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

Công ty của bạn nhìn nhận thế nào về rủi ro an ninh liên quan đến AI tạo sinh? 

Với sự phát triển của AI tạo sinh, nhiều công ty đang tìm thấy cơ hội kinh doanh mới. Tuy nhiên, công nghệ đổi mới này cũng chứa đựng tiềm năng về rủi ro và vấn đề an ninh. Bài viết này tập trung vào rủi ro an ninh của AI tạo sinh và các biện pháp phòng ngừa mà các công ty có thể áp dụng. Bằng cách tham khảo các trường hợp thực tế, bài viết khám phá các rủi ro và vấn đề mà các công ty phải đối mặt và cung cấp các hướng dẫn và biện pháp hiệu quả. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết về rủi ro an ninh của AI tạo sinh và các biện pháp phòng ngừa.

---

Tầm quan trọng của an ninh trong AI tạo sinh

Rủi ro an ninh mà các công ty phải đối mặt

Khi việc sử dụng AI tạo sinh tiến triển, việc quản lý rủi ro an ninh một cách thích hợp là rất quan trọng đối với các công ty. Lý do là bởi vì, mặc dù AI tạo sinh có thể góp phần vào việc tự động hóa quy trình kinh doanh và tạo ra các dịch vụ mới, nó cũng tiềm ẩn khả năng gây ra các vấn đề an ninh như rò rỉ dữ liệu và truy cập trái phép. Chẳng hạn, việc tự động tạo nội dung bằng AI tạo sinh có nguy cơ bị các bên xấu lợi dụng để lan truyền thông tin giả mạo hoặc thực hiện các cuộc tấn công lừa đảo. Hơn nữa, nếu dữ liệu mà AI tạo sinh xử lý có tính bảo mật cao, bất kỳ sự rò rỉ nào của dữ liệu này có thể gây ra thiệt hại lớn cho công ty. Để giảm thiểu những rủi ro này, việc các công ty phát triển hướng dẫn an ninh cho AI tạo sinh, tăng cường giáo dục cho nhân viên và tiến hành kiểm toán định kỳ hệ thống là hiệu quả. Kết luận, việc hiểu biết những rủi ro an ninh này và áp dụng các biện pháp thích hợp là cần thiết cho việc sử dụng AI tạo sinh một cách an toàn.

Học hỏi Thách thức An ninh từ các ví dụ

Để hiểu sâu hơn về các rủi ro an ninh liên quan đến AI tạo sinh, việc học hỏi từ các trường hợp thực tế là cực kỳ hiệu quả. Sau đây là một số sự cố điển hình đã xảy ra trong lịch sử:

Người dùng doanh nghiệp nhập mã nguồn vào ChatGPT

Theo báo cáo của Netskope Threat Labs, trong số 10.000 người dùng doanh nghiệp, có 22 người đăng mã nguồn hàng tháng, dẫn đến trung bình 158 sự cố. Điều này vượt qua số lượng được đăng ký (trung bình 18 sự cố), sở hữu trí tuệ (trung bình 4 sự cố) và mật khẩu và khóa (trung bình 4 sự cố), khiến mã nguồn trở thành thông tin nhạy cảm bị rò rỉ thường xuyên nhất.

• Tham khảo URL: Infosecurity Magazine

Nhân viên Samsung nhập mã nguồn bảo mật vào ChatGPT

Nhân viên Samsung đã nhập mã nguồn bảo mật vào ChatGPT, dẫn đến vi phạm chính sách quản lý thông tin bảo mật của công ty và gây ra rò rỉ thông tin.

• Tham khảo URL: Springer Link

Samsung cấm sử dụng ứng dụng AI tạo sinh sau sự cố rò rỉ dữ liệu

Sau một sự cố mà một số nhân viên vô tình rò rỉ dữ liệu bảo mật qua ChatGPT, Samsung đã cấm nhân viên sử dụng các ứng dụng AI tạo sinh từ tháng 5 năm 2023 và quyết định phát triển các ứng dụng AI của riêng mình.

• Tham khảo URL: Infosecurity Magazine

Rò rỉ dữ liệu do lỗi của ChatGPT

Vào cuối tháng 3 năm 2023, OpenAI đã công bố một sự cố rò rỉ dữ liệu do lỗi trong thư viện mã nguồn mở, buộc ứng dụng AI tạo sinh phải tạm thời ngừng hoạt động. Sự cố này làm rò rỉ thông tin liên quan đến thanh toán của một số khách hàng và cho phép xem tiêu đề lịch sử chat của một số người dùng hoạt động.

• Tham khảo URL: Infosecurity Magazine

Nhóm AI của Microsoft vô tình công khai 38TB dữ liệu

Nhóm nghiên cứu AI của Microsoft đã vô tình công khai 38TB dữ liệu đào tạo riêng tư, trong đó bao gồm các thông tin rất nhạy cảm.

• Tham khảo URL: Springer Link

Rủi ro từ việc làm nhiễu dữ liệu và thao túng trong các mô hình AI tạo sinh, đặc biệt là ChatGPT

Các mô hình AI tạo sinh, đặc biệt là ChatGPT, đối mặt với nguy cơ bị làm nhiễu dữ liệu, dẫn đến việc tạo ra các kết quả sai lệch. Điều này có thể gây ra việc lan truyền thông tin sai lệch, ảnh hưởng đến các quyết định kinh doanh.

• Tham khảo URL: Springer Link

Các biện pháp An ninh khi sử dụng AI tạo sinh

Quản lý rủi ro thực tế và ứng phó

Các biện pháp bảo mật khi sử dụng AI tạo sinh yêu cầu quản lý rủi ro thực tế và ứng phó kịp thời. Điều này xuất phát từ nhu cầu khai thác công nghệ AI tạo sinh một cách an toàn, bằng cách xác định trước các rủi ro tiềm ẩn và áp dụng các biện pháp thích hợp. Chẳng hạn, để ngăn chặn việc lạm dụng nội dung do AI tạo ra, có thể đề xuất triển khai các công nghệ đánh dấu kỹ thuật số và theo dõi nội dung. Hơn nữa, để đối phó với rủi ro truy cập trái phép và rò rỉ dữ liệu, việc sử dụng các hệ thống xác thực mạnh mẽ và công nghệ mã hóa là hiệu quả. Bên cạnh đó, các công ty cần tiến hành đào tạo bảo mật thường xuyên để nâng cao nhận thức về bảo mật cho nhân viên.

