Actually, I had previously tried creating SEO articles using Dify. You can read about that experience in the article “Trying to Create SEO Articles with Dify.” However, at that time, I gave up on creating them through the workflow and used an agent instead. The reason was that there was no Iteration (loop processing) in the workflow at the time.
However, Dify v0.6.9 was released on May 31, 2024, and Iteration was implemented! I immediately tried using the Iteration feature to create SEO articles. While I did manage to do it, whether it reached a practical level or not is debatable.
That said, I believe I can convey how to use Iteration through this article, so I hope you’ll check it out! Actually, the system I tried to implement using Dify’s workflow is something our company already has in place, and we offer a service called “AI Article Creation Support” that utilizes it. If you’re looking for high-quality articles at a reasonable price, please consider using our service!

---

Preparation

Setting Up the Dify Environment

This time, the operation is based on running it on a local MacOS PC.
The method for setting up Dify on a local PC is detailed in the article “Trying to Create SEO Articles with Dify,” so please refer to that.
Additionally, Dify is a very active open-source software (OSS) and is frequently updated, so it is necessary to keep the source code up to date. You can find how to update it in the article “Using GPT-4o with Dify in a Local Environment.”

Understanding the Latest Specifications of Dify

To create articles using Dify’s workflow, the Iteration function is essential.
Even if you create a long article with a single prompt, it won’t be of high quality. The key to improving the output quality of LLMs is to break down tasks and have them do as small of a task as possible. When creating articles, the same principle applies: first decide the structure of the headings, and then request the LLM to create small, segmented articles for each heading.
Thus, the part where “articles are output for each heading” requires loop processing, and Iteration is used for this purpose.
So, I researched how to use Iteration, but… I couldn’t find any information at all! Why!? Could it be that the official documentation hasn’t caught up with the updates? As of writing this article on June 14, 2024, Iteration hasn’t been added to the Nodes in the workflow.
The only thing available is a video announcing the release. So, I proceeded with a lot of trial and error. The following is a summary of the results, but it was incredibly challenging.

Designing the Workflow on Dify

Defining Inputs and Outputs

A workflow is created by connecting various “blocks” that perform different processes. The first step is to simply define what the final output of this workflow will be.
In this article, we will create the workflow based on the following:

• Inputs
  • Reference URL for rewriting
  • Keywords to rank high
  • Co-occurrence words
  • Suggested words
  • Target audience
  • Title
  • Introduction
  • Key considerations for article creation
• Outputs
  • Heading structure
  • Content for each heading

In other words, the workflow will be designed to summarize and rewrite existing articles based on the keywords, target audience, and other predetermined information.

Designing the Process Flow

The goal is to create articles using the following general process flow:

1. Scrape the provided URL to retrieve the article content.
2. Summarize the entire article and create a heading structure that succinctly conveys the content.
   1. Use the LLM to create a bulleted summary of the article.
   2. Use the LLM to convert the bullet points into a heading structure.
   3. Use the LLM to create the heading structure.
3. Create the article for each heading.
4. Create a template and compile the content into a complete article.

 

Creating Each Block in the Workflow on Dify

Here’s what the overall process looks like. Below is an explanation of what each block does.
“Wait… does it really require this much setup just to create an article?” If you’re wondering that, you’re absolutely right! To create practical agents or workflows, quite a lot of setup is necessary. This requires a significant amount of learning, not only about generative AI itself but also about Dify’s specifications.
If you’re interested in implementing Dify but want to leave all the hassle to someone else, please feel free to contact us!
Inquire about our Dify implementation support service

Step 1: Start

• Block: Start
• Input: All the input items mentioned above
• Output: None

This step simply specifies the input items listed earlier.

Step 2: Create an Array of Source URLs

• Block: Code
• Input: String of URLs
• Output: Array of Strings

In Step 1, the list of URLs is entered as a string with line breaks, which is then converted into an array using Python. This is necessary because the input for the Iteration used later needs to be in array format.

Step 3: Scraping All URLs

• Block: Iteration
• Input: Array of URL strings
• Output: String (Scraping results)

Iteration is used for loop processing. When using Iteration, you need to specify both the input to Iteration and the output from it.

Step 3-1: Scraping Each URL

• Block: Web Scraper
• Input: Item (Each element of the array being referenced within Iteration’s loop process. In this case, each URL individually)
• Output: String (Scraping results)

In a previous article, I used a tool called Crawler to retrieve content from URLs, but since Crawler didn’t work for some reason this time, I used another tool called Web Scraper. If you pass it a URL, it retrieves the content for you.

Step 4: Merge All Scraping Results

• Block: Code
• Input: Array of strings (Scraping results)
• Output: String

In the following steps, I want to merge the content of the given URLs and summarize it, so I simply combine the contents of all the articles from the URLs.

Step 5: Create the Article Heading Structure with GPT-4o

• Block: LLM (Specify the model as GPT-4o)
• Input: String (Merged content from the previous articles)
• Output: String (Proposed heading structure)

Give the merged content of the previous articles to GPT-4o, and it will summarize it into bullet points. Based on that summary, GPT-4o will create a proposed heading structure for the article.

Step 6: Review and Refine the Heading Structure with GPT-4o

• Block: LLM (Specify the model as GPT-4o)
• Input: String (Proposed heading structure)
• Output: String (Finalized heading structure)

Have GPT-4o review the proposed heading structure created in the previous step and refine it. Adding this step significantly improves the quality.

Step 7: Convert the Heading Structure into a Python Array

• Block: LLM (Specify the model as GPT-4o)
• Input: String (Finalized heading structure)
• Output: String (Array-formatted string)

At this point, things start to get a bit forceful. Due to Iteration’s limitations, A) nesting is not allowed (you cannot create more than two loops), and B) the input must be an array (JSON cannot be passed). This was a bottleneck, and it became impossible to “loop through heading 1 and then loop through heading 2 within it to create articles for each,” which is a 1
relationship.
It might be a bit hard to understand, but here’s an example:
[  [“Heading 1: First heading 1”, “Heading 2: First heading 2”, “Summary: Corresponding summary for heading 2”],
[“Heading 1: First heading 1”, “Heading 2: Second heading 2”, “Summary: Corresponding summary for heading 2”],
[“Heading 1: Second heading 1”, “Heading 2: First heading 2”, “Summary: Corresponding summary for heading 2”],
…
[“Heading 1: nth heading 1”, “Heading 2: First heading 2”, “Summary: Corresponding summary for heading 2”],
[“Heading 1: nth heading 1”, “Heading 2: Second heading 2”, “Summary: Corresponding summary for heading 2”],
…
[“Heading 1: nth heading 1”, “Heading 2: nth heading 2”, “Summary: Corresponding summary for heading 2”]
]
GPT-4o generates an array like the one above and outputs it as a string for now.

Step 8: Convert the “Array-like” String Data into an Actual Array

• Block: Code
• Input: String (The array-formatted string)
• Output: Array of Strings

Since the LLM block can only output strings, the previous step outputs a string formatted to resemble an array structure. A Python program is then used to forcefully convert this into an array to be passed into Iteration.

Step 9: Create the Articles for All Headings

• Block: Iteration
• Input: Array of Strings
• Output: Array of Strings (Article content)

The array of headings is looped through, and the body of the article is created for each heading.

Step 9-1: Create the Article for Each Heading

• Block: LLM (Specify the model as GPT-4o)
• Input: Item (The element from the array being referenced within Iteration’s loop process. In this case, it’s a string combining heading 1 and heading 2)
• Output: String (The article body)

Using the headings 1 and 2 passed from Iteration, along with the other inputs from Step 1, GPT-4o will create the article body. Specific conditions are provided to ensure the desired content is generated when creating the article body.

Step 10: Apply the Template

• Block: Template
• Input: Array of Strings (The article body)
• Output: String

This is more of an additional step, but to make the output resemble an article, we apply a template that includes the title, introduction, headings, and body content. Dify’s template uses Jinja2.

Check the Output

I don’t quite understand… haha.

Summary

Points of Improvement

• After creating the heading structure with GPT-4o, reviewing and refining the structure with GPT-4o produces quite a good result.
• Since multiple loops cannot be used in Iteration and JSON cannot be passed as input, I resorted to having GPT-4o create Python array-like strings (which felt a bit extreme), but I managed to output the entire workflow. It was tough…

 

Areas for Improvement and Things That Couldn’t Be Achieved

• Since I had GPT-4o generate arrays, the output was sometimes unstable, and occasionally it would produce a non-array structure, causing Python to throw errors.
• I wanted to create a structure like:
  “Heading 1 > Heading 2 > Body, Heading 2 > Body… Body, Heading 1 > Heading 2 >…” but I just couldn’t manage it. If anyone who is more experienced with workflows has any ideas, please get in touch…!

 

Impressions

• It’s quite challenging to assign a task as large as creating SEO-effective articles to a workflow. Using an agent seems like a better option.
• Workflows seem better suited for processes that can be done in fewer, simpler steps.
• This might be saying the obvious, but if you want to create a workflow that is practical for business, Make.com would be a better choice. Make.com offers far more flexibility and scalability.

 

For inquiries about system development using generative AI, please contact us here.

Thank you for reading until the end!
In fact, the system I was trying to implement with Dify’s workflow is something our company already has, and we offer it as an “AI Article Creation Service.” If you’re looking for a way to continuously create high-quality articles at a reasonable price, please feel free to use our service!
Our company provides an “AI Consulting” service, which includes selecting large language models (LLMs) and architectures, conducting technical verifications, prototyping, and system development using generative AI, as well as in-house training and education for your employees.
We also offer “Secure GAI,” a solution similar to ChatGPT that can be used in business environments.
Of course, we are also happy to assist with the setup and implementation of Dify.
If this article has sparked your interest in generative AI or if you have any needs for system integration with generative AI, please feel free to contact us using the form below!

 

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company offers services such as offshore development and lab-based development in Vietnam, with a strong focus on generative AI, as well as generative AI consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development integrated with generative AI.

For those working in the advertising industry and looking for ways to utilize generative AI to improve work efficiency, don’t you want to know how generative AI is transforming the industry? Generative AI is revolutionizing the creation and delivery of advertisements, enabling more personalized and engaging consumer experiences.

In this article, we will explore in detail the impact of generative AI on the advertising industry, its key benefits, and actual case studies. We will explain the specific advantages that generative AI brings, such as the personalization, automation, and real-time optimization of advertising campaigns.

 

The Future of the Advertising Industry Transformed by Generative AI

 

Automation of Advertising and Consumer Experience

Generative AI is an innovative technology that brings automation and enhanced consumer experiences to the advertising industry.

By leveraging generative AI, it becomes possible to automatically generate advertising creatives, significantly improving the efficiency of ad production. This technology advances the personalization of ad campaigns, allowing for more appealing ads to be delivered to each consumer.

For example, generative AI analyzes vast amounts of data and generates ads based on individual consumers’ interests and behavior patterns. Since this process occurs in real-time, the ads consumers see are always based on the most up-to-date information. This maximizes the effectiveness of the ads and enhances consumer engagement.

Furthermore, generative AI can assist in the automation of advertising and optimize the resources of marketing teams. It eliminates the manual effort required for ad creation, allowing the team to focus on more strategic tasks. AI automatically creates ad designs and copy, conducts tests, and optimizes based on the results. This enhances the effectiveness of advertising campaigns.

Reference Article:

Generative AI in Advertising – Marketing Evolution​

 

Advancement of AI Technology and Performance Measurement

The evolution of generative AI has also advanced the methods for measuring the effectiveness of advertising.

AI monitors the performance of advertising campaigns in real-time and swiftly optimizes based on the data obtained. This allows marketing teams to accurately measure the effectiveness of their ads and identify areas for improvement. For example, AI automatically analyzes key metrics such as click-through rates and conversion rates, and adjusts the ad creatives and distribution strategies based on the results.

A specific example of this is a company that introduced generative AI and saw a dramatic improvement in the effectiveness of its advertising campaigns. This company used AI to generate different ads for each target segment and meticulously analyzed the performance of each. As a result, the click-through rates of the ads significantly increased, and the conversion rates also improved.

​

The technological advancement of generative AI and the sophistication of performance measurement significantly enhance competitiveness in the advertising industry. As the processes of ad creation and distribution become more efficient and precise ads are delivered, consumer engagement improves. By leveraging generative AI, the advertising industry will achieve further growth and development.

Reference Article:

How Generative AI Can Boost Consumer Marketing – McKinsey

 

The Evolution of New Advertising Models

The introduction of generative AI has led to the evolution of new advertising models in the industry.

Traditional advertising models relied on fixed creatives and one-way message delivery, but generative AI has dramatically changed this. By utilizing AI technology, advertisements have become more dynamic and interactive, thereby strengthening engagement with consumers.

Firstly, generative AI enables the automatic generation of ad creatives. This allows advertisers to rapidly deploy large-scale campaigns and deliver personalized messages to individual consumers. Specifically, ads are generated in real-time based on consumer behavior data and interests, and they are delivered at the optimal timing. As a result, consumers receive more relevant ads, which enhances the effectiveness of advertising.

Furthermore, the evolution of new advertising models includes the utilization of predictive analytics powered by generative AI. AI predicts future consumer behavior based on past data and optimizes advertising strategies according to these predictions. For instance, AI can forecast when a specific consumer will show interest in a particular product and deliver the appropriate advertisement at that time. This improves the ROI (Return on Investment) of the advertisements and enables more efficient use of the marketing budget.

A real-world example is a company that introduced a new advertising model using generative AI and dramatically improved the performance of its advertising campaigns. This company used AI to predict consumer purchasing behavior and delivered personalized ads to each consumer at the optimal time. As a result, the click-through rates and conversion rates of the ads increased significantly, leading to higher sales.

Reference Article:

The Future of Generative AI in Advertising – Kantar

 

Successful Advertising Campaign Case Studies

Advertising campaigns utilizing generative AI have produced numerous success stories. These cases not only demonstrate the potential of generative AI but also provide concrete evidence of its effectiveness. Below are some examples of successful advertising campaigns.

1. Fashion Industry Case: A major fashion brand used generative AI to create and distribute ads optimized for each individual consumer. The AI analyzed past purchase history and browsing data, recommending products that each consumer was most likely to be interested in. This campaign led to a significant increase in click-through rates and a substantial boost in sales.
2. Automobile Industry Case: An automobile manufacturer employed a generative AI-driven advertising campaign for the launch of a new model. The AI analyzed data on the target customers and generated personalized ads tailored to their interests and lifestyles. This campaign resulted in a dramatic increase in ad engagement rates and a rise in the number of test drive bookings.
3. Food Industry Case: A food manufacturer introduced generative AI for the promotion of a new product. The AI generated ads optimized for each consumer based on their preferences and past purchase history and distributed these ads via social media and email. As a result, both click-through rates and conversion rates improved, leading to a significant increase in sales of the new product.

From these examples, it is clear that generative AI greatly contributes to the success of advertising campaigns. By leveraging generative AI, advertisers can create more effective and personalized ads that capture consumer interest. The adoption of generative AI will lead to further development and growth in the advertising industry.

 

Generative AI in Marketing and Optimization Technologies

 

Methods to Enhance Consumer Interest

Generative AI offers effective methods to enhance consumer interest.

In the advertising industry, consumer engagement is a crucial factor, and by utilizing generative AI, it is possible to create more personalized and appealing advertising experiences. Below, we will explain the specific methods in detail.

Firstly, generative AI enhances the personalization of advertisements. By generating ads tailored to individual needs based on past consumer behavior data and interests, consumers can receive more relevant advertisements.

For instance, if a consumer shows interest in a particular product category, ads related to that product or service will be displayed to that consumer. This leads to improved click-through rates and conversion rates, deepening consumer engagement.

Next, generative AI enables real-time optimization of advertisements. By monitoring the performance of advertising campaigns in real-time and adjusting the content and timing of ad distribution based on the data obtained, it becomes possible to consistently deliver ads that capture consumer interest, thereby enhancing engagement.

For instance, if it is determined that a particular ad is more effective during a specific time of day, the ad can be scheduled to be delivered at that time to maximize consumer response.

Furthermore, generative AI provides interactive advertising experiences. By leveraging AI, it is possible to introduce interactive elements that allow consumers to engage directly with the ads.

For example, there are ads that use chatbots or storytelling-style ads where consumers choose options to progress. This makes consumers more actively involved with the ads, thereby strengthening engagement.

In summary, generative AI offers powerful methods for enhancing consumer engagement. Through personalization, real-time optimization, and interactive advertising experiences, it is possible to improve consumer engagement, maximize the effectiveness of advertising campaigns, and enhance marketing outcomes.

 

Success Stories and Return on Investment

Advertising campaigns utilizing generative AI have demonstrated numerous success stories and high returns on investment (ROI). This has encouraged advertisers to adopt generative AI, leading to more efficient and effective marketing strategies. Below, we will explain specific success stories and their ROI in detail.

Case Study: A Major Retailer Utilizing Generative AI in an Advertising Campaign

This company used generative AI to analyze consumer purchase data and behavior patterns, generating ads optimized for each individual consumer. As a result, the click-through rates of the ads significantly increased, and sales also rose. The ROI of this campaign was exceptionally high, with the outcomes far exceeding the costs of implementing generative AI.

Case Study: A Software Company Utilizing Generative AI for Product Promotion

This company leveraged generative AI to generate personalized ads tailored to consumer needs, distributing them through social media and email. As a result, the ad engagement rates significantly improved, and the company successfully acquired new customers. The ROI of this campaign was very high, with a substantial increase in revenue relative to the advertising expenses.

A Bank Launches a Marketing Campaign Using Generative AI

This bank utilized generative AI to analyze customer data and generate ads for loans and investment products tailored to each individual customer. As a result, the conversion rates of the ads significantly improved, and the number of new account openings increased. The ROI of this campaign was also exceptionally high, clearly demonstrating the effectiveness of generative AI.

 

Efficiency and Real-Time Optimization

Generative AI is a technology that significantly enhances efficiency and real-time optimization in the advertising industry. The introduction of this technology automates the processes of ad creation and distribution, reducing the workload of marketing teams. Below, we will explain in detail the specific benefits of the efficiency improvements and real-time optimization brought by generative AI.

Significant Improvement in Advertising Creation Efficiency

Traditionally, creating ad creatives required a lot of time and effort, but by utilizing generative AI, these processes can be automated. AI analyzes vast amounts of data and automatically generates ads based on consumer preferences and behavior patterns. This shortens the time required for ad creation, enabling the rapid deployment of a large number of ads.

Real-Time Optimization of Advertising Campaigns

The performance of advertisements is monitored in real-time, and the content and distribution strategy of the ads are immediately adjusted based on the data obtained. For example, if the click-through rate of a particular ad is low, AI analyzes the cause and optimizes the creative and targeting. This maximizes the effectiveness of the ads and enhances the results of the marketing campaign.

A specific example of this is a company that implemented an advertising campaign using generative AI, resulting in a significant improvement in click-through rates and conversion rates due to real-time optimization.

In this company, AI analyzed the ad performance data in real-time and automatically optimized the ad content and distribution schedule as needed. As a result, ad engagement improved, and the campaign’s ROI was significantly enhanced.

 

Automatic Creation of Creatives

Generative AI is an innovative technology in the automatic creation of advertising creatives.

It analyzes large amounts of data and automatically generates ads based on consumer preferences and behavior patterns. This significantly reduces the time and cost compared to manual production. For example, it generates ads for products or services that consumers are likely to be interested in based on their purchase history or browsing history.

Generative AI can also increase the variety of advertisements. It creates different versions of ads for different target segments, delivering the most appropriate message to each segment. This enhances the personalization of ads and increases consumer engagement. For example, a casual design can be automatically generated for younger audiences, while a more sophisticated design can be created for middle-aged consumers.

Additionally, generative AI monitors the performance of ads in real-time and optimizes the creatives as needed. It analyzes data such as click-through rates and conversion rates, and improves the most effective creatives in real-time. This maximizes the effectiveness of advertising campaigns and increases the return on investment (ROI).

A real-world example is a company that used generative AI to automatically create creatives, resulting in a significant improvement in ad engagement rates. By analyzing consumer data, AI generated ads optimized for each target segment, leading to an increase in click-through rates and sales.

The automatic creation of creatives by generative AI significantly improves the efficiency of ad production and maximizes the effectiveness of ads by providing personalized advertising. With the adoption of generative AI, the advertising industry will continue to evolve and grow.

 

Microsoft’s Generative AI Advertising Strategy

 

Introduction of New Advertising Formats

Microsoft is bringing innovation to the advertising industry by introducing new advertising formats powered by generative AI. This technology automates the ad creation process and provides consumers with more engaging and personalized advertisements.

Firstly, generative AI enables the automatic generation of ad creatives, significantly reducing time and costs. For example, it analyzes consumer interest and behavior data to create individually optimized ads based on that data. This automatic generation process allows advertisers to quickly deploy a large number of ad creatives, improving marketing efficiency.

Furthermore, the new advertising formats are designed to enhance consumer engagement. By incorporating interactive elements, consumers can directly interact with the ads, increasing engagement rates. For instance, interactive banner ads or video ads are examples of such formats. This deeper consumer involvement with the ads leads to greater effectiveness.

Additionally, by utilizing real-time optimization powered by generative AI, the performance of advertising campaigns improves. Metrics such as click-through rates and conversion rates are monitored in real-time, and creatives and distribution strategies are adjusted as needed. This allows advertisers to maximize ad effectiveness and increase return on investment (ROI).

 

Partnership with Snapchat

As part of its generative AI-powered advertising strategy, Microsoft has partnered with Snapchat to launch innovative advertising campaigns. This partnership aims to leverage the strengths of both companies to deliver more personalized advertising experiences to consumers.

First, Snapchat’s platform is particularly popular among younger audiences and boasts high engagement rates. By utilizing Microsoft’s generative AI technology on this platform, advertisers can deliver more effective ads to their target audience. Generative AI analyzes consumer behavior data and interests, generating individually optimized ads in real-time.

