nous Chat</strong></li> <li><strong>Hạn chế và điểm cần cải thiện</strong></li> <li><strong>Hướng đi tiếp theo của Nous Research</strong></li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về Nous Research</h2> <p>Nous Research là một nhóm nghiên cứu AI tập trung vào việc tạo ra các mô hình AI "cá nhân hóa, không bị hạn chế", nhằm mục tiêu cung cấp một lựa chọn thay thế cho các tập đoàn AI lớn như OpenAI, Anthropic, Google, Meta. Họ đã phát hành một số mô hình mã nguồn mở trong dòng sản phẩm Hermes, cùng với các phương pháp huấn luyện AI hiệu quả hơn.</p> <h2>2. Nous Chat: Trò chuyện với Hermes 3-70B</h2> <p>Nous Chat là chatbot đầu tiên được phát hành bởi Nous Research, cho phép người dùng truy cập vào mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Hermes 3-70B, một biến thể được tinh chỉnh từ Llama 3.1 của Meta. Giao diện của Nous Chat khá quen thuộc, tương tự ChatGPT, Hugging Chat, với ô nhập văn bản ở dưới và không gian hiển thị kết quả ở trên.</p> <h2>3. Ấn tượng ban đầu về Nous Chat</h2> <ul> <li>Giao diện tối giản, sử dụng phông chữ và ký tự cổ điển, gợi nhớ đến các thiết bị đầu cuối PC thời kỳ đầu.</li> <li>Hỗ trợ chế độ tối và sáng, có thể chuyển đổi dễ dàng.</li> <li>Cung cấp các gợi ý hoặc ví dụ về lời nhắc, chia thành các nhóm "Kiến thức & Phân tích", "Viết sáng tạo", "Giải quyết vấn đề", "Nghiên cứu & Tổng hợp".</li> </ul> <h2>4. Hạn chế và điểm cần cải thiện</h2> <ul> <li>Không có nhiều tính năng nâng cao như đính kèm tệp, phân tích và tạo hình ảnh, bảng điều khiển tương tác cho mã.</li> <li>Model Hermes 3-70B có ngày cắt giảm kiến thức là tháng 4 năm 2023, hạn chế trong việc truy vấn thông tin thời sự.</li> <li>Mặc dù Nous Research tuyên bố Hermes 3 không bị hạn chế về nội dung, nhưng Nous Chat vẫn có một số rào chắn, ví dụ như ngăn chặn việc tạo ra công thức sản xuất ma túy.</li> </ul> <h2>5. Hướng đi tiếp theo của Nous Research</h2> <p>Nous Research đang có kế hoạch bổ sung thêm các tính năng trong những tháng tới, bao gồm:</p> <ul> <li>Nâng cao khả năng suy luận</li> <li>Thêm các tính năng chatbot truyền thống như tìm kiếm web và phân tích tệp</li> </ul> <p>Nous Chat là một thử nghiệm thú vị và đáng để trải nghiệm. Với việc bổ sung thêm các tính năng, Nous Chat có tiềm năng trở thành một lựa chọn thay thế hấp dẫn cho các chatbot và mô hình AI của các tập đoàn.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Nous Chat: Trò chuyện với Mô hình Ngôn ngữ Hermes 3-70B

Nous Chat: Trò chuyện với mô hình ngôn ngữ Hermes 3-70B Mục lục Giới thiệu về Nous Research Nous Chat: Trò chuyện với Hermes 3-70B Ấn t...

Read more »

Công cụ AI mới của Google: Trợ thủ học tập miễn phí dành cho bạn

<h2>Công cụ AI mới của Google có thể là trợ thủ học tập yêu thích của bạn - và hoàn toàn miễn phí</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>Công cụ Learn About là gì?</strong></li> <li><strong>Cách sử dụng Learn About</strong></li> <li><strong>Cách truy cập Learn About</strong></li> <li><strong>Bài viết liên quan</strong></li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Trong quá trình học tập, việc tiếp cận và hiểu rõ các chủ đề phức tạp bên ngoài vùng an toàn là một thách thức lớn. Ngay cả với tư cách là một nhà báo công nghệ, việc nhanh chóng nắm bắt những chủ đề mới là kỹ năng cần thiết trong công việc.</p> <p><strong>2. Công cụ Learn About là gì?</strong></p> <p>Gần đây, Google đã phát triển một loạt công cụ hỗ trợ AI mới nhằm nâng cao hiệu quả học tập và nghiên cứu cho học sinh, giáo viên và chuyên gia. Learn About, sản phẩm mới nhất trong hệ thống Google Learning, được Google mô tả là một "trợ lý học tập thông minh, thích ứng, trò chuyện và được hỗ trợ bởi AI." Công cụ này hoạt động tương tự như một chatbot AI hay công cụ tìm kiếm, nhưng được cá nhân hóa dựa trên khả năng và nhu cầu học tập của người dùng.</p> <p><strong>3. Cách sử dụng Learn About</strong></p> <p>Để bắt đầu, bạn cần đăng nhập bằng tài khoản Google của mình. Bạn có thể bắt đầu bằng cách đặt câu hỏi trong ô tìm kiếm, tải lên hình ảnh, tài liệu hoặc khám phá các chủ đề được sắp xếp sẵn bên dưới.</p> <p><strong>4. Cách truy cập Learn About</strong></p> <p>Bạn có thể truy cập Learn About tại learning.google.com/experiments/learn-about. </p> <p><strong>5. Bài viết liên quan:</strong></p> <ul> <li>Google's new AI tool transforms dense research papers into accessible conversations</li> <li>Google's new AI course will teach you to write more effective prompts</li> <li>How to use ChatGPT to write a better cover letter</li> <li>Gemini Live is available to all Android phones - for free. Here's why you should try it</li> </ul> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Learn About là một công cụ hỗ trợ AI đầy tiềm năng, hứa hẹn mang đến cho người dùng một trải nghiệm học tập cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Với khả năng trò chuyện, cung cấp thông tin chuyên sâu và hướng dẫn tương tác, Learn About là một công cụ hữu ích cho cả học sinh, người học suốt đời và bất kỳ ai muốn nâng cao kiến thức của mình. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Công cụ AI mới của Google: Trợ thủ học tập miễn phí dành cho bạn

Công cụ AI mới của Google có thể là trợ thủ học tập yêu thích của bạn - và hoàn toàn miễn phí Mục lục: Giới thiệu Công cụ Learn About là...

Read more »

Nâng cao hiệu quả trợ lý mã AI với mô hình Gemini có ngữ cảnh dài

<h2>Nâng cao hiệu suất Trợ lý mã AI với ngữ cảnh dài của mô hình Gemini</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Cách tiếp cận và kết quả của Sourcegraph</li> <li>Trao đổi và hướng phát triển trong tương lai</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>1. Giới thiệu</h3> <p>Ngữ cảnh dài là một trong những bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI, đặc biệt trong lĩnh vực tạo mã và hiểu mã. Các bộ mã nguồn lớn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các mối quan hệ và phụ thuộc phức tạp, điều mà các mô hình AI truyền thống gặp khó khăn. Bằng cách mở rộng khối lượng mã với ngữ cảnh dài, chúng ta có thể mở khóa một cấp độ độ chính xác và hữu ích mới trong việc tạo mã và hiểu mã.</p> <h3>2. Cách tiếp cận và kết quả của Sourcegraph</h3> <p>Sourcegraph, nhà phát triển của trợ lý mã AI Cody, đã hợp tác với Google để khám phá tiềm năng của ngữ cảnh dài trong các kịch bản mã hóa thực tế. Sourcegraph tập trung vào việc tích hợp tìm kiếm mã và trí thông minh vào việc tạo mã AI, và Cody đã được triển khai thành công cho các doanh nghiệp có bộ mã nguồn lớn và phức tạp, khiến Sourcegraph trở thành đối tác lý tưởng cho khám phá này.</p> <p>Sourcegraph đã so sánh hiệu suất của Cody với ngữ cảnh dài 1M token (sử dụng Gemini 1.5 Flash) với phiên bản sản xuất của nó. So sánh trực tiếp này cho phép họ cô lập lợi ích của ngữ cảnh mở rộng. Họ tập trung vào việc trả lời câu hỏi kỹ thuật, một nhiệm vụ quan trọng đối với các nhà phát triển làm việc với bộ mã nguồn lớn. Họ đã sử dụng một bộ dữ liệu các câu hỏi khó đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về mã.</p> <p>Kết quả thật ấn tượng. Ba tiêu chí chính của Sourcegraph - Essential Recall, Essential Concision và Helpfulness - cho thấy sự cải thiện đáng kể khi sử dụng ngữ cảnh dài.</p> <ul> <li><strong>Essential Recall:</strong> Tỷ lệ các thông tin quan trọng trong phản hồi tăng lên đáng kể.</li> <li><strong>Essential Concision:</strong> Tỷ lệ các thông tin quan trọng được chuẩn hóa theo độ dài phản hồi cũng được cải thiện, cho thấy câu trả lời ngắn gọn và liên quan hơn.</li> <li><strong>Helpfulness:</strong> Điểm hữu ích tổng thể được chuẩn hóa theo độ dài phản hồi tăng lên đáng kể, cho thấy trải nghiệm thân thiện với người dùng hơn.</li> </ul> <p>Ngoài ra, việc sử dụng mô hình ngữ cảnh dài đã làm giảm đáng kể tỷ lệ ảo giác (việc tạo ra thông tin không chính xác). Tỷ lệ ảo giác giảm từ 18,97% xuống 10,48%, một cải thiện đáng kể về độ chính xác và độ tin cậy.</p> <h3>3. Trao đổi và hướng phát triển trong tương lai</h3> <p>Mặc dù lợi ích của ngữ cảnh dài là đáng kể, nhưng có những điểm cần trao đổi. Thời gian đến token đầu tiên tăng lên tuyến tính với độ dài ngữ cảnh. Để giảm thiểu điều này, Sourcegraph đã triển khai một cơ chế lấy trước và một kiến trúc mô hình ngữ cảnh nhiều lớp để lưu trữ trạng thái thực thi mô hình. Với Gemini 1.5 Flash và Pro long-context models, điều này đã tối ưu hóa thời gian đến token đầu tiên từ 30-40 giây xuống khoảng 5 giây cho ngữ cảnh 1MB - một cải thiện đáng kể cho việc tạo mã và hỗ trợ kỹ thuật theo thời gian thực.</p> <p>Sự hợp tác này cho thấy tiềm năng chuyển đổi của các mô hình ngữ cảnh dài trong việc cách mạng hóa việc hiểu và tạo mã. Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với các công ty như Sourcegraph để tiếp tục mở khóa các ứng dụng và mô hình sáng tạo hơn với các ngữ cảnh dài.</p> <h3>4. Kết luận</h3> <p>Kết quả của Sourcegraph cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất của các trợ lý mã AI khi sử dụng ngữ cảnh dài. Việc sử dụng các mô hình này mang lại câu trả lời chính xác hơn, ngắn gọn hơn và hữu ích hơn, đồng thời giảm thiểu tỷ lệ ảo giác. Mặc dù có một số thách thức kỹ thuật cần giải quyết, nhưng lợi ích của ngữ cảnh dài là rõ ràng và hứa hẹn một tương lai đầy tiềm năng cho việc tạo mã và hiểu mã AI.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Nâng cao hiệu quả trợ lý mã AI với mô hình Gemini có ngữ cảnh dài