Một ví dụ cụ thể, là đã có trường hợp các công ty cung cấp dịch vụ sử dụng AI kết hợp các biện pháp này để bảo vệ dữ liệu khách hàng và duy trì an ninh hệ thống.

Như vậy, các công ty sử dụng AI tạo sinh có thể tối đa hóa tiềm năng của công nghệ trong khi giảm thiểu rủi ro bằng cách tham gia thực tế vào quản lý rủi ro và các biện pháp bảo mật.

Các bước cụ thể để phòng ngừa sự cố

Khi sử dụng AI tạo sinh, điều quan trọng là tuân thủ các bước cụ thể để phòng ngừa sự cố.

Đầu tiên, tiến hành đánh giá rủi ro bảo mật cho tất cả các dự án AI là điều cơ bản. Việc này cho phép xác định các rủi ro cụ thể của từng dự án và lập kế hoạch các biện pháp đối phó. Tiếp theo, triển khai kiểm soát truy cập nghiêm ngặt và mã hóa dữ liệu để bảo vệ dữ liệu và giảm nguy cơ rò rỉ thông tin bảo mật.

Ngoài ra, cần xem xét bảo mật từ giai đoạn thiết kế hệ thống AI và nâng cao khả năng chống lại các đầu vào và hoạt động trái phép. Hơn nữa, tiến hành giáo dục và đào tạo bảo mật thường xuyên cho nhân viên để nâng cao nhận thức về bảo mật là điều cần thiết.

Một ví dụ thực tế là đã có những trường hợp các công ty cung cấp dịch vụ khách hàng sử dụng AI tạo sinh đã áp dụng các bước này để phòng ngừa sự cố một cách chủ động.

Như vậy, để phòng ngừa sự cố, điều cần thiết là tuân thủ các bước cụ thể từ đánh giá rủi ro đến triển khai và giáo dục nhân viên nhằm đảm bảo việc sử dụng AI tạo sinh một cách an toàn.

Xây dựng hướng dẫn bảo mật hiệu quả

Xây dựng các hướng dẫn bảo mật hiệu quả là một bước quan trọng đối với các công ty sử dụng AI tạo sinh. Về cơ bản, các hướng dẫn này cung cấp một nền tảng cho các công ty quản lý rủi ro bảo mật và đảm bảo việc sử dụng công nghệ AI một cách an toàn. Lý do là vì các hướng dẫn bảo mật đặt ra các tiêu chuẩn và quy trình rõ ràng, giúp các công ty phản ứng hiệu quả với các thách thức bảo mật như bảo vệ dữ liệu, quản lý truy cập và các lỗ hổng hệ thống.

Ví dụ, các hướng dẫn có thể bao gồm các quy tắc xử lý dữ liệu sử dụng trong việc đào tạo mô hình AI, các biện pháp ngăn chặn truy cập trái phép vào hệ thống AI, và quy trình ứng phó sự cố. Ngoài ra, trong việc xây dựng các hướng dẫn này, cần xem xét các tiêu chuẩn ngành và yêu cầu quy định để đảm bảo sự phù hợp với chính sách bảo mật toàn công ty. Trong thực tế, nhiều công ty đã phát triển các hướng dẫn bảo mật và quản lý hiệu quả các rủi ro liên quan đến AI tạo sinh.

Tóm lại, việc xây dựng các hướng dẫn bảo mật hiệu quả là không thể thiếu để giảm thiểu các rủi ro liên quan đến việc sử dụng AI tạo sinh và bảo vệ giá trị của công ty.

Tại Nhật Bản, có các hướng dẫn công khai như hướng dẫn Sử dụng AI Tạo sinh do Hiệp hội Học sâu Nhật Bản và Hướng dẫn sử dụng AI Tạo văn bản do Chính phủ Tokyo ban hành. Tham khảo những tài liệu này, các công ty hoặc tổ chức có thể tạo ra các hướng dẫn phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.

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

How does your company perceive the security risks associated with generative AI? 

With the rise of generative AI, many companies are discovering new business opportunities. However, this innovative technology also harbors the potential for security risks and problems. This article focuses on the security risks of generative AI and the countermeasures companies can take. By referring to actual cases, it explores the risks and issues faced by companies and provides effective guidelines and measures. This article will provide a detailed explanation of the security risks of generative AI and the measures against them.

---

The Importance of Security in Generative AI

Security Risks Faced by Companies

As the use of generative AI progresses within companies, it is imperative for them to properly manage the associated security risks. This is because, while generative AI contributes to the automation of business processes and the creation of new services, it also has the potential to cause security issues such as data leaks and unauthorized access.

For example, the automatic generation of content using generative AI carries the risk of being exploited by malicious third parties to spread misinformation or conduct phishing attacks. Additionally, if the data handled by generative AI is highly confidential, any leakage of this data could result in significant damage to the company.

To mitigate these risks, companies should establish security guidelines for the use of generative AI, enhance employee training, and conduct regular system audits. In conclusion, understanding these security risks and implementing appropriate measures is essential for the safe utilization of generative AI.

For those who want to learn more about generative AI, please refer to our other article, “Introduction to Generative AI: A Clear Explanation of Text and Image Generation“.

Learning Security Challenges from Case Studies

Understanding the security risks associated with generative AI can be significantly enhanced by studying actual cases. Below are several reported incidents.