Furthermore, this partnership has enhanced the interactivity of ads. Snapchat users can now interact directly with the ads, leading to deeper engagement. For example, interactive ads using augmented reality (AR) or story-based ads have been introduced, enhancing the user experience.

As part of this partnership, a campaign was conducted where generative AI monitored and optimized ad performance in real-time. By continuously evaluating metrics like click-through rates and conversion rates, and adjusting creatives and distribution strategies as needed, the campaign maximized ad effectiveness.

One fashion brand conducted a campaign through the partnership with Snapchat. This brand used generative AI to deliver optimized ads to individual users and launched interactive ads utilizing AR features. As a result, both the click-through rates and engagement rates of the ads significantly improved, and sales increased.

 

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore và phát triển theo mô hình Labo tại Việt Nam, với trọng tâm mạnh mẽ vào AI tạo sinh, cũng như tư vấn AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất may mắn khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh.

Với những người làm việc trong ngành quảng cáo và đang tìm cách sử dụng AI tạo sinh để cải thiện hiệu quả công việc, bạn có biết AI tạo sinh đang thay đổi ngành công nghiệp này như thế nào không? AI tạo sinh đang cách mạng hóa việc tạo và phân phối quảng cáo, cho phép tạo ra những trải nghiệm tiêu dùng hấp dẫn và cá nhân hóa hơn.

​Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tìm hiểu chi tiết về tác động của AI tạo sinh đối với ngành quảng cáo, những lợi ích chính của nó, và các trường hợp thực tế. Chúng tôi sẽ giải thích các lợi thế cụ thể mà AI tạo sinh mang lại, chẳng hạn như cá nhân hóa, tự động hóa, và tối ưu hóa thời gian thực cho các chiến dịch quảng cáo.

 

Tương lai của ngành quảng cáo được thay đổi bởi AI tạo sinh

Tự động hóa quảng cáo và trải nghiệm người dùng

AI tạo sinh là một công nghệ sáng tạo mang lại sự tự động hóa và cải thiện trải nghiệm người dùng trong ngành quảng cáo.

Bằng cách sử dụng AI tạo sinh, việc tự động tạo ra các sáng tạo quảng cáo trở nên khả thi, cải thiện đáng kể hiệu quả của việc sản xuất quảng cáo. Công nghệ này tiến bộ hóa cá nhân hóa các chiến dịch quảng cáo, cho phép cung cấp những quảng cáo hấp dẫn hơn cho từng người dùng.

Ví dụ, AI tạo sinh phân tích lượng lớn dữ liệu và tạo ra các quảng cáo dựa trên sở thích và mô hình hành vi của từng người dùng. Quá trình này diễn ra trong thời gian thực, do đó các quảng cáo mà người dùng thấy luôn dựa trên thông tin mới nhất. Điều này tối đa hóa hiệu quả của quảng cáo và nâng cao sự tương tác của người dùng.

Hơn nữa, AI tạo sinh có thể hỗ trợ tự động hóa quảng cáo và tối ưu hóa nguồn lực của các đội ngũ tiếp thị. Nó loại bỏ công việc thủ công cần thiết để tạo ra quảng cáo, cho phép đội ngũ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn. AI tự động tạo ra các thiết kế và nội dung quảng cáo, thực hiện các thử nghiệm và tối ưu hóa dựa trên kết quả. Điều này giúp nâng cao hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo.

Bài báo tham khảo:

Generative AI in Advertising – Marketing Evolution​

 

Sự phát triển của công nghệ AI và Đo lường hiệu quả

Sự tiến bộ của AI tạo sinh cũng đã nâng cao các phương pháp đo lường hiệu quả của quảng cáo.

AI giám sát hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo trong thời gian thực và tối ưu hóa nhanh chóng dựa trên dữ liệu thu được. Điều này cho phép các đội ngũ tiếp thị đo lường chính xác hiệu quả của quảng cáo và xác định các điểm cần cải thiện. Ví dụ, AI tự động phân tích các chỉ số quan trọng như tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi, và điều chỉnh các thiết kế quảng cáo cũng như chiến lược phân phối dựa trên kết quả.

Một ví dụ cụ thể là một công ty đã triển khai AI tạo sinh và nhận thấy sự cải thiện đáng kể trong hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo. Công ty này đã sử dụng AI để tạo ra các quảng cáo khác nhau cho từng phân đoạn mục tiêu và phân tích kỹ lưỡng hiệu suất của từng quảng cáo. Kết quả là, tỷ lệ nhấp chuột của quảng cáo đã tăng đáng kể và tỷ lệ chuyển đổi cũng được cải thiện.

Sự tiến bộ của công nghệ AI tạo sinh và sự nâng cao trong đo lường hiệu quả đã làm tăng mạnh tính cạnh tranh trong ngành quảng cáo. Khi quá trình sản xuất và phân phối quảng cáo trở nên hiệu quả hơn và các quảng cáo chính xác hơn được cung cấp, tương tác của người dùng được cải thiện. Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, ngành quảng cáo sẽ đạt được sự tăng trưởng và phát triển mạnh mẽ hơn nữa.

Bài báo tham khảo:

How Generative AI Can Boost Consumer Marketing – McKinsey

Sự phát triển của các mô hình quảng cáo mới

Việc triển khai AI tạo sinh đã dẫn đến sự phát triển của các mô hình quảng cáo mới trong ngành.

Các mô hình quảng cáo truyền thống phụ thuộc vào sáng tạo cố định và truyền tải thông điệp một chiều, nhưng AI tạo sinh đã thay đổi điều này một cách đáng kể. Bằng cách sử dụng công nghệ AI, quảng cáo đã trở nên năng động và tương tác hơn, từ đó củng cố sự tương tác với người dùng.

Trước hết, AI tạo sinh cho phép tự động tạo ra các sáng tạo quảng cáo. Điều này cho phép các nhà quảng cáo nhanh chóng triển khai các chiến dịch quy mô lớn và gửi các thông điệp được cá nhân hóa đến từng người dùng. Cụ thể, quảng cáo được tạo ra theo thời gian thực dựa trên dữ liệu hành vi và sở thích của người dùng, và được phân phối vào thời điểm tối ưu. Kết quả là, người dùng nhận được những quảng cáo có liên quan hơn, điều này giúp tăng cường hiệu quả của quảng cáo.

Hơn nữa, sự phát triển của các mô hình quảng cáo mới bao gồm cả việc sử dụng phân tích dự đoán dựa trên AI tạo sinh. AI dự đoán hành vi tương lai của người dùng dựa trên dữ liệu quá khứ và tối ưu hóa chiến lược quảng cáo theo những dự đoán này. Ví dụ, AI có thể dự đoán thời điểm mà một người dùng cụ thể sẽ thể hiện sự quan tâm đến một sản phẩm nhất định và phân phối quảng cáo phù hợp vào thời điểm đó. Điều này giúp cải thiện ROI (tỷ suất hoàn vốn) của quảng cáo và sử dụng ngân sách tiếp thị một cách hiệu quả hơn.

Một ví dụ thực tế là một công ty đã triển khai mô hình quảng cáo mới sử dụng AI tạo sinh và cải thiện đáng kể hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo. Công ty này đã sử dụng AI để dự đoán hành vi mua sắm của người dùng và phân phối quảng cáo được cá nhân hóa cho từng người dùng vào thời điểm tối ưu. Kết quả là, tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi của quảng cáo tăng đáng kể, dẫn đến tăng trưởng doanh thu.

Bài báo tham khảo:

The Future of Generative AI in Advertising – Kantar

 

Các trường hợp chiến dịch quảng cáo thành công

Các chiến dịch quảng cáo sử dụng AI tạo sinh đã tạo ra nhiều câu chuyện thành công. Những trường hợp này không chỉ chứng minh tiềm năng của AI tạo sinh mà còn cung cấp bằng chứng cụ thể về hiệu quả của nó. Dưới đây là một số ví dụ về các chiến dịch quảng cáo thành công.

1. Trường hợp trong ngành thời trang: Một thương hiệu thời trang lớn đã sử dụng AI tạo sinh để tạo và phân phối các quảng cáo được tối ưu hóa cho từng người dùng. AI phân tích lịch sử mua hàng và dữ liệu duyệt web trước đó, đề xuất các sản phẩm mà mỗi người dùng có khả năng quan tâm nhất. Chiến dịch này đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể về tỷ lệ nhấp chuột và doanh số bán hàng cũng tăng mạnh.
2. Trường hợp trong ngành ô tô: Một nhà sản xuất ô tô đã triển khai chiến dịch quảng cáo sử dụng AI tạo sinh cho việc ra mắt mẫu xe mới. AI phân tích dữ liệu về khách hàng mục tiêu và tạo ra các quảng cáo được cá nhân hóa phù hợp với sở thích và lối sống của họ. Chiến dịch này đã dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ về tỷ lệ tương tác với quảng cáo và số lượng đặt chỗ lái thử cũng tăng lên.
3. Trường hợp trong ngành thực phẩm: Một nhà sản xuất thực phẩm đã giới thiệu AI tạo sinh cho việc quảng bá sản phẩm mới. AI đã tạo ra các quảng cáo được tối ưu hóa cho từng người dùng dựa trên sở thích và lịch sử mua hàng trước đó của họ, và phân phối những quảng cáo này qua mạng xã hội và email. Kết quả là, cả tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi đều được cải thiện, dẫn đến sự gia tăng đáng kể về doanh số bán hàng của sản phẩm mới.

Từ những ví dụ này, có thể thấy rằng AI tạo sinh đóng góp rất lớn vào sự thành công của các chiến dịch quảng cáo. Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các nhà quảng cáo có thể tạo ra những quảng cáo hiệu quả hơn và được cá nhân hóa, thu hút sự quan tâm của người dùng. Việc áp dụng AI tạo sinh sẽ dẫn đến sự phát triển và tăng trưởng mạnh mẽ hơn nữa trong ngành quảng cáo.

 

AI Tạo Sinh trong Tiếp Thị và Công Nghệ Tối Ưu Hóa

Phương pháp nâng cao sự quan tâm của người dùng

AI tạo sinh cung cấp các phương pháp hiệu quả để nâng cao sự quan tâm của người dùng.

Trong ngành quảng cáo, sự tương tác của người dùng là yếu tố quan trọng, và bằng cách sử dụng AI tạo sinh, có thể tạo ra những trải nghiệm quảng cáo hấp dẫn và được cá nhân hóa hơn. Dưới đây, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết các phương pháp cụ thể.

Trước tiên, AI tạo sinh nâng cao cá nhân hóa của quảng cáo. Bằng cách tạo ra các quảng cáo được điều chỉnh cho từng nhu cầu dựa trên dữ liệu hành vi trong quá khứ và sở thích của người dùng, người dùng có thể nhận được những quảng cáo có liên quan hơn.

Ví dụ, nếu một người dùng thể hiện sự quan tâm đến một danh mục sản phẩm cụ thể, các quảng cáo liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ đó sẽ được hiển thị cho người dùng đó. Điều này dẫn đến việc cải thiện tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi, đồng thời làm sâu sắc thêm sự tương tác của người dùng.

Tiếp theo, AI tạo sinh cho phép tối ưu hóa quảng cáo theo thời gian thực. Bằng cách giám sát hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo trong thời gian thực và điều chỉnh nội dung cũng như thời gian phân phối quảng cáo dựa trên dữ liệu thu được, có thể cung cấp liên tục những quảng cáo thu hút sự quan tâm của người dùng, qua đó nâng cao sự tương tác.

Ví dụ, nếu được xác định rằng một quảng cáo cụ thể có hiệu quả hơn vào một thời điểm nhất định trong ngày, quảng cáo có thể được phân phối theo thời gian đó để tối đa hóa phản ứng của người dùng.

Hơn nữa, AI tạo sinh cung cấp các trải nghiệm quảng cáo tương tác. Bằng cách tận dụng AI, có thể giới thiệu các yếu tố tương tác cho phép người dùng tương tác trực tiếp với các quảng cáo.

Ví dụ, có những quảng cáo sử dụng chatbot hoặc các quảng cáo kiểu kể chuyện mà người dùng chọn các tùy chọn để tiến triển. Điều này làm cho người dùng tham gia tích cực hơn vào các quảng cáo, qua đó củng cố sự tương tác.

Tóm lại, AI tạo sinh cung cấp các phương pháp mạnh mẽ để nâng cao sự tương tác của người dùng. Thông qua cá nhân hóa, tối ưu hóa thời gian thực, và trải nghiệm quảng cáo tương tác, có thể cải thiện sự tương tác của người dùng, tối đa hóa hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo và nâng cao kết quả tiếp thị.

 

Các trường hợp thành công và tỷ suất hoàn vốn (ROI)

Các chiến dịch quảng cáo sử dụng AI tạo sinh đã chứng minh được nhiều câu chuyện thành công và tỷ suất hoàn vốn (ROI) cao. Điều này đã khuyến khích các nhà quảng cáo áp dụng AI tạo sinh, dẫn đến các chiến lược tiếp thị hiệu quả và hiệu quả hơn. Dưới đây, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết các câu chuyện thành công cụ thể và ROI của chúng.

Trường hợp nghiên cứu: Một nhà bán lẻ lớn sử dụng AI tạo sinh trong chiến dịch quảng cáo

Công ty này đã sử dụng AI tạo sinh để phân tích dữ liệu mua sắm và mô hình hành vi của người dùng, tạo ra các quảng cáo được tối ưu hóa cho từng người dùng cá nhân. Kết quả là, tỷ lệ nhấp chuột của các quảng cáo đã tăng đáng kể và doanh số bán hàng cũng tăng lên. ROI của chiến dịch này rất cao, với kết quả vượt xa chi phí triển khai AI tạo sinh.

Trường hợp nghiên cứu: Một công ty phần mềm sử dụng AI tạo sinh để quảng bá sản phẩm

Công ty này đã tận dụng AI tạo sinh để tạo ra các quảng cáo được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của người dùng, phân phối chúng thông qua mạng xã hội và email. Kết quả là, tỷ lệ tương tác với quảng cáo đã được cải thiện đáng kể và công ty đã thành công trong việc thu hút khách hàng mới. ROI của chiến dịch này rất cao, với doanh thu tăng đáng kể so với chi phí quảng cáo.

Một ngân hàng triển khai chiến dịch tiếp thị sử dụng AI tạo sinh

Ngân hàng này đã sử dụng AI tạo sinh để phân tích dữ liệu khách hàng và tạo ra các quảng cáo về khoản vay và sản phẩm đầu tư phù hợp với từng khách hàng cá nhân. Kết quả là, tỷ lệ chuyển đổi của các quảng cáo đã tăng đáng kể và số lượng tài khoản mới được mở đã tăng lên. ROI của chiến dịch này cũng rất cao, cho thấy rõ ràng hiệu quả của AI tạo sinh.

 

Hiệu quả và Tối ưu hóa theo thời gian thực

AI tạo sinh là một công nghệ giúp nâng cao đáng kể hiệu quả và tối ưu hóa theo thời gian thực trong ngành quảng cáo. Việc áp dụng công nghệ này tự động hóa các quy trình tạo và phân phối quảng cáo, giảm bớt khối lượng công việc của các đội ngũ tiếp thị. Dưới đây, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết các lợi ích cụ thể của việc cải thiện hiệu quả và tối ưu hóa theo thời gian thực mà AI tạo sinh mang lại.

Cải thiện đáng kể hiệu quả tạo quảng cáo

Trước đây, việc tạo ra các sáng tạo quảng cáo đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức, nhưng bằng cách sử dụng AI tạo sinh, các quy trình này có thể được tự động hóa. AI phân tích một lượng lớn dữ liệu và tự động tạo ra các quảng cáo dựa trên sở thích và hành vi của người dùng. Điều này rút ngắn thời gian cần thiết để tạo ra quảng cáo, cho phép triển khai nhanh chóng một số lượng lớn quảng cáo.

Tối ưu hóa theo thời gian thực cho các chiến dịch quảng cáo

Hiệu suất của các quảng cáo được giám sát theo thời gian thực, và nội dung cũng như chiến lược phân phối của quảng cáo được điều chỉnh ngay lập tức dựa trên dữ liệu thu được. Ví dụ, nếu tỷ lệ nhấp chuột của một quảng cáo cụ thể thấp, AI sẽ phân tích nguyên nhân và tối ưu hóa sáng tạo và nhắm mục tiêu. Điều này tối đa hóa hiệu quả của quảng cáo và nâng cao kết quả của chiến dịch tiếp thị.

Một ví dụ cụ thể là một công ty đã triển khai chiến dịch quảng cáo sử dụng AI tạo sinh, dẫn đến việc tăng đáng kể tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi nhờ vào tối ưu hóa theo thời gian thực.

Tại công ty này, AI phân tích dữ liệu hiệu suất của quảng cáo theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa nội dung quảng cáo và lịch trình phân phối khi cần thiết. Kết quả là, sự tương tác với quảng cáo được cải thiện, và ROI của chiến dịch cũng được cải thiện đáng kể.

 

Tự động tạo ra các sáng tạo

AI tạo sinh là một công nghệ sáng tạo trong việc tự động tạo ra các sáng tạo quảng cáo.

Nó phân tích một lượng lớn dữ liệu và tự động tạo ra các quảng cáo dựa trên sở thích và mô hình hành vi của người dùng. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí so với sản xuất thủ công. Ví dụ, nó tạo ra các quảng cáo cho các sản phẩm hoặc dịch vụ mà người dùng có khả năng quan tâm dựa trên lịch sử mua hàng hoặc lịch sử duyệt web của họ.

AI tạo sinh cũng có thể tăng số lượng biến thể của quảng cáo. Nó tạo ra các phiên bản quảng cáo khác nhau cho các phân đoạn mục tiêu khác nhau, cung cấp thông điệp phù hợp nhất cho từng phân đoạn. Điều này tăng cường cá nhân hóa quảng cáo và nâng cao sự tương tác của người dùng. Ví dụ, một thiết kế ngẫu nhiên có thể được tạo tự động cho giới trẻ, trong khi một thiết kế tinh tế hơn có thể được tạo cho người dùng trung niên.

Ngoài ra, AI tạo sinh giám sát hiệu suất của quảng cáo trong thời gian thực và tối ưu hóa các sáng tạo khi cần thiết. Nó phân tích dữ liệu như tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi, và cải thiện các sáng tạo hiệu quả nhất trong thời gian thực. Điều này tối đa hóa hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo và tăng cường tỷ suất hoàn vốn (ROI).

Một ví dụ thực tế là một công ty đã sử dụng AI tạo sinh để tự động tạo ra các sáng tạo, dẫn đến việc tăng đáng kể tỷ lệ tương tác với quảng cáo. Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng, AI đã tạo ra các quảng cáo được tối ưu hóa cho từng phân đoạn mục tiêu, dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ nhấp chuột và doanh số bán hàng.

Việc tự động tạo ra các sáng tạo bởi AI tạo sinh cải thiện đáng kể hiệu quả sản xuất quảng cáo và tối đa hóa hiệu quả của quảng cáo bằng cách cung cấp quảng cáo được cá nhân hóa. Với việc áp dụng AI tạo sinh, ngành quảng cáo sẽ tiếp tục tiến hóa và phát triển.

 

Chiến lược quảng cáo AI tạo sinh của Microsoft

Giới thiệu các định dạng quảng cáo mới

Microsoft đang mang lại sự đổi mới cho ngành quảng cáo bằng cách giới thiệu các định dạng quảng cáo mới sử dụng AI tạo sinh. Công nghệ này tự động hóa quy trình tạo quảng cáo và cung cấp cho người dùng những quảng cáo hấp dẫn và được cá nhân hóa hơn.

Trước tiên, AI tạo sinh cho phép tự động tạo ra các sáng tạo quảng cáo, giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí. Ví dụ, nó phân tích dữ liệu sở thích và hành vi của người dùng để tạo ra các quảng cáo được tối ưu hóa theo từng cá nhân dựa trên dữ liệu đó. Quá trình tự động tạo này cho phép các nhà quảng cáo nhanh chóng triển khai một số lượng lớn sáng tạo quảng cáo, cải thiện hiệu quả tiếp thị.

Hơn nữa, các định dạng quảng cáo mới được thiết kế để nâng cao sự tương tác của người dùng. Bằng cách tích hợp các yếu tố tương tác, người dùng có thể tương tác trực tiếp với các quảng cáo, tăng tỷ lệ tương tác. Ví dụ, các quảng cáo banner tương tác hoặc quảng cáo video là những ví dụ về các định dạng này. Điều này giúp người dùng tham gia sâu hơn vào các quảng cáo, làm tăng hiệu quả của quảng cáo.

Ngoài ra, việc sử dụng tối ưu hóa theo thời gian thực dựa trên AI tạo sinh giúp cải thiện hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo. Các chỉ số như tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi được giám sát trong thời gian thực, và các sáng tạo cũng như chiến lược phân phối được điều chỉnh khi cần thiết. Điều này cho phép các nhà quảng cáo tối đa hóa hiệu quả của quảng cáo và tăng tỷ suất hoàn vốn (ROI).

 

Hợp tác với Snapchat

Như một phần trong chiến lược quảng cáo sử dụng AI tạo sinh, Microsoft đã hợp tác với Snapchat để triển khai các chiến dịch quảng cáo sáng tạo. Sự hợp tác này nhằm tận dụng điểm mạnh của cả hai công ty để cung cấp trải nghiệm quảng cáo được cá nhân hóa hơn cho người dùng.

Đầu tiên, nền tảng của Snapchat đặc biệt phổ biến với nhóm khán giả trẻ và có tỷ lệ tương tác cao. Bằng cách sử dụng công nghệ AI tạo sinh của Microsoft trên nền tảng này, các nhà quảng cáo có thể phân phối các quảng cáo hiệu quả hơn đến khán giả mục tiêu của họ. AI tạo sinh phân tích dữ liệu hành vi và sở thích của người dùng, tạo ra các quảng cáo được tối ưu hóa theo từng cá nhân trong thời gian thực.