Nâng cao hiệu suất Trợ lý mã AI với ngữ cảnh dài của mô hình Gemini Mục lục Giới thiệu Cách tiếp cận và kết quả của Sourcegraph Trao đổ...

Read more »

Google đang chuẩn bị ra mắt phiên bản thử nghiệm Gemini 2.0

<h2>Google đang chuẩn bị ra mắt mô hình thử nghiệm Gemini 2.0</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Những gì chúng ta biết (và những gì chúng ta không biết)</li> <li>Một chút nghi ngờ</li> <li>Tương lai của Gemini</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>Giới thiệu</h3> <p>Tin đồn về Gemini 2.0 đang râm ran trong cộng đồng AI. Nhờ vào sự tinh mắt của @testingcatalog trong việc phân tích mã nguồn, chúng ta có thể đã có cái nhìn đầu tiên về bước nhảy vọt tiếp theo của Google trong lĩnh vực AI.</p> <p>Trong bản cập nhật mới nhất, một lựa chọn hấp dẫn đã xuất hiện trong danh sách chọn mô hình: Gemini Pro 2.0. Được đánh dấu là thử nghiệm, tính năng hấp dẫn này hiện tại chưa khả dụng, nhưng sự hiện diện của nó đã nói lên rất nhiều điều.</p> <h3>Những gì chúng ta biết (và những gì chúng ta không biết)</h3> <ul> <li><strong>Chỉ dành cho người dùng nâng cao:</strong> Giao diện người dùng cho thấy Gemini 2.0, giống như người tiền nhiệm 1.5 Pro, sẽ dành riêng cho những người dùng có quyền truy cập nâng cao.</li> <li><strong>Tốc độ nhanh như chớp?</strong> Các thử nghiệm ban đầu của @testingcatalog cho thấy phản hồi từ mô hình 2.0 tiềm năng này cực kỳ nhanh.</li> <li><strong>Vẫn còn trong giai đoạn thử nghiệm?</strong> Bất chấp tốc độ, có vẻ như mô hình này vẫn chưa hoàn thiện. Các báo cáo cho thấy nó không vượt qua được “bài kiểm tra dâu tây”, một tiêu chuẩn cơ bản mà các mô hình khác vượt qua một cách dễ dàng.</li> </ul> <h3>Một chút nghi ngờ</h3> <p>Mặc dù sự xuất hiện của Gemini 2.0 trong danh sách chọn mô hình là điều đáng phấn khích, nhưng chúng ta cần phải giữ một chút hoài nghi. Có thể những phản hồi hiện tại được cho là từ 2.0 thực chất được tạo ra bởi một mô hình hiện có. Cho đến khi Google chính thức xác nhận và phát hành Gemini 2.0, chúng ta không thể khẳng định chắc chắn những gì chúng ta đang thấy.</p> <h3>Tương lai của Gemini</h3> <p>Bất chấp sự không chắc chắn, rò rỉ này đã hé lộ một cái nhìn hấp dẫn về tham vọng AI của Google trong tương lai. Nếu tốc độ và khả năng truy cập của Gemini 2.0 được chứng minh là thật, nó có thể là một bước ngoặt. Chúng ta sẽ theo dõi sát sao sự phát triển và cập nhật những tin tức mới nhất khi nó được công bố.</p> <h3>Kết luận</h3> <p>Ngoài ra, lịch phát hành của Gemini cũng đã được cập nhật. Hãy nhớ rằng những ngày tháng này chỉ là dự kiến và có thể thay đổi. </p> <p>Hãy theo dõi để biết thêm thông tin!</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Google đang chuẩn bị ra mắt phiên bản thử nghiệm Gemini 2.0

Google đang chuẩn bị ra mắt mô hình thử nghiệm Gemini 2.0 Mục lục Giới thiệu Những gì chúng ta biết (và những gì chúng ta không biết) M...

Read more »

Google Vids: Công cụ tạo video AI cho doanh nghiệp đã có mặt trên Workspace

<h2>Google Vids: Công cụ tạo video AI cho doanh nghiệp đã có mặt trên Workspace</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Google Vids</li> <li>Cách hoạt động của Google Vids</li> <li>Các trường hợp sử dụng của Google Vids</li> <li>Khả năng truy cập Google Vids</li> <li>Các công cụ tạo video AI khác</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu Google Vids</strong></p> <p>Google Vids là một công cụ tạo video AI mới được phát hành trên Google Workspace, cho phép người dùng tạo nội dung video chuyên nghiệp một cách nhanh chóng và dễ dàng. Được hỗ trợ bởi nền tảng AI Gemini của Google, Vids cung cấp một loạt các tính năng, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Tạo video từ bản nháp</strong>: Người dùng có thể sử dụng công cụ "Help Me Create" của Gemini AI để tạo ra một bản nháp video dựa trên nội dung của một Google Doc.</li> <li><strong>Chọn từ hàng triệu video và hình ảnh</strong>: Vids cung cấp kho video và hình ảnh stock chất lượng cao, cho phép người dùng dễ dàng tạo ra video đẹp mắt.</li> <li><strong>Tùy chỉnh video</strong>: Người dùng có thể thêm hiệu ứng chuyển cảnh, hiệu ứng hình ảnh và âm nhạc nền vào video.</li> <li><strong>Thêm nội dung của riêng mình</strong>: Người dùng có thể thêm video và hình ảnh từ Google Drive hoặc Photos vào video.</li> <li><strong>Thêm lồng tiếng AI</strong>: Vids có thể tạo lồng tiếng AI bằng Gemini AI, hoặc cho phép người dùng tự ghi âm.</li> <li><strong>Ghi video hoặc màn hình</strong>: Người dùng có thể ghi video hoặc màn hình của slide hoặc các tài liệu khác để thêm vào video.</li> </ul> <p><strong>2. Cách hoạt động của Google Vids</strong></p> <p>Google Vids hoạt động bằng cách sử dụng Gemini AI để phân tích nội dung văn bản và tạo ra một bản nháp video dựa trên các chủ đề và phong cách mong muốn. Vids sau đó sẽ cung cấp cho người dùng một loạt các tùy chọn để tùy chỉnh video, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Chọn các cảnh</strong>: Người dùng có thể chọn các cảnh từ hàng triệu video và hình ảnh stock.</li> <li><strong>Thêm văn bản</strong>: Người dùng có thể thêm văn bản vào mỗi cảnh.</li> <li><strong>Thêm âm nhạc</strong>: Người dùng có thể chọn âm nhạc nền từ thư viện của Vids.</li> <li><strong>Thêm hiệu ứng</strong>: Người dùng có thể thêm hiệu ứng chuyển cảnh, hiệu ứng hình ảnh và photo effects.</li> <li><strong>Thêm nội dung của riêng mình</strong>: Người dùng có thể thêm video và hình ảnh từ Google Drive hoặc Photos.</li> <li><strong>Thêm lồng tiếng</strong>: Người dùng có thể chọn từ các tùy chọn lồng tiếng AI hoặc tự ghi âm.</li> </ul> <p><strong>3. Các trường hợp sử dụng của Google Vids</strong></p> <p>Google Vids có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Hỗ trợ khách hàng</strong>: Các nhóm hỗ trợ khách hàng có thể tạo video để giải thích các sản phẩm hoặc dịch vụ, hoặc cung cấp hướng dẫn giải quyết vấn đề.</li> <li><strong>Đào tạo</strong>: Các nhóm đào tạo có thể tạo video để cung cấp hướng dẫn cho nhân viên hoặc giới thiệu các chính sách mới.</li> <li><strong>Tiếp thị</strong>: Các nhóm tiếp thị có thể tạo video để quảng bá các sản phẩm hoặc dịch vụ, hoặc chia sẻ các thông tin quan trọng.</li> <li><strong>Quản lý dự án</strong>: Các nhóm quản lý dự án có thể tạo video để chia sẻ các bản cập nhật về dự án, hoặc báo cáo tiến độ.</li> </ul> <p><strong>4. Khả năng truy cập Google Vids</strong></p> <p>Google Vids hiện đang được triển khai cho người dùng Workspace trên các gói:</p> <ul> <li>Business Standard</li> <li>Business Plus</li> <li>Enterprise Standard</li> <li>Enterprise Plus</li> <li>Essentials</li> <li>Enterprise Essentials</li> <li>Enterprise Essentials Plus</li> </ul> <p><strong>5. Các công cụ tạo video AI khác</strong></p> <p>Ngoài Google Vids, còn có một số công cụ tạo video AI khác trên thị trường, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Pictory.ai</strong>: Cho phép người dùng tạo video ngắn từ các nội dung văn bản, video hoặc âm thanh.</li> <li><strong>InVideo</strong>: Cung cấp một loạt các mẫu video và công cụ chỉnh sửa để tạo video chuyên nghiệp.</li> <li><strong>Kapwing</strong>: Cung cấp một loạt các công cụ tạo video và chỉnh sửa trực tuyến.</li> </ul> <p>Sự ra mắt của Google Vids là một bước tiến quan trọng trong việc phổ biến công cụ tạo video AI cho doanh nghiệp. Với Gemini AI và khả năng tương tác với các ứng dụng khác trong Google Workspace, Vids cung cấp cho người dùng một cách dễ dàng và hiệu quả để tạo ra nội dung video chuyên nghiệp.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Google Vids: Công cụ tạo video AI cho doanh nghiệp đã có mặt trên Workspace