Corporate Users Entering Source Code into ChatGPT

According to Netskope Threat Labs, out of 10,000 corporate users, 22 individuals per month are posting source code, resulting in an average of 158 incidents. This surpasses the posting of regulated data (average 18 incidents), intellectual property (average 4 incidents), and passwords and keys (average 4 incidents), making source code the most frequently leaked sensitive information.
Reference URL: Infosecurity Magazine

Samsung Employees Entering Confidential Source Code into ChatGPT

Samsung employees input confidential source code into ChatGPT, leading to a violation of the company’s confidential information management policy and resulting in information leakage.
Reference URL: Springer Link

Samsung Bans Use of Generative AI Apps after Data Leak

After an incident where some employees accidentally leaked confidential data via ChatGPT, Samsung banned the use of generative AI applications by employees from May 2023 and decided to develop its own AI applications.
Reference URL: Infosecurity Magazine

Data Leak Due to ChatGPT Bug

At the end of March 2023, OpenAI disclosed a data leak caused by a bug in an open-source library, necessitating the temporary offline status of its generative AI application. This data leak exposed payment-related information of some customers and allowed viewing of chat history titles for some active users.
Reference URL: Infosecurity Magazine

Microsoft AI Team Accidentally Publishes 38TB of Data

Microsoft’s AI research team mistakenly published 38TB of private training data, which included highly sensitive information.
Reference URL: Springer Link

Risks of Data Poisoning and Manipulation in Generative AI Models, Especially ChatGPT

Generative AI models, particularly ChatGPT, face risks of data poisoning, leading to the generation of false results. This can result in the dissemination of misleading information, potentially impacting business decisions.
Reference URL: Springer Link

Learning Security Challenges from Examples

To deepen the understanding of security risks associated with generative AI, learning from actual cases is highly effective. For instance, there was a case where a company leaked confidential information due to inadequate security measures while analyzing customer data using generative AI. The root cause of this problem was that the security measures for the generative AI system did not sufficiently consider the confidentiality of the data. Additionally, there have been reports of cases where fake documents and images created by generative AI caused social turmoil. The lesson to be learned from these cases is how important it is to manage risks and strengthen security for generative AI technology. As measures, companies need to establish security guidelines for generative AI and thoroughly educate employees about handling data. Furthermore, regular security audits are required to promptly discover and address vulnerabilities in the system. In conclusion, referring to actual cases to enhance the awareness of security risks of generative AI and taking specific measures are crucial for companies.

Security Measures During the Use of Generative AI

Practical Risk Management and Response

Security measures when utilizing generative AI require practical risk management and response. This necessity arises from the need to safely exploit generative AI technology by identifying potential risks in advance and taking appropriate measures. For instance, to prevent the misuse of AI-generated content, the implementation of digital watermarking and content tracking technologies can be suggested. Furthermore, to counter the risks of unauthorized access and data breaches, employing robust authentication systems and encryption technologies is effective. Additionally, it is crucial for companies to conduct regular security training to enhance the security awareness of their employees. As a concrete example, there have been cases where service-providing companies using AI have combined these measures to protect customer data and maintain system security. In conclusion, companies utilizing generative AI can maximize the technology’s potential while minimizing risks by practically engaging in risk management and security measures.

Specific Steps for Accident Prevention

When utilizing generative AI, it is important to follow specific steps for accident prevention. First, conducting a security risk assessment for all AI projects is fundamental. This allows for the identification of project-specific risks and the planning of countermeasures. Next, implementing strict access control and data encryption to protect data and reduce the risk of confidential information leakage is crucial. Additionally, considering security from the design phase of the AI system and enhancing resistance to unauthorized inputs and operations are necessary. Furthermore, conducting regular security education and training for employees to improve security awareness is essential. As a practical example, there have been cases where companies providing customer services using generative AI have implemented these steps to prevent accidents proactively. In conclusion, for accident prevention, it is essential to follow specific steps from risk assessment to implementation and employee education to ensure the safe use of generative AI.

Constructing Effective Security Guidelines

Constructing effective security guidelines is a crucial step for companies utilizing generative AI. In essence, these guidelines provide a foundation for companies to manage security risks and ensure the safe use of AI technology. The reason is that security guidelines set clear standards and procedures, enabling companies to effectively respond to security challenges such as data protection, access management, and system vulnerabilities. For example, the guidelines may include rules for handling data used in training AI models, measures to prevent unauthorized access to AI systems, and processes for responding to incidents. Additionally, in formulating these guidelines, it’s necessary to consider industry standards and regulatory requirements to ensure alignment with the company-wide security policy. In practice, many companies have developed security guidelines and effectively managed the risks associated with generative AI. To reiterate, the construction of effective security guidelines is indispensable for minimizing risks associated with the use of generative AI and protecting corporate value.

In Japan, there are public guidelines such as the Generative AI Usage Guidelines issued by the Japan Deep Learning Association and the Text Generation AI Usage Guidelines by the Tokyo Metropolitan Government. Referring to these, companies or organizations can create guidelines tailored to their specific needs.

Bạn đã biết đến RAG (Retrieval Augmented Generation) đang nhận được nhiều sự chú ý trong lĩnh vực AI tạo sinh chưa? RAG là công nghệ mới nhất được thiết kế để nâng cao độ chính xác của các câu trả lời từ LLMs (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), và các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS và Azure đang thúc đẩy việc triển khai nó. Bằng cách hiểu về cơ chế của RAG, có thể tạo ra các câu trả lời chất lượng cao hơn cả ChatGPT. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết về cơ chế cơ bản của RAG, các ứng dụng cụ thể và các ví dụ.

---

Tổng quan về RAG

Nguyên lý cơ bản của RAG

RAG (Retrieval Augmented Generation) là một công nghệ đột phá, nâng cao đáng kể độ chính xác của các phản hồi từ AI tạo sinh. Công nghệ này dựa trên một cơ chế độc đáo, cải thiện chất lượng câu trả lời do Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) cung cấp bằng cách khéo léo kết hợp thông tin từ các cơ sở dữ liệu và cơ sở kiến thức bên ngoài. 

Cụ thể, đối với các câu hỏi từ người dùng, RAG tìm kiếm động các thông tin bên ngoài liên quan và tái cấu trúc câu trả lời dựa trên thông tin này. Qua quá trình này, AI tạo sinh có thể cung cấp các câu trả lời chính xác hơn, đôi khi dựa trên thông tin mới nhất.

Chẳng hạn, AWS sử dụng công nghệ sáng tạo này để dựa vào dữ liệu và sự kiện cụ thể để phản hồi các mô hình như ChatGPT. Trong các dịch vụ của Azure, RAG được sử dụng để tạo ra các câu trả lời tùy chỉnh dựa trên kiến thức cụ thể của doanh nghiệp. Hơn nữa, Oracle cũng đã triển khai RAG để cải thiện đáng kể độ chính xác của các câu trả lời cho các câu hỏi đặc thù của doanh nghiệp.