Hơn nữa, sự hợp tác này đã nâng cao tính tương tác của các quảng cáo. Người dùng Snapchat hiện có thể tương tác trực tiếp với các quảng cáo, dẫn đến sự tương tác sâu sắc hơn. Ví dụ, các quảng cáo tương tác sử dụng thực tế tăng cường (AR) hoặc các quảng cáo dưới dạng câu chuyện đã được giới thiệu, nâng cao giá trị trải nghiệm của người dùng.

Như một phần của sự hợp tác này, một chiến dịch đã được thực hiện, trong đó AI tạo sinh giám sát và tối ưu hóa hiệu suất quảng cáo theo thời gian thực. Bằng cách liên tục đánh giá các chỉ số như tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi, và điều chỉnh sáng tạo cũng như chiến lược phân phối khi cần thiết, chiến dịch đã tối đa hóa hiệu quả của quảng cáo.

Một thương hiệu thời trang đã thực hiện một chiến dịch thông qua sự hợp tác với Snapchat. Thương hiệu này đã sử dụng AI tạo sinh để phân phối các quảng cáo được tối ưu hóa cho từng người dùng cá nhân và triển khai các quảng cáo tương tác sử dụng tính năng AR. Kết quả là, tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ tương tác với quảng cáo đã tăng đáng kể, và doanh số bán hàng cũng tăng lên.

Xin chào, tôi tên là Kakeya, đại diện của Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore tại Việt Nam, phát triển theo mô hình phòng thí nghiệm và tư vấn, tất cả đều tận dụng AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi may mắn nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI tạo sinh.

“Đã có quá nhiều dịch vụ AI, tôi không biết nên chọn cái nào…”

Dành cho những ai đang có thắc mắc này, lần này chúng tôi đã so sánh chi tiết bốn dịch vụ AI: ChatGPT, Claude, Gemini và Perplexity! Chúng tôi đã tóm tắt các điểm so sánh chính như độ chính xác, giá cả và tính năng một cách dễ hiểu. Hãy tìm cho mình dịch vụ AI phù hợp nhất và nâng cao hiệu suất làm việc hàng ngày!

Bài viết này chứa thông tin cập nhật đến ngày 12 tháng 8 năm 2024. Do tốc độ cập nhật nhanh chóng của các dịch vụ liên quan, nội dung trong bài viết này có thể trở nên lỗi thời.

 

So sánh từng dịch vụ

Đầu tiên, chúng tôi đã tạo một bảng so sánh để nắm bắt sự khác biệt lớn.

 

 

Sự khác biệt về tính năng giữa ứng dụng di động và ứng dụng web

• ChatGPT: Chỉ có thể sử dụng nhập liệu bằng giọng nói trên ứng dụng di động.
• Gemini: Chỉ có thể sử dụng nhập liệu bằng giọng nói trên ứng dụng di động.
• Claude: Hầu như không có sự khác biệt về tính năng giữa ứng dụng di động và ứng dụng web.
• Perplexity: Hầu như không có sự khác biệt về tính năng giữa ứng dụng di động và ứng dụng web.

Vậy, dịch vụ nào là tốt nhất?

• Nếu bạn muốn sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, hãy chọn ChatGPT: Nó hoạt động tốt trong nhiều tác vụ như tạo nội dung, lập trình và dịch vụ khách hàng. Các tính năng phong phú, bao gồm các plugin và DALL-E 3 để tạo hình ảnh, cũng rất hấp dẫn.
• Nếu bạn ưu tiên an toàn và đạo đức, hãy chọn Claude: Nó được trang bị các hướng dẫn đạo đức và biện pháp an toàn, phù hợp cho các trường hợp nhạy cảm như giáo dục và sức khỏe tâm thần. Cá nhân tôi thấy sự tự nhiên trong văn bản được tạo ra là nổi bật.
• Nếu bạn muốn tích hợp với các sản phẩm của Google, hãy chọn Gemini: Nó tích hợp mạnh mẽ với Tìm kiếm Google, Gmail, Docs và các sản phẩm khác của Google. Nó cũng cung cấp quyền truy cập thông tin theo thời gian thực. Ngoài ra, cửa sổ ngữ cảnh của nó lên tới 2 triệu token, phù hợp để nhập nhiều văn bản và tóm tắt chúng.
• Nếu bạn muốn sử dụng cho nghiên cứu, hãy chọn Perplexity: Nó hiển thị các nguồn và cung cấp câu trả lời chính xác dựa trên thông tin web mới nhất. Bạn cũng có thể tìm kiếm các bài báo học thuật hoặc các nền tảng cụ thể.

 

ChatGPT: AI đa năng đáp ứng mọi nhu cầu

Đặc điểm chính

• Hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau
• Phong phú về tính năng và plugin
• Có sẵn chatbot tùy chỉnh trên GPT Store

Nhà cung cấp: OpenAI

URL: https://chatgpt.com/

Mô hình ngôn ngữ: GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-3.5 Turbo

Gói trả phí: Plus: $20/tháng, Team: Liên hệ để biết chi tiết, Enterprise: Liên hệ để biết chi tiết
Gói miễn phí: Có sẵn

ChatGPT là một trong những chatbot AI được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Sự phổ biến của nó đến từ tính linh hoạt cao, hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau như tạo văn bản, trả lời câu hỏi, tạo mã, dịch thuật và tóm tắt.

 

Điều gì làm cho ChatGPT tuyệt vời?

Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ
ChatGPT hỗ trợ không chỉ tiếng Nhật và tiếng Anh mà còn nhiều ngôn ngữ khác, khiến nó trở nên hữu ích trong môi trường kinh doanh toàn cầu.

Khả năng cao trong việc xử lý nhiều tác vụ
ChatGPT có thể thực hiện các tác vụ nâng cao như trả lời câu hỏi phức tạp, tạo nội dung sáng tạo và viết mã trong các ngôn ngữ lập trình khác nhau.
Ví dụ, các chuyên gia tiếp thị có thể sử dụng ChatGPT để tạo ra các bản sao quảng cáo hoặc khẩu hiệu hấp dẫn, hoặc phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả.

Tính năng ngày càng phát triển

OpenAI liên tục cập nhật các tính năng của ChatGPT, cho phép nó tiến hóa từng ngày. Gần đây, các chức năng mới như tạo/ phân tích hình ảnh chất lượng cao với DALL-E 3, duyệt web và GPTs đã được thêm vào, làm cho nó thân thiện hơn với người dùng.

 

Cách sử dụng ChatGPT hữu ích: Các ví dụ thực tế

Tạo bài viết blog

Chỉ cần nhập từ khóa hoặc chủ đề, ChatGPT có thể tạo ra các bài viết hấp dẫn mạnh về SEO và thu hút người đọc. Ví dụ, nếu bạn nhập từ khóa “Xu hướng chatbot AI mới nhất năm 2024”, ChatGPT sẽ thu thập thông tin mới nhất và tạo ra một bài viết được tối ưu hóa cho SEO.

Ngoài ra, bạn có thể đưa ra các hướng dẫn chi tiết cho cấu trúc bài viết, tiêu đề và nội dung của bài.

 Tạo nội dung cho trang web

ChatGPT có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm các trang đích và trang mô tả sản phẩm cho trang web.

Ví dụ, khi tạo trang mô tả sản phẩm cho một trang web thương mại điện tử, chỉ cần nhập các đặc điểm và lợi ích của sản phẩm dưới dạng gạch đầu dòng, ChatGPT sẽ tạo ra các mô tả sản phẩm hấp dẫn.

Tăng hiệu suất lập trình

ChatGPT hỗ trợ nhiều tác vụ lập trình khác nhau như tạo mã, gỡ lỗi và sửa lỗi.

Ví dụ, nếu bạn muốn viết mã trong Python để thực hiện một chức năng cụ thể, bạn chỉ cần giải thích chức năng đó bằng ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT sẽ tự động tạo mã cho bạn.

Ngoài ra, nếu có lỗi trong mã hiện có, bạn có thể nhập mã vào ChatGPT và nó sẽ chỉ ra lỗi.

Tạo ý tưởng kinh doanh

Khi bạn không thể nghĩ ra ý tưởng kinh doanh mới, việc tham khảo ý kiến từ ChatGPT có thể mang lại hiệu quả.

Chẳng hạn, nếu bạn nhập chủ đề như “dịch vụ mới cho người cao tuổi,” ChatGPT sẽ đề xuất nhiều ý tưởng khác nhau.

Tự động hóa hỗ trợ khách hàng

ChatGPT có thể được sử dụng như một chatbot để tự động trả lời các câu hỏi thường gặp từ khách hàng.
Điều này giúp bạn hợp lý hóa các tác vụ hỗ trợ khách hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

 

Những người nên chọn ChatGPT

Những người muốn tận dụng AI cho nhiều mục đích khác nhau
ChatGPT được khuyên dùng cho những người muốn tận dụng sức mạnh của AI cho nhiều ứng dụng khác nhau nhờ tính đa chức năng của nó.

Những người muốn cải thiện hiệu suất trong việc tạo nội dung và lập trình
ChatGPT có thể nâng cao đáng kể hiệu suất của các tác vụ liên quan đến việc tạo nội dung và lập trình.

Những người muốn trải nghiệm công nghệ AI mới nhất
ChatGPT luôn được trang bị công nghệ AI mới nhất, cho phép bạn trải nghiệm AI tiên tiến.

 

Claude: AI đạo đức tập trung vào sự an toàn

Đặc điểm chính

• Được phát triển theo các hướng dẫn đạo đức
• Đảm bảo an toàn bởi AI theo Hiến pháp
• Cửa sổ ngữ cảnh lên đến 1 triệu token

Nhà cung cấp: Anthropic
URL: https://claude.ai/
Mô hình ngôn ngữ: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku
Gói trả phí: Pro: $20/tháng
Gói miễn phí: Có sẵn

Claude là một chatbot AI được phát triển với trọng tâm vào sự an toàn và đạo đức. Anthropic, một công ty được thành lập bởi các cựu thành viên của OpenAI, có cam kết mạnh mẽ đối với sự an toàn của AI.

 

Điều gì làm cho Claude tuyệt vời?

Ngăn chặn việc tạo ra thông tin có hại hoặc thiên vị
Claude sử dụng công nghệ độc đáo được gọi là “AI theo Hiến pháp,” giúp ngăn chặn việc tạo ra thông tin có hại như phân biệt đối xử, định kiến và các biểu hiện bạo lực.
Đây là một tính năng quan trọng để giảm thiểu rủi ro tạo ra thông tin gây vấn đề về đạo đức.

Cửa sổ ngữ cảnh lên đến 1 triệu token
Claude có một cửa sổ ngữ cảnh rất dài lên đến 1 triệu token.
Điều này rất quan trọng vì nó cho phép AI ghi nhớ các cuộc trò chuyện trước đó lâu hơn và tạo ra các tương tác tự nhiên, giống con người hơn.
Ví dụ, AI có thể nhớ lại những gì người dùng đã nói trước đó và trả lời các câu hỏi liên quan một cách thích hợp.

Sử dụng trong giáo dục và hỗ trợ sức khỏe tâm thần
Nhờ tính an toàn và đạo đức cao, Claude được kỳ vọng sẽ được sử dụng trong các lĩnh vực nhạy cảm như giáo dục và hỗ trợ sức khỏe tâm thần.
Ví dụ, nó có thể được sử dụng như một công cụ hỗ trợ học tập, nơi học sinh có thể yên tâm sử dụng AI, hoặc như một chatbot để hỗ trợ những người gặp vấn đề về sức khỏe tâm thần.

 

Các trường hợp sử dụng thực tế của Claude

Thúc đẩy các cuộc thảo luận về đạo đức
Vì Claude được phát triển dựa trên các hướng dẫn đạo đức, nó có thể được sử dụng như một công cụ để thúc đẩy các cuộc thảo luận về các vấn đề đạo đức nhạy cảm.
Chẳng hạn, thông qua việc đối thoại với Claude, bạn có thể có được nhiều góc nhìn khác nhau về các chủ đề như đạo đức AI, lợi và hại của chỉnh sửa gen và các vấn đề môi trường.

Thu thập ý kiến đa dạng
Claude có thể tạo ra các ý kiến khác nhau mà không có thành kiến, duy trì quan điểm trung lập.
Điều này rất hữu ích trong các tình huống cần thu thập ý kiến đa dạng, chẳng hạn như trong việc phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ mới, hoặc lập kế hoạch chiến lược tiếp thị.
Ví dụ, khi thu thập ý kiến về người dùng mục tiêu cho một sản phẩm mới, Claude có thể tạo ra các ý kiến dựa trên các nhóm tuổi, nghề nghiệp và lối sống khác nhau, cung cấp các quan điểm đa dạng hơn.

Tạo câu chuyện và thơ
Claude cũng xuất sắc trong việc tạo ra các văn bản sáng tạo, hỗ trợ việc tạo câu chuyện và thơ.
Ví dụ, khi người dùng nhập ý tưởng câu chuyện hoặc thiết lập nhân vật, Claude có thể phát triển câu chuyện dựa trên thông tin đó.
Ngoài ra, khi người dùng cung cấp chủ đề hoặc từ khóa cho một bài thơ, Claude có thể tạo ra bài thơ phù hợp với các tiêu chí đó.

 

Những người nên chọn Claude

Những người coi trọng an toàn và đạo đức
Claude là một chatbot AI được phát triển với sự cam kết mạnh mẽ về an toàn và đạo đức. Nó được khuyên dùng cho những người coi trọng sự an toàn và các vấn đề đạo đức khi sử dụng AI.

Những người muốn tạo văn bản dài
Với cửa sổ ngữ cảnh rất dài lên đến 1 triệu token, Claude phù hợp để tạo các văn bản dài.
Nó được khuyên dùng cho những người muốn tạo các tài liệu dài, chẳng hạn như tiểu thuyết, kịch bản hoặc luận văn.

 Những người muốn thu thập ý kiến đa dạng

Claude có thể tạo ra các ý kiến khác nhau mà không thiên vị, duy trì quan điểm trung lập. Vì vậy, nó được khuyến nghị cho những người muốn thu thập ý kiến đa dạng.

 

​Gemini: AI thời gian thực tích hợp với các dịch vụ của Google

Đặc điểm chính

• Truy cập thông tin thời gian thực thông qua tích hợp với Google Tìm kiếm
• Tích hợp với Google Workspace, bao gồm Gmail, Docs và Bảng tính
• Khả năng đa phương thức để hiểu hình ảnh, âm thanh và video

Nhà cung cấp: Google
URL: https://gemini.google.com/app
Mô hình ngôn ngữ: Gemini Nano, Gemini Pro, Gemini Ultra
Gói trả phí: Advanced: $19.99/tháng (Bao gồm trong Google One AI Premium)
Gói miễn phí: Có sẵn

Gemini, do Google phát triển, là một chatbot AI sử dụng lượng dữ liệu và dịch vụ khổng lồ của Google. Nó cung cấp quyền truy cập thông tin theo thời gian thực, tích hợp với Google Workspace và có các khả năng đa phương thức—điểm mạnh độc đáo của Google.

 

Điều gì làm cho Gemini tuyệt vời?

Cung cấp thông tin mới nhất thông qua tích hợp với Google Tìm kiếm

Gemini tích hợp với Google Tìm kiếm, cho phép nó cung cấp các câu trả lời luôn phản ánh thông tin mới nhất. Điều này cực kỳ hữu ích khi cần thông tin theo thời gian thực, chẳng hạn như tin tức, thời tiết hoặc giá cổ phiếu.

Nâng cao hiệu quả công việc thông qua tích hợp với Google Workspace

Gemini được tích hợp với các dịch vụ khác nhau trong Google Workspace, bao gồm Gmail, Docs và Bảng tính. Chẳng hạn, khi soạn email trong Gmail, Gemini có thể đề xuất tiêu đề và nội dung email.

Ngoài ra, khi làm việc trong Docs, bạn có thể yêu cầu Gemini hiệu đính hoặc tóm tắt nội dung.

Hỗ trợ nhiều ứng dụng thông qua khả năng đa phương thức

Gemini có thể hiểu không chỉ văn bản mà còn các dữ liệu đa phương thức như hình ảnh, âm thanh và video.

Ví dụ, nó có thể mô tả những gì hiển thị trong một hình ảnh, chuyển âm thanh thành văn bản hoặc tóm tắt nội dung của một video.

Cửa sổ ngữ cảnh ấn tượng
Gemini có cửa sổ ngữ cảnh lên đến 2 triệu token. Điều này có nghĩa là bạn có thể nhập lượng thông tin tương đương với 2 triệu ký tự. Ví dụ, bạn có thể nhập văn bản tương đương với nhiều cuốn sách và yêu cầu Gemini tóm tắt hoặc trả lời các câu hỏi về tất cả nội dung đó.

 

Cách sử dụng Gemini hữu ích: Các trường hợp sử dụng thực tế

Lập kế hoạch du lịch
Chỉ cần nói cho Gemini biết điểm đến du lịch mong muốn của bạn, nó sẽ gợi ý các điểm tham quan, khách sạn và nhà hàng được đề xuất.
Ngoài ra, nó tích hợp với Google Maps để đề xuất các tuyến đường và phương tiện di chuyển tối ưu, giúp bạn lên kế hoạch du lịch một cách suôn sẻ.
Ví dụ, nếu bạn hỏi: “Tôi muốn đi du lịch cùng gia đình đến Hawaii vào tháng tới. Bạn có thể gợi ý các điểm tham quan và khách sạn không?” Gemini sẽ đề xuất các điểm tham quan và khách sạn phù hợp cho gia đình.
Nếu bạn thêm: “Tôi muốn thuê xe để di chuyển,” nó sẽ cung cấp các liên kết đến trang đặt thuê xe, giới thiệu các công ty cho thuê xe và gợi ý các tuyến đường lái xe.

Tạo tài liệu thuyết trình
Gemini hoạt động với Google Slides để hỗ trợ việc tạo tài liệu thuyết trình.
Ví dụ, bằng cách cung cấp chủ đề và cấu trúc của bài thuyết trình, Gemini sẽ đề xuất các bố cục và nội dung cho các trang trình bày của bạn.
Bạn cũng có thể yêu cầu Gemini chèn hình ảnh và đồ thị.

Học ngoại ngữ
Gemini tích hợp với Google Dịch để hỗ trợ việc học ngoại ngữ.
Ví dụ, nếu bạn hỏi về một từ hoặc cụm từ lạ, Gemini sẽ không chỉ cung cấp bản dịch mà còn các câu ví dụ và cách phát âm.
Ngoài ra, bạn có thể yêu cầu Gemini viết một câu bằng ngoại ngữ và sau đó yêu cầu chỉnh sửa.

 

Những người nên chọn Gemini

Những người thường xuyên sử dụng các dịch vụ của Google
Gemini được tích hợp với nhiều dịch vụ của Google, khiến nó cực kỳ tiện lợi cho những người thường xuyên sử dụng các dịch vụ của Google.

Những người muốn luôn nhận được thông tin mới nhất
Gemini tích hợp với Google Tìm kiếm, cho phép nó truy xuất thông tin theo thời gian thực. Nó được khuyến nghị cho những người muốn luôn cập nhật thông tin mới nhất.

Những người muốn sử dụng dữ liệu đa phương thức

Gemini có thể hiểu không chỉ văn bản mà còn các dữ liệu đa phương thức như hình ảnh, âm thanh và video. Vì vậy, nó được khuyến nghị cho những người muốn sử dụng nhiều loại dữ liệu khác nhau.

 

Perplexity: AI chuyên về nghiên cứu sử dụng thông tin web mới nhất

　

https://www.perplexity.ai/hub/blog/pro-search-upgraded-for-more-advanced-problem-solving

 

Đặc điểm chính

• Cung cấp thông tin chính xác kèm theo nguồn tham khảo
• Truy cập thông tin mới nhất thông qua tìm kiếm web theo thời gian thực
• Tìm kiếm chuyên biệt cho các bài báo học thuật và nền tảng cụ thể

 

Nhà cung cấp: Perplexity
URL: https://www.perplexity.ai/
Mô hình ngôn ngữ: GPT-4o, Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet, Mô hình độc quyền
Gói trả phí: Pro: $20/tháng
Gói miễn phí: Có sẵn

Perplexity là chatbot AI chuyên cung cấp thông tin chính xác và truy cập thông tin web mới nhất. Bằng cách ghi rõ nguồn tham khảo, nó đảm bảo tính đáng tin cậy của thông tin và khả năng tìm kiếm web theo thời gian thực giúp cung cấp thông tin luôn được cập nhật.

Điều gì làm cho Perplexity tuyệt vời?

Độ tin cậy cao thông qua việc ghi rõ nguồn tham khảo
Perplexity cung cấp câu trả lời kèm theo các nguồn thông tin mà nó dựa vào.
Điều này cho phép người dùng xác minh thông tin và đánh giá tính đáng tin cậy của nó. Nó đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực yêu cầu độ chính xác của thông tin như nghiên cứu học thuật và báo chí.

Thu thập thông tin hiệu quả với tính năng Focus
Perplexity được trang bị tính năng gọi là “Focus,” cho phép người dùng tìm kiếm thông tin từ các nền tảng cụ thể như Reddit, YouTube hoặc các bài báo học thuật. Điều này giúp thu thập thông tin cần thiết một cách hiệu quả từ khối lượng dữ liệu lớn.

Ví dụ, nếu bạn muốn tìm thông tin mới nhất về một chủ đề cụ thể trên Reddit, tính năng Focus giúp thu hẹp phạm vi tìm kiếm chỉ còn trên Reddit, cho phép thu thập thông tin hiệu quả hơn.