Google Vids: Công cụ tạo video AI cho doanh nghiệp đã có mặt trên Workspace Mục lục: Giới thiệu Google Vids Cách hoạt động của Google Vi...

Read more »

AI và Thị Trường Lao Động Anh: Báo Cáo Viện Tony Blair

<h2>Tác động của AI lên thị trường lao động Anh: Báo cáo của Viện Tony Blair</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Tóm tắt</li> <li>Tác động của AI lên việc làm</li> <li>Lợi ích kinh tế của AI</li> <li>Các ngành nghề bị ảnh hưởng</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>1. Tóm tắt</h3> <p>Báo cáo của Viện Tony Blair (TBI) đã phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) lên thị trường lao động Anh. Báo cáo cho thấy rằng AI có khả năng thay thế từ 1 đến 3 triệu việc làm trong khu vực tư nhân của Anh, nhưng đồng thời cũng tạo ra những vai trò mới. TBI dự đoán rằng mức tăng trưởng của thất nghiệp sẽ ở mức hàng trăm nghìn người trong giai đoạn đỉnh điểm, sau đó sẽ dần hồi phục khi AI tạo ra nhu cầu mới cho lao động.</p> <h3>2. Tác động của AI lên việc làm</h3> <p>Báo cáo của TBI cho rằng, AI sẽ thay thế khoảng 60.000 đến 275.000 việc làm mỗi năm trong vài thập kỷ tới, đạt đỉnh điểm vào cuối thập kỷ tới. Dù vậy, TBI không dự đoán rằng con số này sẽ phản ánh mức tăng trưởng của thất nghiệp dài hạn. Họ cho rằng, AI sẽ tạo ra nhu cầu mới cho lao động và kéo họ trở lại thị trường, dẫn đến việc mất việc làm dài hạn ở mức hàng trăm nghìn người.</p> <h3>3. Lợi ích kinh tế của AI</h3> <p>TBI ước tính rằng việc triển khai AI có thể nâng GDP của Anh lên 1% trong 5 năm tới, và đạt 6% vào năm 2035. Tuy nhiên, báo cáo cũng cho rằng mức độ tác động này phụ thuộc vào nhiều yếu tố như:</p> <ul> <li>Các công cụ AI được phát triển trong thập kỷ tới</li> <li>Quyết định đầu tư của các công ty tư nhân</li> <li>Chính sách của chính phủ nhằm đẩy nhanh hoặc trì hoãn việc triển khai AI</li> </ul> <h3>4. Các ngành nghề bị ảnh hưởng</h3> <p>Báo cáo của TBI cho rằng, các công việc hành chính và thư ký sẽ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi AI, tiếp theo là kinh doanh và dịch vụ khách hàng, ngân hàng và tài chính. Những ngành nghề này có khả năng tiết kiệm thời gian nhiều nhất khi ứng dụng AI.</p> <h3>5. Kết luận</h3> <p>Báo cáo của TBI đã nhấn mạnh những tác động kép của AI lên thị trường lao động Anh: AI sẽ thay thế một số công việc nhưng cũng tạo ra những công việc mới. TBI khuyến nghị cần có những cải thiện đối với cơ sở hạ tầng thị trường lao động của Anh để thích ứng với những thay đổi do AI mang lại, bao gồm cả việc thiết lập hệ thống cảnh báo sớm để giúp các công nhân nhận biết tác động của AI đến công việc của họ.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI và Thị Trường Lao Động Anh: Báo Cáo Viện Tony Blair

Tác động của AI lên thị trường lao động Anh: Báo cáo của Viện Tony Blair Mục lục Tóm tắt Tác động của AI lên việc làm Lợi ích kinh tế c...

Read more »

Infosys Trở Thành Doanh Nghiệp Lấy AI Làm Trọng Tâm Nhờ Microsoft Copilot và Meta Llama