Như các ví dụ cho thấy, RAG tối đa hóa tiềm năng của AI tạo sinh và LLMs, mở rộng đáng kể phạm vi và độ chính xác của các câu trả lời của chúng. Đáng chú ý, RAG đã trở thành công nghệ dễ tiếp cận hơn cho các nhà phát triển rộng rãi thông qua các nền tảng lớn như AWS và Azure. Điều này khiến RAG trở thành công nghệ đầy hứa hẹn và hấp dẫn đối với các kỹ sư có kinh nghiệm phát triển với API của ChatGPT hoặc Azure OpenAI Service.

Các yếu tố kỹ thuật và chức năng chính của RAG

Các yếu tố kỹ thuật cốt lõi của RAG (Retrieval Augmented Generation) nằm ở cơ chế tìm kiếm và tích hợp thông tin bên ngoài. Công nghệ đổi mới này nâng cao đáng kể chất lượng của các phản hồi được tạo ra bởi AI bằng cách xác định thông tin có liên quan nhất đối với một truy vấn cụ thể và khéo léo tích hợp nó vào hệ thống kiến thức của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn). Chức năng của RAG bao gồm việc cải thiện độ chính xác và kịp thời của thông tin, điều này làm cho các phản hồi mà nó tạo ra trở nên cụ thể và đáng tin cậy hơn.

Một vai trò đáng chú ý của RAG là khả năng mở rộng cơ sở kiến thức hiện có của LLM và làm cho các nguồn thông tin mới có sẵn. Ví dụ, AWS sử dụng RAG để trích xuất thông tin mới nhất từ các cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây, và Azure sử dụng nó để tạo ra các phản hồi tùy chỉnh trong sự hợp tác với các cơ sở kiến thức đặc thù của công ty. Hơn nữa, Oracle sử dụng RAG để cung cấp các câu trả lời chuyên biệt cho các ngành hoặc lĩnh vực nhất định, từ đó mở rộng đáng kể khả năng áp dụng của AI tạo sinh.

Thêm vào đó, RAG có khả năng cải thiện đáng kể các tiêu chí quan trọng cho AI tạo sinh, như độ chính xác và liên quan của các phản hồi. Điều này là bởi vì AI tạo sinh tích cực sử dụng thông tin bên ngoài, không chỉ sở hữu kiến thức rộng lớn mà còn phát triển khả năng chọn lọc và điều chỉnh các phản hồi phù hợp nhất đối với các truy vấn cụ thể.

Như vậy, RAG cung cấp các yếu tố kỹ thuật và chức năng đổi mới cho AI tạo sinh và LLMs, cho phép các khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến hơn và khả năng tạo phản hồi linh hoạt phù hợp với nhu cầu cá nhân. Điều này cho phép các kỹ sư phát triển các hệ thống tinh vi hơn trong khi hợp tác với các API hiện có như ChatGPT và Azure OpenAI Service.

Các ví dụ ứng dụng của công nghệ RAG

Giới thiệu ứng dụng theo từng ngành

Phạm vi ứng dụng của công nghệ RAG (Retrieval Augmented Generation) rộng lớn, và lợi ích của nó đang được nhận thức ngày càng rộng rãi trong nhiều ngành khác nhau. Công nghệ này cho phép cung cấp các câu trả lời tùy chỉnh phù hợp với các ngành và nhu cầu cụ thể bằng cách kết hợp khả năng của AI tạo sinh và LLMs (Mô hình Ngôn ngữ Lớn). Việc kết hợp kiến thức chuyên môn của từng ngành và tạo ra các câu trả lời chất lượng cao dựa trên thông tin đó là chức năng quan trọng của RAG.

Ví dụ, trong ngành y tế, RAG được sử dụng để cung cấp thông tin về các phát hiện nghiên cứu và phương pháp điều trị mới nhất cho bệnh nhân và nhân viên y tế. RAG có thể tìm thấy thông tin phù hợp từ các cơ sở dữ liệu y tế lớn và tích hợp nó vào LLMs để tạo ra các câu trả lời chi tiết và chính xác về các triệu chứng và bệnh cụ thể.

Trong lĩnh vực tài chính, RAG được sử dụng để cung cấp cho khách hàng thông tin mới nhất về xu hướng thị trường và các sản phẩm tài chính. Nó nhanh chóng kết hợp dữ liệu thị trường và xu hướng cụ thể, cho phép cung cấp các câu trả lời kịp thời và chính xác cho các yêu cầu của khách hàng.

Hơn nữa, trong lĩnh vực hỗ trợ khách hàng, RAG hữu ích trong việc quản lý các câu hỏi thường gặp và thông tin khắc phục sự cố liên quan đến sản phẩm và dịch vụ, cung cấp các câu trả lời chính xác cho các yêu cầu cụ thể của khách hàng. Điều này góp phần cải thiện sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động hỗ trợ.

Những ví dụ này cho thấy RAG mở rộng khả năng ứng dụng của AI tạo sinh và phục vụ như một công cụ có giá trị trong việc cung cấp các giải pháp cho các ngành và vấn đề cụ thể. Các kỹ sư được kỳ vọng sẽ xây dựng các cơ chế RAG phù hợp với nhu cầu đặc thù của ngành sử dụng các API hiện có như ChatGPT và Azure OpenAI Service, nhằm mục tiêu cung cấp dịch vụ chất lượng cao hơn.

Các ứng dụng thành công của RAG

Công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation) đã mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng của AI tạo sinh với cách tiếp cận độc đáo của mình. Theo thông tin từ các công ty công nghệ lớn như AWS, Microsoft Azure và Oracle, RAG cải thiện đáng kể độ chính xác và kịp thời của thông tin, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng. Các nền tảng này sử dụng RAG để tối ưu hóa kết quả của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), cung cấp các câu trả lời liên quan hơn.

AWS cho biết RAG nâng cao tính liên quan và độ chính xác của các phản hồi bằng cách tham khảo các cơ sở kiến thức bên ngoài đáng tin cậy. Quá trình này cho phép người dùng nhận được thông tin dựa trên các nghiên cứu và tin tức mới nhất, do đó tăng cường lòng tin và sự hài lòng của họ.