 Truy cập thông tin mới nhất thông qua tìm kiếm web theo thời gian thực
Perplexity thực hiện tìm kiếm web theo thời gian thực, cho phép nó cung cấp các câu trả lời luôn phản ánh thông tin mới nhất. Điều này rất hữu ích cho việc thu thập thông tin trong các lĩnh vực thay đổi nhanh chóng hoặc kiểm tra tin tức mới nhất.

 

Cách sử dụng Perplexity hữu ích: Các trường hợp sử dụng thực tế

Nghiên cứu học thuật
Perplexity hữu ích cho việc thu thập các bài báo, dữ liệu nghiên cứu mới nhất và ý kiến của các chuyên gia. Vì nó ghi rõ nguồn tham khảo, bạn có thể sử dụng nó một cách tự tin khi viết các bài báo học thuật.
Ví dụ, nếu bạn muốn nghiên cứu “xu hướng mới nhất trong đạo đức AI,” bạn có thể hỏi Perplexity và nó sẽ cung cấp các bài báo liên quan, dữ liệu nghiên cứu và ý kiến chuyên gia kèm theo nguồn tham khảo.

Nghiên cứu thị trường
Perplexity cũng hữu ích khi thu thập thông tin về các thị trường hoặc ngành cụ thể.
Bạn có thể nhận được các bài báo tin tức, quy mô thị trường và thông tin đối thủ cạnh tranh theo thời gian thực.
Ví dụ, khi bắt đầu một doanh nghiệp mới, việc sử dụng Perplexity để nghiên cứu thị trường có thể giúp bạn hiểu rõ tình hình thị trường hiện tại và bối cảnh cạnh tranh, giúp bạn lập kế hoạch kinh doanh.

Kiểm tra tính chính xác của thông tin (Fact-Checking)
Perplexity cũng là một công cụ lý tưởng khi bạn muốn xác minh tính chính xác của thông tin.
Nó cung cấp thông tin kèm theo nguồn tham khảo, cho phép bạn xác nhận độ tin cậy của thông tin.
Ví dụ, nếu bạn muốn kiểm tra xem thông tin lan truyền trên internet có đúng hay không, bạn có thể hỏi Perplexity, và nó sẽ cung cấp nhiều nguồn thông tin liên quan, giúp bạn đánh giá độ tin cậy của thông tin đó.

 

Những người nên chọn Perplexity

Những người muốn sử dụng AI cho nghiên cứu
Perplexity chuyên cung cấp thông tin chính xác kèm theo nguồn tham khảo và truy cập thông tin web mới nhất, vì vậy nó được khuyến nghị cho những ai muốn sử dụng AI cho nghiên cứu.

Những người muốn đưa ra quyết định dựa trên thông tin mới nhất
Perplexity được khuyến nghị cho những người muốn đưa ra quyết định dựa trên thông tin mới nhất, vì nó cung cấp thông tin theo thời gian thực thông qua tìm kiếm web.

Những người muốn nghiên cứu chuyên sâu về các lĩnh vực cụ thể
Perplexity được khuyến nghị cho những ai muốn nghiên cứu chuyên sâu về các lĩnh vực cụ thể, vì tính năng “Focus” của nó cho phép bạn thu hẹp phạm vi tìm kiếm chỉ còn các nền tảng cụ thể.

 

Tóm tắt

ChatGPT, Claude, Gemini và Perplexity là các chatbot AI, mỗi cái đều có những điểm mạnh riêng.

Hãy chọn chatbot AI phù hợp nhất với nhu cầu của bạn, cho dù đó là ChatGPT đa năng, Claude tập trung vào sự an toàn, Gemini tích hợp với các dịch vụ của Google, hay Perplexity chuyên về nghiên cứu và điều tra, và tối đa hóa khả năng của nó.

Cá nhân tôi sử dụng chúng như sau:

• ChatGPT: Tạo và sử dụng GPTs
• Claude: Thưởng thức với Artifacts
• Gemini: Tóm tắt văn bản dài trong Google AI Studio
• Perplexity: Nghiên cứu

Hello, my name is Kakeya, and I am the representative of Scuti.

Our company offers services such as Vietnam offshore development, lab-based development, and consulting, all leveraging generative AI. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development integrated with generative AI.

“There are so many AI services, I don’t know which one to choose…”

For those who share this concern, we have thoroughly compared four AI services: ChatGPT, Claude, Gemini, and Perplexity! We have summarized key comparison points such as accuracy, price, and functionality in an easy-to-understand way. Find the perfect AI service for you and boost your daily work efficiency!

This article contains information as of August 12, 2024. Due to the rapid pace at which related services are updated, the content in this article may become outdated.

 

Comparison of Each Service

First, we created a comparison table that highlights the major differences. 

 

 

Differences in features between mobile apps and web apps:

• ChatGPT: Voice input is only available on the mobile app.
• Gemini: Voice input is only available on the mobile app.
• Claude: There is almost no difference in functionality between the mobile app and the web app.
• Perplexity: There is almost no difference in functionality between the mobile app and the web app.

So, which service is the best?

• If you want to use it for various purposes, choose ChatGPT: It performs highly in a wide range of tasks such as content creation, coding, and customer service. Its abundant features, including plugins and DALL-E 3 for image generation, are also attractive.
• If you prioritize safety and ethics, choose Claude: It is equipped with ethical guidelines and safety measures, making it suitable for sensitive use cases such as education and mental health. Personally, I find the naturalness of the generated text particularly outstanding.
• If you want to integrate with Google products, choose Gemini: It integrates powerfully with Google Search, Gmail, Docs, and other Google products. It also offers real-time access to information. Additionally, its context window is as large as 2 million tokens, making it suitable for inputting a lot of text and summarizing it.
• If you want to use it for research, choose Perplexity: It displays the sources and provides accurate answers based on the latest web information. You can also search for academic papers or specific platforms.

 

ChatGPT: A versatile AI that meets all needs

Main Features

• Supports a wide range of tasks
• Rich in features and plugins
• Custom chatbots available in the GPT Store

Provider: OpenAI

URL: https://chatgpt.com/

Language Models: GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-3.5 Turbo

Paid Plans: Plus: $20/month, Team: Contact for details, Enterprise: Contact for details

Free Plan: Available

ChatGPT is one of the most widely used AI chatbots in the world. Its popularity stems from its high versatility, supporting a wide range of tasks such as text generation, answering questions, code generation, translation, and summarization.

 

What makes ChatGPT amazing?

Supports multiple languages

ChatGPT supports not only Japanese and English but also other languages, making it useful in global business settings.

High ability to handle various tasks

ChatGPT can perform advanced tasks such as answering complex questions, creating creative content, and writing code in different programming languages. For example, marketing professionals can use ChatGPT to generate compelling ad copy or slogans, or to develop effective marketing strategies.

Evolving Features

OpenAI continuously updates ChatGPT’s features, allowing it to evolve daily. Recently, new functionalities such as high-quality image generation/analysis with DALL-E 3, web browsing, and GPTs have been added, making it even more user-friendly.

 

Useful Ways to Use ChatGPT: Practical Use Cases

Blog Article Creation

By simply inputting keywords or themes, ChatGPT can create engaging articles that are strong in SEO and captivate readers. For example, if you input the keyword “Latest AI Chatbot Trends in 2024,” ChatGPT will gather the latest information and generate an SEO-optimized article. Additionally, you can provide detailed instructions for the structure, headings, and content of the article.

Website Content Creation

ChatGPT can create various content, including landing pages and product description pages for websites. For example, when creating a product description page for an e-commerce site, simply inputting the product’s features and benefits in bullet points will allow ChatGPT to generate compelling product descriptions.

Programming Efficiency

ChatGPT supports various programming tasks such as code generation, debugging, and error correction. For example, if you want to write code in Python to implement a specific function, you can simply explain the function in natural language, and ChatGPT will automatically generate the code. Additionally, if there are bugs in existing code, you can input the code into ChatGPT, and it will point out the errors.

Business Idea Generation

When you can’t come up with new business ideas, consulting ChatGPT can be effective. For instance, if you input a theme like “new services for the elderly,” ChatGPT will suggest various ideas.

Automating Customer Support

ChatGPT can be used as a chatbot to automatically respond to frequently asked customer questions. This allows you to streamline customer support tasks and improve customer satisfaction.

 

Who Should Choose ChatGPT

Those Who Want to Utilize AI for Various Purposes

ChatGPT is recommended for those who want to harness the power of AI for various applications due to its multifunctionality.

Those Who Want to Improve Efficiency in Content Creation and Coding

ChatGPT can significantly enhance the efficiency of tasks related to content creation and coding.

Those Who Want to Experience the Latest AI Technology

ChatGPT is always equipped with the latest AI technology, allowing you to experience cutting-edge AI.

 

Claude: An Ethical AI Focused on Safety

Main Features

• Developed in accordance with ethical guidelines
• Safety ensured by Constitutional AI
• Context window of up to 1 million tokens

Provider: Anthropic
URL: https://claude.ai/
Language Models: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku
Paid Plan: Pro: $20/month
Free Plan: Available

Claude is an AI chatbot developed with a focus on safety and ethics. Anthropic, a company founded by former OpenAI members, is strongly committed to ensuring AI safety.

 

What makes Claude amazing?

Suppressing the Generation of Harmful or Biased Information

Claude uses a unique technology called “Constitutional AI,” which suppresses the generation of harmful information, such as discrimination, prejudice, and violent expressions.

This is a crucial feature to minimize the risk of generating ethically problematic information.

Context Window of Up to 1 Million Tokens

Claude has an extremely long context window of up to 1 million tokens.

This is important because it allows the AI to remember previous conversations for longer and enables more natural, human-like interactions.

For example, the AI can recall what the user talked about previously and answer related questions appropriately.

Use in Educational Settings and Mental Health Support

Due to its high level of safety and ethics, Claude is expected to be used in sensitive fields such as education and mental health support.

For example, it can be utilized as a learning support tool where students can safely use AI, or as a chatbot to assist individuals facing mental health issues.

 

Practical Use Cases for Claude

Promoting Ethical Discussions

Since Claude is developed based on ethical guidelines, it can be used as a tool to promote discussions on ethically delicate issues.

For instance, through conversations with Claude, you can gain multiple perspectives on various topics such as AI ethics, the pros and cons of gene editing, and environmental issues.

Collecting Diverse Opinions
Claude can generate various opinions without bias, maintaining a neutral stance.
This is useful in situations where diverse opinions are needed, such as in the development of new products or services or the creation of marketing strategies.
For example, when collecting opinions about the target users for a new product, Claude can generate opinions based on various age groups, professions, and lifestyles, providing more diverse perspectives.

Creating Stories and Poems
Claude also excels at creative text generation, supporting the creation of stories and poems.
For instance, when a user inputs a story idea or character settings, Claude can develop the story based on that information.
Additionally, when a user provides a theme or keywords for a poem, Claude can generate a poem that matches those criteria.

 

Who Should Choose Claude

Those Who Prioritize Safety and Ethics
Claude is an AI chatbot developed with a strong commitment to safety and ethics. It is recommended for those who prioritize safety and ethical considerations when using AI.

Those Who Want to Generate Long Texts
With its extremely long context window of up to 1 million tokens, Claude is suitable for generating long texts.
It is recommended for those who want to create long documents, such as novels, scripts, or research papers.

Those Who Want to Collect Diverse Opinions

Claude can generate various opinions without bias, maintaining a neutral stance. Therefore, it is recommended for those who want to collect diverse opinions.

 

​Gemini: A Real-Time AI Integrated with Google Services

 

Main Features

• Real-time access to information through integration with Google Search
• Integration with Google Workspace, including Gmail, Docs, and Spreadsheets
• Multimodal capabilities for understanding images, audio, and video

Provider: Google
URL: https://gemini.google.com/app
Language Models: Gemini Nano, Gemini Pro, Gemini Ultra
Paid Plan: Advanced: $19.99/month (Included in Google One AI Premium)
Free Plan: Available

Gemini, developed by Google, is an AI chatbot that leverages Google’s vast data and services. It offers real-time access to information, integration with Google Workspace, and multimodal capabilities—strengths unique to Google.

 

What makes Gemini amazing?

Providing the Latest Information through Integration with Google Search

Gemini integrates with Google Search, allowing it to provide answers that always reflect the latest information. This is extremely useful when real-time information is needed, such as for news, weather, or stock prices.

Improving Work Efficiency through Integration with Google Workspace

Gemini is integrated with various services in Google Workspace, including Gmail, Docs, and Spreadsheets. For instance, when composing an email in Gmail, Gemini can suggest subject lines and body text.

Additionally, when working in Docs, you can ask Gemini to proofread or summarize the content.

Supporting a Wide Range of Applications through Multimodal Capabilities

Gemini can understand not only text but also multimodal data such as images, audio, and video.

For example, it can describe what is shown in an image, transcribe audio into text, or summarize the content of a video.

An Impressive Context Window
Gemini has a context window of up to 2 million tokens. This means you can input the equivalent of 2 million characters of information. For example, you can input the text equivalent of several books and ask Gemini to summarize or answer questions about all that content.

 

Useful Ways to Use Gemini: Practical Use Cases

Creating Travel Plans
By simply telling Gemini your desired travel destination, it will suggest recommended sightseeing spots, hotels, and restaurants.
Additionally, it integrates with Google Maps to suggest optimal routes and transportation options, allowing you to smoothly plan your trip.
For instance, if you ask, “I want to take a family trip to Hawaii next month. Can you recommend sightseeing spots and hotels?” Gemini will suggest family-friendly spots and hotels.
If you add, “I want to rent a car for transportation,” it will provide links to car rental booking sites, recommend rental companies, and suggest driving routes.

Creating Presentation Materials
Gemini works with Google Slides to support the creation of presentation materials.
For example, by simply providing the theme and structure of your presentation, Gemini will suggest layouts and content for your slides.
You can also ask Gemini to insert images and graphs.

Learning Foreign Languages
Gemini integrates with Google Translate to support foreign language learning.
For example, if you ask about an unfamiliar word or phrase, Gemini will not only provide the translation but also example sentences and pronunciation.
Additionally, you can ask Gemini to compose a sentence in a foreign language and then request corrections.

 

Who Should Choose Gemini

Those Who Frequently Use Google Services
Gemini is integrated with various Google services, making it extremely convenient for those who regularly use Google services.

Those Who Want to Always Get the Latest Information
Gemini integrates with Google Search, allowing it to retrieve real-time information. It is recommended for those who want to always stay updated with the latest information.

Those Who Want to Utilize Multimodal Data

Gemini can understand not only text but also multimodal data such as images, audio, and video. Therefore, it is recommended for those who want to make use of various types of data.

 

Perplexity: A Research-Focused AI Leveraging the Latest Web Information

https://www.perplexity.ai/hub/blog/pro-search-upgraded-for-more-advanced-problem-solving

Main Features

• Provides accurate information with cited sources
• Access to the latest information through real-time web searches
• Specialized search for academic papers and specific platforms

Provider: Perplexity
URL: https://www.perplexity.ai/
Language Models: GPT-4o, Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet, Proprietary Models
Paid Plan: Pro: $20/month
Free Plan: Available

Perplexity is an AI chatbot specialized in providing accurate information and accessing the latest web information. By citing sources, it ensures the reliability of the information, and its real-time web search capability allows it to provide the most up-to-date information.

 

What makes Perplexity amazing?

High Reliability Through Source Citation
Perplexity provides answers along with the sources on which the information is based.
This allows users to verify the information and judge its reliability. It is particularly useful in fields where information accuracy is critical, such as academic research and journalism.

Efficient Information Gathering with Focus Feature
Perplexity is equipped with a feature called “Focus,” which allows users to search information specifically from platforms like Reddit, YouTube, or academic papers. This enables efficient gathering of necessary information from a large pool of data.

For example, if you want to find the latest information on a specific topic on Reddit, the Focus feature helps narrow down the search to Reddit, allowing for more efficient information collection.

Access to the Latest Information through Real-Time Web Searches
Perplexity performs real-time web searches, allowing it to provide answers that always reflect the most up-to-date information. This is useful for gathering information in rapidly changing fields or checking the latest news.

 

Useful Ways to Use Perplexity: Practical Use Cases

Academic Research
Perplexity is helpful for collecting the latest papers, research data, and expert opinions. Since it cites sources, you can use it confidently when writing academic papers.
For example, if you want to research the “latest trends in AI ethics,” you can ask Perplexity, and it will provide related papers, research data, and expert opinions along with the cited sources.

Market Research
Perplexity is also useful when collecting information about specific markets or industries.
You can obtain real-time news articles, market sizes, and competitor information.
For example, when starting a new business, using Perplexity for market research can help you understand the current state of the market and the competitive landscape, allowing you to formulate a business plan.

Fact-Checking
Perplexity is also an ideal tool when you want to verify the accuracy of information.
It provides information with cited sources, allowing you to confirm the reliability of the information.
For example, if you want to verify whether information circulating on the internet is accurate, you can ask Perplexity, and it will provide multiple sources related to the information, helping you assess its reliability.

 

Who Should Choose Perplexity

Those Who Want to Utilize AI for Research
Perplexity specializes in providing accurate information with cited sources and accessing the latest web information, making it recommended for those who want to use AI for research.

Those Who Want to Make Decisions Based on the Latest Information
Perplexity is recommended for those who want to make decisions based on the latest information, as it provides real-time information through web searches.

Those Who Want to Specialize in Researching Specific Fields
Perplexity is recommended for those who want to specialize in researching specific fields, as its “Focus Feature” allows you to narrow down your search to specific platforms.

 

Summary

ChatGPT, Claude, Gemini, and Perplexity are AI chatbots, each with their own unique strengths.

Choose the AI chatbot that best suits your needs, whether it’s the versatile ChatGPT, safety-focused Claude, Gemini integrated with Google services, or Perplexity specialized for research and investigation, and maximize its capabilities.

Personally, I use them as follows:

• ChatGPT: For creating and using GPTs
• Claude: For enjoying with Artifacts
• Gemini: For summarizing long texts in Google AI Studio
• Perplexity: For research

Xin chào!

Tôi là Kakeya, đại diện Công ty Cổ phần Scuti.

Scuti – chúng tôi là đơn vị chuyên phát triển phần mềm offshore và lab-based tại Việt Nam, tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (Generative AI). Chúng tôi cung cấp các dịch vụ bao gồm phát triển và tư vấn toàn diện về AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi đã nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh, phản ánh nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp sáng tạo dựa trên AI.

Hiện nay, việc sử dụng AI tạo sinh trong ngành Marketing đang tiến triển nhanh chóng. Bạn có muốn tích hợp AI tạo sinh trong doanh nghiệp để cải thiện hiệu quả công việc không?

Trong bài viết này, chúng tôi giải thích cách AI tạo sinh đang cách mạng hóa các hoạt động Marketing, đạt được cá nhân hóa và tự động hóa. Thông qua các câu chuyện thành công và ứng dụng cụ thể, bạn sẽ có thể thấy được hiệu quả của nó.

---

Nền tảng cơ bản và kỹ thuật của AI tạo sinh

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh và âm thanh.

AI tạo sinh có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ. Công nghệ này sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như học sâu và mạng nơ-ron, giúp tạo ra các sản phẩm tự nhiên và giống con người hơn.

Lịch sử của AI tạo sinh có thể được truy ngược về những nỗ lực ban đầu trong trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống AI tạo sinh ban đầu dựa trên các hệ quy tắc tương đối đơn giản. Tuy nhiên, khi công nghệ phát triển, các thuật toán phức tạp hơn đã được phát triển, dẫn đến sự ra đời của AI tạo sinh tiên tiến hiện nay. Đặc biệt, sự tiến bộ trong học sâu từ những năm 2010 đã giúp AI tạo sinh tiến hóa vượt bậc.

Các chức năng điển hình của AI tạo sinh bao gồm tạo văn bản, tạo hình ảnh và tạo âm thanh. Trong tạo văn bản, nó có thể tự động tạo các bài báo tin tức và viết sáng tạo. Trong tạo hình ảnh, nó có thể tạo ra các hình ảnh của khuôn mặt hoặc cảnh quan không tồn tại trong thực tế. Đối với tạo âm thanh, nó có thể bắt chước các đặc tính giọng nói cụ thể để tạo ra nội dung âm thanh.

Do đó, nhờ có chức năng đa dạng và phạm vi ứng dụng rộng rãi, AI tạo sinh được kỳ vọng sẽ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả Marketing.

Nền tảng kỹ thuật và sự phát triển của AI tạo sinh

Nền tảng kỹ thuật của AI tạo sinh nằm ở học máy và học sâu. Những công nghệ này tạo thành cốt lõi giúp AI tạo sinh học từ dữ liệu và tạo ra nội dung tự nhiên.

Học máy (machine learning) là một công nghệ học các mẫu và quy tắc từ dữ liệu và sử dụng chúng để dự đoán và phân loại. Học máy ban đầu sử dụng các thuật toán đơn giản như hồi quy tuyến tính và cây quyết định, nhưng những thuật toán này có giới hạn trong việc học các mẫu dữ liệu phức tạp.

Học sâu (deep learning) là một lĩnh vực con của học máy, đặc biệt là công nghệ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Bằng cách xây dựng các mạng nơ-ron nhiều lớp, nó có thể học các mẫu dữ liệu phức tạp hơn.

Sự phát triển của công nghệ này đã dẫn đến sự cải thiện hiệu suất vượt bậc của AI tạo sinh. Đặc biệt, việc giới thiệu các Mạng nơ-ron Tích chập (CNN), Mạng nơ-ron Tái phát (RNN) và các mô hình Transformer đã mở rộng đáng kể khả năng của AI tạo sinh.

