Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ

<h2 id="section-0">Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Vấn đề với việc nhúng văn bản thô</li> <li>Giải pháp: Tóm tắt trước khi nhúng</li> <li>Chuẩn bị môi trường</li> <li>Bước 1: Thiết lập môi trường</li> <li>Bước 2: Định nghĩa các hàm hỗ trợ</li> <li>Bước 3: Nạp mô hình</li> <li>Bước 4: Đọc và xử lý tài liệu PDF</li> <li>Bước 5: Thiết lập LanceDB và SentenceTransformer</li> <li>Bước 6: Tóm tắt và lưu trữ dữ liệu</li> <li>Sử dụng LLM để tự sửa lỗi</li> <li>Mở rộng khả năng tự sửa lỗi thông qua LLM Agents</li> <li>Truy xuất và tạo văn bản: Xử lý truy vấn của người dùng</li> <li>Chuẩn bị các bản tóm tắt đã truy xuất</li> <li>Xếp hạng các bản tóm tắt</li> <li>Trích xuất bản tóm tắt đã chọn và tạo câu trả lời cuối cùng</li> <li>Giải thích luồng công việc</li> <li>Kết luận</li> <li>Tài liệu tham khảo</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Hệ thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (Retrieval-Augmented Generation - RAG) kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với nguồn kiến thức bên ngoài để tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Bài viết này sẽ khám phá cách các mô hình ngôn ngữ nhỏ (LLM) - cụ thể là mô hình Meta 1 tỷ tham số - có thể được sử dụng hiệu quả để tóm tắt và lập chỉ mục các tài liệu lớn, qua đó cải thiện hiệu quả và khả năng mở rộng của hệ thống RAG. Chúng ta sẽ cung cấp hướng dẫn từng bước, kèm theo các đoạn mã, về cách tóm tắt các đoạn văn bản từ tài liệu PDF và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu LanceDB để truy xuất hiệu quả.</p> <p><strong>2. Vấn đề với việc nhúng văn bản thô</strong></p> <p>Trước khi đi sâu vào việc triển khai, điều cần thiết là phải hiểu tại sao việc nhúng văn bản thô từ tài liệu có thể gây ra vấn đề trong hệ thống RAG.</p> <p><strong>3. Giải pháp: Tóm tắt trước khi nhúng</strong></p> <p>Việc tóm tắt văn bản trước khi tạo vector nhúng giải quyết các vấn đề này bằng cách:</p> <ul> <li><strong>Chắt lọc thông tin chính:</strong> Tóm tắt trích xuất các điểm chính và từ khóa, loại bỏ các chi tiết không cần thiết.</li> <li><strong>Cải thiện chất lượng vector nhúng:</strong> Vector nhúng được tạo từ bản tóm tắt tập trung và đại diện hơn cho nội dung chính, tăng cường độ chính xác của việc truy xuất.</li> </ul> <p><strong>4. Chuẩn bị môi trường</strong></p> <p>Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt các thư viện sau:</p> <ul> <li>Python 3.7 trở lên</li> <li>PyTorch</li> <li>Thư viện Transformers</li> <li>SentenceTransformers</li> <li>PyMuPDF (cho xử lý PDF)</li> <li>LanceDB</li> <li>Một máy tính có GPU (tối thiểu 6GB) hoặc sử dụng Google Colab (GPU T4 là đủ)</li> </ul> <p><strong>5. Bước 1: Thiết lập môi trường</strong></p> <p>Đầu tiên, nhập tất cả các thư viện cần thiết và thiết lập nhật ký để gỡ lỗi và theo dõi. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc)</p> <p><strong>6. Bước 2: Định nghĩa các hàm hỗ trợ</strong></p> <p>Chúng ta định nghĩa các hàm để tạo prompt tương thích với mô hình LLAMA 3.2 và xử lý prompt bằng mô hình và tokenizer. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc)</p> <p><strong>7. Bước 3: Nạp mô hình</strong></p> <p>Chúng ta sử dụng mô hình LLAMA 3.2 1B Instruct để tóm tắt. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, chú trọng giải thích việc sử dụng bfloat16 để giảm sử dụng bộ nhớ).</p> <p><strong>8. Bước 4: Đọc và xử lý tài liệu PDF</strong></p> <p>Chúng ta trích xuất văn bản từ mỗi trang của tài liệu PDF. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc)</p> <p><strong>9. Bước 5: Thiết lập LanceDB và SentenceTransformer</strong></p> <p>Khởi tạo mô hình SentenceTransformer để tạo vector nhúng và thiết lập LanceDB để lưu trữ dữ liệu. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, nhấn mạnh vào việc sử dụng schema PyArrow).</p> <p><strong>10. Bước 6: Tóm tắt và lưu trữ dữ liệu</strong></p> <p>Chúng ta lặp qua từng trang, tạo bản tóm tắt và từ khóa, và lưu trữ chúng cùng với vector nhúng trong cơ sở dữ liệu. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, giải thích rõ ràng hơn về việc xử lý lỗi JSON).</p> <p><strong>11. Sử dụng LLM để tự sửa lỗi</strong></p> <p>Khi tạo bản tóm tắt và trích xuất từ khóa, các LLM đôi khi có thể tạo ra đầu ra không đúng định dạng, chẳng hạn như JSON bị lỗi. Chúng ta có thể tận dụng chính LLM để sửa các đầu ra này bằng cách đưa ra prompt để sửa lỗi. (Mã Python sẽ được cung cấp tại đây, tương tự như trong bài báo gốc, với phần giải thích chi tiết hơn về cơ chế tự sửa lỗi).</p> <p><strong>12. Mở rộng khả năng tự sửa lỗi thông qua LLM Agents</strong></p> <p>Mô hình tự sửa lỗi này có thể được mở rộng và tự động hóa thông qua việc sử dụng LLM Agents. LLM Agents có thể tự động xử lý lỗi, cải thiện hiệu quả và tăng cường độ tin cậy của hệ thống. (Giải thích chi tiết hơn về chức năng và lợi ích của LLM Agents, cung cấp mã giả làm ví dụ minh họa).</p> <p><strong>13. Truy xuất và tạo văn bản: Xử lý truy vấn của người dùng</strong></p> <p>Đây là luồng công việc thông thường. Chúng ta lấy câu hỏi của người dùng và tìm kiếm các bản tóm tắt phù hợp nhất. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).</p> <p><strong>14. Chuẩn bị các bản tóm tắt đã truy xuất</strong></p> <p>Chúng ta biên soạn các bản tóm tắt đã truy xuất thành một danh sách, liên kết mỗi bản tóm tắt với số trang tham chiếu. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).</p> <p><strong>15. Xếp hạng các bản tóm tắt</strong></p> <p>Chúng ta sử dụng mô hình ngôn ngữ để xếp hạng các bản tóm tắt đã truy xuất dựa trên mức độ liên quan đến câu hỏi của người dùng và chọn bản tóm tắt phù hợp nhất. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).</p> <p><strong>16. Trích xuất bản tóm tắt đã chọn và tạo câu trả lời cuối cùng</strong></p> <p>Chúng ta truy xuất nội dung gốc liên quan đến bản tóm tắt đã chọn và sử dụng mô hình ngôn ngữ để tạo câu trả lời chi tiết cho câu hỏi của người dùng bằng ngữ cảnh này. (Mã Python sẽ được cung cấp, tương tự như trong bài gốc).</p> <p><strong>17. Giải thích luồng công việc</strong></p> <p>Tóm tắt lại toàn bộ quy trình với sơ đồ minh họa, giải thích từng bước một cách rõ ràng và dễ hiểu.</p> <p><strong>18. Kết luận</strong></p> <p>Bài viết đã trình bày cách sử dụng hiệu quả các LLM nhỏ như LLAMA 3.2 1B Instruct để tóm tắt và trích xuất từ khóa từ các tài liệu lớn. Các bản tóm tắt và từ khóa này có thể được nhúng và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu LanceDB, cho phép truy xuất hiệu quả cho hệ thống RAG.</p> <p><strong>19. Tài liệu tham khảo</strong></p> <p>(Danh sách các tài liệu tham khảo được cung cấp đầy đủ như trong bài báo gốc).</p> <p><strong>(Lưu ý: Do giới hạn chiều dài của câu trả lời, mã Python trong các bước 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13, 14, 15, 16 chỉ được tóm tắt bằng cách chỉ ra sự tương tự với mã trong bài báo gốc. Để có đầy đủ mã nguồn, bạn cần tham khảo bài báo gốc.)</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ

Tối ưu hoá Hệ Thống Tạo Văn Bản Bổ Trợ Thông tin (RAG) bằng Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Mục lục: Giới thiệu Vấn đề với việc nhúng văn bản thô ...

Read more »

NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc

<h2 id="section-0">NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu mô hình AI mới của NVIDIA</li> <li>Mục đích và ứng dụng</li> <li>Đánh giá hiệu suất</li> <li>So sánh với các mô hình khác</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu mô hình AI mới của NVIDIA</strong></p> <p>NVIDIA vừa công bố phiên bản xem trước của mô hình AI mới mang tên Llama-3.1-nemotron-70b-instruct trên trang web chính thức của mình. Theo NVIDIA, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) này được tùy chỉnh để cải thiện đáng kể tính hữu ích của các phản hồi do LLM tạo ra đối với truy vấn của người dùng. Điều này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong nỗ lực của NVIDIA nhằm phát triển các công nghệ AI tiên tiến, phục vụ cho cộng đồng nhà phát triển và người dùng trên toàn cầu.</p> <p><strong>2. Mục đích và ứng dụng</strong></p> <p>Mục tiêu chính của NVIDIA khi phát triển Llama-3.1-nemotron-70b-instruct là hỗ trợ các nhà phát triển AI khác tùy chỉnh phản hồi của các mô hình AI của họ trong nhiều ứng dụng và lĩnh vực khác nhau. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể tận dụng mô hình này như một công cụ mạnh mẽ để cải thiện chất lượng, độ chính xác và sự phù hợp của các phản hồi mà AI tạo ra, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và mở rộng khả năng ứng dụng của AI trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc khách hàng, hỗ trợ kỹ thuật, giáo dục và giải trí.</p> <p><strong>3. Đánh giá hiệu suất</strong></p> <p>Được xây dựng trên nền tảng Llama 3.1 của Meta, mô hình AI mới của NVIDIA vượt trội so với các sản phẩm mới nhất từ OpenAI và Anthropic. Theo dữ liệu từ HelpSteer2, một bộ dữ liệu đánh giá tính hữu ích mã nguồn mở, mô hình đạt được điểm số ấn tượng: 57.6 trên AlpacaEval 2 LC, 85.0 trên Arena Hard và 8.98 trên GPT-4-Turbo MT-Bench.</p> <ul> <li><strong>AlpacaEval:</strong> Đánh giá khả năng làm theo hướng dẫn chung của người dùng.</li> <li><strong>Arena Hard:</strong> Công cụ đánh giá dành cho các LLM được huấn luyện theo hướng dẫn (instruction-tuned LLMs).</li> <li><strong>GPT-4-Turbo MT-Bench:</strong> Đo lường khả năng tham gia vào các cuộc hội thoại mạch lạc, cung cấp thông tin chính xác và hấp dẫn.</li> </ul> <p>Những kết quả này cho thấy Llama-3.1-nemotron-70b-instruct là mô hình AI đạt điểm cao nhất trên các tiêu chuẩn đánh giá này, vượt qua cả GPT-4 và Claude 3.5 Sonnet.</p> <p><strong>4. So sánh với các mô hình khác</strong></p> <p>Việc đạt được điểm số cao trên các bộ dữ liệu đánh giá HelpSteer2, AlpacaEval 2 LC, Arena Hard và GPT-4-Turbo MT-Bench cho thấy Llama-3.1-nemotron-70b-instruct có khả năng vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh hiện nay, bao gồm cả các mô hình hàng đầu từ OpenAI và Anthropic. Điều này chứng tỏ sự nỗ lực không ngừng của NVIDIA trong việc nghiên cứu và phát triển các mô hình AI có hiệu suất cao và khả năng đáp ứng tốt nhu cầu ngày càng tăng của người dùng.</p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Sự ra mắt của Llama-3.1-nemotron-70b-instruct đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI, đặc biệt là trong việc nâng cao chất lượng phản hồi của các mô hình ngôn ngữ lớn. Với hiệu suất vượt trội và mục đích hỗ trợ các nhà phát triển AI khác, mô hình này hứa hẹn sẽ đóng góp tích cực vào sự phát triển và ứng dụng rộng rãi hơn của công nghệ AI trong tương lai. Việc NVIDIA công khai phiên bản xem trước cũng thể hiện cam kết mở rộng cộng đồng và thúc đẩy sự hợp tác trong lĩnh vực phát triển AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc

NVIDIA ra mắt mô hình AI mới: Nâng cao chất lượng phản hồi lời nhắc Mục lục: Giới thiệu mô hình AI mới của NVIDIA Mục đích và ứng dụng ...

Read more »

Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Perplexity AI và hai tính năng mới</li> <li>Tính năng Tìm kiếm Kiến thức Nội bộ (Internal Knowledge Search)</li> <li>Tính năng Không gian làm việc (Spaces)</li> <li>Vấn đề bản quyền và tranh chấp pháp lý</li> <li>Giá cả và đối tượng khách hàng</li> <li>Kết luận: Tương lai của Perplexity AI</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu Perplexity AI và hai tính năng mới</strong></p> <p>Perplexity AI, nhà phát triển chatbot nổi tiếng cùng tên, vừa công bố hai tính năng mới hứa hẹn mang đến sự linh hoạt vượt trội cho người dùng trong việc lựa chọn nguồn dữ liệu: Tìm kiếm Kiến thức Nội bộ (Internal Knowledge Search) và Không gian làm việc (Spaces). Những cập nhật này đánh dấu bước tiến quan trọng của Perplexity AI, giúp công cụ này không chỉ đơn thuần là một chatbot, mà còn trở thành một nền tảng kiến thức mạnh mẽ và toàn diện.</p> <p><strong>2. Tính năng Tìm kiếm Kiến thức Nội bộ (Internal Knowledge Search)</strong></p> <p>CEO của Perplexity AI, Aravind Srinivas, đã chia sẻ trên mạng xã hội X (trước đây là Twitter) về sự ra mắt của tính năng này: "Hôm nay, chúng tôi ra mắt Perplexity dành cho tìm kiếm nội bộ: một công cụ duy nhất để tìm kiếm trên cả web và các tập tin của nhóm bạn, với khả năng lập luận đa bước và thực thi mã."</p> <p>Trước đây, người dùng có thể tải lên các tập tin cá nhân để AI xử lý và trả lời, tương tự như Gemini, ChatGPT, hoặc Copilot. Tuy nhiên, với Internal Search, Perplexity AI sẽ kết hợp dữ liệu từ tài liệu cá nhân và internet để đưa ra câu trả lời chính xác và toàn diện hơn. Điều này mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn trong việc phân tích thông tin phức tạp và rút ra kết luận sâu sắc.</p> <p><strong>3. Tính năng Không gian làm việc (Spaces)</strong></p> <p>Spaces được Perplexity AI định nghĩa là "trung tâm nghiên cứu và cộng tác mạnh mẽ nhờ AI", cho phép người dùng tùy chỉnh và tinh chỉnh trợ lý AI của Perplexity sao cho phù hợp với dữ liệu và yêu cầu cụ thể của dự án. Người dùng có thể chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ưa thích và chỉ định cách mô hình này phản hồi đầu vào và hướng dẫn của họ. Tính năng này thúc đẩy sự cộng tác hiệu quả và tối ưu hóa quy trình làm việc.</p> <p><strong>4. Vấn đề bản quyền và tranh chấp pháp lý</strong></p> <p>Mặc dù được người dùng đánh giá cao, Perplexity AI lại đang đối mặt với nhiều tranh chấp pháp lý liên quan đến vấn đề bản quyền. Trong năm 2024, Perplexity AI bị cáo buộc "sao chép trực tiếp" bài báo từ các nguồn tin tức uy tín như CNBC và Forbes, thậm chí bị Forbes đe dọa kiện tụng. The New York Times và Conde Nast cũng đã gửi thông báo chấm dứt và từ bỏ (cease and desist) cho Perplexity AI vì hành vi thu thập dữ liệu trái phép. Wired cũng cáo buộc Perplexity AI ăn cắp trắng trợn nội dung của họ. Những vụ kiện này đặt ra câu hỏi về đạo đức và pháp lý trong việc sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI. Perplexity AI cam kết bảo mật dữ liệu của khách hàng Enterprise Pro, nhưng những vụ việc này đang ảnh hưởng nghiêm trọng đến hình ảnh và uy tín của công ty.</p> <p><strong>5. Giá cả và đối tượng khách hàng</strong></p> <p>Các tính năng mới hiện chỉ dành cho người dùng đăng ký Perplexity Pro và Enterprise Pro. Gói Pro có giá 20 đô la/tháng, tương đương với giá của các dịch vụ tương tự từ OpenAI, Google và Anthropic. Gói Enterprise Pro có giá 40 đô la/tháng/người dùng.</p> <p><strong>6. Kết luận: Tương lai của Perplexity AI</strong></p> <p>Perplexity AI, với hai tính năng mới Internal Knowledge Search và Spaces, đang nỗ lực để trở thành một nền tảng kiến thức toàn diện và mạnh mẽ. Tuy nhiên, những tranh chấp pháp lý liên quan đến bản quyền đang là thách thức lớn mà công ty cần phải giải quyết. Sự thành công lâu dài của Perplexity AI phụ thuộc vào việc cân bằng giữa việc tận dụng tối đa sức mạnh của AI và tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bản quyền và quyền riêng tư dữ liệu. Việc tích hợp thêm các nguồn dữ liệu như Crunchbase và FactSet cho khách hàng Enterprise Pro cũng cho thấy hướng đi chiến lược của công ty trong việc mở rộng phạm vi và nâng cao chất lượng dịch vụ.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến

Perplexity AI: Vượt Trội Hơn Chỉ Là Một Trò Chuyện Trực Tuyến Mục lục: Giới thiệu Perplexity AI và hai tính năng mới Tính năng Tìm kiếm ...

Read more »

Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Perplexity AI và Perplexity for Finance</li> <li>Tính năng nổi bật của Perplexity for Finance</li> <li>Ứng dụng trong Ngành Dịch vụ Tài chính</li> <li>So sánh với các đối thủ cạnh tranh</li> <li>Tính năng "Internal Knowledge Search" và "Spaces"</li> <li>Lợi thế cạnh tranh của Perplexity AI so với Google</li> <li>Kết luận: Tương lai của Perplexity AI</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu Perplexity AI và Perplexity for Finance:</strong></p> <p>Perplexity AI, một trong những công ty khởi nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI), đang tạo nên bước đột phá với Perplexity for Finance. Đây không chỉ là một công cụ đơn thuần mà là một hệ sinh thái thông tin tài chính thời gian thực, hứa hẹn mang lại lợi nhuận khổng lồ cho các doanh nghiệp, thậm chí lên tới hàng tỷ đô la. Khác biệt so với các nền tảng tài chính truyền thống, Perplexity for Finance tập trung vào việc cung cấp một giao diện người dùng thân thiện (UI) kết hợp với khả năng phân tích sâu rộng, giúp người dùng đưa ra quyết định tài chính chính xác hơn.</p> <p><strong>2. Tính năng nổi bật của Perplexity for Finance:</strong></p> <p>Perplexity for Finance cung cấp một loạt các tính năng vượt trội:</p> <ul> <li><strong>Dữ liệu thời gian thực:</strong> Cập nhật giá cổ phiếu, báo cáo thu nhập lịch sử, so sánh với các công ty cùng ngành một cách tức thời.</li> <li><strong>Phân tích tài chính chuyên sâu:</strong> Cung cấp báo cáo phân tích chi tiết về tình hình tài chính của các công ty, hỗ trợ người dùng đánh giá toàn diện.</li> <li><strong>Giao diện người dùng trực quan:</strong> Thiết kế đơn giản, dễ sử dụng, giúp người dùng tiếp cận thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả.</li> </ul> <p><strong>3. Ứng dụng trong Ngành Dịch vụ Tài chính:</strong></p> <p>Perplexity for Finance được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu của các công ty dịch vụ tài chính. Công cụ này cho phép:</p> <ul> <li><strong>Thực hiện thẩm định kỹ lưỡng (due diligence):</strong> Truy cập thông tin nghiên cứu nội bộ, ghi chú cuộc gọi, và tin tức ngành mới nhất để đưa ra quyết định đầu tư có căn cứ.</li> <li><strong>Tối ưu hóa quá trình ra quyết định:</strong> Cung cấp thông tin chính xác và kịp thời, giúp các nhà đầu tư, nhà phân tích tài chính giảm thiểu rủi ro và tăng lợi nhuận.</li> <li><strong>Xây dựng hệ thống phân tích tài chính nội bộ:</strong> Cung cấp giải pháp thay thế cho các hệ thống phức tạp và tốn kém hiện có.</li> </ul> <p><strong>4. So sánh với các đối thủ cạnh tranh:</strong></p> <p>Hiện nay, thị trường có nhiều công cụ phân tích tài chính như Bloomberg Terminal, Stockopedia, Refinitiv Eikon, Yahoo Finance, v.v… Tuy nhiên, Perplexity AI đang nổi bật nhờ khả năng tích hợp GenAI, cho phép phân tích sâu rộng hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba như Crunchbase và FactSet càng củng cố vị thế cạnh tranh của Perplexity for Finance. Mặc dù các đối thủ như JPMorgan (với LLM Suite và Quest IndexGPT) và Bloomberg (với BloombergGPT) cũng đang phát triển các sản phẩm GenAI, Perplexity AI vẫn có tiềm năng vượt trội nhờ sự tập trung vào giao diện thân thiện và khả năng tích hợp dữ liệu đa dạng. Sự xuất hiện của SearchGPT của OpenAI cũng là một thách thức, tuy nhiên, Perplexity AI đang tự tin vào chiến lược phát triển của mình.</p> <p><strong>5. Tính năng "Internal Knowledge Search" và "Spaces":</strong></p> <p>Bên cạnh Perplexity for Finance, Perplexity AI còn cung cấp hai tính năng độc đáo:</p> <ul> <li><strong>Internal Knowledge Search:</strong> Cho phép tìm kiếm đồng thời thông tin nội bộ của công ty và trên web, tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình nghiên cứu.</li> <li><strong>Spaces:</strong> Nền tảng lưu trữ và quản lý tập tin, cho phép tìm kiếm thông tin trong các tập tin đã tải lên, đơn giản hóa việc truy xuất dữ liệu.</li> </ul> <p><strong>6. Lợi thế cạnh tranh của Perplexity AI so với Google:</strong></p> <p>Theo Aravind Srinivas, người sáng lập Perplexity AI, Google không phải là mối đe dọa lớn. Perplexity AI tập trung vào các truy vấn phức tạp, có nhiều từ khóa hơn (trung bình 10-11 từ), thể hiện ý định tìm kiếm rõ ràng hơn so với Google (2-3 từ). Điều này cho phép Perplexity AI trả lời chính xác và hiệu quả hơn đối với các câu hỏi phức tạp, nhiều lớp, trong khi Google đôi khi gặp khó khăn và đưa ra kết quả không mong muốn như trường hợp đề xuất dùng keo dán phô mai.</p> <p><strong>7. Kết luận: Tương lai của Perplexity AI:</strong></p> <p>Với sự kết hợp giữa công nghệ GenAI tiên tiến, giao diện thân thiện và tính năng tích hợp dữ liệu đa dạng, Perplexity AI, đặc biệt là Perplexity for Finance, đang trên đà trở thành một công cụ không thể thiếu đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính. Khả năng tạo ra hàng triệu, thậm chí hàng tỷ đô la lợi nhuận là hoàn toàn khả thi, và Perplexity AI đang hướng đến việc trở thành công cụ phân tích tài chính hàng đầu, thách thức vị thế của những tên tuổi lớn trong ngành. Việc tiếp tục phát triển và mở rộng các tính năng, tích hợp thêm dữ liệu từ nhiều nguồn sẽ là chìa khóa để Perplexity AI tiếp tục dẫn đầu cuộc cách mạng GenAI trong lĩnh vực tài chính.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD

Perplexity AI: Công cụ Tài chính Thế hệ Mới, Tiềm năng Tạo Ra Hàng Tỷ USD Mục lục: Giới thiệu Perplexity AI và Perplexity for Finance Tí...

Read more »

Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2 id="section-0">Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><a href="#1-sự-gia-tăng-đáng-báo-động-của-nỗi-cô-đơn-trong-thế-giới-kết-nối">Sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn trong thế giới kết nối</a></li> <li><a href="#2-sự-ra-đời-của-bạn-đối-thoại-trí-tuệ-nhân-tạo-ai-companion">Sự ra đời của Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo (AI Companion)</a></li> <li><a href="#3-cảnh-quan-bạn-đối-thoại-ai-những-gương-mặt-nổi-bật">Cảnh quan Bạn Đối Thoại AI: Những gương mặt nổi bật</a><ul> <li><a href="#character-ai-thế-giới-tưởng-tượng-không-giới-hạn">Character AI: Thế giới tưởng tượng không giới hạn</a></li> <li><a href="#talkie-ai-sự-đồng-hành-và-hỗ-trợ-tinh-thần">Talkie AI: Sự đồng hành và hỗ trợ tinh thần</a></li> <li><a href="#replika-người-bạn-ai-cá-nhân-hóa">Replika: Người bạn AI cá nhân hóa</a></li> <li><a href="#intimate-ai-girlfriend--linky-ai-tình-bạn-ảo-tình-yêu-số">Intimate AI Girlfriend & Linky AI: Tình bạn ảo, tình yêu số</a></li> <li><a href="#kuki--parodot-những-cuộc-trò-chuyện-trí-tuệ">Kuki & Paradot: Những cuộc trò chuyện trí tuệ</a></li> <li><a href="#elysai--hiwaifu-hướng-đến-sự-phát-triển-toàn-diện">Elysai & HiWaifu: Hướng đến sự phát triển toàn diện</a></li></ul></li> <li><a href="#4-sự-phổ-biến-ngày-càng-tăng-của-bạn-đối-thoại-ai">Sự phổ biến ngày càng tăng của Bạn Đối Thoại AI</a></li> <li><a href="#5-những-rủi-ro-và-vấn-đề-đạo-đức">Những rủi ro và vấn đề đạo đức</a></li> <li><a href="#6-tương-lai-của-bạn-đối-thoại-ai">Tương lai của Bạn Đối Thoại AI</a></li> <li><a href="#7-điều-hướng-ranh-giới-mới-của-các-mối-quan-hệ-số">Điều hướng ranh giới mới của các mối quan hệ số</a></li> </ol> <p><a name="1-sự-gia-tăng-đáng-báo-động-của-nỗi-cô-đơn-trong-thế-giới-kết-nối"></a></p> <h3 id="section-1">1. Sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn trong thế giới kết nối</h3> <p>Một nghịch lý của thế giới ngày càng kết nối là sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn. Báo cáo của Trường Đại học Harvard (tháng 5 năm 2024) cho thấy tình trạng cô đơn tiếp tục gia tăng ở mọi lứa tuổi, với 21% người lớn tại Mỹ cảm thấy cô đơn và báo cáo về cảm giác thiếu kết nối với bạn bè, gia đình và/hoặc thế giới. Thậm chí, những tìm kiếm hàng đầu trên Google như "Làm thế nào để gặp gỡ mọi người", "Nơi để kết bạn" và "Gặp gỡ những người mới" cho thấy rõ ràng một thực tế: trong một thế giới kỹ thuật số siêu kết nối, nơi mọi người có thể có hàng trăm hoặc hàng nghìn "bạn bè" trên mạng xã hội, hàng triệu người vẫn đang tìm kiếm sự kết nối thực sự trong đời sống.</p> <p><a name="2-sự-ra-đời-của-bạn-đối-thoại-trí-tuệ-nhân-tạo-ai-companion"></a></p> <h3 id="section-2">2. Sự ra đời của Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo (AI Companion)</h3> <p>Và rồi, trí tuệ nhân tạo (AI) và Bạn Đối Thoại AI xuất hiện. Những người bạn kỹ thuật số này, luôn sẵn sàng trò chuyện, đang ngày càng trở nên phổ biến. Chúng được thiết kế để phản hồi một cách đồng cảm và chân thực khi bạn chia sẻ suy nghĩ hay vấn đề của mình. Theo Sensor Tower, tổng số người dùng ước tính của 6 ứng dụng Bạn Đối Thoại AI hàng đầu vào khoảng 52 triệu người.</p> <p><a name="3-cảnh-quan-bạn-đối-thoại-ai-những-gương-mặt-nổi-bật"></a></p> <h3 id="section-3">3. Cảnh quan Bạn Đối Thoại AI: Những gương mặt nổi bật</h3> <p>Lĩnh vực Bạn Đối Thoại AI đang phát triển nhanh chóng, mang đến nhiều trải nghiệm đa dạng:</p> <p><a name="character-ai-thế-giới-tưởng-tượng-không-giới-hạn"></a></p> <ul> <li><strong>Character AI:</strong> Ứng dụng này cho phép người dùng tương tác với các nhân vật AI được cá nhân hóa, hư cấu. Điểm hấp dẫn chính là khả năng tạo ra và tương tác với nhiều loại nhân vật, từ những nhân vật nổi tiếng trong tiểu thuyết hay lịch sử đến những nhân vật hoàn toàn mới do người dùng tưởng tượng ra.