Tại Microsoft Azure, việc tích hợp RAG trong Azure AI Search được nhấn mạnh để cải thiện độ chính xác của việc tìm kiếm thông tin trong các giải pháp doanh nghiệp. Đặc biệt, nó được ghi nhận về khả năng tạo ra các câu trả lời chính xác và cụ thể hơn cho các câu hỏi về nội dung và tài liệu nội bộ. Điều này trực tiếp góp phần vào hiệu quả của các quy trình kinh doanh và cuối cùng dẫn đến sự hài lòng tăng của khách hàng.

Oracle nêu rằng công nghệ RAG nâng cao chất lượng các chatbot và các hệ thống đối thoại khác, cho phép chúng cung cấp các câu trả lời kịp thời và phù hợp với ngữ cảnh cho người dùng. RAG giúp cho việc trích xuất và tìm kiếm dữ liệu nhanh chóng, cải thiện đáng kể khả năng tạo câu trả lời bởi LLMs.

Từ những thông tin này, rõ ràng là việc triển khai RAG đã đạt được kết quả đáng chú ý trong các lĩnh vực như hỗ trợ khách hàng, tìm kiếm doanh nghiệp, và AI đối thoại. Mặc dù không cung cấp các số liệu và dữ liệu cụ thể, nhưng tác động của công nghệ RAG là biến đổi, định nghĩa lại cách sử dụng AI tạo sinh và tối đa hóa tiềm năng của nó.

Triển khai và vận hành công nghệ RAG

RAG trong các dịch vụ điện toán đám mây chính

Amazon, Microsoft và Oracle cung cấp các dịch vụ và công cụ đa dạng để làm cho việc sử dụng công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation) trở nên dễ dàng hơn. Các dịch vụ này nhằm mở rộng khả năng của AI tạo sinh và cho phép các kỹ sư tùy chỉnh nó cho các ứng dụng và nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Amazon Web Services (AWS) hỗ trợ triển khai RAG thông qua một dịch vụ tìm kiếm doanh nghiệp gọi là Amazon Kendra. Amazon Kendra sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ văn bản không cấu trúc và tích hợp nó vào quá trình tạo câu trả lời của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Dịch vụ này cho phép tích hợp trực tiếp với các cơ sở kiến thức và kho tài liệu của doanh nghiệp, cho phép sử dụng kết quả tìm kiếm làm đầu vào cho AI tạo sinh.

Microsoft Azure cung cấp một dịch vụ tìm kiếm gọi là Azure AI Search. Dịch vụ này hỗ trợ tìm kiếm vector và ngữ nghĩa, cho phép các kỹ sư lập chỉ mục nội dung của công ty thành dạng có thể tìm kiếm và sử dụng nó như một phần của mô hình RAG. Azure AI Search cung cấp một công cụ có giá trị để tích hợp nội dung doanh nghiệp vào quá trình tạo câu trả lời của AI tạo sinh, giúp tạo ra các câu trả lời có liên quan hơn.

Oracle hỗ trợ RAG thông qua dịch vụ OCI Generative AI chạy trên Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Dịch vụ này cho phép tạo ra các mô hình AI tạo sinh có thể tùy chỉnh và sử dụng các tập dữ liệu và cơ sở kiến thức đặc thù của công ty. Các kỹ sư có thể sử dụng dịch vụ này để phát triển các ứng dụng AI tạo sinh phù hợp với nhu cầu kinh doanh và tích hợp thông tin cụ thể từ tổ chức vào quá trình tạo câu trả lời.

Từ góc độ kỹ thuật, các dịch vụ này cung cấp một nền tảng vững chắc cho các kỹ sư để triển khai linh hoạt cơ chế RAG và tối ưu hóa AI tạo sinh cho các mục đích cụ thể. Bằng cách tận dụng các tính năng độc đáo của từng nền tảng, các kỹ sư có thể khai thác tiềm năng của AI tạo sinh và cung cấp các dịch vụ thông tin chất lượng cao hơn.

Tiêu chuẩn chọn công nghệ RAG

Các tiêu chuẩn để chọn công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation) là thiết yếu để các kỹ sư xác định giải pháp tốt nhất cho dự án hoặc nhu cầu tổ chức của họ. Quá trình lựa chọn tập trung vào khía cạnh kỹ thuật, hiệu quả chi phí, và dễ dàng tích hợp.

Đầu tiên, về mặt kỹ thuật, điều quan trọng là đánh giá liệu giải pháp RAG có cung cấp sự linh hoạt và khả năng tùy chỉnh để giải quyết các ứng dụng cụ thể hoặc thách thức đặc thù của ngành hay không. Cần xem xét các loại và định dạng dữ liệu mà công ty sở hữu và cách chúng có thể được tích hợp với AI tạo sinh. Ngoài ra, sự đa dạng của các nguồn thông tin được nhắm đến, tần suất cập nhật, và độ chính xác và liên quan của kết quả tìm kiếm là những yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất hệ thống.

Hiệu quả chi phí là một yếu tố quan trọng khác khi triển khai công nghệ RAG. Việc đào tạo và vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) thường liên quan đến chi phí đáng kể, do đó chọn một giải pháp cung cấp giá trị tối đa trong ngân sách là thiết yếu. Điều này bao gồm việc xem xét giá cả của truy cập API do nền tảng cung cấp, chi phí của cơ sở hạ tầng cần thiết, và chi phí vận hành lâu dài.

Cuối cùng, dễ dàng tích hợp là tiêu chuẩn quan trọng. Đảm bảo rằng giải pháp RAG được chọn có thể được tích hợp một cách trơn tru vào các hệ thống và quy trình làm việc hiện có là liên kết trực tiếp đến thành công của dự án. Điều này đòi hỏi việc đánh giá tính toàn diện của tài liệu API, cơ cấu hỗ trợ cho các nhà phát triển, và khả năng tương thích với bộ ngăn xếp kỹ thuật hiện tại.