Có ba phương pháp chính để huấn luyện mô hình trong AI tạo sinh:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Phương pháp này sử dụng dữ liệu có gán nhãn để huấn luyện mô hình. Bằng cách cung cấp dữ liệu đúng, mô hình học cách tạo ra các đầu ra chính xác. Ví dụ, trong việc tạo chú thích hình ảnh, một số lượng lớn cặp hình ảnh và mô tả được chuẩn bị để mô hình học tập.
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Phương pháp này sử dụng dữ liệu không gán nhãn để huấn luyện mô hình. Nó học các mẫu tiềm ẩn và cấu trúc trong dữ liệu. Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) là một ví dụ về học không giám sát, nơi hai mạng nơ-ron cạnh tranh để tạo ra dữ liệu thực tế.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Phương pháp này bao gồm một tác nhân học bằng cách tương tác với môi trường và nhận phần thưởng. Nó được áp dụng trong các hệ thống tương tác và AI trò chơi. Tác nhân học các hành động tối ưu thông qua việc thử và sai để tìm ra các phương pháp tạo nội dung tốt nhất.

Ứng dụng của AI tạo sinh trong Marketing

Phương pháp và Hiệu quả của việc tạo nội dung

AI tạo sinh đã thay đổi đáng kể phương pháp tạo nội dung trong lĩnh vực Marketing, tối đa hóa hiệu quả của chúng. Dưới đây là giải thích cụ thể về các phương pháp và hiệu quả của việc tạo văn bản, hình ảnh và video.

Tạo văn bản

Tạo văn bản là một trong những lĩnh vực được sử dụng rộng rãi nhất của AI tạo sinh. AI có thể tự động tạo ra các bài báo tin tức, bài đăng blog và mô tả sản phẩm. Ví dụ, chuỗi GPT của OpenAI học từ lượng lớn dữ liệu văn bản và tạo ra văn bản tự nhiên, giống con người. Bằng cách tận dụng công nghệ này, các đội Marketingcó thể tạo ra nhiều nội dung đa dạng và thu hút nhiều đối tượng mục tiêu trong thời gian ngắn. Hiệu quả bao gồm giảm đáng kể thời gian làm việc, giảm lỗi của con người và duy trì thông điệp nhất quán.

Tạo hình ảnh

Sử dụng các công nghệ như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), các hình ảnh chất lượng cao cho quảng cáo và bài đăng trên mạng xã hội có thể được tạo tự động. Chẳng hạn, các thương hiệu thời trang sử dụng AI để tạo ra các thiết kế và phong cách mới cho việc quảng bá. Công nghệ này giúp giảm chi phí thiết kế và cải thiện khả năng thích ứng nhanh chóng với thị trường trong khi vẫn duy trì tính độc đáo của thương hiệu.

Tạo video

Tạo video là một lĩnh vực đặc biệt phát triển nhanh chóng của AI tạo sinh. AI có thể tự động tạo ra các đoạn video ngắn và hoạt hình. Ví dụ, các nền tảng như Synthesia tổng hợp khuôn mặt và giọng nói của người nói dựa trên văn bản để tạo ra các video quảng bá. Công nghệ này giúp dễ dàng tạo ra các thông điệp video cá nhân hóa, tăng cường sự tương tác với người tiêu dùng.

Thực hành và ví dụ về việc cá nhân hóa

AI tạo sinh có tác động lớn đối với việc cá nhân hóa trong Marketing.

Bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng để tạo ra các thông điệp tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu và sở thích của từng cá nhân, có thể đạt được các chiến lược Marketinghiệu quả hơn.

Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Dữ liệu khách hàng bao gồm lịch sử mua hàng, dữ liệu hành vi trên trang web, hoạt động trên mạng xã hội, kết quả khảo sát, v.v. Dựa trên dữ liệu này, sở thích và quan tâm của khách hàng được xác định và các thông điệp tùy chỉnh được tạo ra phù hợp.

Tạo thông điệp tùy chỉnh

Ví dụ, trong email Marketing, bằng cách phân tích lịch sử mua hàng và lịch sử duyệt web của khách hàng, các email được cá nhân hóa đề xuất các sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhất cho từng khách hàng được tự động tạo ra. Điều này làm tăng sự liên quan của thông điệp, từ đó cải thiện tỷ lệ mở và tỷ lệ nhấp chuột.

Các ví dụ cụ thể bao gồm các công ty như Netflix và Amazon. Những công ty này sử dụng lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ để hiển thị nội dung và sản phẩm đề xuất khác nhau cho từng khách hàng.

Netflix tận dụng lịch sử xem và dữ liệu đánh giá để đề xuất các bộ phim và phim truyền hình phù hợp nhất cho từng người dùng, tăng thời gian xem. Mặt khác, Amazon phân tích lịch sử mua hàng và lịch sử duyệt web để cung cấp các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, góp phần tăng doanh số bán hàng.

Tăng hiệu quả thông qua tự động hóa Marketing

Bằng cách sử dụng AI tạo sinh, các hoạt động Marketing có thể được tự động hóa, cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành. Đặc biệt, các hiệu quả rõ rệt có thể được nhìn thấy trong tự động hóa chiến dịch và phân khúc khách hàng.

Tự động hóa chiến dịch

AI tạo sinh tự động hóa quá trình thiết kế, thực hiện và tối ưu hóa các chiến dịch Marketing. Ví dụ, trong email Marketing, AI phân tích dữ liệu hành vi và sở thích của khách hàng để gửi nội dung phù hợp vào thời điểm tối ưu. Việc tự động hóa này giải phóng đội ngũ Marketing khỏi việc thiết lập từng chiến dịch riêng lẻ, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược. Ngoài ra, việc giám sát hiệu suất theo thời gian thực và tối ưu hóa dựa trên phản hồi là khả thi, tối đa hóa hiệu quả của chiến dịch.

Phân khúc khách hàng

Quá trình này sử dụng AI tạo sinh để nhóm khách hàng dựa trên các thuộc tính và hành vi khác nhau. Điều này cho phép các thông điệp Marketing được tùy chỉnh cho từng phân khúc, đạt được giao tiếp hiệu quả hơn. AI tạo sinh nhanh chóng phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, phát hiện các mẫu tinh tế mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ qua. Ví dụ, nó có thể cung cấp thông tin chi tiết về sở thích và hành vi của khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, lượt truy cập trang web và hoạt động trên mạng xã hội.

Những lợi ích của tự động hóa này bao gồm các điểm sau:

• Tiết kiệm thời gian và chi phí: So với các quy trình thủ công, thời gian và chi phí liên quan đến thiết lập chiến dịch và phân tích khách hàng được giảm đáng kể.
• Cải thiện cá nhân hóa: Bằng cách gửi thông điệp phù hợp đến từng phân khúc khách hàng, tỷ lệ tương tác và chuyển đổi được nâng cao.
• Phản hồi theo thời gian thực: Nhanh chóng phản hồi các thay đổi trong hành vi của khách hàng cho phép các hoạt động Marketing kịp thời.

Các ví dụ cụ thể bao gồm các nền tảng tự động hóa Marketing như HubSpot và Salesforce. Những nền tảng này sử dụng AI tạo sinh để tự động hóa quản lý chiến dịch và phân khúc khách hàng, cải thiện hiệu quả Marketing một cách đáng kể.

Ví dụ cụ thể về việc sử dụng AI tạo sinh

Giải thích chi tiết về các câu chuyện thành công

Việc sử dụng AI tạo sinh đã đem đến thành công cụ thể ở nhiều công ty khác nhau. Dưới đây là các trường hợp của Carvana và Coca-Cola.

Việc tạo video của Carvana

Carvana, một nền tảng trực tuyến để mua xe, sử dụng AI tạo sinh để nâng cao trải nghiệm khách hàng. Đặc biệt đáng chú ý là việc tạo ra các video cá nhân hóa cho từng khách hàng.

Carvana phân tích dữ liệu mua hàng và lịch sử duyệt web của khách hàng để tự động tạo ra các video giới thiệu các xe tiềm năng để mua. Điều này cho phép khách hàng tìm thấy các xe phù hợp với nhu cầu của mình một cách hiệu quả, tăng ý định mua hàng. Ngoài ra, việc tạo video bằng AI tạo sinh còn góp phần giảm thời gian sản xuất và chi phí, cho phép phản hồi nhanh chóng đến nhiều khách hàng hơn.

Bài học từ chiến dịch Coca-Cola

Coca-Cola sử dụng AI tạo sinh trong các chiến dịch Marketing để tăng cường sự tương tác với khách hàng. Cụ thể, AI được sử dụng để phân tích sở thích và dữ liệu hành vi của người tiêu dùng, cho phép triển khai các quảng cáo và khuyến mãi được tối ưu hóa cho từng người tiêu dùng.

Ví dụ, các chiến dịch tùy chỉnh được thực hiện phù hợp với các khu vực hoặc sự kiện cụ thể, cung cấp các thông điệp cá nhân hóa cho từng người tiêu dùng và đạt được hiệu quả quảng cáo cao. Việc giới thiệu AI tạo sinh cho phép Coca-Cola thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực đối với các chiến dịch, tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả của các hoạt động Marketing.

Sử dụng AI tạo sinh phân loại theo từng ngành

AI tạo sinh được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, đạt được những kết quả đáng kể trong từng lĩnh vực. Dưới đây, chúng tôi giới thiệu các ví dụ cụ thể trong ngành bán lẻ và ngành giải trí.

Ngành bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, có nhiều ví dụ về việc cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua việc sử dụng AI tạo sinh. Đặc biệt, Amazon sử dụng AI tạo sinh để cung cấp hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa. AI phân tích lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web và dữ liệu đánh giá của khách hàng để đề xuất các sản phẩm tốt nhất cho từng khách hàng. Điều này giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy các sản phẩm phù hợp với sở thích của mình, tăng ý định mua hàng.

Ngoài ra, các chatbot sử dụng AI cũng đang được giới thiệu để nhanh chóng và chính xác phản hồi các yêu cầu của khách hàng, cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng.

Ngành giải trí

Trong ngành giải trí, việc sử dụng AI tạo sinh cũng đang tiến triển. Netflix sử dụng AI tạo sinh để cung cấp các đề xuất nội dung cá nhân hóa cho người xem.

Một hệ thống tự động đề xuất các bộ phim và phim truyền hình phù hợp với sở thích của người xem dựa trên lịch sử xem và dữ liệu đánh giá đã được giới thiệu. Điều này giúp người xem dễ dàng tìm thấy nội dung phù hợp với mình, tăng thời gian xem. Ngoài ra, AI tạo sinh cũng được sử dụng trong việc tạo nội dung mới, với các ví dụ bao gồm AI cung cấp ý tưởng kịch bản và cải thiện hiệu quả chỉnh sửa video.

Lợi ích và Hiệu quả của việc triển khai AI Tạo Sinh

Ví dụ về Tăng hiệu quả và Giảm chi phí

Việc triển khai AI tạo sinh đã giúp nhiều công ty đạt được hiệu quả vận hành và giảm chi phí. Dưới đây, chúng tôi giới thiệu các ví dụ cụ thể về việc tiết kiệm thời gian và chi phí thông qua tự động hóa.

Tiết kiệm thời gian

AI tạo sinh đóng góp vào việc tự động hóa các quy trình kinh doanh khác nhau.

Ví dụ, trong các hoạt động Marketing, việc tự động hóa các chiến dịch sử dụng AI đang tiến triển. Ở một công ty, AI tạo sinh được sử dụng để tự động tạo ra hàng trăm mẫu email và gửi chúng đến các khách hàng mục tiêu vào thời điểm tối ưu. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết cho việc tạo và gửi email thủ công, cho phép đội ngũ Marketing tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược.

Ngoài ra, việc tự động hóa phân tích dữ liệu bởi AI cũng đang tiến triển, cho phép phân tích xu hướng thị trường theo thời gian thực và hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh chóng.

Tiết kiệm chi phí

Ví dụ, trong hỗ trợ khách hàng, việc triển khai chatbot AI đang tiến triển. Ở một công ty lớn, chatbot AI xử lý khoảng 70% các yêu cầu của khách hàng, giúp giảm đáng kể chi phí nhân sự.

Chatbot AI hoạt động 24/7, nhanh chóng giải quyết các vấn đề của khách hàng và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Hơn nữa, việc tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo sử dụng AI tạo sinh đã dẫn đến giảm chi phí quảng cáo và cải thiện tỷ lệ hoàn vốn đầu tư.

Bằng cách tự động chọn lựa các sáng tạo quảng cáo và thời gian phân phối tối ưu, AI giúp giảm thiểu các chi phí quảng cáo không cần thiết và cho phép thực hiện các hoạt động Marketing hiệu quả.

Nâng cao mức độ sáng tạo và tác động của nó

Việc triển khai AI tạo sinh nâng cao khả năng sáng tạo của doanh nghiệp và có tác động đáng kể đến việc tạo ra nội dung đa dạng. Dưới đây là các ví dụ cụ thể về việc tạo ra ý tưởng và tạo ra nội dung đa dạng.

Tạo ý tưởng

AI tạo sinh hỗ trợ việc tạo ra các ý tưởng sáng tạo trong quá trình sáng tạo.

Ví dụ, trong việc lập kế hoạch chiến dịch quảng cáo, AI phân tích dữ liệu thị trường và xu hướng của người tiêu dùng để đề xuất các khái niệm quảng cáo tối ưu. Điều này cho phép đội ngũ Marketing đưa ra những ý tưởng mới lạ mà các phương pháp truyền thống có thể không nghĩ đến.

Ngoài ra, AI học từ dữ liệu chiến dịch trước đây, trích xuất các yếu tố thành công để nhanh chóng cung cấp các ý tưởng hiệu quả.

Tạo nội dung đa dạng

AI tạo sinh cho phép tự động tạo ra các loại nội dung khác nhau như văn bản, hình ảnh và video.

Ví dụ, các công ty truyền thông sử dụng AI tạo sinh để tự động tạo ra các bài báo tin tức. AI viết các bài báo dựa trên lượng lớn dữ liệu, cho phép tạo ra nhiều bài báo trong thời gian ngắn. Điều này giúp cung cấp thông tin kịp thời cho người đọc và nâng cao khả năng cạnh tranh của các công ty truyền thông.

Trong ngành thời trang, AI tạo sinh được sử dụng để đề xuất các thiết kế và phong cách mới. AI phân tích các xu hướng thời trang trong quá khứ và sở thích của người tiêu dùng để tự động tạo ra các thiết kế mới nhất. Công nghệ này cho phép các nhà thiết kế tạo ra các thiết kế đa dạng một cách hiệu quả và phản ứng nhanh chóng với nhu cầu của thị trường.

Công ty chúng tôi cũng cung cấp “Dịch vụ viết bài AI” kết hợp giữa AI và con người để tăng tốc quá trình tạo bài viết trong khi đảm bảo chất lượng. Nếu bạn muốn tạo các bài viết với số lượng lớn và giá rẻ, hãy liên hệ với chúng tôi!

Tác động của AI tạo sinh

Tác động của AI tạo sinh đối với việc nâng cao sáng tạo là rất đa dạng. Trước hết, sự đa dạng của ý tưởng được mở rộng, cho phép các công ty tham gia vào các dự án sáng tạo hơn.

Ngoài ra, hiệu suất tạo nội dung được cải thiện, cho phép sản xuất một lượng lớn nội dung chất lượng cao trong thời gian ngắn. Điều này giúp các công ty thu hút và duy trì sự quan tâm của khách hàng, tăng cường tương tác.

Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các công ty có thể tăng cường đáng kể sự sáng tạo và nhanh chóng tạo ra nội dung đa dạng, thiết lập lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Điều này dẫn đến sự tăng trưởng và phát triển kinh doanh được kỳ vọng.

Rủi ro và Biện pháp Đối phó của Việc Triển khai AI Tạo Sinh

Các loại rủi ro chính trong AI tạo sinh

Mặc dù có nhiều lợi ích khi triển khai AI tạo sinh, nhưng cũng có những rủi ro như thiên lệch dữ liệu và vấn đề bản quyền.

Thiên lệch Dữ liệu 

AI tạo sinh học từ lượng lớn dữ liệu, nhưng nếu dữ liệu huấn luyện chứa thiên lệch, có nguy cơ rằng nội dung được tạo ra cũng sẽ phản ánh thiên lệch đó.

Ví dụ, nếu một tập dữ liệu chứa thiên lệch đối với một chủng tộc hoặc giới tính cụ thể, những thiên lệch này có thể xuất hiện trong đầu ra của AI. Điều này có thể ảnh hưởng xấu đến hình ảnh thương hiệu.

Vấn đề Bản quyền 

AI tạo sinh tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu hiện có, điều này có thể dẫn đến các vấn đề về bản quyền. Đặc biệt nếu tài liệu được bảo vệ bản quyền được sử dụng mà không có sự cho phép, có nguy cơ vi phạm bản quyền. Điều này có thể dẫn đến các tranh chấp pháp lý và vấn đề bồi thường.

Để đối phó với những rủi ro này, cần có các biện pháp sau:

• Biện pháp Đối phó Thiên lệch Dữ liệu: Điều quan trọng là chọn dữ liệu không thiên lệch và thường xuyên xem xét lại dữ liệu. Ngoài ra, việc thiết lập quy trình đánh giá để giám sát các đầu ra của AI để phát hiện thiên lệch cũng có thể hiệu quả.
• Biện pháp Đối phó Vấn đề Bản quyền: Đảm bảo rằng dữ liệu và tài liệu được sử dụng được cấp phép đúng cách và thiết lập các hướng dẫn để tránh rủi ro pháp lý. Ngoài ra, thực hiện quy trình đánh giá nội dung do AI tạo ra về các vấn đề bản quyền và xác nhận rằng không có vấn đề gì.

Biện pháp cụ thể để giảm thiểu rủi ro

Mặc dù việc triển khai AI tạo sinh mang lại nhiều lợi ích, nhưng cần thực hiện các biện pháp cụ thể để giảm thiểu rủi ro. Sau đây, chúng tôi sẽ giải thích về quản lý rủi ro thông qua việc xem xét của con người và kiểm tra dữ liệu.

Sự xem xét của con người 

Việc đưa ra đánh giá của con người đối với nội dung được tạo ra bởi AI tạo sinh là hiệu quả trong việc giảm thiểu rủi ro. Các chuyên gia kiểm tra đầu ra của AI để phát hiện lỗi và thiên lệch. Quy trình này đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra.

Ví dụ, trong việc tạo nội dung cho các chiến dịch Marketing, các giám đốc sáng tạo hoặc đội ngũ Marketing được khuyến nghị xem xét đầu ra của AI và thực hiện các điều chỉnh cần thiết.

Kiểm tra dữ liệu 

Kiểm tra các tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI tạo sinh cũng là một biện pháp quan trọng. Đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng không có thiên lệch và lỗi và đa dạng giúp giảm thiểu thiên lệch của AI.

Các phương pháp cụ thể để kiểm tra dữ liệu bao gồm việc chọn lọc cẩn thận các nguồn dữ liệu và thường xuyên cập nhật dữ liệu. Ngoài ra, việc loại bỏ dữ liệu không cần thiết và loại bỏ nhiễu trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu cũng rất quan trọng.

Triển vọng tương lai của AI tạo sinh và tác động của nó lên lĩnh vực Marketing

Sự tiến hóa của công nghệ AI tạo sinh và tác động của nó

Công nghệ AI tạo sinh đang tiến hóa nhanh chóng và sự tiến hóa này có tác động đáng kể đến lĩnh vực Marketing. Đặc biệt, những tiến bộ trong AI đa phương thức và AI tự động là những điểm đáng chú ý.

Sự tiến hóa của AI đa phương thức 

AI đa phương thức là một công nghệ có thể tích hợp và xử lý nhiều định dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh và âm thanh. Sự tiến hóa này cho phép AI tạo sinh tạo ra nội dung phong phú và phức tạp hơn.

Ví dụ, việc tạo ra các quảng cáo kết hợp văn bản và hình ảnh hoặc nội dung Marketing tương tác tích hợp âm thanh và video trở nên dễ dàng hơn. Điều này tăng cường sự tương tác với khách hàng và nâng cao hiệu quả của các chiến dịch Marketing.

Sự tiến hóa của AI tự động 

AI tự động là một công nghệ có thể học hỏi và thích ứng với sự can thiệp tối thiểu của con người. Điều này cho phép AI phân tích các thay đổi của thị trường và hành vi của khách hàng trong thời gian thực, tự động đề xuất và thực hiện các chiến lược Marketing tối ưu.

Ví dụ, AI có thể tự động phân tích các mô hình mua sắm của người tiêu dùng và cung cấp các ưu đãi và khuyến mãi tốt nhất cho từng người tiêu dùng. Điều này cải thiện độ chính xác của Marketing và cho phép phân bổ tài nguyên hiệu quả.

Tác động đến Marketing

Những tiến bộ công nghệ này ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của Marketing.

Ví dụ, các chiến dịch Marketing có thể mang tính cá nhân hoá hơn nữa, với các thông điệp và ưu đãi được tùy chỉnh tự động cho từng khách hàng. Điều này được kỳ vọng sẽ nâng cao sự hài lòng của khách hàng và củng cố lòng trung thành với thương hiệu.

Ngoài ra, sự tiến hóa của AI dẫn đến phân tích dữ liệu cao cấp hơn, cho phép lập kế hoạch chiến lược Marketing nhanh chóng và chính xác hơn.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra các mô hình kinh doanh mới

Sự tiến hóa của AI tạo sinh giúp cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy việc tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Dưới đây là cách AI tạo sinh phát triển trải nghiệm khách hàng và tạo ra các mô hình kinh doanh sáng tạo.

Sự phát triển về trải nghiệm khách hàng 

AI tạo sinh nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa.

Ví dụ, AI học từ hành vi và sở thích của khách hàng trong quá khứ, tạo ra các đề xuất sản phẩm và thông điệp Marketing tùy chỉnh cho từng cá nhân. Điều này giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy các sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhất với họ, cải thiện sự hài lòng.

Ngoài ra, các công cụ AI như chatbot và trợ lý ảo cung cấp hỗ trợ 24/7, cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác.

