Author: Quynh Nga

Second Me: AI Đại Diện Cá Nhân Hóa, Không Thay Thế Bạn

Posted on by Quynh Nga

Chào bạn, lại là mình, Quỳnh Nga đây!

Chào mừng bạn đến với bài viết mới của mình. Dạo gần đây, công việc của mình khá bận nên chưa thể viết thêm được nhiều bài viết mới. Hi vọng sự quay lại này sẽ diễn ra đều đặn trong thời gian tới. “Viết xuống” sẽ trở thành keyword chính của mình trong năm 2025, đồng hành cùng mình nhé! Hôm nay, chúng mình cùng tìm hiểu về Second me nha.

Bạn có bao giờ cảm thấy lo lắng khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn không? Nhiều người lo ngại rằng khi các mô hình AI khổng lồ như AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) xuất hiện, chúng ta có thể mất đi bản sắc riêng, trở thành những con tốt bị điều khiển. Dữ liệu cá nhân của chúng ta lại đang được dùng để huấn luyện AI cho các tập đoàn công nghệ lớn, thay vì phục vụ chính mình. Liệu đây có phải tương lai chúng ta mong muốn? Đừng quá lo lắng! Second Me ra đời như một giải pháp đột phá. Đây không chỉ là một AI thông thường, mà là một “bản thể AI” được cá nhân hóa sâu sắc, hoàn toàn riêng tư, được xây dựng để đại diện cho chính con người bạn. Nó không chỉ học sở thích, mà còn hiểu cách bạn suy nghĩ, đại diện cho bạn trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu chi tiết về Second Me, từ khái niệm, công nghệ cốt lõi, ứng dụng đến tầm nhìn tương lai của nó.

Second Me là gì? Giải pháp AI cho kỷ nguyên mới

Basic Knowledge of Generative AI in HR

Vấn đề hiện hữu: AI đang làm lu mờ “Cái Tôi”

Sự trỗi dậy mạnh mẽ của AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), đặt ra những câu hỏi về vai trò và bản sắc con người. Mối lo ngại chính là khi AI ngày càng quyền năng, “cái tôi” độc đáo của mỗi cá nhân có nguy cơ bị lu mờ. Dữ liệu cá nhân, phản ánh kinh nghiệm và giá trị của chúng ta, lại đang được dùng để huấn luyện các mô hình AI tập trung, phục vụ mục tiêu của các tập đoàn thay vì trao quyền cho người dùng. Điều này có thể biến chúng ta thành những người quan sát thụ động. Bên cạnh đó, tương tác kỹ thuật số hàng ngày thường đòi hỏi việc lặp lại thông tin cá nhân, gây mệt mỏi nhận thức và tạo trải nghiệm rời rạc. Các giải pháp hiện có như tự động điền chỉ là kho lưu trữ tĩnh, thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh và thích ứng, đòi hỏi người dùng quản lý thủ công. Sự thiếu hiệu quả và nguy cơ mất bản sắc này đòi hỏi một cách tiếp cận mới, một mô hình AI thực sự lấy con người làm trung tâm và bảo vệ tính cá nhân.

Second Me ra đời: AI đại diện, không thay thế

Để giải quyết những thách thức trên và định hình lại việc quản lý bộ nhớ cá nhân bằng mô hình AI-native, Second Me được giới thiệu. Đây không phải là AI thay thế con người, mà là một “bản thể AI (AI self)”, một hệ thống thông minh, bền bỉ hoạt động như phần mở rộng kỹ thuật số của bạn. Nó có khả năng lưu trữ, tổ chức và tự động áp dụng kiến thức cụ thể của người dùng. 