Dựa trên các tiêu chuẩn này, việc lựa chọn công nghệ RAG nên được thực hiện cẩn thận theo các yêu cầu và mục tiêu cụ thể của dự án. Chọn giải pháp tối ưu cho phép khai thác tiềm năng của AI tạo sinh và thực hiện các dịch vụ thông tin chất lượng cao hơn.

Các Bước Triển Khai Công Nghệ RAG

Việc triển khai công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation) là bước quan trọng để các doanh nghiệp sử dụng AI tạo sinh để cung cấp thông tin chính xác hơn. Quá trình triển khai bao gồm nhiều giai đoạn chính, từ lập kế hoạch đến thực hiện và đánh giá. Dưới đây là các bước chính để triển khai công nghệ RAG một cách hiệu quả.

Bước đầu tiên là làm rõ mục tiêu. Xác định rõ mục đích triển khai RAG, các vấn đề mà nó nhằm giải quyết và giá trị mong đợi mang lại. Tại giai đoạn này, cần xem xét kỹ lưỡng nhu cầu của người dùng mục tiêu và các quy trình cần cải thiện.

Tiếp theo, đánh giá các yêu cầu kỹ thuật. Việc triển khai công nghệ RAG liên quan đến nhiều yêu cầu kỹ thuật, bao gồm việc lựa chọn nguồn dữ liệu phù hợp và khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có. Đánh giá khả năng của các dịch vụ đám mây, cơ sở dữ liệu và mô hình AI có sẵn, và chọn bộ công nghệ phù hợp nhất với mục tiêu của dự án.

Sau đó, tạo kế hoạch triển khai. Dựa trên mục tiêu và yêu cầu kỹ thuật, phát triển một kế hoạch chi tiết cho việc triển khai. Kế hoạch này nên bao gồm lịch trình thực hiện, nguồn lực cần thiết, ngân sách và kế hoạch quản lý rủi ro. Vai trò và trách nhiệm của các thành viên trong nhóm cũng được định nghĩa tại giai đoạn này.

Trong giai đoạn thực hiện, bắt đầu xây dựng hệ thống RAG dựa trên kế hoạch. Điều này bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình AI, tích hợp hệ thống và phát triển giao diện người dùng. Việc đánh giá và kiểm tra định kỳ là rất quan trọng trong quá trình thực hiện để phát hiện và xử lý sớm các vấn đề.

Cuối cùng, đánh giá và tối ưu hóa sau triển khai được thực hiện. Sau khi hệ thống được triển khai trong môi trường vận hành, hiệu suất của nó được đánh giá và thu thập phản hồi từ người dùng. Dựa trên thông tin này, việc cải thiện và tối ưu hóa hệ thống được tiến hành liên tục.

Thông qua các bước này, các công ty có thể triển khai thành công công nghệ RAG và khai thác tiềm năng của AI tạo sinh. Quá trình triển khai phức tạp và đa dạng, đòi hỏi một cách tiếp cận có kế hoạch và từng giai đoạn.

Are you familiar with RAG (Retrieval Augmented Generation), which is garnering attention in the field of generative AI? RAG is the latest technology designed to enhance the accuracy of responses from LLMs (Large Language Models), and major cloud vendors such as AWS and Azure are advancing its implementation. By understanding the mechanism of RAG, it is possible to generate high-quality answers that surpass those of ChatGPT. This article will provide a detailed explanation of RAG’s basic mechanisms, specific applications, and examples.

---

Overview of RAG

Basic Principles of RAG

RAG (Retrieval Augmented Generation) is a groundbreaking technology that significantly enhances the accuracy of generative AI responses. This technology is based on a unique mechanism that improves the quality of answers provided by Large Language Models (LLMs) by skillfully incorporating information from external databases and knowledge bases. 

Specifically, in response to user queries, RAG dynamically searches for relevant external information and restructures the answer based on this information. Through this process, generative AI can provide more accurate responses, sometimes based on the latest information.

For instance, AWS uses this innovative technology to base responses of models like ChatGPT on specific data and facts. In Azure’s services, RAG is used to generate customized responses based on specific corporate knowledge. Moreover, Oracle has also implemented RAG to significantly enhance the accuracy of responses to business-specific questions.

As these examples illustrate, RAG maximizes the potential of generative AI and LLMs, significantly expanding the scope and precision of their responses. Notably, RAG has become an accessible technology for a broader range of developers through major platforms like AWS and Azure. This makes RAG a promising and appealing technology for engineers with experience in developing with the ChatGPT API or Azure OpenAI Service.

Key Technical Elements and Functions of RAG

The core technological elements of RAG (Retrieval Augmented Generation) lie in the mechanisms for searching and integrating external information. This innovative technology significantly enhances the quality of responses generated by AI by identifying the most relevant information to a specific query and skillfully integrating it into the knowledge system of an LLM (Large Language Model). RAG’s functionality includes improving the precision and timeliness of information, which makes the responses it generates more specific and reliable.

One notable role of RAG is its ability to expand the existing knowledge base of an LLM and make new sources of information available. For example, AWS uses RAG to extract the latest information from cloud-based databases, and Azure utilizes it to generate customized responses in cooperation with company-specific knowledge bases. Moreover, Oracle uses RAG to provide answers specialized to certain industries or fields, thus greatly expanding the applicability of generative AI.

Furthermore, RAG possesses the ability to significantly improve key metrics for generative AI, such as the accuracy and relevance of responses. This is because generative AI actively utilizes external information, not only possessing extensive knowledge but also developing the ability to select and tailor the most appropriate responses to specific queries.

Thus, RAG provides innovative technical elements and functionalities for generative AI and LLMs, enabling more advanced natural language processing capabilities and flexible response generation tailored to individual needs. This allows engineers to develop more sophisticated systems while collaborating with existing APIs such as ChatGPT and Azure OpenAI Service.

Application Examples of RAG Technology

Introduction to Industry-Specific Applications

The application range of RAG (Retrieval Augmented Generation) technology is broad, and its benefits are increasingly recognized across various industries. This technology allows for the provision of customized answers tailored to specific industries and needs by combining the capabilities of generative AI and LLMs (Large Language Models). Incorporating industry-specific expertise and generating high-quality answers based on that information is a crucial function of RAG.