Tạo ra các mô hình kinh doanh mới 

Công nghệ AI tạo sinh dẫn đến việc tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Ví dụ, bằng cách tự động tạo ra nội dung, các công ty có thể giảm chi phí tạo nội dung và phản ứng nhanh chóng với nhu cầu thị trường. Điều này cho phép họ khám phá các nguồn thu mới, chẳng hạn như mô hình đăng ký và dịch vụ theo yêu cầu.

Hiện thực hóa các chiến lược Marketing mới 

Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực và nhanh chóng đáp ứng nhu cầu của khách hàng, AI cho phép các chiến lược Marketing mới như định giá động và khuyến mãi tùy chỉnh.

Ví dụ, trên các nền tảng mua sắm trực tuyến, AI có thể phân tích lịch sử duyệt web và mua hàng của khách hàng để đưa ra các ưu đãi tốt nhất vào thời điểm đó. Điều này làm tăng ý định mua hàng của khách hàng và tăng doanh số bán hàng.

Greetings,

I am Kakeya, the representative of Scuti Jsc.

At Scuti, we specialize in offshore and lab-based development in Vietnam, leveraging the power of generative AI. Our services include not only development but also comprehensive generative AI consulting. Recently, we have been privileged to receive numerous requests for system development integrated with generative AI, reflecting the growing demand for innovative AI-driven solutions.

Now, the use of generative AI in the marketing industry is rapidly advancing. Wouldn’t you like to incorporate generative AI into your company to significantly improve operational efficiency?

In this article, we explain how generative AI is revolutionizing marketing activities, achieving personalization and automation. Through specific success stories and applications, you will be able to appreciate its effectiveness.

---

The Basics and Technical Foundation of Generative AI

What is Generative AI?

Generative AI is a type of artificial intelligence that automatically generates content such as text, images, and audio.

Generative AI has the ability to create new content based on vast datasets. This technology utilizes advanced techniques like deep learning and neural networks, making it possible to produce more natural and human-like outputs.

The history of generative AI can be traced back to the early attempts at artificial intelligence. Initial generative AI systems were based on relatively simple rule-based systems. However, as technology evolved, more sophisticated algorithms were developed, leading to the emergence of advanced generative AI as we know it today. Particularly, the advancements in deep learning since the 2010s have led to the rapid evolution of generative AI.

Typical functions of generative AI include text generation, image generation, and audio generation. In text generation, it can automatically create news articles and creative writing. In image generation, it can produce images of faces or landscapes that do not exist in reality. For audio generation, it can mimic specific voice qualities to create audio content.

Thus, with its diverse functions and wide range of applications, generative AI is expected to be utilized in various fields, including marketing.

Technical Foundation and Evolution of Generative AI

The technical foundation of generative AI lies in machine learning and deep learning. These technologies form the core that enables generative AI to learn from data and produce natural content.

Machine learning is a technology that learns patterns and rules from data and uses them to make predictions and classifications. Early machine learning utilized simple algorithms such as linear regression and decision trees, but these had limitations in learning complex data patterns.

Deep learning is a subfield of machine learning that specifically uses artificial neural networks. By constructing multi-layer neural networks, it can learn more complex data patterns.

The evolution of this technology has led to significant performance improvements in generative AI. In particular, the introduction of Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and Transformer models has greatly expanded the capabilities of generative AI.

There are three main approaches to model training in generative AI:

• Supervised Learning: This approach uses labeled data to train the model. By providing correct data, the model learns to generate accurate outputs. For example, in image captioning, a large number of image and description pairs are prepared for the model to learn from.
• Unsupervised Learning: This approach uses unlabeled data to train the model. It learns the latent patterns and structures within the data. Generative Adversarial Networks (GANs) are an example of unsupervised learning, where two neural networks compete to generate realistic data.
• Reinforcement Learning: This approach involves an agent learning by interacting with the environment and receiving rewards. It is applied in interactive systems and game AI. The agent learns the optimal actions through trial and error to find the best content generation methods.

Application of Generative AI in Marketing

Methods and Effects of Content Generation

Generative AI has significantly transformed content generation methods in the marketing field, maximizing their effectiveness. Here, we specifically explain the methods and effects of generating text, images, and videos.

Text Generation

Text generation is one of the most widely utilized areas of generative AI. AI can automatically generate news articles, blog posts, and product descriptions. For example, OpenAI’s GPT series learns from large amounts of text data and generates natural, human-like text. By leveraging this technology, marketing teams can efficiently create diverse content and appeal to many targets in a short time. The effects include significant reduction in work time, decrease in human errors, and consistent messaging.

Image Generation

Using technologies like Generative Adversarial Networks (GANs), high-quality images for advertisements and social media posts can be automatically generated. For instance, fashion brands use AI to generate new designs and styles for promotion. This technology reduces design costs and improves the ability to quickly adapt to the market while maintaining brand uniqueness.

Video Generation

Video generation is a particularly rapidly evolving area of generative AI. AI can automatically create short video clips and animations. For example, platforms like Synthesia synthesize the speaker’s face and voice based on text to generate promotional videos. This technology makes it easy to create personalized video messages, enhancing engagement with consumers.

Practice and Examples of Personalization

Generative AI has a significant impact on personalization in marketing.

By utilizing customer data to create customized messages tailored to individual needs and preferences, more effective marketing strategies can be achieved.

Collection and Analysis of Customer Data

Customer data includes purchase history, website behavior data, social media activities, survey results, etc. Based on this data, the interests and concerns of customers are identified, and customized messages are generated accordingly.

Creation of Customized Messages

For example, in email marketing, by analyzing customers’ past purchase history and browsing history, personalized emails recommending the most suitable products and services for each customer are automatically generated. This increases the relevance of the messages, thereby improving open and click-through rates.

Concrete examples include companies like Netflix and Amazon. These companies use vast amounts of customer data to display personalized content and product recommendations for each customer.

Netflix leverages viewing history and rating data to recommend the best movies and dramas for individual users, increasing viewing time. On the other hand, Amazon analyzes purchase history and browsing history to provide personalized product recommendations, contributing to increased sales.

Efficiency through Marketing Automation

By utilizing generative AI, marketing activities can be automated, significantly improving operational efficiency. Notably, substantial effects can be seen in campaign automation and customer segmentation.

Campaign Automation

Generative AI automates the design, execution, and optimization of marketing campaigns. For example, in email marketing, AI analyzes customer behavior data and interests to send the right content at the optimal time. This automation frees the marketing team from individual campaign settings, allowing them to focus on strategic tasks. Additionally, real-time performance monitoring and feedback-based optimization are possible, maximizing campaign effectiveness.

Customer Segmentation

This process uses generative AI to group customers based on various attributes and behaviors. This allows marketing messages to be customized for each segment, achieving more effective communication. Generative AI quickly analyzes large volumes of customer data, detecting subtle patterns that traditional methods might overlook. For example, it can provide detailed insights into customer preferences and behavior patterns based on purchase history, website visits, and social media activities.

The benefits of such automation include the following:

• Time and Cost Savings: Compared to manual processes, the time and cost associated with campaign setup and customer analysis are significantly reduced.
• Improved Personalization: By sending appropriate messages to each customer segment, engagement and conversion rates are enhanced.
• Real-Time Response: Quickly responding to changes in customer behavior allows for timely marketing activities.

Concrete examples include marketing automation platforms like HubSpot and Salesforce. These platforms leverage generative AI to automate campaign management and customer segmentation, dramatically improving marketing efficiency.

Concrete Examples of Generative AI Utilization

Detailed Explanation of Success Stories

The utilization of generative AI has led to concrete successes in various companies. Here, we will detail the cases of Carvana and Coca-Cola.

Carvana’s Video Generation

Carvana, an online platform for purchasing cars, uses generative AI to enhance the customer experience. Particularly noteworthy is the generation of personalized videos for individual customers.

Carvana analyzes customer purchase data and browsing history to automatically generate videos that recommend potential vehicles for purchase. This allows customers to efficiently find vehicles that meet their needs, increasing their purchase intent. Additionally, video generation using generative AI contributes to reducing production time and costs, enabling quick responses to a larger number of customers.

Coca-Cola’s Campaign Case

Coca-Cola leverages generative AI in its marketing campaigns to strengthen customer engagement. Specifically, AI is used to analyze consumer preferences and behavior data, enabling the deployment of optimized advertisements and promotions for each consumer.

For example, customized campaigns are conducted tailored to specific regions or events, delivering personalized messages to each consumer and achieving high advertising effectiveness. The introduction of generative AI allows Coca-Cola to make real-time adjustments to campaigns, enhancing the flexibility and effectiveness of its marketing activities.

Generative AI Use Cases by Industry

Generative AI is utilized across various industries, achieving significant results in each field. Here, we introduce specific examples in the retail and entertainment industries.

Retail Industry

In the retail industry, there are many examples of improving customer experience through the use of generative AI. Particularly, Amazon employs generative AI to provide personalized product recommendation systems. AI analyzes customers’ purchase history, browsing history, and rating data to recommend the best products for each customer. This makes it easier for customers to find products that match their interests, increasing their purchase intent.

Additionally, AI-powered chatbots are also being introduced to quickly and accurately respond to customer inquiries, improving the quality of customer service.

Entertainment Industry

In the entertainment industry, the use of generative AI is also advancing. Netflix uses generative AI to provide personalized content recommendations to viewers.

A system that automatically recommends movies and dramas matching the viewer’s preferences based on viewing history and rating data has been introduced. This makes it easier for viewers to find content that suits them, increasing viewing time. Additionally, generative AI is also used in the creation of new content, with examples including AI providing script ideas and improving the efficiency of video editing.

Benefits and Effects of Introducing Generative AI

Examples of Efficiency and Cost Reduction

The introduction of generative AI has enabled many companies to achieve operational efficiency and cost reduction. Here, we introduce specific examples of time and cost savings through automation.

Time Reduction 

Generative AI contributes to the automation of various business processes.

For example, in marketing operations, the automation of campaigns using AI is progressing. In one company, generative AI is used to automatically generate hundreds of email templates and send them to target customers at the optimal time. This significantly reduces the time required for manual email creation and sending, allowing the marketing team to focus on strategic tasks.

Additionally, the automation of data analysis by AI is also advancing, enabling real-time market trend analysis and supporting quick decision-making.

Cost Reduction 

For instance, in customer support, the introduction of AI chatbots is progressing. In one large company, AI chatbots handle about 70% of customer inquiries, significantly reducing personnel costs.

AI chatbots operate 24/7, quickly resolving customer issues and improving customer satisfaction. Furthermore, the optimization of advertising campaigns using generative AI has resulted in reduced advertising costs and improved return on investment.

By automatically selecting the optimal ad creatives and delivery timing, AI minimizes unnecessary advertising expenses and enables effective marketing activities.

Enhancing Creativity and Its Impact

The introduction of generative AI enhances corporate creativity and significantly impacts the generation of diverse content. Here, we introduce specific examples of idea generation and diverse content creation.

Idea Generation

Generative AI supports the creation of innovative ideas in the creative process.

For example, in planning advertising campaigns, AI analyzes market data and consumer trends to propose optimal advertising concepts. This allows the marketing team to come up with novel ideas that traditional methods might not consider.

Additionally, AI learns from past campaign data, extracting success factors to quickly provide effective ideas.

Diverse Content Generation

Generative AI enables the automatic generation of various types of content, such as text, images, and videos.

For instance, media companies use generative AI to automatically generate news articles. AI writes articles based on large amounts of data, allowing for the creation of numerous articles in a short time. This enables timely information delivery to readers and enhances the competitiveness of media companies.

In the fashion industry, generative AI is used to propose new designs and styles. AI analyzes past fashion trends and consumer preferences to automatically generate the latest designs. This technology allows designers to efficiently create diverse designs and respond quickly to market needs.

Our company also offers an “AI Article Writing Service” that combines AI and human efforts to speed up article creation while ensuring quality. If you want to produce articles cheaply in large quantities, please contact us!

Impact of Generative AI

The impact of generative AI on enhancing creativity is extensive. Firstly, the diversity of ideas expands, enabling companies to engage in more creative projects.

Additionally, the efficiency of content generation improves, allowing for the production of a large volume of high-quality content in a short time. This helps companies capture and maintain customer interest, enhancing engagement.

By leveraging generative AI, companies can significantly boost their creativity and quickly generate diverse content, establishing a competitive edge in the market. This leads to expected business growth and development.

Risks and Countermeasures of Introducing Generative AI

Types of Major Risks in Generative AI

While there are many benefits to introducing generative AI, there are also risks such as data bias and copyright issues.

Data Bias

Generative AI learns from vast amounts of data, but if the training data contains bias, there is a risk that the generated content will also reflect that bias.

For example, if a dataset contains biases towards a particular race or gender, those biases may appear in the AI’s output. This can negatively impact the brand image.

Copyright Issues

Generative AI creates new content based on existing data, which can lead to copyright issues. Especially if copyrighted material is used without permission, there is a risk of copyright infringement. This can result in legal disputes and compensation issues.

To address these risks, the following countermeasures are necessary:

• Data Bias Countermeasures: It is important to select unbiased data and regularly review the data. Additionally, establishing an evaluation process to monitor AI outputs for bias can be effective.
• Copyright Issues Countermeasures: Ensure that the data and materials used are properly licensed and establish guidelines to avoid legal risks. It is also important to implement a process to evaluate AI-generated content for copyright issues and confirm that there are no problems.

Specific Measures for Risk Mitigation

While the introduction of generative AI offers many benefits, it is crucial to implement specific measures to mitigate risks. Here, we discuss risk management through human review and data scrutiny.

Human Review

Introducing human review for content generated by generative AI is effective in mitigating risks. Experts check the AI’s output for errors and biases. This process ensures the quality and reliability of the content generated by AI.

For example, in generating content for marketing campaigns, it is recommended that creative directors or marketing teams review the AI’s output and make necessary adjustments.

Data Scrutiny 

Scrutinizing the datasets used for training generative AI is also an important measure. Ensuring that the data used is free from biases and errors and is diverse helps minimize AI bias.

Specific methods for data scrutiny include carefully selecting the sources of datasets and regularly updating the data. Additionally, it is essential to remove unnecessary data and noise during the data preprocessing stage.

Future Prospects of Generative AI and Its Impact on Marketing

Evolution of Generative AI Technology and Its Impact

Generative AI technology is rapidly evolving, and this evolution significantly impacts the marketing field. Notably, the advancements in multimodal AI and autonomous AI are key points of interest.

Evolution of Multimodal AI 

Multimodal AI is a technology that can integrate and process multiple data formats such as text, images, and audio. This evolution enables generative AI to produce richer and more complex content.

For example, it becomes easier to create advertisements combining text and images or interactive marketing content integrating audio and video. This strengthens engagement with customers and enhances the effectiveness of marketing campaigns.

Evolution of Autonomous AI 

Autonomous AI is a technology that can learn and adapt with minimal human intervention. This allows AI to analyze market changes and customer behavior in real-time, automatically proposing and executing optimal marketing strategies.

For example, AI can automatically analyze consumer purchasing patterns and provide the best offers and promotions to each consumer. This improves the accuracy of marketing and allows for the efficient allocation of resources.

Impact on Marketing

These technological advancements affect every aspect of marketing.

For example, the personalization of campaigns advances further, with customized messages and offers automatically generated for each customer. This enhances customer satisfaction and is expected to strengthen brand loyalty.

Additionally, the evolution of AI leads to more advanced data analysis, allowing for quicker and more accurate development of marketing strategies.

Enhancing Customer Experience and Creating New Business Models

The evolution of generative AI dramatically improves customer experience and promotes the creation of new business models. Here, we explain how generative AI evolves customer experience and generates innovative business models.

Evolution of Customer Experience 

Generative AI enhances customer experience by providing personalized services.

For example, AI learns from customers’ past behaviors and preferences, generating individually customized product recommendations and marketing messages. This makes it easier for customers to find the products and services best suited to them, improving satisfaction.

Additionally, AI tools like chatbots and virtual assistants offer 24/7 support, providing quick and accurate responses.

Creation of New Business Models 

Generative AI technology leads to the creation of new business models. For instance, by automatically generating content, companies can reduce content creation costs and respond quickly to market demands. This allows them to explore new revenue streams, such as subscription models and on-demand services.

Realization of New Marketing Strategies 

By analyzing data in real-time and quickly responding to customer needs, AI enables new marketing strategies such as dynamic pricing and customized promotions.

For example, on online shopping platforms, AI can analyze browsing and purchase history to present the best offers at the moment. This increases customers’ purchase intentions and boosts sales.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên về phát triển offshore và phát triển dựa trên phòng thí nghiệm tại Việt Nam với trọng tâm là AI tạo sinh, cũng như cung cấp các dịch vụ tư vấn AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi may mắn nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Meta đã gây chú ý gần đây khi công bố LLM mới nhất của mình, “Llama 3”, dưới dạng mã nguồn mở. Tôi đã thử nghiệm Llama 3 thông qua một dịch vụ gọi là Groq, cho phép vận hành siêu tốc suy luận LLM. Tôi rất vui được chia sẻ quá trình bao gồm cả các hoạt động thực tế. Llama 3 rất ấn tượng, nhưng điều làm tôi thực sự kinh ngạc là khả năng phản hồi quá nhanh của Groq…!

Mục lục

• Giới thiệu Groq
• Giới thiệu Llama 3
• Thử nghiệm Llama 3 với Groq
• Thử nghiệm phiên bản trình duyệt của Chatbot UI
• Thử nghiệm phiên bản cục bộ của Chatbot UI

---

Giới thiệu Groq

Groq là gì?

Groq là công ty phát triển phần cứng tùy chỉnh và Đơn vị Xử lý Ngôn ngữ (LPU) được thiết kế đặc biệt để tăng tốc suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Công nghệ này được đặc trưng bởi tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể so với phần cứng thông thường.

LPU của Groq đạt hiệu suất suy luận nhanh hơn đến 18 lần so với các nhà cung cấp dịch vụ dựa trên đám mây khác. Groq hướng đến việc tối đa hóa hiệu suất của các ứng dụng AI thời gian thực bằng cách sử dụng công nghệ này.

Ngoài ra, gần đây Groq đã thành lập một bộ phận mới có tên là “Groq Systems,” hỗ trợ triển khai chip vào các trung tâm dữ liệu và xây dựng các trung tâm dữ liệu mới. Hơn nữa, Groq đã mua lại Definitive Intelligence, một nhà cung cấp giải pháp AI cho doanh nghiệp, để tăng cường thêm sức mạnh công nghệ và ảnh hưởng thị trường của mình.

LPU của Groq là gì?

LPU (Đơn vị Xử lý Ngôn ngữ) là một bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để cải thiện hiệu suất và độ chính xác suy luận của các mô hình ngôn ngữ AI. Khác với GPU truyền thống, LPU được chuyên môn hóa cho các nhiệm vụ tính toán tuần tự, loại bỏ các điểm nghẽn về tính toán và băng thông bộ nhớ cần thiết cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Ví dụ, LPU giảm thời gian tính toán cho mỗi từ so với GPU và không gặp phải điểm nghẽn băng thông bộ nhớ bên ngoài, do đó cung cấp hiệu suất đáng kể tốt hơn so với bộ xử lý đồ họa.

Về mặt kỹ thuật, LPU chứa hàng ngàn yếu tố xử lý đơn giản (PE), được sắp xếp theo mảng Single Instruction, Multiple Data (SIMD). Điều này cho phép cùng một lệnh được thực hiện đồng thời cho mỗi điểm dữ liệu. Ngoài ra, một đơn vị điều khiển trung tâm (CU) phát lệnh và quản lý dòng chảy dữ liệu giữa phân cấp bộ nhớ và PE, duy trì giao tiếp đồng bộ nhất quán.

Hiệu quả chính của việc sử dụng LPU là tăng tốc các nhiệm vụ AI và học máy. Ví dụ, Groq đã chạy mô hình Llama-2 70B với tốc độ 300 token mỗi giây cho mỗi người dùng trên hệ thống LPU, đây là một cải tiến đáng kể so với 100 token và 240 token trước đây. Như vậy, LPU có thể xử lý các nhiệm vụ suy luận AI theo thời gian thực với độ trễ thấp và cung cấp chúng trong gói hiệu quả năng lượng. Điều này cho phép các thay đổi đột phá trong các lĩnh vực như tính toán hiệu năng cao (HPC) và tính toán cạnh.

API Giá rẻ bất ngờ của Groq

Tài nguyên phần cứng của Groq có thể được truy cập thông qua API do Groq cung cấp. Một trong những đặc điểm nổi bật của dịch vụ Groq là chi phí sử dụng API này cực kỳ thấp

Nói cách khác, Groq vừa nhanh vừa rẻ

Biểu đồ dưới đây, do ArtificialAnalysis.ai cung cấp, so sánh các nhà cung cấp API, với giá cả trên trục ngang và thông lượng (token mỗi giây) trên trục dọc. Từ biểu đồ này, có thể thấy rõ ràng rằng Groq nhanh và rẻ đáng kể, đặc biệt nổi bật về thông lượng so với các nhà cung cấp API khác.

Giới thiệu Llama 3

Tổng quan và các đặc điểm của Llama 3

Llama 3 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nhất do Meta phát triển. AI này được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép nó hiểu và phản hồi ngôn ngữ một cách toàn diện. Llama 3 phù hợp với nhiều nhiệm vụ khác nhau bao gồm tạo nội dung sáng tạo, dịch thuật ngôn ngữ và cung cấp thông tin cho các truy vấn. Mô hình này có sẵn trên các nền tảng như AWS, Databricks và Google Cloud, phục vụ làm cơ sở để các nhà phát triển và nhà nghiên cứu tiếp tục thúc đẩy AI. Bằng cách cung cấp Llama 3 dưới dạng mã nguồn mở, Meta nâng cao tính minh bạch của công nghệ và thúc đẩy sự hợp tác với nhiều nhà phát triển.