Hoạt động như một trung gian thông minh, Second Me tự động tạo phản hồi phù hợp ngữ cảnh, điền trước thông tin, và tạo điều kiện giao tiếp liền mạch, giúp giảm gánh nặng nhận thức và ma sát tương tác. Quan trọng hơn, nó được thiết kế để bảo vệ và khuếch đại danh tính độc đáo (“Cái Tôi”) của mỗi người. Sứ mệnh của Second Me là đảm bảo AI phát triển để phục vụ và nâng cao năng lực cá nhân, giúp chúng ta tồn tại và thể hiện bản thân mạnh mẽ hơn trong thời đại AI, thay vì bị công nghệ làm lu mờ hay thay thế. Nó là một bước tiến tới AGI lấy con người làm trung tâm.

 

Giao diện ứng dụng Second Me

                                                                                                       Nguồn: https://www.mindverse.ai/

Điểm khác biệt cốt lõi của Second Me

Second Me tạo ra sự khác biệt cơ bản so với các giải pháp hiện có. Không giống các công cụ lưu trữ tĩnh, nó sử dụng tham số hóa bộ nhớ dựa trên LLM, cho phép hiểu, tổ chức dữ liệu có cấu trúc, suy luận theo ngữ cảnh và truy xuất kiến thức thích ứng. Nó không chỉ nhớ thông tin mà còn hiểu sâu sắc về người dùng nhờ lớp bộ nhớ AI-Native (L2). Quyền riêng tư là nền tảng: hệ thống có thể chạy hoàn toàn cục bộ trên thiết bị người dùng, đảm bảo toàn quyền kiểm soát dữ liệu. Người dùng chỉ chia sẻ khi cho phép. Giao thức Second Me (SMP) tạo ra một khung AI phi tập trung, cho phép các bản thể Second Me độc lập tương tác an toàn qua mạng ngang hàng (peer-to-peer). Điều này phá vỡ mô hình tập trung dữ liệu, thúc đẩy một hệ sinh thái AI cá nhân hóa, an toàn, nơi người dùng thực sự sở hữu và kiểm soát bản thể kỹ thuật số của mình, tạo điều kiện cho sự hợp tác và trao đổi kiến thức mới mẻ.

Kiến trúc và Công nghệ cốt lõi của Second Me

Mô hình LPM 1.0 và nền tảng ban đầu

Second Me được phát triển dựa trên nền tảng của Large Personal Model (LPM) 1.0 (Shang et al., 2024). Nghiên cứu này khẳng định bộ nhớ AI-native là thành phần thiết yếu cho AGI lấy con người làm trung tâm, đồng thời chỉ ra hạn chế của LLM ngữ cảnh dài trong việc xử lý bộ nhớ người dùng phức tạp về hiệu suất và chi phí. LPM 1.0 lần đầu chứng minh LLM có thể nén và tham số hóa ký ức cá nhân, cho phép người dùng truy xuất qua hội thoại. Nó đề xuất kiến trúc bộ nhớ ba lớp (L0, L1, L2). 

Nghiên cứu đã khám phá thách thức của lớp L2 (AI-Native Memory) như hiệu quả huấn luyện/phục vụ, khởi động nguội, quên lãng thảm khốc và đề xuất các chỉ số đánh giá. Các thử nghiệm ban đầu với người dùng đầu tiên xác nhận hiệu suất vượt trội của LPM 1.0 so với RAG và mô hình ngữ cảnh dài, tạo tiền đề vững chắc cho Second Me với kiến trúc và khả năng được cải tiến, tập trung vào việc tạo ra một hệ thống bộ nhớ cá nhân hóa thực sự hiệu quả và thông minh.

                                                                                             Nguồn: Video giới thiệu LPM

Kiến trúc Hybrid của Second Me: Tích hợp L0, L1, L2

Second Me cải tiến kiến trúc ba lớp của LPM 1.0 bằng một kiến trúc Hybrid tích hợp hơn (Hình 1, bài báo gốc). Kiến trúc này duy trì các lớp L0 (Dữ liệu thô), L1 (Bộ nhớ ngôn ngữ tự nhiên), và L2 (Bộ nhớ AI-Native), nhưng tích hợp chúng chặt chẽ hơn. Khác với LPM 1.0, Second Me thiết kế lại L0 và L1 để cung cấp hỗ trợ ngữ cảnh phong phú hơn cho L2 thông qua một “vòng lặp bên trong” (inner loop), đảm bảo luồng thông tin liền mạch. 