<!--doctype html--> <html lang="en-US"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title>Infosys Trở Thành Doanh Nghiệp Lấy AI Làm Trọng Tâm Nhờ Microsoft Copilot và Meta Llama</title> </head> <body> <h2>Infosys Trở Thành Doanh Nghiệp Lấy AI Làm Trọng Tâm Nhờ Microsoft Copilot và Meta Llama</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li><strong>Infosys Chuyển Đổi Sang Mô Hình Lấy AI Làm Trọng Tâm</strong></li> <li><strong>Copilot - Công Cụ Không Thể Thiếu Cho Nhân Viên</strong></li> <li><strong>Llama - Giải Pháp Cho Khách Hàng</strong></li> <li><strong>Nhiều Hơn Nữa Sẽ Xuất Hiện</strong></li> <li><strong>NVIDIA Tham Gia Hành Trình</strong></li> </ol> <h3>1. Infosys Chuyển Đổi Sang Mô Hình Lấy AI Làm Trọng Tâm</h3> <p>Infosys, gã khổng lồ CNTT của Ấn Độ, đã bắt đầu tích hợp AI vào các dịch vụ của mình với tốc độ chóng mặt. Trong hai năm qua, công ty đã thúc đẩy không chỉ khách hàng mà cả nhân viên sử dụng các công cụ AI cho công việc.</p> <p>Ví dụ, các nhà phát triển của Infosys đã sử dụng GitHub Copilot trong hơn một năm và hiện tại có khoảng 20.000 người dùng tạo ra gần một triệu dòng mã mỗi vài tuần.</p> <p>Puneet Chandok, chủ tịch Microsoft Ấn Độ & Nam Á, xác nhận điều này. Ông cho biết "Khoảng 18.000 nhà phát triển tại Infosys đã viết 7 triệu dòng mã bằng GitHub Copilot". Ông cũng bổ sung rằng Copilot đã thúc đẩy năng suất, hợp lý hóa quy trình làm việc và biến đổi cách Infosys tương tác với khách hàng.</p> <p>Giải quyết những lo ngại về tác động của AI đối với việc làm, Infosys đã trấn an nhân viên rằng AI sẽ chỉ phục vụ để khuếch đại tiềm năng của họ. Để hỗ trợ tầm nhìn này, Infosys đã cung cấp cho mỗi nhân viên trong các bộ phận khác nhau một trợ lý AI được thiết kế riêng cho vai trò cụ thể của họ.</p> <p>Trong khi đó, tại sự kiện "Xây dựng AI Đồng Hành cho Ấn Độ" ở Bengaluru, Giám đốc CNTT của Infosys, Rafee Tarafdar, đã chia sẻ về cách Infosys đang sử dụng Microsoft Copilot trong nội bộ. Ông cho biết "Năm 2022, chúng tôi bắt đầu hành trình trở thành một công ty lấy AI làm trọng tâm, nhằm mục tiêu tích hợp AI vào mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh. Điều này có nghĩa là nhúng AI vào quy trình làm việc của chúng tôi và đảm bảo rằng tất cả nhân viên đều nhận thức được AI, có kỹ năng và được trao quyền sử dụng các công cụ AI hiệu quả."</p> <h3>2. Copilot - Công Cụ Không Thể Thiếu Cho Nhân Viên</h3> <p>"Trong vai trò của mình, tôi tương tác với khách hàng từ nhiều lĩnh vực - chuỗi khối, máy tính lượng tử, AI - và việc tìm kiếm thông tin liên quan có thể rất khó khăn," Tarafdar cho biết. Ông cho biết điều này đã thúc đẩy nhóm tung ra InfyMe, một trợ lý cá nhân giúp nhân viên truy cập thông tin nhanh chóng, cải thiện hiệu quả trong tương tác với khách hàng, được hỗ trợ bởi Microsoft Copilot.</p> <p>Bên cạnh đó, ban lãnh đạo cũng ưu tiên việc học tập liên tục, nhận thức được rằng lực lượng lao động 370.000 người vẫn cập nhật. Infosys đã giới thiệu một nền tảng học tập được cá nhân hóa có tên là Springboard để giúp nhân viên trau dồi các kỹ năng kỹ thuật mới và thích nghi với các tình huống phức tạp, đưa phương pháp tiếp cận này trở thành xu thế chính trong toàn tổ chức.</p> <h3>3. Llama - Giải Pháp Cho Khách Hàng</h3> <p>Tại Hội nghị thượng đỉnh "Xây dựng với AI" của Meta được tổ chức ở Bengaluru vào giữa tháng trước, Infosys đã công bố hợp tác với Meta để tận dụng bộ công cụ Llama, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở và các công cụ, để xây dựng các giải pháp AI trên khắp các ngành nghề.</p> <p>Là một trong những người sử dụng sớm các mô hình Llama 3.1 và 3.2, Infosys đang tích hợp các mô hình này với Infosys Topaz, nền tảng AI nội bộ, để tạo ra các công cụ mang lại giá trị kinh doanh. Một ví dụ về một công cụ như vậy là trợ lý tài liệu được hỗ trợ bởi Llama, cải thiện hiệu quả của việc xem xét hợp đồng.</p> <p>Một đại diện của Infosys cho biết "Chúng tôi đang xây dựng các giải pháp toàn ngành. Đối với nghiên cứu thị trường, chúng tôi đã xây dựng một bản chứng minh khái niệm và về mặt nội bộ, chúng tôi đang tận dụng nhiều mô hình Llama cho hành trình lấy AI làm trọng tâm của mình". Người này cũng bổ sung thêm rằng họ có một số trường hợp sử dụng khác, chẳng hạn như trường hợp sử dụng sản xuất và tóm tắt tài liệu.</p> <h3>4. Nhiều Hơn Nữa Sẽ Xuất Hiện</h3> <p>Trong cuộc gọi thu nhập quý 2 năm tài chính 2025 gần đây, Infosys một lần nữa nhấn mạnh sự cống hiến của mình cho AI thế hệ tiếp theo, nhưng đã tránh chia sẻ chi tiết về doanh thu. Về mặt tích cực, công ty đã tiết lộ rằng họ đang phát triển các mô hình ngôn ngữ nhỏ cho khách hàng của mình cho nhiều ứng dụng khác nhau.</p> <p>Salil Parekh, Giám đốc điều hành kiêm Giám đốc điều hành, cho biết "Đây là một cách tiếp cận tuyệt vời tận dụng các thành phần mã nguồn mở khác nhau, cùng với một bộ dữ liệu ngành hạn chế và bộ dữ liệu độc quyền của Infosys".</p> <p>Ông cũng bổ sung thêm "Đây là một chiến lược khác biệt, và mặc dù chúng tôi chưa chia sẻ nhiều, nhưng chúng tôi đã có những cuộc thảo luận đầy hứa hẹn với khách hàng. Công việc đã bắt đầu, và chúng tôi đang tích hợp AI thế hệ tiếp theo sâu sắc vào các lĩnh vực chính."</p> <p>Parekh cũng chia sẻ một trường hợp đáng chú ý liên quan đến việc xây dựng một khung đa tác nhân cho một khách hàng, nơi các tác nhân xử lý các quy trình kinh doanh cụ thể gần như hoàn toàn tự động. Ông cho biết "Chúng tôi đang xây dựng các nền tảng AI thế hệ tiếp theo cho doanh nghiệp và các khung đa tác nhân cho khách hàng".</p> <h3>5. NVIDIA Tham Gia Hành Trình</h3> <p>Ngoài Microsoft và Meta, Infosys cũng đã hợp tác với NVIDIA để kết hợp NVIDIA AI Enterprise vào bộ sản phẩm Infosys Topaz, cho phép các doanh nghiệp triển khai và tích hợp AI thế hệ tiếp theo nhanh chóng vào quy trình làm việc của họ.</p> <p>Trong khi đó, TCS đang tạo ra các giải pháp AI bằng cách sử dụng NVIDIA NIM Agents Blueprints cho các lĩnh vực như viễn thông, bán lẻ, sản xuất, ô tô và dịch vụ tài chính. Các dịch vụ của họ có các mô hình ngôn ngữ chuyên ngành được hỗ trợ bởi NeMo, có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng và trả lời các câu hỏi cụ thể của công ty trên tất cả các chức năng của doanh nghiệp, chẳng hạn như CNTT, nhân sự và hoạt động thực địa.</p> <p>Wipro, mặt khác, với tư vấn được hỗ trợ bởi AI và nỗ lực nâng cao kỹ năng nhân viên rộng rãi, đang tìm cách xây dựng một "Wipro được hỗ trợ bởi AI" thúc đẩy hiệu quả và chuyển đổi. Srini Pallia, Giám đốc điều hành kiêm Giám đốc điều hành tại Wipro, cho biết "Net-net, tôi nghĩ rằng AI thế hệ tiếp theo sẽ mang lại kết quả tích cực cho chúng tôi và cho ngành". Ông cũng bổ sung thêm rằng họ đang đầu tư lớn vào AI thế hệ tiếp theo.</p> <p>"Chúng tôi hiện đã đào tạo và chứng nhận hơn 44.000 nhân viên về AI nâng cao, và chúng tôi cũng có một số lượng đáng kể nhân viên đang tích cực sử dụng các công cụ phát triển AI trên toàn công ty cho tất cả khách hàng của chúng tôi," Pallia cho biết.</p> <p>Hơn nữa, Indus 2 được ra mắt gần đây của Tech Mahindra, một mô hình AI tập trung vào tiếng Hindi, được hỗ trợ bởi Nemotron-4-Hindi 4B, nhắm mục tiêu đến sự tương tác bằng ngôn ngữ địa phương. Công ty đã nâng cao kỹ năng cho 45.000 nhân viên, hỗ trợ lộ trình AI của họ thông qua một khung năng lực nội bộ.</p> <p>Nhìn về tương lai, Infosys đặt mục tiêu thúc đẩy một mô hình làm việc cộng tác, nơi AI thiết kế lại các quy trình và tự động hóa các tác vụ, tạo ra một tương lai nơi con người và AI làm việc liền mạch với nhau. Tarafdar kết luận tại hội nghị thượng đỉnh của Microsoft "Các bước tiếp theo của chúng tôi tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có năng lực và AI 'người lao động' để thúc đẩy năng suất và cho phép chúng tôi hình dung lại cách thức chúng ta làm việc".</p> </body> </html> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Infosys Trở Thành Doanh Nghiệp Lấy AI Làm Trọng Tâm Nhờ Microsoft Copilot và Meta Llama

Infosys Trở Thành Doanh Nghiệp Lấy AI Làm Trọng Tâm Nhờ Microsoft Copilot và Meta Llama Infosys Trở Thành Doanh Nghiệp Lấy AI...

Read more »