For example, in the healthcare industry, RAG is utilized to provide patients and medical professionals with information about the latest research findings and treatments. RAG can find relevant information from extensive medical databases and integrate it into LLMs to generate detailed and accurate answers about specific symptoms and diseases.

In the finance sector, RAG is used to provide customers with the latest information about market trends and financial products. It quickly incorporates specific market data and trends, allowing for timely and accurate responses to customer inquiries.

Furthermore, in the field of customer support, RAG is helpful in managing FAQs and troubleshooting information related to products and services, providing accurate responses to specific customer inquiries. This contributes to improved customer satisfaction and efficient support operations.

These examples show that RAG expands the potential applications of generative AI and serves as a valuable tool for providing solutions to specific industries and problems. Engineers are expected to build RAG mechanisms tailored to industry-specific needs using existing APIs like ChatGPT and Azure OpenAI Service, aiming to deliver higher quality services.

Successful Applications of RAG

The RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology has significantly expanded the application range of generative AI with its unique approach. According to information from major technology companies like AWS, Microsoft Azure, and Oracle, RAG notably improves the accuracy and timeliness of information, greatly enhancing user experience. These platforms utilize RAG to optimize the outputs of large language models (LLMs), providing more relevant answers.

AWS reports that RAG enhances the relevance and accuracy of responses by referencing external, reliable knowledge bases. This process allows users to receive information based on the latest research and news, consequently increasing their trust and satisfaction.

At Microsoft Azure, the integration of RAG in Azure AI Search is emphasized for improving the precision of information retrieval in enterprise solutions. It is particularly noted for its ability to generate more accurate and specific responses to questions about internal content and documents. This directly contributes to the efficiency of business processes and ultimately leads to improved customer satisfaction.

Oracle mentions that RAG technology enhances chatbots and other conversational systems, enabling them to provide timely and context-appropriate responses to users. RAG facilitates the rapid extraction and search of data, significantly improving answer generation by LLMs.

From this information, it is evident that the implementation of RAG has achieved notable results in various fields such as customer support, enterprise search, and conversational AI. Although specific figures and data are not provided, the effects of RAG technology are transformative, redefining the use of generative AI and maximizing its potential.

Implementation and Operation of RAG Technology

RAG in Major Cloud Services

Amazon, Microsoft, and Oracle offer various services and tools to make the use of RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology more accessible. These services aim to extend the capabilities of generative AI and allow engineers to customize it for specific applications and business needs.

Amazon Web Services (AWS) supports the implementation of RAG through an enterprise search service called Amazon Kendra. Amazon Kendra utilizes natural language processing (NLP) to extract meaningful information from unstructured text and incorporate it into the response generation process of a Large Language Model (LLM). This service enables direct integration with the knowledge bases and document repositories owned by businesses, allowing the search results to be used as inputs for generative AI.

Microsoft Azure provides a search service called Azure AI Search. This service supports vector and semantic searches, enabling engineers to index their company’s content in a searchable format and use it as part of the RAG pattern. Azure AI Search offers a valuable tool for integrating enterprise content into the generative AI response generation process, helping to produce more relevant answers.

Oracle supports RAG through the OCI Generative AI service running on Oracle Cloud Infrastructure (OCI). This service allows for the creation of customizable generative AI models and the utilization of company-specific datasets and knowledge bases. Engineers can use this service to develop generative AI applications tailored to business needs and incorporate specific information from within the organization into the response generation process.

From a technical perspective, these services provide a robust foundation for engineers to flexibly implement the RAG mechanism and optimize generative AI for specific purposes. By leveraging the unique features of each platform, engineers can unlock the potential of generative AI and deliver higher-quality information services.

Criteria for Selecting RAG Technology

The criteria for choosing RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology are essential for engineers to identify the best solution for their projects or organizational needs. The selection process centers on technical aspects, cost efficiency, and ease of integration.

Firstly, from a technical perspective, it is crucial to evaluate whether the RAG solution offers flexibility and customization options to address specific applications or industry-specific challenges. Considerations should include the types and formats of data held by the company and how these can be integrated with generative AI. Additionally, the diversity of the information sources targeted, their update frequency, and the accuracy and relevance of the search results are factors that directly impact system performance.

Cost efficiency is another significant consideration when implementing RAG technology. Training and operating large language models (LLMs) often involve substantial costs, so choosing a solution that offers maximum value within the budget is essential. This includes considering the pricing of API access provided by the platform, the costs of the necessary infrastructure, and the long-term operational costs.

Lastly, ease of integration is a crucial criterion. Ensuring that the chosen RAG solution can be smoothly integrated into existing systems and workflows is directly linked to project success. This requires evaluating the comprehensiveness of API documentation, the support structure for developers, and compatibility with the existing technical stack.

Based on these criteria, the selection of RAG technology should be carefully made according to the specific requirements and goals of the project. Choosing the optimal solution enables the unlocking of the potential of generative AI and the realization of higher-quality information services.

Steps for Implementing RAG Technology

The implementation of RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology is a critical step for companies to leverage generative AI to deliver more accurate information. The implementation process includes several key phases, from planning and execution to evaluation. Here, we outline the main steps for effectively deploying RAG technology.

The first step is to clarify the objectives. Clearly define the purpose of implementing RAG, the problems it aims to solve, and the value it is expected to provide. At this stage, consider in detail the needs of the target users and the specific processes you aim to improve.

Next, assess the technical requirements. The introduction of RAG technology involves a wide range of technical requirements, including selecting the appropriate data sources and integrating with existing systems. Evaluate the available cloud services, databases, and AI model capabilities to choose the technology stack that best fits the project’s goals.

The creation of an implementation plan follows. Based on the objectives and technical requirements, develop a detailed plan for deployment. This plan should include the implementation schedule, necessary resources, budget, and risk management plans. The roles and responsibilities of team members are also defined at this stage.

The RAG system will be constructed based on the plan during the implementation phase. This involves preparing the data, training the AI models, integrating the systems, and developing the user interface. Regular reviews and testing during the implementation process are crucial for early detection and resolution of any issues.

Finally, evaluation and optimization post-implementation take place. Once the system is deployed in a real-world environment, assess its performance and collect feedback from users. Based on this information, continuously improve and optimize the system.