Dưới đây là một số đặc điểm của Llama 3 do Meta công bố:

• Mô hình tham số cao cấp: Llama 3 được phát triển như một mô hình có số lượng tham số khổng lồ, có hai phiên bản: 8B (tám tỷ) và 70B (bảy mươi tỷ), cho phép nó thể hiện hiệu suất cao trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ.
• Đánh giá theo tiêu chuẩn ngành: Llama 3 được đánh giá bằng nhiều tiêu chuẩn ngành như ARC, DROP và MMLU, đạt kết quả hàng đầu trong các bài kiểm tra này. Cụ thể, nó cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác nhận dạng và suy luận so với các mô hình trước.
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Llama 3 được đào tạo với tập dữ liệu hơn 15 nghìn tỷ token bao gồm dữ liệu chất lượng cao để hỗ trợ hơn 30 ngôn ngữ, không chỉ tiếng Anh mà còn nhiều ngôn ngữ khác, phục vụ người dùng toàn cầu.
• Cải tiến Tokenizer: Tokenizer mới được phát triển có 128,000 từ vựng, cho phép mã hóa ngôn ngữ hiệu quả hơn. Điều này nâng cao tốc độ và độ chính xác của mô hình, cho phép nó xử lý các văn bản phức tạp một cách thích hợp.
• Cải thiện hiệu quả suy luận: Việc áp dụng công nghệ Grouped Query Attention (GQA) đã nâng cao hiệu quả suy luận của mô hình, cho phép xử lý nhanh các tập dữ liệu lớn và tạo điều kiện cho phản hồi theo thời gian thực.
• Tăng cường độ bảo mật và đáng tin cậy: Các công cụ bảo mật mới như Llama Guard 2, Code Shield và CyberSec Eval 2 đã được giới thiệu để nâng cao an toàn của nội dung do mô hình tạo ra, giảm thiểu rủi ro sản xuất nội dung không phù hợp.
• Khả năng truy cập mã nguồn mở: Llama 3 được cung cấp hoàn toàn dưới dạng mã nguồn mở, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn thế giới truy cập tự do, cải thiện và sử dụng nó để phát triển ứng dụng. Mã nguồn mở giúp thúc đẩy sự đổi mới thêm.

Đánh giá hiệu suất của Llama 3 theo các tiêu chuẩn ngành

Llama 3 đã thể hiện hiệu suất nổi bật trong các tiêu chuẩn ngành, đặc biệt là xuất sắc trong các lĩnh vực hiểu ngôn ngữ, suy luận logic, và khả năng giải quyết vấn đề. Các mô hình mới được giới thiệu với 8 tỷ (8B) và 70 tỷ (70B) tham số cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác trong hiểu và phản hồi so với mô hình trước đó, Llama 2.

Llama 3 được đánh giá cao về khả năng tạo mã và thực hiện các nhiệm vụ dựa trên chỉ thị, và những khả năng này được củng cố thêm bởi phương pháp đào tạo độc quyền của Meta. Ngoài ra, mô hình này hỗ trợ đa ngôn ngữ, cung cấp hiệu suất chất lượng cao trong hơn 30 ngôn ngữ.

Hiện tại, Meta đã công bố hai phiên bản của mô hình Llama 3: Llama 3 8B và Llama 3 70B, trong đó “8B” có 8 tỷ tham số và “70B” có 70 tỷ tham số. Hình dưới đây cho thấy kết quả của các đánh giá tiêu chuẩn ngành do Meta công bố, với mô hình 70B thể hiện hiệu suất cao hơn Gemini Pro và Claude3.

Nguồn: https://llama.meta.com/llama3/ 

So sánh giữa Llama 3 và Llama 2

Llama 3 đã có những cải tiến đáng kể so với Llama 2 ở nhiều khía cạnh. Cụ thể, bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình đã tăng gấp bảy lần, và dữ liệu liên quan đến mã đã tăng gấp bốn lần.

Kết quả là, mô hình đã trở nên hiệu quả hơn trong việc xử lý các nhiệm vụ ngôn ngữ phức tạp. Đặc biệt, Llama 3 vượt trội hơn mô hình trước đáng kể trong khả năng tạo mã và thực hiện các nhiệm vụ dựa trên chỉ thị.

Việc áp dụng tokenizer mới cũng đã cải thiện hiệu quả mã hóa ngôn ngữ, góp phần nâng cao hiệu suất tổng thể. Ngoài ra, một thiết kế tính đến yếu tố an toàn đã được triển khai, giới thiệu một hệ thống lọc mới để giảm thiểu rủi ro tạo ra các phản hồi không phù hợp.

Đặc điểm	Llama 3	Llama 2
Số lượng tham số	Các phiên bản với 8 tỷ và 70 tỷ tham số	Ít tham số hơn (số liệu chính xác không được công bố)
Hiệu suất trong Benchmark	Hiệu suất cải thiện trong các benchmark ARC, DROP, MMLU	Có thể có điểm thấp hơn trong cùng các benchmark
Khả năng	Khả năng suy luận mạnh mẽ, tạo văn bản sáng tạo	Có thể cung cấp các khả năng tương tự nhưng ở mức độ thấp hơn
Khả năng tiếp cận	Công khai cho mục đích nghiên cứu	Chi tiết về khả năng tiếp cận không rõ ràng, có lẽ ít được công khai hơn

Thử nghiệm Llama 3 với Groq

Hiện tại, “Meta AI” chưa được công bố tại Nhật Bản.

Người ta có thể trải nghiệm tạo hình ảnh nhanh và trò chuyện sử dụng Llama 3 thông qua trợ lý AI “Meta AI” do Meta phát hành. Tuy nhiên, tính đến ngày 1 tháng 5 năm 2024, Meta AI chỉ được công bố ở các khu vực nói tiếng Anh và chưa được phát hành tại Nhật Bản.

Thử Nghiệm Llama 3 với Groq

Tuy nhiên, như đề cập ở trên, vì Groq đã hỗ trợ Llama 3 nên bạn có thể trải nghiệm Llama 3 bằng cách đăng nhập vào Groq. Hơn nữa, sử dụng cực kỳ nhanh và miễn phí!

Cách sử dụng rất đơn giản: chỉ cần đăng nhập vào Groq, và chọn mô hình từ menu thả xuống ở góc trên bên phải. Để thử nghiệm (?), hãy chọn mô hình 70B.

Dưới đây là một hướng dẫn tôi đã thử. Ngay cả khi được chỉ định, đầu ra là bằng tiếng Anh, vì vậy từ biểu tượng bánh răng ở góc trên bên phải, bạn có thể thiết lập Hệ thống Nhắc để xuất ra tiếng Nhật trước.

Băng thông khoảng 300 token mỗi giây. Bạn sẽ thấy rằng tốc độ phản hồi cực nhanh. Tuy nhiên, đây là lệnh để tạo ra truyện ngắn, và tôi cảm thấy độ chính xác không tốt vì các câu văn giống nhau được lặp lại.

Ngoài ra, giao diện Groq không thực sự thực tiễn để sử dụng bởi vì việc nhấn phím Enter khi xác nhận chuyển đổi văn bản tiếng Nhật hoàn thành nhập liệu trò chuyện.

Thử phiên bản trình duyệt của Chatbot UI

Trong khi tìm kiếm một phương pháp tốt, tôi đã tìm thấy Chatbot UI, tương thích với API của Groq, cho phép sử dụng Llama 3 qua Groq.

Chatbot UI có giao diện giống như ChatGPT cho phép chuyển đổi giữa các LLM khác nhau.

Chatbot UI là mã nguồn mở và có thể chạy trên PC cá nhân, nhưng cũng có phiên bản trình duyệt. Vì thiết lập môi trường địa phương khá phức tạp, tôi quyết định sử dụng phiên bản trình duyệt trong thời gian này.

Để sử dụng nhiều LLM trong Chatbot UI, bạn cần kết nối với API của từng LLM, điều này đòi hỏi phải lấy các API key trước. Lần này, tôi muốn so sánh ChatGPT, Claude và Groq (Llama 3), vì vậy tôi sẽ lấy API key từ OpenAI, Anthropic và Groq. Ngoài API Key, bạn cũng cần ID Mô hình và URL Cơ sở (tùy chọn) cho kết nối API.

Lấy API key của OpenAI

Bạn có thể phát hành từ menu “API keys” trong màn hình quản lý của OpenAI.

Có một nút gọi là “Create new secret key”; khi nhấp vào đó sẽ mở một popup. Sau khi nhập thông tin cần thiết, API Key sẽ được phát hành. Hãy chắc chắn lưu key này một cách an toàn, vì về sau bạn không thể kiểm tra nó nữa.

Lấy API key của Anthropic

Bạn có thể lấy nó theo cách gần giống như OpenAI. Nó có thể được phát hành từ menu “API Keys” trong màn hình quản lý của Anthropic. Nhấp vào nút “Create Key”, một popup sẽ mở ra, và nhập tên cho key sẽ phát hành nó.

Lấy API key của Groq

Phương pháp lấy API Key của Groq tương tự như trên.

Có một liên kết gọi là “GroqCloud” ở phía dưới màn hình Groq mà bạn đã đăng nhập trước đó. Nhấp vào liên kết này mở màn hình quản lý, từ đó bạn có thể phát hành key từ “Create API Key” trong menu “API Keys”.

Đăng Nhập vào Phiên Bản Trình Duyệt của Chatbot UI

Bây giờ mọi thứ đã sẵn sàng, hãy đăng nhập vào phiên bản trình duyệt của Chatbot UI.

Khi bạn truy cập phiên bản trình duyệt của Chatbot UI, màn hình ban đầu hiển thị sẽ có nút “Start Chatting” (Bắt đầu trò chuyện). Nhấp vào nút này để tiếp tục.

Tôi muốn sử dụng chức năng tìm kiếm tệp để so sánh hiệu suất, vì vậy tôi đã chọn kế hoạch trả phí. Giá là $8 mỗi tháng với hợp đồng hàng năm, hoặc $10 mỗi tháng với việc gia hạn hàng tháng.

Khi cài đặt thanh toán hoàn tất, bạn sẽ được chuyển đến màn hình để đăng ký API Key như đã hiển thị. 

Nhập các API Key bạn đã nhận được trước đó từ OpenAI, Anthropic và Groq. Việc đăng ký ban đầu này hoàn tất và màn hình trò chuyện sẽ mở ra.

Tiếp theo, bạn cần đăng ký mô hình bạn muốn sử dụng (việc đăng ký API Key trước đó chưa đủ để sử dụng chúng). Dấu hiệu lấp lánh ở bên trái (?) là menu mô hình; nhấp vào nút “New Model” (Mô hình mới) để đăng ký mô hình bạn muốn sử dụng. 

Lần này, tôi đã nhập như sau:

• ChatGPT 4-turbo
  • Name: ChatGPT 4-turbo (bất cứ cái gì bạn có thể nhận biết)
  • Model ID: gpt-4-turbo
  • Base URL: không có
  • API Key: Key bạn đã nhận được trước đó
• Claude 3 Opus
  • Name: Claude 3 Opus (bất cứ cái gì bạn có thể nhận biết)
  • Model ID: claude-3-opus-20240229
  • Base URL: https://api.anthropic.com/v1
  • API Key: Key bạn đã nhận được trước đó
• Groq (Llama-3-70B)
  • Name: Groq (Llama-3-70B) (bất cứ cái gì bạn có thể nhận biết)
  • Model ID: llama3-70b-8192
  • Base URL: https://api.groq.com/openai/v1
  • API Key: Key bạn đã nhận được trước đó

Bạn có thể tham khảo Model ID từ các nguồn sau:

• OpenAI (ChatGPT)
• Anthropic (Claude)
• Groq (Llama 3)

Sau khi thiết lập, GPT4 và Groq đã hoạt động, nhưng đã xảy ra lỗi với Claude như đã mô tả ở trên. Mặc dù đã thử thay đổi Base URL và Model ID nhưng không giải quyết được, vì vậy tôi đã từ bỏ và quyết định xây dựng phiên bản cục bộ… Nếu bạn đã quản lý để làm cho Claude 3 Opus hoạt động trên trình duyệt, tôi sẽ rất vui nếu được nghe thêm từ bạn.

Thử nghiệm phiên bản cục bộ của Chatbot UI

Thiết lập môi trường cục bộ cho Chatbot UI

Phiên bản cục bộ có thể được thiết lập dễ dàng bằng các bước sau- bằng cách làm theo hướng dẫn trong kho lưu trữ GitHub của nhà phát triển Mckay Wrigley. Thực hiện các lệnh sau trong terminal của Mac để thiết lập.

1. Clone kho lưu trữ

Trước tiên, clone kho lưu trữ Chatbot UI từ GitHub.

$ git clone https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui.git

2. Cài đặt các biến phụ thuộc

Di chuyển đến thư mục đã clone và cài đặt các biến phụ thuộc cần thiết.

$ cd chatbot-ui

$ npm install

3. Cài đặt Docker

Docker là cần thiết để chạy Supabase tại cục bộ. Cài đặt Docker từ trang web chính thức.

4. Cài đặt Supabase CLI

Để cài đặt Supabase CLI, thực hiện lệnh sau.

$ brew install supabase/tap/supabase

5. Khởi động Supabase

Khởi động Supabase bằng cách thực hiện lệnh sau.

$ supabase start

6. Thiết lập các biến môi trường

Sao chép tệp .env.local.example thành .env.local và thiết lập các giá trị cần thiết.

$ cp .env.local.example .env.local

7. Kiểm tra thông tin liên quan đến Supabase

Nhập các giá trị cần thiết như API URL vào tệp .env.local.

$ supabase status

[Results of supabase status]

$ vi ./.env.local

• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL: Chỉ định “API URL” từ status
• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY: Chỉ định “anon key” từ status
• SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY: Chỉ định “service_role key” từ status

8. Thiết lập cơ sở dữ liệu

Chỉnh sửa tệp SQL để thiết lập ban đầu trong Supabase. Tham khảo kết quả supabase status cho các giá trị cụ thể. Trong trường hợp của tôi, nó hoạt động mà không cần thay đổi gì. Hãy chắc chắn rằng “service_role_key” ở dòng 54 khớp với service_role_key từ kết quả thực hiện supabase status.

9. Chạy ứng dụng cục bộ

Thực hiện lệnh sau để khởi động ứng dụng cục bộ

$ npm run chat

Bây giờ, bạn có thể truy cập ứng dụng Chatbot UI trong trình duyệt tại http://localhost:3000.

Thử nghiệm Llama 3 Qua Groq trên Chatbot UI

Khi bạn truy cập http://localhost:3000, màn hình thiết lập ban đầu giống như phiên bản trình duyệt sẽ được hiển thị. Đăng ký theo cách và nội dung giống như trước.

Tuy nhiên, Claude 3 Opus hiển thị lỗi “404 Not Found” và không thể sử dụng. Claude 3 Sonnet và Claude 3 Haiku, có thể chỉ định mặc định, hoạt động bình thường, vì vậy có vẻ như Chatbot UI có thể chưa hỗ trợ Opus.

Hãy chỉ định “Groq (Llama 3)” làm mô hình, và nhập một số lời nhắc để xem đầu ra của Llama 3.

Trước tiên, tôi đã hỏi một câu hỏi liên quan đến AI hiệu suất cao “GPT2” mới xuất hiện gần đây, câu hỏi không có câu trả lời dứt khoát.

Phản hồi rất mơ hồ. 

Tiếp theo, hãy kiểm tra tốc độ của đầu ra.

Tốc độ thực sự rất nhanh! Ngay cả bao gồm thời gian truyền thông API, không có bất kỳ sự chờ đợi căng thẳng nào!

Llama 3 vs GPT-4 Turbo vs Claude 3 Sonnet – Trận Đấu 3 Vòng!

Hãy nhập cùng ba lệnh vào Llama 3, GPT-4 Turbo và Claude 3 Sonnet và so sánh kết quả đầu ra.

Tạo Văn Bản Để Giải Thích Một Từ Khóa

Lệnh là:

“Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì? Hãy tóm tắt nó trong khoảng 500 ký tự để một sinh viên năm tư ngành công nghệ thông tin có thể hiểu.”

So sánh kết quả phản hồi đầu tra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Xác nhận lệnh từ phải trong chế độ nhanh gấp đôi)

So sánh kết quả phản hồi đầu ra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

Không có sự khác biệt đáng kể về độ chính xác của văn bản được tạo bởi bất kỳ mô hình nào trong số chúng. Tuy nhiên, tốc độ phản hồi đầu ra thì Groq vẫn nhanh hơn một cách áp đảo.

Giải Một Câu Đố Logic

Đây là một câu đố logic điển hình. Lệnh là:

“Ba người đàn ông ở lại khách sạn. Giá phòng là $10 mỗi người. Các khách hàng đã trả tổng cộng $30 cho lễ tân. Sau đó, lễ tân nhận ra rằng có một chiến dịch và giá phòng là $25 cho ba người, vì vậy họ quyết định trả lại $5. Tuy nhiên, lễ tân nghĩ rằng $5 không thể chia đều cho ba người, nên họ bỏ $2 vào túi và trả lại $3 cho khách hàng. Các khách hàng đã trả $9 mỗi người, tổng cộng $27. Thêm $2 mà lễ tân đã bỏ túi là $29. Vậy $1 còn lại đã đi đâu? Hãy cung cấp câu trả lời và giải thích.”

So sánh kết quả phản hồi đầu ra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Xác nhận lệnh từ phải trong chế độ nhanh gấp đôi.)

So Sánh Kết Quả Đầu Ra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

Kết quả là chiến thắng hoàn toàn dành cho GPT-4 Turbo. 

GPT-4 Turbo đã cung cấp một lời giải thích rõ ràng và logic về câu trả lời. 

Claude 3 Sonnet cũng đã cung cấp một lời giải thích, nhưng không rõ ràng về lý do.

Llama 3 không giải thích được lý do quan trọng, vì vậy được đánh giá là không thành công.

Tóm tắt một bài báo đã được đăng tải

Tôi đã tải lên một bài báo về một mô hình gọi là RAPTOR cải thiện độ chính xác tìm kiếm tài liệu trong RAG và yêu cầu tóm tắt nội dung. Lệnh là:

“Hãy tóm tắt nội dung của tệp PDF đã tải lên theo cách mà một sinh viên năm tư ngành công nghệ thông tin có thể hiểu, sử dụng các biểu hiện cụ thể và định lượng nhất có thể, trong khoảng 1000 ký tự tiếng Nhật. Vui lòng tóm tắt ngắn gọn nội dung kỹ thuật, tập trung vào các điểm quan trọng và nêu rõ cái gì là đổi mới và cái gì là vượt trội so với công nghệ truyền thống.”

Do thời gian tải tệp khá lâu và kết quả đầu ra dài, tôi sẽ dán trực tiếp văn bản được tạo ra dưới đây thay vì ảnh chụp màn hình.

ーーー

＜Llama 3＞

The provided text appears to be a collection of research papers and articles related to natural language processing, specifically focusing on language models, question answering, and text summarization. Here is a summary of the main points:

Language Models: The text discusses the development of language models, such as GPT-4, that can generate coherent and context-specific text. These models are trained on large datasets and can be fine-tuned for specific tasks.

Question Answering: The text explores various question answering models, including UnifiedQA, that can retrieve relevant information from a large corpus of text. These models are evaluated on datasets such as QuALITY, QASPER, and NarrativeQA.

Text Summarization: The text touches on the topic of text summarization, highlighting the importance of summarizing long documents and the challenges associated with it. Models such as Longformer and Hybrid Hierarchical Retrieval are mentioned as approaches to tackle this task.

Retrieval-Augmented Generation: The text discusses the concept of retrieval-augmented generation, which involves using a retrieval mechanism to augment language models with relevant information from a knowledge base.

Evaluation Metrics: The text mentions various evaluation metrics used to assess the performance of language models and question answering systems, including BLEU score, ROUGE score, and METEOR score.

Applications: The text hints at the potential applications of these technologies in areas such as information retrieval, text classification, and chatbots.

In summary, the text provides an overview of the current state of natural language processing research, highlighting advancements in language models, question answering, and text summarization.

ーーー

<GPT-4 Turbo>

Tóm tắt nội dung của tệp PDF, nó mô tả nghiên cứu về một hệ thống tìm kiếm thông tin mới gọi là “RAPTOR.” Hệ thống này có thể cung cấp thông tin liên quan và toàn diện hơn so với các hệ thống tìm kiếm truyền thống. Đặc biệt, RAPTOR có thể thu được các giải thích chi tiết về không chỉ các mô tả ngắn mà còn các phần chính của câu chuyện, cải thiện hiệu suất trong các nhiệm vụ hạ lưu.

Cụ thể, so sánh RAPTOR với DPR (Dense Passage Retrieval) truyền thống, RAPTOR được cho là có thể tạo ra các câu trả lời xem xét ngữ cảnh rộng hơn. Ví dụ, trong câu chuyện về Lọ Lem, DPR tạo ra các câu trả lời chỉ xem xét phần đầu của câu chuyện, trong khi RAPTOR nắm bắt chủ đề của câu chuyện từ góc nhìn toàn diện hơn, cung cấp một câu trả lời đầy đủ hơn.

Sự đổi mới của công nghệ này nằm ở khả năng trích xuất hiệu quả các phần quan trọng của thông tin, đặc biệt là trong các tài liệu dài hoặc văn bản chứa thông tin phức tạp, cho phép cung cấp thông tin chính xác hơn. Điều này cho phép người dùng truy cập thông tin mà họ tìm kiếm nhanh chóng và chính xác.

Ngoài ra, việc giới thiệu RAPTOR dự kiến sẽ cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ của việc tìm kiếm thông tin so với các công nghệ thông thường. Đây sẽ là một lợi thế lớn, đặc biệt đối với các công ty và tổ chức nghiên cứu xử lý lượng dữ liệu lớn.