Amazon Hỗ trợ Anthropic Thu hẹp Khoảng Cách với OpenAI trong Lĩnh Vực AI

<h2>Amazon Hỗ trợ Anthropic Đang Nhanh Chóng Thu hẹp Khoảng Cách với OpenAI trong Lĩnh Vực Quan Trọng của AI</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Amazon Đang Cân nhắc Đầu tư Hàng tỷ Đô la vào Anthropic</li> <li>Anthropic Đang Gây Án Tượng với Các Nhà Phát triển</li> <li>Anthropic Claude 3.5 Sonnet: Mẫu Ngôn ngữ Lớn Mới Nổi</li> <li>OpenAI Vẫn Dẫn Đầu nhưng Anthropic Đang Phát triển Nhanh Chóng</li> <li>OpenAI và Anthropic: Hai Gã Khổng Lồ trong Lĩnh Vực AI</li> </ol> <h3>1. Amazon Đang Cân nhắc Đầu tư Hàng tỷ Đô la vào Anthropic</h3> <p>Theo thông tin từ The Information, Amazon đang cân nhắc đầu tư hàng tỷ đô la vào Anthropic, một công ty khởi nghiệp AI. Điều này đánh dấu một bước đi quan trọng trong mối quan hệ giữa hai bên, sau thỏa thuận lớn được ký kết vào đầu năm nay.</p> <h3>2. Anthropic Đang Gây Án Tượng với Các Nhà Phát triển</h3> <p>Dựa trên dữ liệu thu thập từ AI SDK - một công cụ phổ biến dành cho các nhà phát triển, Anthropic đang thu hút ngày càng nhiều nhà phát triển. AI SDK là một bộ công cụ giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên AI. Nó cung cấp các thư viện mã cho phép các nhà phát triển kết nối ứng dụng của họ với các mô hình AI khác nhau. Dữ liệu được công bố thường xuyên cho thấy số lần tải xuống các gói mã này hàng tuần.</p> <p>Dữ liệu này phản ánh mức độ phổ biến của các mô hình AI hàng đầu đối với các nhà phát triển, những người đóng vai trò quan trọng trong việc áp dụng công nghệ mới. Dữ liệu cho thấy OpenAI vẫn dẫn đầu, nhưng Anthropic đang phát triển nhanh chóng hơn về mức độ nhận diện trong cộng đồng nhà phát triển.</p> <h3>3. Anthropic Claude 3.5 Sonnet: Mẫu Ngôn ngữ Lớn Mới Nổi</h3> <p>Sự tăng trưởng của Anthropic một phần là do việc ra mắt mẫu ngôn ngữ lớn Claude 3.5 Sonnet vào tháng 6. Mẫu này được đánh giá cao về khả năng hiểu và tạo mã.</p> <p>"Sự tăng trưởng gần đây của Anthropic có thể được quy cho mẫu Claude 3.5 Sonnet, mẫu này nổi bật trong nhiều nhiệm vụ, đặc biệt là về khả năng hiểu và tạo mã," Jared Palmer, Phó chủ tịch AI tại Vercel, một công ty khởi nghiệp cung cấp AI SDK và các công cụ phát triển khác, cho biết. "Sự kết hợp giữa tốc độ, chi phí và chất lượng đầu ra của mẫu này đã thu hút cộng đồng nhà phát triển trong thời gian qua."</p> <p>Claude 3.5 Sonnet đã chứng tỏ là một công cụ hữu ích cho các nhiệm vụ mà các nhà phát triển thường xuyên phải thực hiện, như tạo, kiểm tra và sửa chữa mã phần mềm.</p> <h3>4. OpenAI Vẫn Dẫn Đầu nhưng Anthropic Đang Phát triển Nhanh Chóng</h3> <p>Mặc dù OpenAI vẫn giữ vị trí dẫn đầu trong số các nhà phát triển, nhưng Anthropic đang bám sát gót chân với tốc độ tăng trưởng ấn tượng.</p> <p>OpenAI giữ được vị trí dẫn đầu nhờ lợi thế tiên phong và các yếu tố như giá cả phải chăng của mô hình AI GPT-4o-mini, công cụ phát triển và tài liệu hướng dẫn mạnh mẽ. </p> <p>API của OpenAI cũng đã được sử dụng rộng rãi. API là một phương thức phổ biến cho phép các ứng dụng phần mềm khác nhau giao tiếp và chia sẻ dữ liệu.</p> <h3>5. OpenAI và Anthropic: Hai Gã Khổng Lồ trong Lĩnh Vực AI</h3> <p>Mặc dù OpenAI đang dẫn đầu về số lượt tải xuống, nhưng con số này có phần bị thổi phồng do nhiều nhà cung cấp mô hình AI đã áp dụng quy chuẩn API của OpenAI như một tiêu chuẩn chung. Điều này cho phép các nhà phát triển sử dụng gói thư viện mã OpenAI nhưng hướng ứng dụng của họ đến các mô hình khác.</p> <p>Sự tăng trưởng nhanh chóng của Anthropic trong những tháng gần đây là bằng chứng cho thấy công ty đang thu hút ngày càng nhiều sự quan tâm trong lĩnh vực AI.</p> <p>Một phát ngôn viên của OpenAI cho biết mức sử dụng API của công ty đã tăng gấp đôi kể từ khi GPT-4o mini được phát hành vào tháng 7. Phát ngôn viên cũng cho biết OpenAI đã tăng gấp ba số lượng ứng dụng đang hoạt động trên nền tảng của mình trong năm qua.</p> <p>Tuy nhiên, phát ngôn viên của OpenAI cũng chỉ trích dữ liệu, cho rằng số lần tải xuống các thư viện mã này không phản ánh chính xác đối tượng nhà phát triển vì chúng không phản ánh việc sử dụng thực tế hoặc chi tiêu.</p> <p>Anthropic không có vấn đề gì với dữ liệu. Công ty cho biết mẫu Claude 3.5 Sonnet đã giúp các nhà phát triển xử lý kiến trúc phần mềm phức tạp và các quy trình đa bước. Họ cũng cho biết các doanh nghiệp đang ngày càng áp dụng Claude cho các chức năng quan trọng trong kinh doanh, nơi độ chính xác là điều cần thiết, chẳng hạn như phát triển phần mềm và phân tích dữ liệu.</p> <p>"Mẫu Claude 3.5 Sonnet mới của chúng tôi là lựa chọn lý tưởng cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên AI với hiệu suất hàng đầu trong tất cả các lĩnh vực, bao gồm lập trình, phân tích tài chính phức tạp và hỗ trợ trò chuyện trực tiếp," Dianne Penn, trưởng nhóm sản phẩm tại Anthropic, cho biết.</p> <p>Penn đã nêu ví dụ về DoorDash, Sourcegraph và GitLab là những công ty đang sử dụng Claude để giảm thời gian phát triển, tăng tỷ lệ chấp nhận mã và xây dựng các tính năng AI.</p> <p>Sự cạnh tranh giữa OpenAI và Anthropic là một minh chứng cho sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực AI và sự quan tâm ngày càng tăng của các công ty công nghệ lớn đối với lĩnh vực này.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Amazon Hỗ trợ Anthropic Thu hẹp Khoảng Cách với OpenAI trong Lĩnh Vực AI

Amazon Hỗ trợ Anthropic Đang Nhanh Chóng Thu hẹp Khoảng Cách với OpenAI trong Lĩnh Vực Quan Trọng của AI Mục lục Amazon Đang Cân nhắc Đầu...

Read more »

Asana Nâng Cao Quản Lý Công Việc với Claude

<h2>Asana Nâng Cao Quản Lý Công Việc với Claude</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Cải thiện quản lý công việc với AI</li> <li>Tích hợp khả năng của Claude vào các tính năng cốt lõi của Asana</li> <li>Trao quyền cho hơn 150.000 công ty với năng suất do AI thúc đẩy</li> <li>Cách AI tác động đến hoạt động kinh doanh của Asana</li> <li>Đổi mới trong tương lai với Anthropic</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Asana, một nền tảng quản lý công việc hàng đầu cho doanh nghiệp, đang cung cấp năng lượng cho sản phẩm Asana AI của mình với Claude cho hơn 150.000 khách hàng trên toàn cầu. Sự đổi mới của họ tiếp tục chứng minh rằng AI không chỉ là một công cụ, mà còn là một đồng đội có thể tư vấn cho các nhóm về nơi cần tập trung, hành động công việc và quy trình làm việc, và thích nghi với cách thức hoạt động của một tổ chức.</p> <p><strong>2. Cải thiện quản lý công việc với AI</strong></p> <p>Trong một thế giới với các nhóm và công cụ không đồng bộ, Asana nhận thấy thách thức lớn nhất đối với các nhóm là việc phối hợp công việc, và trả lời những câu hỏi như ai đang làm gì, khi nào, và tại sao. Với Asana, các nhóm có thể kết nối các mục tiêu được đặt ra ở cấp cao nhất của tổ chức của họ, với các danh mục đầu tư chiến lược được đưa ra để đạt được chúng, cho đến các dự án đa chức năng và các nhiệm vụ cá nhân sẽ hỗ trợ các chiến lược đó. Điều này thúc đẩy sứ mệnh của họ là giúp nhân loại phát triển bằng cách cho phép các nhóm trên toàn thế giới làm việc cùng nhau một cách dễ dàng.</p> <p>Xây dựng trên nền tảng này, Asana đã nhìn thấy cơ hội để cách mạng hóa hơn nữa quản lý công việc thông qua AI tạo sinh. Trong việc lựa chọn một LLM, Asana cần một nhà cung cấp chia sẻ cam kết của họ đối với đạo đức, minh bạch và sự tin tưởng, đồng thời cung cấp công nghệ hàng đầu.</p> <p>Kết hợp Work Graph của Asana và Claude, Asana đã tìm thấy một đối tác lý tưởng ở Anthropic, nơi cam kết phát triển AI có đạo đức phù hợp hoàn hảo với tầm nhìn của họ. "Asana và Anthropic đã theo đuổi cùng một mục tiêu từ đầu," Paige Costello, Trưởng phòng sản phẩm AI tại Asana, chia sẻ.</p> <p>Asana đã tích hợp Claude vào mô hình dữ liệu Work Graph® độc quyền của họ thông qua sự hợp tác trong Chương trình truy cập sớm của Anthropic. Asana Work Graph là một mô hình dữ liệu độc đáo nắm bắt các mối quan hệ, ngữ cảnh và thông tin liên quan đến công việc trên toàn bộ tổ chức. Điều này cung cấp cấu trúc cần thiết cho phép AI truy cập ngữ cảnh cần thiết để hiển thị những hiểu biết đáng tin cậy, chính xác.</p> <p>Eric Pelz, Trưởng phòng công nghệ AI tại Asana, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp AI vào các quy trình làm việc hiện có, cho biết: "Cách hiệu quả nhất để áp dụng AI trên toàn bộ nhóm là trong ngữ cảnh công việc và quy trình hiện có của bạn. Thay vì xác định lại cách thức làm việc của bạn từ những nguyên tắc đầu tiên, bạn có thể xây dựng dựa trên cách thức bạn đã cộng tác, sử dụng AI để loại bỏ các điểm nghẽn, thêm những hiểu biết hữu ích, hoặc thậm chí nâng cấp trước để nhận được hỗ trợ."</p> <p>Bằng cách kết hợp khả năng của Claude với sự hiểu biết của Work Graph về các mối quan hệ và quy trình của tổ chức, Asana tạo ra một nền tảng trực quan nâng cao sự cộng tác của nhóm.</p> <p><strong>3. Tích hợp khả năng của Claude vào các tính năng cốt lõi của Asana</strong></p> <p>Asana AI tận dụng Claude cho một số tính năng chính, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Quy trình làm việc thông minh được xây dựng bằng AI Studio:</strong> Xây dựng quy trình làm việc với các tác nhân AI để chuyển giao công việc bận rộn của nhóm của bạn.</li> <li><strong>Mục tiêu thông minh:</strong> Soạn thảo các mục tiêu hiệu quả hơn và chuẩn hóa chúng trên toàn bộ tổ chức của bạn.</li> <li><strong>Trò chuyện thông minh:</strong> Hiển thị những hiểu biết và đề xuất trên toàn bộ công việc và công cụ để hành động công việc nhanh hơn.</li> <li><strong>Trạng thái thông minh:</strong> Tự động soạn thảo các cập nhật trạng thái xác định các rủi ro, điểm nghẽn và các câu hỏi mở trên toàn bộ dự án, danh mục đầu tư và mục tiêu.</li> <li><strong>Tóm tắt thông minh:</strong> Theo kịp các nhiệm vụ, dự án hoặc danh mục đầu tư, và nhận được những hiểu biết chủ động để cập nhật về các sáng kiến quan trọng nhất của bạn.</li> </ul> <p>Các tính năng AI được tích hợp vào giao diện của Asana, giúp người dùng dễ dàng tận dụng Claude mà không làm gián đoạn quy trình làm việc của họ.</p> <p><strong>4. Trao quyền cho hơn 150.000 công ty với năng suất do AI thúc đẩy</strong></p> <p>Asana vun trồng mối quan hệ với khách hàng như các đối tác chiến lược, cùng nhau định hình các sản phẩm không chỉ đạt được mục tiêu của Asana, mà còn đặt nền tảng cho thành công lâu dài lẫn nhau.</p> <p>Cách tiếp cận này được mở rộng đến việc triển khai AI của họ, nơi họ đang chạy các chương trình beta để khám phá các quy trình làm việc tùy chỉnh, những hiểu biết chủ động và cải thiện quy trình.</p> <p>Khả năng của Claude trong Asana AI giúp các nhóm giữ được sự nhất quán và trách nhiệm thông qua các tính năng thông minh như cập nhật trạng thái tự động, tóm tắt thông minh và những hiểu biết được cá nhân hóa. Điều này cho phép các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn và thích nghi với những thay đổi hiệu quả hơn.</p> <p>Ảnh hưởng của những đổi mới AI này là rõ ràng trên toàn bộ cơ sở khách hàng của Asana. Nhờ tốc độ đổi mới nhanh chóng, họ đã có thể cung cấp AI cho nhiều khách hàng trong năm qua. Một công ty truyền thông và giải trí toàn cầu đã chuyển sang Asana để hợp lý hóa quy trình làm việc của họ cho việc lập bản đồ và lập kế hoạch dự án. Nhờ Asana, họ đã cải thiện việc nâng cấp C-Suite, làm mịn các giao tiếp công việc và tự động hóa việc định tuyến yêu cầu đến các dự án và quy trình phù hợp.</p> <p>Một khách hàng khác, một công ty quảng cáo ngoài trời hàng đầu, đang khám phá AI để chuyển đổi quy trình yêu cầu sáng tạo của họ. Với Asana AI, họ có thể phân loại các yêu cầu, cung cấp các đề xuất thiết kế quảng cáo phù hợp và hợp lý hóa quy trình tạo quảng cáo của họ. Điều này có nghĩa là nhiều thời gian hơn cho các nhóm của họ để tập trung vào điều quan trọng – sự sáng tạo.</p> <p><strong>5. Cách AI tác động đến hoạt động kinh doanh của Asana</strong></p> <p>Asana đã đạt được kết quả đáng chú ý cho người dùng bằng cách tích hợp Claude. Các tính năng AI đã làm tăng sự rõ ràng về mục tiêu và năng suất, và đã giúp giảm thời gian ra quyết định cho các giám đốc điều hành.</p> <p>Với Claude xử lý các nhiệm vụ thường xuyên và hiển thị những hiểu biết quan trọng, người dùng có thể tập trung vào công việc chiến lược thúc đẩy tổ chức của họ tiến lên phía trước. Asana đang hỗ trợ một tương lai của công việc nơi các nhóm có thể tối đa hóa tiềm năng sáng tạo và chiến lược của mình bằng cách ủy thác các phần nhàm chán trong quy trình làm việc của họ cho AI.</p> <p><strong>6. Đổi mới trong tương lai với Anthropic</strong></p> <p>Quan hệ đối tác của Asana với Anthropic đã đẩy nhanh khả năng AI của họ. Pelz chia sẻ: "Điều tuyệt vời về AI hiện nay là làm những điều mà chúng tôi nghĩ sẽ mất nhiều năm nỗ lực kỹ thuật, chỉ trong vài tuần với một nhóm nhỏ; nó đã xúc tác cho tốc độ chúng tôi có thể xây dựng các tính năng để giúp khách hàng của mình."</p> <p>Asana cam kết đẩy mạnh giới hạn của quản lý công việc do AI hỗ trợ. Costello nói: "Chúng tôi luôn có một điểm đến đầy tham vọng, và biết rằng công nghệ và công cụ sẽ phát triển theo thời gian."</p> <p>Bằng cách hợp tác với Anthropic và tận dụng Claude, Asana đặt mục tiêu xác định lại năng suất và làm cho việc làm việc nhóm trở nên dễ dàng hơn trong kỷ nguyên AI.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Asana Nâng Cao Quản Lý Công Việc với Claude