Through these steps, companies can successfully implement RAG technology and unlock the potential of generative AI. The implementation process is complex and multifaceted, necessitating a planned and phased approach.

Exploring knowledge has never been easier or more effective! With Globe Explorer AI, also known as “Explorer Globe Engineer”,

you benefit from a simple, structured search platform for discovering, organizing and sharing your knowledge.

Let cutting-edge artificial intelligence guide you, and explore a world of information effortlessly.

What is Globe Explorer?

Globe Explorer is an AI-powered knowledge exploration platform.

It lets you discover, organize and share information on any subject with images and web source.

In fact, you’ll find that pages are built as the AI discovers them: hypotonic.

In short, it’s a cross between the Google search engine, Perplexity AI and Wikipedia.

A breath of fresh air for the information retrieval sector!

How to use Globe Explorer Engineer

Navigation on the Globe Explorer Engineer site is intuitive: simply enter your topic of interest in the search bar and the AI builds a structured website, similar to a personalized Wikipedia page, but visually enriched.

Here’s how it works:

Choose your topic: Enter a theme, question or idea that intrigues you.

AI takes over: It analyzes your query and explores the web to identify the most relevant sources of information.

Discover a world of knowledge : Organized logically, the information revolves around your subject, creating a veritable interactive mind map.

Find out more: AI brings you articles, studies, videos and much more.

Collaborate and share: Enrich explorations with your own contributions, annotations and comments. Share your discoveries with friends, colleagues and the Globe Explorer community.

How to use 

1. Navigate to the URL : https://explorer.globe.engineer/

2. Enter your topic of interest into the search bar to begin

3. Explore the gallery-style user interface to find relevant search results and resources

4. Click on the question mark icons for explanations of specific items

5. Delve into niche topics by selecting subcategories or related search prompts 

Who is this search tool for?

This is an ideal tool for students and teachers looking for a dynamic, interactive source of information. Whether for a school project, a university thesis, or simply personal enrichment, this research platform provides easy access to all kinds of information. It is also aimed at professionals and amateurs in various fields wishing to deepen their knowledge, such as journalists.

Ideal for individuals aiming for self-study, research, and knowledge enhancement

A smart, visual search engine

The site offers a visual mind map of any subject, transcending traditional internet search methods for in-depth exploration. It’s an invitation to a nuanced understanding of topics, transforming raw web data into stimulating visual and intellectual experiences.

Why Choose Globe Explorer Engineer?

Smart and Personalized Exploration: AI adapts to your needs and guides you to the most useful information.

Time-saving and Efficiency: Quickly access reliable and relevant information sources for your topic.

In-depth Understanding: Structure and visualize information in a user-friendly way to enhance understanding.

Collaboration and Sharing: Contribute to the collective construction of knowledge and share your discoveries with the world.

Helps self-study everything on the internet in a logical, systematic, and fast manner.

Work flows smoothly, saving time in searching, synthesizing, and logically organizing each part of the data and knowledge stream.

Visually describes the data flow logic like a Mind-Map, making it accessible and easy to grasp.

System administrators (Sysadmins) play a crucial role in the smooth operation of any IT system. They ensure that systems function reliably, meet user needs, and optimize cost-effectiveness. However, the workload of system administrators is often overwhelming, demanding meticulousness and accuracy.

Fortunately, the advent of Artificial Intelligence (AI) has brought forth a valuable solution: Chatbot AI. So, how can Chatbot AI assist system administrators?

Chatbot AI: A Powerful Assistant in Information Retrieval

Throughout their work, system administrators are bound to encounter new domains. Chatbot AI can become a powerful assistant, helping you find information quickly and accurately. Simply ask your question in natural language, and Chatbot AI will query reliable sources and provide you with detailed answers. Remember to cross-check the information with reputable sources to ensure accuracy.

Beyond Search: Translation and Automated Coding

Chatbot AI also excels in translating text into multiple languages. This is particularly useful when you need to refer to foreign documentation or communicate with international clients. Additionally, some advanced Chatbot AIs can generate code automatically based on natural language instructions. This feature saves system administrators time and effort.

Real-World Applications of Chatbot AI in System Administration

• Resource Analysis: When you need to analyze a large amount of data, including resource usage charts, your work will be much simpler by simply providing a specific instruction and information about the charts you need to investigate using images, text files, or URLs. Chatbot AI can help analyze resource usage in detail to identify peak usage times. This allows you to quickly develop specific plans to optimize the system.

• Root Cause Analysis: When a system crashes and you need to analyze a large number of log files to find the cause, instead of opening a text file with thousands of lines and reading them one by one, you can simply provide the log file information and Chatbot AI can assist in data analysis and root cause determination. For example, Chatbot AI can help you identify the cause of abnormally high CPU usage, such as DDoS attacks, traffic spikes, or heavy database queries.

• Process Automation: Chatbot AI can automate repetitive tasks, such as installing or upgrading middleware on servers. This frees up administrators’ time to focus on more critical tasks.

Prompting Techniques to Maximize Chatbot AI

“Prompting” is the technique of providing detailed instructions for Chatbot AI to accurately understand and execute tasks. Prompt Chaining is a useful technique for complex tasks. In this method, you can issue multiple sequential requests, each processing the result of the previous request, gradually bringing Chatbot to the desired state.

Example:

Request 1: “Assuming I am an Ansible expert, please review the playbook information and error messages I provide. Can you suggest solutions and instructions to fix the problem?”

Response: “I understand. Please provide the Ansible playbook information and the error messages you are encountering…”

The Future of Chatbot AI in System Administration

The development of Chatbot AI promises to bring many improvements in the future. For example, advanced Chatbot AI applications could view PC screens directly, allowing you to request help directly when experiencing computer problems, simplifying the troubleshooting process. Additionally, integrating AI into smartphones could allow you to use the camera to scan real-world system designs. Chatbot AI would then analyze and provide suggestions for improvement or optimization of the design in real time.

Conclusion

Chatbot AI is a powerful tool that provides valuable support to system administrators. By leveraging its ability to search for information, translate, generate code automatically, and automate processes, Chatbot AI saves you time and effort, allowing you to focus on more critical tasks. Remember that Chatbot AI is an assistive tool, so combine your expertise with the power of AI to optimize work efficiency.