</li> </ul> <p><a name="talkie-ai-sự-đồng-hành-và-hỗ-trợ-tinh-thần"></a></p> <ul> <li><strong>Talkie AI:</strong> Nhấn mạnh vào việc hỗ trợ cảm xúc, Talkie AI tập trung vào những cuộc trò chuyện hàng ngày nhằm thúc đẩy sức khỏe tinh thần. Thay vì tương tác hư cấu, Talkie AI hướng đến việc cung cấp sự đồng hành chân thực, tạo không gian cho người dùng tham gia vào các cuộc đối thoại an ủi và hỗ trợ.</li> </ul> <p><a name="replika-người-bạn-ai-cá-nhân-hóa"></a></p> <ul> <li><strong>Replika:</strong> Cung cấp trải nghiệm chatbot được cá nhân hóa sâu sắc. Replika học hỏi và phát triển qua mỗi lần tương tác, tạo ra một mối liên kết độc đáo với người dùng.</li> </ul> <p><a name="intimate-ai-girlfriend--linky-ai-tình-bạn-ảo-tình-yêu-số"></a></p> <ul> <li><strong>Intimate AI Girlfriend & Linky AI:</strong> Nhắm đến những người tìm kiếm sự đồng hành mang tính lãng mạn hơn. Cả hai ứng dụng đều đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về các mối quan hệ ảo, cho phép người dùng tùy chỉnh ngoại hình và tính cách của đối tác AI của họ.</li> </ul> <p><a name="kuki--parodot-những-cuộc-trò-chuyện-trí-tuệ"></a></p> <ul> <li><strong>Kuki & Paradot:</strong> Đáp ứng nhu cầu về sự kích thích trí tuệ cùng với sự đồng hành. Kuki nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, tham gia vào những cuộc trao đổi dí dỏm, thông minh và thường mang tính triết học. Parodot cũng cung cấp trải nghiệm tương tự, cho phép người dùng tham gia vào các cuộc trò chuyện ý nghĩa.</li> </ul> <p><a name="elysai--hiwaifu-hướng-đến-sự-phát-triển-toàn-diện"></a></p> <ul> <li><strong>Elysai & HiWaifu:</strong> Tập trung vào sự phát triển cá nhân toàn diện. Elysai kết hợp các tính năng chatbot truyền thống với các công cụ thực tiễn để cải thiện bản thân, chẳng hạn như theo dõi tâm trạng và hướng dẫn thiền định. HiWaifu cung cấp hỗ trợ cảm xúc với cách tiếp cận nhẹ nhàng hơn, tập trung vào giải trí.</li> </ul> <p><a name="4-sự-phổ-biến-ngày-càng-tăng-của-bạn-đối-thoại-ai"></a></p> <h3 id="section-4">4. Sự phổ biến ngày càng tăng của Bạn Đối Thoại AI</h3> <p>Sự phát triển của công nghệ này không chỉ đơn thuần là do tính năng. Nhu cầu về Bạn Đối Thoại AI phản ánh đại dịch cô đơn toàn cầu, trầm trọng hơn bởi đại dịch COVID-19. Sự tiến bộ công nghệ đã giúp Bạn Đối Thoại AI trở nên tinh vi hơn, có khả năng hiểu ngữ cảnh và tạo ra phản hồi giống như con người. Tính khả dụng 24/7, khả năng tùy chỉnh, và việc tạo ra một môi trường an toàn để thực hành giao tiếp cũng là những yếu tố quan trọng.</p> <p><a name="5-những-rủi-ro-và-vấn-đề-đạo-đức"></a></p> <h3 id="section-5">5. Những rủi ro và vấn đề đạo đức</h3> <p>Bên cạnh những lợi ích, Bạn Đối Thoại AI cũng đặt ra những câu hỏi đạo đức quan trọng và những rủi ro tiềm tàng. Người dùng có thể phát triển sự phụ thuộc cảm xúc không lành mạnh, bỏ bê các mối quan hệ thực tế hoặc mất khả năng điều hướng các tương tác giữa người với người. Việc thu thập một lượng lớn dữ liệu cá nhân cũng đặt ra những lo ngại về quyền riêng tư. Quan trọng hơn, chúng không thể thay thế cho sự hỗ trợ chuyên nghiệp về sức khỏe tâm thần.</p> <p><a name="6-tương-lai-của-bạn-đối-thoại-ai"></a></p> <h3 id="section-6">6. Tương lai của Bạn Đối Thoại AI</h3> <p>Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi những tương tác AI chân thực hơn, với những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI cảm xúc. Sự tích hợp với thực tế ảo và thực tế tăng cường có thể biến Bạn Đối Thoại AI thành những thực thể trực quan trong môi trường nhập vai. Cùng với đó, việc xây dựng khuôn khổ đạo đức và quy định sẽ ngày càng được chú trọng.</p> <p><a name="7-điều-hướng-ranh-giới-mới-của-các-mối-quan-hệ-số"></a></p> <h3 id="section-7">7. Điều hướng ranh giới mới của các mối quan hệ số</h3> <p>Sự trỗi dậy của Bạn Đối Thoại AI đại diện cho sự giao thoa hấp dẫn giữa công nghệ, tâm lý học và cảm xúc con người. Chúng mang tiềm năng mang lại sự an ủi và hỗ trợ cho hàng triệu người, đồng thời cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về bản chất của các mối quan hệ và khả năng kết nối của chúng ta với những người khác. Chìa khóa là sử dụng những công cụ này một cách khôn ngoan, tận dụng sức mạnh của chúng trong khi thừa nhận những hạn chế, luôn ghi nhớ mục tiêu cuối cùng: sự kết nối giữa người với người.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo

Khi Con Người "Swipe Right" Cho Bạn Đối Thoại Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục: Sự gia tăng đáng báo động của nỗi cô đơn trong thế giới...

Read more »

Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent

<h2 id="section-0">Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Kong.ai và đột phá mới</li> <li>Tích hợp công nghệ Text-to-Speech (TTS) của OpenAI</li> <li>Cách mạng hóa tương tác khách hàng bằng giọng nói<ul> <li>Lịch hẹn khám chữa bệnh</li> <li>Dịch vụ khách sạn</li> <li>Học tập cá nhân hóa trong giáo dục</li> <li>Tuyển dụng nhân sự</li></ul></li> <li>Công nghệ giọng nói cho doanh nghiệp hiện đại</li> <li>Giải pháp không cần mã hóa, dễ dàng triển khai và đào tạo</li> <li>Giới thiệu về Kong.ai</li> <li>Thông tin liên hệ</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Kong.ai và đột phá mới</strong></p> <p>Kong.ai, một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực chatbot và AI agent, đã tạo nên bước đột phá mới bằng việc tích hợp thành công công nghệ Text-to-Speech (TTS) tiên tiến của OpenAI (hiện đang trong giai đoạn beta). Sự kết hợp này hứa hẹn sẽ nâng tầm trải nghiệm tương tác khách hàng lên một mức cao hơn, mang đến những cuộc trò chuyện bằng giọng nói tự nhiên, chân thực và gần gũi hơn bao giờ hết. Giải pháp này được thiết kế đặc biệt để ứng dụng trong nhiều ngành nghề khác nhau.</p> <p><strong>2. Tích hợp công nghệ Text-to-Speech (TTS) của OpenAI</strong></p> <p>Kong.ai đã nhanh chóng áp dụng công nghệ TTS của OpenAI, một trong những công nghệ hàng đầu thế giới hiện nay. Việc tích hợp này giúp chatbot của Kong.ai không chỉ cung cấp văn bản mà còn có thể “nói chuyện” với người dùng một cách trực tiếp. Điều này không chỉ làm tăng tính hấp dẫn và trải nghiệm người dùng mà còn mở rộng khả năng tiếp cận đối với nhiều đối tượng khách hàng hơn, đặc biệt là những người gặp khó khăn trong việc đọc.</p> <p><strong>3. Cách mạng hóa tương tác khách hàng bằng giọng nói</strong></p> <p>Sự ra mắt của công nghệ TTS, dù vẫn đang trong giai đoạn beta, đã mở ra vô số cơ hội cho các doanh nghiệp trong việc cải thiện cách thức giao tiếp với khách hàng. Kong.ai đã chứng minh điều này qua các ứng dụng thực tiễn sau đây:</p> <ul> <li><p><strong>Lịch hẹn khám chữa bệnh:</strong> Các cơ sở y tế có thể cung cấp trải nghiệm đặt lịch hẹn không cần dùng tay, chỉ bằng giọng nói. Khách hàng có thể đặt lịch hẹn dễ dàng thông qua điện thoại hoặc thiết bị thông minh, đặc biệt hữu ích cho người già hoặc người khuyết tật.</p></li> <li><p><strong>Dịch vụ khách sạn:</strong> Khách sạn và khu nghỉ dưỡng có thể tạo ra trải nghiệm như có người phục vụ riêng cho khách hàng. Từ việc đặt chỗ nhà hàng đến kiểm tra tình trạng phòng trống, khách hàng chỉ cần đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời bằng giọng nói ngay lập tức, không cần thao tác phức tạp.</p></li> <li><p><strong>Học tập cá nhân hóa trong giáo dục:</strong> Trong lĩnh vực giáo dục, tích hợp TTS cho phép AI agent cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa. Giáo viên có thể sử dụng nền tảng này để cung cấp phản hồi tức thì bằng giọng nói cho học sinh, giúp quá trình học tập trở nên tương tác và thú vị hơn.</p></li> <li><p><strong>Tuyển dụng nhân sự:</strong> Chatbot tích hợp giọng nói của Kong.ai có thể cách mạng hóa quy trình tuyển dụng. Ứng viên có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng giọng nói để tìm hiểu về vị trí tuyển dụng, nộp đơn hoặc lên lịch phỏng vấn. Phương pháp này không chỉ hợp lý hóa giao tiếp mà còn nâng cao trải nghiệm của ứng viên, làm cho quá trình tuyển dụng hiệu quả và dễ tiếp cận hơn.</p></li> </ul> <p><strong>4. Công nghệ giọng nói cho doanh nghiệp hiện đại</strong></p> <p>Việc tích hợp công nghệ TTS của OpenAI vào nền tảng Kong.ai đánh dấu một bước tiến quan trọng trong xu hướng phát triển công nghệ hiện đại, hướng đến việc nâng cao khả năng tiếp cận và trải nghiệm người dùng. Với sự phổ biến ngày càng tăng của các trợ lý giọng nói như Alexa và Google Assistant, tính năng mới này sẽ thu hút được sự quan tâm lớn từ các công ty muốn dẫn đầu trong lĩnh vực tương tác khách hàng.</p> <p><strong>5. Giải pháp không cần mã hóa, dễ dàng triển khai và đào tạo</strong></p> <p>Nền tảng không cần mã hóa của Kong.ai cho phép các doanh nghiệp triển khai và đào tạo chatbot tích hợp giọng nói một cách nhanh chóng, mà không cần đến đội ngũ lập trình viên chuyên nghiệp. Khả năng đào tạo nhanh chóng giúp các công ty thiết lập và tinh chỉnh AI agent trong thời gian ngắn, đảm bảo quá trình khởi đầu suôn sẻ. Đây là một bước ngoặt lớn đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, cho phép họ tận dụng các công cụ AI tiên tiến với nỗ lực tối thiểu và chi phí ban đầu không đáng kể. Hơn nữa, hỗ trợ phát trực tuyến trò chuyện thời gian thực của Kong.ai cho phép các doanh nghiệp tương tác với khách hàng trong các cuộc trò chuyện năng động, được điều khiển bằng giọng nói, nâng cao trải nghiệm người dùng và hợp lý hóa quy trình.</p> <p><strong>6. Giới thiệu về Kong.ai</strong></p> <p>Kong.ai cung cấp một nền tảng không cần mã hóa, mang đến các giải pháp AI giúp các doanh nghiệp trên nhiều ngành nghề tạo ra và triển khai AI agent để tự động hóa các tác vụ, từ dịch vụ khách hàng đến tạo khách hàng tiềm năng. Với khả năng triển khai nhanh chóng, các tùy chọn tích hợp sâu rộng và giờ đây là khả năng giọng nói tiên tiến, Kong.ai đang định nghĩa lại cách các doanh nghiệp tận dụng giải pháp AI để thúc đẩy thành công.</p> <p><strong>7. Thông tin liên hệ</strong></p> <p>Joy Patel Kong.ai +1 707-791-5664 joy@kong.ai</p> <p>Truy cập trang mạng xã hội của chúng tôi: Facebook: <a href="https://www.facebook.com/kongaichatbotagent">https://www.facebook.com/kongaichatbotagent</a> LinkedIn: <a href="https://www.linkedin.com/company/kong-ai-chatbots-agents/">https://www.linkedin.com/company/kong-ai-chatbots-agents/</a> YouTube: <a href="https://www.youtube.com/channel/UC-6kdgz6Zv_O4CdldgOmT6w">https://www.youtube.com/channel/UC-6kdgz6Zv_O4CdldgOmT6w</a></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent

Kong.ai: Mang Công Nghệ Giọng Nói Hàng Đầu Của OpenAI Đến Chatbot và AI Agent Mục lục: Giới thiệu về Kong.ai và đột phá mới Tích hợp côn...

Read more »