Asana Nâng Cao Quản Lý Công Việc với Claude Mục lục Giới thiệu Cải thiện quản lý công việc với AI Tích hợp khả năng của Claude vào các ...

Read more »

Ví điện tử thông minh: Trợ lý mua sắm của tương lai

<h2>Tương lai của thanh toán trực tuyến: Khi ví điện tử trở thành trợ lý mua sắm thông minh</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Vai trò của AI trong mua sắm trực tuyến</li> <li>Tầm quan trọng của ví điện tử</li> <li>Vai trò của AI trong ví điện tử</li> <li>Lợi ích của ví điện tử với AI</li> <li>Thách thức và cơ hội</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>1. Giới thiệu</h3> <p>Thị trường mua sắm trực tuyến đang phát triển với tốc độ chóng mặt, cùng với đó là sự xuất hiện của nhiều giải pháp thanh toán điện tử tiện lợi và an toàn. Bài báo này sẽ phân tích tiềm năng của việc kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào ví điện tử, tạo ra "trợ lý mua sắm" thông minh, thay đổi cách thức mua sắm trực tuyến như chúng ta biết.</p> <h3>2. Vai trò của AI trong mua sắm trực tuyến</h3> <p>AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được tích hợp vào các nền tảng thương mại điện tử giúp người dùng tìm kiếm sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức như kết quả tìm kiếm không phù hợp, quy trình thanh toán phức tạp và việc tạo tài khoản.</p> <h3>3. Tầm quan trọng của ví điện tử</h3> <p>Ví điện tử đã trở thành một phần không thể thiếu trong mua sắm trực tuyến, cho phép người dùng lưu trữ thông tin thanh toán, thực hiện giao dịch nhanh chóng và an toàn. Ví điện tử như Shop Pay, Cash App và Apple Pay đã tối ưu hóa quá trình thanh toán bằng cách tích hợp chặt chẽ với các nền tảng thương mại điện tử.</p> <h3>4. Vai trò của AI trong ví điện tử</h3> <p>Việc kết hợp AI vào ví điện tử có thể tạo ra "trợ lý mua sắm" thông minh, giúp người dùng trải nghiệm mua sắm liền mạch từ tìm kiếm đến thanh toán. AI có thể phân tích lịch sử mua hàng, sở thích của người dùng và đưa ra gợi ý sản phẩm phù hợp, tự động hóa quá trình thanh toán và đơn giản hóa quy trình mua hàng.</p> <h3>5. Lợi ích của ví điện tử với AI</h3> <ul> <li><strong>Tăng hiệu quả mua sắm:</strong> Trợ lý mua sắm thông minh giúp người dùng tìm kiếm sản phẩm nhanh chóng và chính xác hơn, đồng thời tự động hóa quá trình thanh toán.</li> <li><strong>Tăng tính cá nhân hóa:</strong> AI có thể phân tích dữ liệu người dùng để đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp, tăng sự hài lòng của khách hàng.</li> <li><strong>Tăng doanh thu cho nhà cung cấp ví điện tử:</strong> AI có thể giúp nhà cung cấp ví điện tử thu hút khách hàng mới và tăng doanh thu thông qua các dịch vụ như tiếp thị nhắm mục tiêu, gợi ý sản phẩm.</li> </ul> <h3>6. Thách thức và cơ hội</h3> <ul> <li><strong>Bảo mật và quyền riêng tư:</strong> Việc thu thập và sử dụng dữ liệu người dùng cần được thực hiện một cách cẩn trọng để đảm bảo bảo mật và quyền riêng tư.</li> <li><strong>Sự tin tưởng của người dùng:</strong> Người dùng cần phải tin tưởng vào khả năng của AI trong việc đưa ra các quyết định mua hàng chính xác và hiệu quả.</li> <li><strong>Sự cạnh tranh:</strong> Sự cạnh tranh trong lĩnh vực ví điện tử sẽ ngày càng gia tăng với sự xuất hiện của nhiều nhà cung cấp mới.</li> </ul> <h3>7. Kết luận</h3> <p>Việc tích hợp AI vào ví điện tử sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành thương mại điện tử. "Trợ lý mua sắm" thông minh sẽ đơn giản hóa quy trình mua hàng, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và mang lại nhiều lợi ích cho cả người dùng và nhà cung cấp ví điện tử. Tuy nhiên, để thành công, các nhà cung cấp cần phải chú trọng đến bảo mật, tăng cường sự tin tưởng của người dùng và thích nghi với sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Ví điện tử thông minh: Trợ lý mua sắm của tương lai

Tương lai của thanh toán trực tuyến: Khi ví điện tử trở thành trợ lý mua sắm thông minh Mục lục Giới thiệu Vai trò của AI trong mua sắm ...