Nghiên cứu này đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin và dự kiến sẽ có nhiều ứng dụng hơn trong tương lai. Đối với một sinh viên chuyên ngành kỹ thuật thông tin, hiểu được công nghệ tiên tiến như vậy và khám phá tiềm năng của nó sẽ là một trải nghiệm rất có giá trị.

ーーー

<Claude 3 Sonnet>

Để tóm tắt nội dung của tệp PDF này, nó trình bày các điểm sau:

Công nghệ tìm kiếm và tóm tắt văn bản dài tiên tiến, RAPTOR, được giới thiệu. So với các phương pháp tìm kiếm truyền thống, nó có thể truy xuất chính xác thông tin liên quan hơn từ toàn bộ tài liệu, cải thiện đáng kể độ chính xác của các nhiệm vụ hỏi đáp.

Cụ thể, ba điểm sau đây là đổi mới:

Áp dụng phương pháp tìm kiếm hiệu quả xem xét cấu trúc phân cấp của tài liệu, cho phép trích xuất chính xác thông tin liên quan ngay cả từ các tài liệu dài và lớn.

Tóm tắt tự nhiên thông tin đã truy xuất, tạo ra các nút cấp cao có thể trả lời trực tiếp các câu hỏi.

Kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4, đạt được độ chính xác cao trong việc hỏi đáp.

Các thí nghiệm đánh giá cho thấy độ chính xác của việc hỏi đáp trên tập dữ liệu NarrativeQA đã được cải thiện đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Trong việc trích xuất thông tin và trả lời câu hỏi từ các tài liệu dài, RAPTOR đã đạt được những kết quả đột phá.

ーーー

Mặc dù tôi đã chỉ định “bằng tiếng Nhật”, nhưng Llama 3 đã phản hồi bằng tiếng Anh… Tuy nhiên, Llama 3 dường như có độ chi tiết kỹ thuật cao nhất. Có vẻ như Llama 3 và GPT-4 Turbo hòa, còn Claude 3 Sonnet đứng ở vị trí tiếp theo.

Tóm Tắt

Bài viết đã trở nên khá dài khi tôi thử nhiều điều khác nhau, nhưng để tóm tắt, đây là những ấn tượng của tôi:

• Groq nhanh…! Và rẻ…!
• Chatbot UI tiện lợi…!
• Mặc dù Llama 3 được đánh giá cao hơn Claude 3 Sonnet trong các bảng xếp hạng, tôi đánh giá là gần như tương đương. Tuy nhiên, điểm cộng tuyệt vời là nó được công bố dưới dạng mã nguồn mở…!

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in Vietnamese offshore development and lab-based development with a focus on generative AI, as well as providing generative AI consulting services. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

Meta’s release of the latest LLM “Llama 3” as open source has become a hot topic. I immediately tried Llama 3 through a service called Groq, which allows for ultra-fast operation of LLM inference. I will share the process up to confirming its actual operation. Llama 3 was impressive, but I was astonished by Groq’s overwhelmingly fast response…!

Table of Contents

• About Groq
• About Llama 3
• Trying out Llama 3 with Groq
• Testing the browser version of Chatbot UI
• Testing the local version of Chatbot UI

---

About Groq

What is Groq?

Groq is a company that develops custom hardware and Language Processing Units (LPUs) specifically designed to accelerate the inference of large language models (LLMs). This technology is characterized by significantly enhanced processing speeds compared to conventional hardware.

Groq’s LPUs achieve inference performance up to 18 times faster than other cloud-based service providers. Groq aims to maximize the performance of real-time AI applications using this technology.

Additionally, Groq has recently established a new division called “Groq Systems,” which assists in the deployment of chips to data centers and the construction of new data centers. Furthermore, Groq has acquired Definitive Intelligence, a provider of AI solutions for businesses, to further enhance its technological prowess and market impact.

What is Groq’s LPU?

Groq’s Language Processing Unit (LPU) is a dedicated processor designed to improve the inference performance and accuracy of AI language models. Unlike traditional GPUs, the LPU is specialized for sequential computation tasks, eliminating bottlenecks in computation and memory bandwidth required by large language models. For instance, the LPU reduces per-word computation time compared to GPUs and does not suffer from external memory bandwidth bottlenecks, thus offering significantly better performance than graphics processors.

Technically, the LPU contains thousands of simple processing elements (PEs), arranged in a Single Instruction, Multiple Data (SIMD) array. This allows the same instructions to be executed simultaneously for each data point. Additionally, a central control unit (CU) issues instructions and manages the flow of data between the memory hierarchy and PEs, maintaining consistent synchronous communication.

The primary effect of using an LPU is the acceleration of AI and machine learning tasks. For example, Groq has run the Llama-2 70B model at a rate of 300 tokens per second per user on the LPU system, which is a notable improvement over the previous 100 tokens and 240 tokens. Thus, the LPU can process AI inference tasks in real-time with low latency and provide them in an energy-efficient package. This enables groundbreaking changes in areas such as high-performance computing (HPC) and edge computing.

Groq’s Overwhelmingly Affordable API

Groq’s hardware resources can be accessed through an API provided by Groq. One of the notable features of Groq’s service is the incredibly low cost of using this API.

In other words, Groq is fast and affordable

The figure below, provided by ArtificialAnalysis.ai, compares API providers, mapping price on the horizontal axis and throughput (tokens per second) on the vertical axis. From this chart, it is visually evident that Groq is overwhelmingly fast and affordable, especially standing out in terms of throughput compared to other API providers.

About Llama 3

Overview and Features of Llama 3

Llama 3 is the latest large language model (LLM) developed by Meta. This AI is trained on an extensive dataset of text data, enabling it to comprehensively understand and respond to language. Llama 3 is suited for a wide array of tasks such as creating creative content, translating languages, and providing information for queries. The model is available on platforms like AWS, Databricks, and Google Cloud, serving as a foundation for developers and researchers to further advance AI. By offering Llama 3 as open source, Meta aims to enhance the transparency of the technology and foster collaboration with a broad range of developers.

Here are some features of Llama 3 as disclosed by Meta:

• Advanced Parameter Model: Llama 3 is developed as a model with a vast number of parameters, available in two versions: 8B (eight billion) and 70B (seventy billion), which allow it to perform highly in language understanding and generation.
• Industry-Standard Benchmark Evaluations: Llama 3 is evaluated using several industry-standard benchmarks such as ARC, DROP, and MMLU, achieving state-of-the-art results in these tests. Specifically, it shows significant improvements in recognition and reasoning accuracy compared to previous models.
• Multilingual Support: Llama 3 is trained with a dataset of over 15 trillion tokens that includes high-quality data for supporting over 30 languages, not only in English but also various other languages, thus catering to users worldwide.
• Tokenizer Innovation: The newly developed tokenizer has 128,000 vocabularies, enabling more efficient encoding of languages. This enhances the processing speed and accuracy of the model, allowing it to handle more complex texts appropriately.
• Improved Inference Efficiency: The adoption of Grouped Query Attention (GQA) technology has enhanced the model’s inference efficiency, enabling high-speed processing of large datasets and facilitating real-time responses.
• Enhanced Security and Reliability: New security tools like Llama Guard 2, Code Shield, and CyberSec Eval 2 have been introduced to enhance the safety of content generated by the model, minimizing the risk of producing inappropriate content.
• Open Source Availability: Llama 3 is offered entirely as open source, allowing researchers and developers worldwide to freely access, improve, and use it for the development of applications. This openness promotes further innovation.

Performance Evaluation of Llama 3 According to Industry Benchmarks

Llama 3 has demonstrated remarkable performance in industry-standard benchmarks, particularly excelling in areas of language understanding, logical reasoning, and problem-solving abilities. The newly introduced models with 8 billion (8B) and 70 billion (70B) parameters show a significant improvement in understanding and response accuracy compared to the previous model, Llama 2.

Llama 3 is highly rated for its ability to generate code and perform tasks based on instructions, and these capabilities are further enhanced by Meta’s proprietary training methods. Additionally, this model supports multiple languages, delivering high-quality performance in over 30 languages.

Currently, Meta has released two versions of the Llama 3 model: Llama 3 8B and Llama 3 70B, where “8B” has 8 billion parameters and “70B” has 70 billion parameters. The figure below shows the results of the benchmark evaluations published by Meta, with the 70B model exhibiting higher performance than Gemini Pro and Claude3.

Source: https://llama.meta.com/llama3/ 

Comparison between Llama 3 and Llama 2

Llama 3 shows significant improvements over Llama 2 in many aspects. Specifically, the dataset used for training the model has increased sevenfold, and the data related to code has quadrupled.

As a result, the model has become more efficient at handling complex language tasks. Particularly, Llama 3 significantly surpasses the previous model in its ability to generate code and perform tasks based on instructions.

The adoption of a new tokenizer has also improved the efficiency of language encoding, contributing to an overall performance enhancement. Additionally, a design considering safety has been implemented, introducing a new filtering system to reduce the risk of generating inappropriate responses.

Features	Llama 3	Llama 2
Parameter Count	Versions with 8 billion & 70 billion parameters	Fewer parameters (exact numbers not disclosed)
Benchmark Performance	Improved performance in ARC, DROP, MMLU benchmarks	Likely lower scores in the same benchmarks
Capabilities	Strong reasoning abilities, creative text generation	May offer similar abilities but to a lesser extent
Availability	Publicly available for research	Details on availability unclear, probably less publicly accessible

Trying Out Llama 3 with Groq

As of now, “Meta AI” is not yet available in Japan

Ideally, one would be able to experience fast image generation and chatting using Llama 3 through the AI assistant “Meta AI” released by Meta. However, as of May 1, 2024, when this article was written, Meta AI is only available in English-speaking regions and has not been released in Japan.

Trying Llama 3 with Groq

Nevertheless, since the aforementioned Groq supports Llama 3, you can experience Llama 3 by logging into Groq. Moreover, it’s super fast and free!

The usage is simple: just log into Groq, and select the model from the dropdown menu in the upper right corner. For the sake of trying (?), let’s choose the 70B model.

Here is a casual instruction I tried. Even if specified, the output is in English, so from the gear icon in the upper right, you can set the System Prompt to output in Japanese beforehand.

The throughput is about 300 tokens per second. You should be able to tell that the output is incredibly fast. However, it is a prompt for generating short stories, and I felt the precision was not good as the same sentences were repeatedly generated.

Additionally, the Groq interface is not very practical for actual use because pressing the enter key when confirming the conversion of Japanese text finalizes the chat input.

Trying the Browser Version of Chatbot UI

While searching for a good method, I found something called Chatbot UI, which is compatible with Groq’s API, enabling the use of Llama 3 through Groq.

Chatbot UI has a ChatGPT-like interface that allows switching between various LLMs.

Chatbot UI is open-source and can be run on a local PC, but a browser version is also available. Since setting up a local environment was cumbersome, I decided to use the browser version for now.

To use multiple LLMs in Chatbot UI, you need to connect to each LLM’s API, which requires obtaining API keys first. For this instance, I want to compare ChatGPT, Claude, and Groq (Llama 3), so I will obtain API keys from OpenAI, Anthropic, and Groq. Besides the API Key, you also need the Model ID and Base URL (optional) for the API connection.

Obtaining OpenAI’s API Key

You can issue it from the “API keys” menu in the OpenAI management screen.

There’s a button called “Create new secret key”; clicking it will open a popup. Once you enter the necessary information, the API Key will be issued. Make sure to save this key securely, as you cannot check it later.

Obtaining Anthropic’s API Key

You can obtain it in almost the same way as OpenAI. It can be issued from the “API Keys” menu in the Anthropic management screen. Click the “Create Key” button, a popup will open, and entering a name for the key will issue it.

Obtaining Groq’s API Key

The method to obtain Groq’s API Key is similar to the above.

There is a link called “GroqCloud” at the bottom of the Groq screen you logged into earlier. Clicking this link opens the management screen, where you can issue a key from the “Create API Key” in the “API Keys” menu.

Logging into the Browser Version of Chatbot UI

Now that everything is set up, let’s log into the browser version of Chatbot UI.

When you access the browser version of Chatbot UI, the initial screen displayed will have a “Start Chatting” button. Click this button to proceed.

I wanted to use the file search function for performance comparison, so I opted for the paid plan. It’s $8 per month with an annual contract, or $10 per month with monthly renewals.

Once the payment setup is complete, you will be taken to a screen to register the API Key as shown above. 

Enter the keys you obtained earlier from OpenAI, Anthropic, and Groq. This completes the initial registration, and the chat screen will open.

Next, you need to register the model you want to use (the previous API Key registration was not enough to use them). The sparkly mark on the left (?) is the model menu; click the “New Model” button to register the model you want to use. This time, I entered the following:

• ChatGPT 4-turbo
  • Name: ChatGPT 4-turbo (whatever you can identify)
  • Model ID: gpt-4-turbo
  • Base URL: none
  • API Key: the one you obtained earlier
• Claude 3 Opus
  • Name: Claude 3 Opus (whatever you can identify)
  • Model ID: claude-3-opus-20240229
  • Base URL: https://api.anthropic.com/v1
  • API Key: the one you obtained earlier
• Groq (Llama-3-70B)
  • Name: Groq (Llama-3-70B) (whatever you can identify)
  • Model ID: llama3-70b-8192
  • Base URL: https://api.groq.com/openai/v1
  • API Key: the one you obtained earlier

You can refer to the following for the Model ID:

• OpenAI (ChatGPT)
• Anthropic (Claude)
• Groq (Llama 3)

Having set this up, GPT4 and Groq worked, but there was an error with Claude as described above. Despite trying to change the Base URL and Model ID, it wasn’t resolved, so I gave up and decided to build a local version instead… If anyone has managed to get Claude 3 Opus working in the browser, I would be happy to hear from you.

Trying the Local Version of Chatbot UI

Setting Up the Local Environment for Chatbot UI

The local version can be set up easily using the following steps. It worked by following the instructions in the GitHub repository by developer Mckay Wrigley. Execute the following commands in the Mac terminal to set it up.

1. Clone the Repository

First, clone the Chatbot UI repository from GitHub.

$ git clone https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui.git 

2. Install Dependencies

Navigate to the cloned directory and install the necessary dependencies.

$ cd chatbot-ui

$ npm install

3. Install Docker

Docker is required to run Supabase locally. Install Docker from the official site.

4. Install Supabase CLI

To install the Supabase CLI, execute the following command.

$ brew install supabase/tap/supabase

5. Start Supabase

Start Supabase by executing the following command.

$ supabase start

6. Set Environment Variables

Copy the .env.local.example file to .env.local and set the necessary values.

$ cp .env.local.example .env.local

7. Check Supabase Related Information

Enter the necessary values such as the API URL in the .env.local file.

$ supabase status

[Results of supabase status]

$ vi ./.env.local

• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL: Specify the “API URL” from the status
• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY: Specify the “anon key” from the status
• SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY: Specify the “service_role key” from the status

8. Set Up the Database

Edit the SQL file for initial setup in Supabase. Refer to the supabase status results for specific values. In my case, it worked without any changes. Just make sure that the “service_role_key” in line 54 matches the service_role_key from the supabase status results.

9. Run the Application Locally

Execute the following command to start the application locally.

$ npm run chat

Now, you can access the Chatbot UI application in the browser at http://localhost:3000.

Trying Llama 3 via Groq on Chatbot UI

When you access http://localhost:3000, an initial setup screen similar to the browser version will be displayed. Register in the same way and content as before.

However, Claude 3 Opus showed a “404 Not Found” error and could not be used. Claude 3 Sonnet and Claude 3 Haiku, which can be specified by default, worked normally, so it seems that Chatbot UI may not support Opus yet.

Let’s specify “Groq (Llama 3)” as the model, and enter some prompts to see the output of Llama 3.

First, I asked a question related to the recently emerging mysterious high-performance AI “GPT2,” which has no definitive answer.

The response was quite ambiguous. 

Next, let’s check the speed of the output.

It’s undeniably fast! Even including the API communication time, there is no stress of waiting at all.

Llama 3 vs GPT-4 Turbo vs Claude 3 Sonnet – 3 Match Battle!

Let’s input the same three prompts to Llama 3, GPT-4 Turbo, and Claude 3 Sonnet and compare the outputs.

Generating a Text to Explain a Keyword

The prompt is:

“What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)? Summarize it in about 500 characters in a way that a fourth-year university student majoring in computer engineering can understand.”

Comparison of Outputs (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Prompts confirmed from right in double speed. Double speed.)

Comparison of Output Results (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

There was no significant difference in the precision of the text output by any of them. However, the output speed was overwhelmingly faster with Groq.

Solving a Logical Quiz

Here is a typical logical quiz. The prompt is:

“Three men stay at a hotel. The room rate is $10 per person. The guests paid a total of $30 to the receptionist. Later, the receptionist realized that there was a campaign and the room rate was $25 for three people, so they decided to return $5. However, the receptionist thought that $5 couldn’t be evenly divided among three people, so they put $2 in their pocket and returned $3 to the guests. The guests paid $9 each, totaling $27. Adding the $2 the receptionist pocketed makes $29. Where did the remaining $1 go? Provide an answer and explanation.”

Comparison of Outputs (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Prompts confirmed from right in double speed. Double speed.)

Comparison of Output Results (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

The result was a complete victory for GPT-4 Turbo. 

GPT-4 Turbo provided a logical and clear explanation of the answer. 

Claude 3 Sonnet also provided an explanation, but it felt somewhat unclear in its reasoning. Llama 3 did not explain the essential “why,” so it was judged to be unsuccessful.

Summary of an Uploaded Article

I uploaded a paper about a model called RAPTOR that improves document retrieval accuracy in RAG and asked for a summary. The prompt is:

“Summarize the content of the uploaded PDF file in a way that a fourth-year university student majoring in computer engineering can understand, using as concrete and quantitative expressions as possible, in about 1000 characters in Japanese. Please briefly summarize the technical content focusing on important points and clearly state what is innovative and what is superior compared to conventional technology.”

Due to the considerable time it took to upload the file and the length of the output, I will paste the generated text directly below instead of screenshots.

ーーー

＜Llama 3＞

The provided text appears to be a collection of research papers and articles related to natural language processing, specifically focusing on language models, question answering, and text summarization. Here is a summary of the main points:

Language Models: The text discusses the development of language models, such as GPT-4, that can generate coherent and context-specific text. These models are trained on large datasets and can be fine-tuned for specific tasks.

Question Answering: The text explores various question answering models, including UnifiedQA, that can retrieve relevant information from a large corpus of text. These models are evaluated on datasets such as QuALITY, QASPER, and NarrativeQA.

Text Summarization: The text touches on the topic of text summarization, highlighting the importance of summarizing long documents and the challenges associated with it. Models such as Longformer and Hybrid Hierarchical Retrieval are mentioned as approaches to tackle this task.

Retrieval-Augmented Generation: The text discusses the concept of retrieval-augmented generation, which involves using a retrieval mechanism to augment language models with relevant information from a knowledge base.

Evaluation Metrics: The text mentions various evaluation metrics used to assess the performance of language models and question answering systems, including BLEU score, ROUGE score, and METEOR score.

Applications: The text hints at the potential applications of these technologies in areas such as information retrieval, text classification, and chatbots.

In summary, the text provides an overview of the current state of natural language processing research, highlighting advancements in language models, question answering, and text summarization.

ーーー

＜GTP 4 Turbo＞

Summarizing the content of the PDF file, it describes research on a new information retrieval system called “RAPTOR.” This system can provide more relevant and comprehensive information compared to traditional retrieval systems. Particularly, RAPTOR can obtain detailed explanations of not only short descriptions but also the main parts of a story, improving performance in downstream tasks.

Specifically, comparing RAPTOR with traditional DPR (Dense Passage Retrieval), RAPTOR is said to be able to generate answers considering a broader context. For example, in the story of Cinderella, DPR generates answers considering only the early part of the story, while RAPTOR captures the theme of the story from a more holistic perspective, providing a more complete answer.

The innovation of this technology lies in its ability to efficiently extract important parts of information, especially in long documents or texts containing complex information, enabling more accurate information provision. This allows users to access the information they seek quickly and accurately.

Additionally, the introduction of RAPTOR is expected to significantly improve the accuracy and speed of information retrieval compared to conventional technologies. This would be a significant advantage, especially for companies and research institutions dealing with large amounts of data.

This research represents an important advancement in the field of information retrieval and is expected to have many more applications in the future. For a student majoring in computer engineering, understanding such cutting-edge technology and exploring its potential will be a highly valuable experience.

ーーー

<Claude 3 Sonnet>

To summarize the content of this PDF, it presents the following points:

The innovative long-text retrieval and summarization technology, RAPTOR, is introduced. Compared to traditional retrieval methods, it can accurately retrieve more relevant information from entire documents, significantly improving the accuracy of question-answering tasks.

Specifically, the following three points are innovative:

It adopts an efficient retrieval method that considers the hierarchical structure of documents, enabling the precise extraction of relevant information even from large, long documents.

It naturally summarizes the retrieved information, generating top-level nodes that can directly answer questions.

Combined with the large language model GPT-4, it achieves high question-answering accuracy.

Evaluation experiments show that the question-answering accuracy on the NarrativeQA dataset has significantly improved compared to traditional methods. In extracting information and answering questions from long documents, RAPTOR has achieved groundbreaking results.

ーーー

Even though I specified “in Japanese,” Llama 3 responded in English… However, Llama 3 seems to have the highest technical specificity. It feels like a draw between Llama 3 and GPT-4 Turbo, with Claude 3 Sonnet coming in next.

Summary

The article has become quite long as I tried various things, but to summarize, here are my impressions:

• Groq is fast…! And affordable…!
• Chatbot UI is convenient…!
• Although Llama 3 was rated slightly better than Claude 3 Sonnet in benchmarks, it feels almost equivalent in practice. However, it is amazing that this is available as open source…!