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 »

Sự bùng nổ của AI trong giáo dục: Cách mạng hóa học tập và dạy học

<h2>Sự bùng nổ của công nghệ AI trong ngành giáo dục</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>AI trong học tập: Những lợi ích vượt trội</li> <li>Vai trò của AI trong việc cá nhân hóa giáo dục</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>1. Giới thiệu</h3> <p>Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng thay đổi mọi mặt của cuộc sống, và giáo dục không phải là ngoại lệ. Từ việc cung cấp nội dung học tập cá nhân hóa đến tự động hóa các nhiệm vụ quản lý lớp học, AI đang cách mạng hóa cách học và dạy học. </p> <h3>2. AI trong học tập: Những lợi ích vượt trội</h3> <p>AI mang đến nhiều lợi ích cho cả học sinh và giáo viên:</p> <ul> <li><strong>Học tập cá nhân hóa:</strong> AI có thể phân tích dữ liệu học sinh để xác định điểm mạnh, điểm yếu và nhu cầu học tập riêng biệt của mỗi cá nhân. Điều này cho phép giáo viên tạo ra các kế hoạch học tập cá nhân hóa, giúp học sinh tiếp thu kiến thức hiệu quả hơn.</li> <li><strong>Hỗ trợ học tập:</strong> AI có thể cung cấp các công cụ hỗ trợ học tập trực tuyến, bao gồm các phần mềm học tập, trợ lý ảo và các nền tảng giáo dục trực tuyến. Những công cụ này giúp học sinh học tập theo tốc độ của riêng mình và truy cập thông tin mọi lúc mọi nơi.</li> <li><strong>Tự động hóa các nhiệm vụ:</strong> AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ quản lý lớp học như chấm điểm, ghi điểm và lên kế hoạch học tập. Điều này giải phóng giáo viên khỏi những công việc thủ công để tập trung vào việc giảng dạy và tương tác với học sinh.</li> <li><strong>Cung cấp thông tin phản hồi tức thời:</strong> AI có thể cung cấp phản hồi tức thời về tiến độ học tập của học sinh, giúp họ nhận biết điểm mạnh, điểm yếu và cải thiện hiệu quả học tập.</li> </ul> <h3>3. Vai trò của AI trong việc cá nhân hóa giáo dục</h3> <p>AI đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa giáo dục:</p> <ul> <li><strong>Phân tích dữ liệu học sinh:</strong> AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu học sinh từ các nguồn khác nhau như điểm số, bài kiểm tra, bài tập và tương tác lớp học. Dữ liệu này giúp hiểu rõ năng lực và nhu cầu học tập của mỗi học sinh.</li> <li><strong>Tạo nội dung học tập cá nhân hóa:</strong> Dựa trên dữ liệu phân tích, AI có thể tạo ra các nội dung học tập phù hợp với nhu cầu và khả năng của từng học sinh. Điều này giúp học sinh tiếp thu kiến thức một cách hiệu quả và hứng thú hơn.</li> <li><strong>Cung cấp các công cụ học tập phù hợp:</strong> AI có thể cung cấp các công cụ học tập phù hợp với phong cách học tập của mỗi học sinh. Ví dụ, một học sinh học bằng hình ảnh có thể được cung cấp các video học tập, trong khi một học sinh học bằng âm thanh có thể được cung cấp các bài giảng âm thanh.</li> </ul> <h3>4. Kết luận</h3> <p>Sự bùng nổ của AI trong giáo dục mang đến nhiều cơ hội cho giáo dục hiện đại. AI giúp cá nhân hóa học tập, nâng cao hiệu quả học tập, và tạo điều kiện cho giáo viên tập trung vào việc giảng dạy và tương tác với học sinh. Tuy nhiên, cần lưu ý đến những vấn đề về bảo mật dữ liệu và đạo đức trong việc ứng dụng AI trong giáo dục. </p> <p>Bằng cách sử dụng AI một cách có trách nhiệm, chúng ta có thể tạo ra một hệ thống giáo dục hiệu quả và công bằng hơn cho tất cả mọi người.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Sự bùng nổ của AI trong giáo dục: Cách mạng hóa học tập và dạy học

Sự bùng nổ của công nghệ AI trong ngành giáo dục Mục lục Giới thiệu AI trong học tập: Những lợi ích vượt trội Vai trò của AI trong việc...

Read more »