Read more »

AI Windows Sẽ Viết Lại Văn Bản trong Notepad, Chỉnh Sửa Hình Ảnh trong Paint

<h2>Windows AI Sẽ Viết Lại Văn Bản trong Notepad, Chỉnh Sửa Hình Ảnh trong Paint</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Các tính năng AI mới</li> <li>Ứng dụng tiềm năng</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Microsoft đang tích hợp các tính năng AI vào Windows để nâng cao trải nghiệm người dùng. Phiên bản cập nhật gần đây sẽ mang đến các công cụ mạnh mẽ cho Notepad và Paint, cho phép người dùng viết lại văn bản và chỉnh sửa hình ảnh một cách tự động. </p> <p><strong>2. Các tính năng AI mới</strong></p> <ul> <li><strong>Viết lại văn bản trong Notepad:</strong> AI sẽ có khả năng hiểu và sửa chữa văn bản trong Notepad, giúp người dùng loại bỏ lỗi chính tả, ngữ pháp và phong cách viết. </li> <li><strong>Chỉnh sửa hình ảnh trong Paint:</strong> AI sẽ cung cấp các công cụ tự động để cải thiện chất lượng hình ảnh, như loại bỏ tạp chất, điều chỉnh độ sáng, màu sắc và độ tương phản.</li> </ul> <p><strong>3. Ứng dụng tiềm năng</strong></p> <ul> <li><strong>Nâng cao hiệu quả làm việc:</strong> Các tính năng AI sẽ giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức khi chỉnh sửa văn bản và hình ảnh. </li> <li><strong>Thúc đẩy sáng tạo:</strong> AI có thể hỗ trợ người dùng tạo ra các hình ảnh và văn bản độc đáo và hấp dẫn hơn. </li> <li><strong>Thân thiện với người dùng:</strong> Các tính năng AI sẽ giúp Windows trở nên dễ sử dụng hơn đối với người dùng ở mọi trình độ.</li> </ul> <p><strong>4. Kết luận</strong></p> <p>Việc tích hợp AI vào Windows là một bước tiến quan trọng của Microsoft trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng. Các tính năng mới sẽ mang lại nhiều lợi ích cho người dùng, từ việc nâng cao hiệu quả làm việc đến thúc đẩy sáng tạo. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng AI vẫn còn trong giai đoạn phát triển và có thể gặp một số hạn chế.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI Windows Sẽ Viết Lại Văn Bản trong Notepad, Chỉnh Sửa Hình Ảnh trong Paint

Windows AI Sẽ Viết Lại Văn Bản trong Notepad, Chỉnh Sửa Hình Ảnh trong Paint Mục lục: Giới thiệu Các tính năng AI mới Ứng dụng tiềm năn...

Read more »

Anthropic Ra mắt Claude 3.5 Sonnet và Haiku, Mở rộng AI với Phiên Bản Beta Công khai "Sử dụng Máy tính"

<h2>Anthropic Ra mắt Claude 3.5 Sonnet và Haiku, Mở rộng AI với Phiên bản Beta Công khai "Sử dụng Máy tính"</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Claude 3.5 Sonnet</li> <li>Claude 3.5 Haiku</li> <li>Khả năng "Sử dụng Máy tính"</li> <li>An toàn và Bảo mật</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Công ty Anthropic đã công bố hai mô hình AI tiên tiến, Claude 3.5 Sonnet và Claude 3.5 Haiku, với những cải thiện đáng kể về chức năng và hiệu suất, đặc biệt là trong lĩnh vực lập trình. Claude 3.5 Sonnet được đánh giá cao hơn so với phiên bản trước trong nhiều tiêu chuẩn đánh giá, trong khi Claude 3.5 Haiku đạt hiệu quả tương đương với mô hình lớn nhất trước đây của Anthropic, Claude 3 Opus, nhưng với chi phí và tốc độ tương đương.</p> <p><strong>2. Claude 3.5 Sonnet</strong></p> <p>Claude 3.5 Sonnet mang đến những nâng cấp đáng chú ý về lập trình. Điểm số SWE-bench Verified của nó đã được nâng lên 49,0%, vượt trội hơn các mô hình công khai khác và các hệ thống chuyên dụng. Mô hình này cũng tiến bộ trong TAU-bench, một công cụ đánh giá khả năng sử dụng công cụ, cho thấy sự cải thiện trong cả lĩnh vực bán lẻ và hàng không.</p> <p>GitLab, một nền tảng dựa trên web hỗ trợ các nhóm cộng tác trong phát triển phần mềm, đã thử nghiệm mô hình này cho các nhiệm vụ DevSecOps và nhận thấy nó cung cấp khả năng lập luận mạnh mẽ hơn (lên đến 10% trên nhiều trường hợp sử dụng) mà không làm tăng độ trễ, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng để hỗ trợ các quy trình phát triển phần mềm nhiều bước.</p> <p><strong>3. Claude 3.5 Haiku</strong></p> <p>Claude 3.5 Haiku, mô hình nhanh thế hệ tiếp theo của Anthropic, cung cấp hiệu suất cải thiện rộng rãi với chi phí và tốc độ tương đương với Claude 3 Haiku trước đây. Đạt điểm 40,6% trên SWE-bench Verified, nó vượt trội hơn các mô hình cũ, khiến nó phù hợp cho các sản phẩm hướng đến người dùng và các nhiệm vụ yêu cầu cá nhân hóa, chẳng hạn như phân tích lịch sử mua hàng hoặc quản lý hồ sơ kho. Claude 3.5 Haiku sẽ ra mắt vào cuối tháng này trên API của Anthropic, Amazon Bedrock và Vertex AI của Google Cloud.</p> <p><strong>4. Khả năng "Sử dụng Máy tính"</strong></p> <p>Anthropic cũng đã giới thiệu một khả năng mới "sử dụng máy tính" trong phiên bản beta công khai. Claude 3.5 Sonnet là mô hình đầu tiên cung cấp tính năng này, cho phép AI mô phỏng tương tác của con người với giao diện máy tính - di chuyển con trỏ, nhấp chuột và nhập liệu. Ban đầu là thử nghiệm, chức năng này nhằm mục đích tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước cho các nhà phát triển. Ví dụ, Replit đang sử dụng khả năng điều hướng UI của Claude để đánh giá trong quá trình phát triển sản phẩm Replit Agent của họ.</p> <p>Điểm số đánh giá OSWorld của Claude - 14,9% trong danh mục chỉ có ảnh chụp màn hình và 22,0% với các bước bổ sung - nêu bật tiềm năng của nó trong việc bắt chước các hoạt động máy tính giống như con người. (OSWorld cung cấp đánh giá tác nhân đa phương thức cho các nhiệm vụ mở trong môi trường máy tính thực tế.) Tuy nhiên, Anthropic khuyên các nhà phát triển nên bắt đầu với các ứng dụng có rủi ro thấp, vì công nghệ này đôi khi có thể gặp khó khăn trong các nhiệm vụ như cuộn trang và phóng to. "Khả năng này chưa hoàn hảo nhưng đang phát triển nhanh chóng, và chúng tôi chủ động trong việc triển khai an toàn", Anthropic tuyên bố, nhấn mạnh các bộ phân loại mới được phát triển để phát hiện lạm dụng và giảm thiểu rủi ro.</p> <p><strong>5. An toàn và Bảo mật</strong></p> <p>Hợp tác với Viện An toàn AI Hoa Kỳ và Anh Quốc, Anthropic đã tiến hành thử nghiệm trước khi triển khai để đảm bảo Claude 3.5 Sonnet tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn ASL-2 theo Chính sách Tăng trưởng Có trách nhiệm của mình. Công ty nhấn mạnh cam kết phát triển AI an toàn, nhận thức được cả tiềm năng và những tác động của các hệ thống mạnh mẽ hơn.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>"Chúng tôi rất mong muốn các nhà phát triển khám phá những tiến bộ này và cung cấp phản hồi. Đây chỉ là khởi đầu cho một chương mới trong việc làm việc với Claude", Anthropic cho biết.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Anthropic Ra mắt Claude 3.5 Sonnet và Haiku, Mở rộng AI với Phiên Bản Beta Công khai "Sử dụng Máy tính"

Anthropic Ra mắt Claude 3.5 Sonnet và Haiku, Mở rộng AI với Phiên bản Beta Công khai "Sử dụng Máy tính" Mục lục Giới thiệu Cla...

Read more »

Xây dựng chatbot RAG với JavaScript, LangChain.js, Next.js, Vercel, OpenAI

<h2>Xây dựng và triển khai chatbot RAG với JavaScript, LangChain.js, Next.js, Vercel, OpenAI</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>RAG là gì?</strong></li> <li><strong>Điều kiện tiên quyết</strong></li> <li><strong>Vector embedding là gì?</strong></li> <li><strong>Cài đặt Data Stacks</strong></li> <li><strong>Cài đặt OpenAI</strong></li> <li><strong>Khởi tạo dự án Next.js</strong></li> <li><strong>Tạo các tập tin và thư mục</strong></li> <li><strong>Viết script load db.ts</strong></li> <li><strong>Kết nối với Data Stacks và OpenAI</strong></li> <li><strong>Scrape dữ liệu và tạo vector embedding</strong></li> <li><strong>Thiết kế giao diện người dùng</strong></li> <li><strong>Xây dựng các thành phần UI</strong></li> <li><strong>Viết API route root</strong></li> <li><strong>Thử nghiệm chatbot</strong></li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Bài báo hướng dẫn cách xây dựng và triển khai một chatbot RAG (Retriever-Augmented Generation) được đào tạo trên dữ liệu của riêng bạn. Chatbot này được xây dựng với các công nghệ như LangChain.js, Next.js, Vercel và OpenAI. </p> <p><strong>2. RAG là gì?</strong></p> <p>RAG (Retriever-Augmented Generation) là một kỹ thuật nâng cao khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách cung cấp cho nó thêm ngữ cảnh cùng với đầu vào của người dùng. Nhờ đó, LLM có thể sử dụng khả năng tạo văn bản của mình cùng với ngữ cảnh bổ sung để cung cấp câu trả lời chính xác cho các câu hỏi của người dùng.</p> <p><strong>3. Điều kiện tiên quyết</strong></p> <p>Để theo dõi hướng dẫn này, bạn cần:</p> <ul> <li>Phiên bản mới nhất của Node.js.</li> <li>Tài khoản OpenAI.</li> <li>Kiến thức cơ bản về Next.js.</li> </ul> <p><strong>4. Vector embedding là gì?</strong></p> <p>Vector embedding là một kỹ thuật phổ biến để biểu diễn thông tin dưới dạng một định dạng có thể xử lý dễ dàng bởi các thuật toán, đặc biệt là các mô hình học sâu. Thông tin này có thể là văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v.</p> <p><strong>5. Cài đặt Data Stacks</strong></p> <p>Data Stacks là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu vectơ, cho phép bạn lưu trữ và truy vấn các vector embedding. </p> <ul> <li>Tạo một tài khoản Data Stacks miễn phí.</li> <li>Tạo một cơ sở dữ liệu mới, chọn tùy chọn Serverless Vector Database.</li> <li>Lưu ý thông tin về:<ul> <li>Endpoint của cơ sở dữ liệu.</li> <li>Token ứng dụng.</li> <li>Namespace.</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>6. Cài đặt OpenAI</strong></p> <ul> <li>Tạo một tài khoản OpenAI.</li> <li>Tạo một API Key để kết nối với OpenAI.</li> <li>Lưu API Key của bạn để sử dụng sau này.</li> </ul> <p><strong>7. Khởi tạo dự án Next.js</strong></p> <ul> <li>Sử dụng lệnh <code>npx create-next-app@latest nextjs-f1-gpt --ts</code> để khởi tạo dự án Next.js.</li> <li>Chọn tùy chọn "Yes" cho TypeScript, "No" cho Tailwind CSS, Source Maps và App Router.</li> </ul> <p><strong>8. Tạo các tập tin và thư mục</strong></p> <ul> <li>Tạo các thư mục sau:<ul> <li><code>app</code>: Chứa các thành phần của ứng dụng.<ul> <li><code>api</code>: Chứa các API route.<ul> <li><code>chat</code>: Chứa API route để xử lý chatbot.<ul> <li><code>root.ts</code>: API route chính.</li> </ul> </li> </ul> </li> <li><code>assets</code>: Chứa các tài sản như hình ảnh.</li> </ul> </li> </ul> </li> <li>Tạo các tập tin sau:<ul> <li><code>global.css</code>: Chứa các kiểu CSS toàn cục.</li> <li><code>layout.tsx</code>: Layout chính của ứng dụng.</li> <li><code>page.tsx</code>: Thành phần chính của ứng dụng.</li> <li><code>scripts/load-db.ts</code>: Script để tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>9. Viết script load-db.ts</strong></p> <p>Script này sẽ tải dữ liệu từ các trang web được scrape vào cơ sở dữ liệu Data Stacks.</p> <ul> <li><strong>Import các package cần thiết:</strong><ul> <li><code>DataStacks/AstraDB</code> để kết nối với Data Stacks.</li> <li><code>puppeteer</code> để scrape dữ liệu từ các trang web.</li> <li><code>langchain</code> để xử lý văn bản và tạo vector embedding.</li> <li><code>openai</code> để kết nối với OpenAI.</li> <li><code>dotenv</code> để quản lý các biến bí mật.</li> </ul> </li> <li><strong>Khởi tạo kết nối với cơ sở dữ liệu Data Stacks:</strong><ul> <li>Sử dụng <code>DataAPIClient</code> để kết nối với cơ sở dữ liệu.</li> <li>Cung cấp thông tin về endpoint, token ứng dụng và namespace.</li> </ul> </li> <li><strong>Khởi tạo kết nối với OpenAI:</strong><ul> <li>Sử dụng <code>OpenAI</code> để kết nối với OpenAI.</li> <li>Cung cấp API Key.</li> </ul> </li> <li><strong>Scrape dữ liệu từ các trang web:</strong><ul> <li>Sử dụng <code>Puppeteer</code> để scrape các trang web được định nghĩa trong một mảng URLs.</li> <li>Sử dụng <code>RecursiveCharacterTextSplitter</code> từ LangChain để chia văn bản thành các đoạn nhỏ.</li> </ul> </li> <li><strong>Tạo vector embedding cho từng đoạn văn bản:</strong><ul> <li>Sử dụng <code>openai.embeddings.create</code> để tạo vector embedding cho từng đoạn văn bản.</li> <li>Cung cấp thông tin về model, input và encoding format.</li> </ul> </li> <li><strong>Lưu trữ các vector embedding vào cơ sở dữ liệu Data Stacks:</strong><ul> <li>Sử dụng <code>collection.insertOne</code> để lưu trữ từng vector embedding vào cơ sở dữ liệu.</li> <li>Cung cấp thông tin về vector và văn bản tương ứng.</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>10. Kết nối với Data Stacks và OpenAI</strong></p> <ul> <li>Trong tập tin <code>load-db.ts</code>, bạn sẽ cần kết nối với cả Data Stacks và OpenAI.</li> <li>Sử dụng <code>dotenv</code> để đọc các biến bí mật từ tập tin <code>.env</code>.</li> <li>Lưu trữ các biến này vào các biến môi trường.</li> </ul> <p><strong>11. Scrape dữ liệu và tạo vector embedding</strong></p> <ul> <li>Sử dụng <code>puppeteer</code> để scrape các trang web được định nghĩa trong một mảng URLs.</li> <li>Sử dụng <code>RecursiveCharacterTextSplitter</code> từ LangChain để chia văn bản thành các đoạn nhỏ.</li> <li>Sử dụng <code>openai.embeddings.create</code> để tạo vector embedding cho từng đoạn văn bản.</li> </ul> <p><strong>12. Thiết kế giao diện người dùng</strong></p> <ul> <li>Sử dụng Next.js để tạo giao diện người dùng.</li> <li>Tạo một thành phần chính <code>page.tsx</code> chứa các thành phần UI sau:<ul> <li>Logo của chatbot.</li> <li>Một phần để hiển thị các tin nhắn chat.</li> <li>Một phần để nhập tin nhắn chat.</li> <li>Các nút gợi ý câu hỏi.</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>13. Xây dựng các thành phần UI</strong></p> <ul> <li>Tạo các thành phần UI sau:<ul> <li><code>Bubble.tsx</code>: Thành phần hiển thị từng tin nhắn chat.</li> <li><code>LoadingBubble.tsx</code>: Thành phần hiển thị animation khi đang tải.</li> <li><code>PromptSuggestionRow.tsx</code>: Thành phần hiển thị các nút gợi ý câu hỏi.</li> <li><code>PromptSuggestionButton.tsx</code>: Thành phần hiển thị một nút gợi ý câu hỏi.</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>14. Viết API route root</strong></p> <ul> <li>Tạo một API route <code>root.ts</code> trong thư mục <code>app/api/chat</code>.</li> <li>API route này sẽ xử lý các yêu cầu từ chatbot.</li> <li>Sử dụng các package sau:<ul> <li><code>openai</code> để kết nối với OpenAI.</li> <li><code>DataStacks/AstraDB</code> để kết nối với Data Stacks.</li> <li><code>AI/bestcell</code> để xử lý luồng tin nhắn.</li> </ul> </li> <li>API route sẽ thực hiện các bước sau:<ul> <li>Đọc tin nhắn chat mới nhất từ yêu cầu.</li> <li>Tạo vector embedding cho tin nhắn chat mới nhất.</li> <li>Truy vấn cơ sở dữ liệu Data Stacks để tìm các vector tương tự.</li> <li>Tạo một template để gửi cho OpenAI.</li> <li>Gửi template cho OpenAI và nhận kết quả.</li> <li>Xử lý kết quả từ OpenAI và trả về cho client.</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>15. Thử nghiệm chatbot</strong></p> <ul> <li>Khởi động ứng dụng Next.js bằng lệnh <code>npm run dev</code>.</li> <li>Truy cập vào địa chỉ <code>http://localhost:3000</code>.</li> <li>Gửi các câu hỏi cho chatbot và xem kết quả.</li> </ul> <p><strong>Lưu ý:</strong></p> <ul> <li>Hướng dẫn này chỉ là một ví dụ cơ bản về cách xây dựng chatbot RAG. </li> <li>Bạn có thể tùy chỉnh các chức năng, giao diện người dùng và data sources phù hợp với nhu cầu của mình.</li> <li>Hãy nghiên cứu thêm về các công nghệ được sử dụng trong hướng dẫn để hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động.</li> </ul> <p><strong>Lời kết:</strong></p> <p>Với hướng dẫn này, bạn đã có thể xây dựng và triển khai một chatbot RAG hiệu quả, cho phép bạn cung cấp cho người dùng các câu trả lời chính xác và đầy đủ ngữ cảnh dựa trên dữ liệu của riêng bạn. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Xây dựng chatbot RAG với JavaScript, LangChain.js, Next.js, Vercel, OpenAI

Xây dựng và triển khai chatbot RAG với JavaScript, LangChain.js, Next.js, Vercel, OpenAI Mục lục: Giới thiệu RAG là gì? Điều kiện tiên ...

Read more »