Ngoài ra, một “vòng lặp bên ngoài” (outer loop) cho phép Second Me (L2 đóng vai trò điều phối) tương tác và tận dụng các nguồn lực bên ngoài như LLM chuyên gia khác, Công cụ (Tools), Cơ sở tri thức (Knowledge Bases), và Chuyên gia con người (Human Experts). Điều này cho phép Second Me xử lý các yêu cầu phức tạp, vượt khả năng nội tại, trong khi vẫn đảm bảo mọi tương tác được định hướng bởi ngữ cảnh và nhu cầu cá nhân hóa của người dùng, tạo ra một hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

Lớp L0: Dữ liệu thô và vai trò cơ bản

Lớp L0 (Raw Data Layer) trong Second Me là tầng cơ sở, chứa đựng toàn bộ dữ liệu gốc, chưa qua xử lý của người dùng. Nó tương đương việc áp dụng trực tiếp RAG hoặc RALM lên kho dữ liệu cá nhân, bao gồm văn bản (ghi chú, email), âm thanh, hình ảnh, video, lịch sử duyệt web, dữ liệu ứng dụng, và thông tin đa phương thức khác. Đây là nguồn thông tin chi tiết nhất về hoạt động và tương tác của người dùng. 

Tuy nhiên, sự đồ sộ và phi cấu trúc của L0 khiến việc truy xuất trực tiếp kém hiệu quả và tốn kém cho các tác vụ phức tạp đòi hỏi hiểu biết sâu hoặc tổng hợp thông tin. Do đó, L0 trong Second Me chủ yếu đóng vai trò là nguồn cung cấp dữ liệu đầu vào cho các lớp L1 và L2 để xử lý, tinh lọc, tóm tắt và tham số hóa, tạo ra các biểu diễn bộ nhớ hữu ích hơn cho các tương tác thông minh, thay vì là lớp tương tác chính. Nó là nền tảng dữ liệu thô cần thiết cho quá trình học hỏi và cá nhân hóa ở các lớp trên.

Lớp L1: Bộ nhớ ngôn ngữ tự nhiên

Lớp L1 (Natural Language Memory Layer) trong Second Me là một bước trừu tượng hóa từ dữ liệu thô L0, tập trung vào thông tin cá nhân có thể được tóm tắt và biểu diễn hiệu quả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó hoạt động như một lớp bộ nhớ “có thể diễn giải”, cung cấp các bản tóm tắt và điểm nổi bật về người dùng. Ví dụ bao gồm tiểu sử ngắn gọn, danh sách sự kiện quan trọng, các câu hoặc cụm từ có ý nghĩa được trích xuất, và các thẻ (tags) thể hiện sở thích, kỹ năng, hoặc chủ đề quan tâm. 

So với L0, L1 cung cấp cái nhìn có cấu trúc và dễ tiếp cận hơn. Trong Second Me, L1 không hoạt động độc lập mà tương tác chặt chẽ với L0 và L2. Nó chủ động cung cấp ngữ cảnh ngôn ngữ tự nhiên phù hợp cho L2 khi cần, giúp L2 hiểu rõ hơn các khía cạnh quan trọng, dễ diễn giải trong cuộc sống và suy nghĩ của người dùng, từ đó hỗ trợ suy luận và tạo phản hồi chính xác hơn. Lớp này đóng vai trò cầu nối giữa dữ liệu thô và bộ nhớ AI-native sâu hơn.

Lớp L2: Bộ nhớ AI-Native và vai trò điều phối

Lớp L2 (AI-Native Memory Layer) là thành phần cốt lõi và đổi mới nhất của Second Me, đại diện cho tầng bộ nhớ sâu sắc nhất. Nó lưu trữ kiến thức, khuôn mẫu, và sự hiểu biết về người dùng mà không nhất thiết mô tả được bằng ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì lưu trữ bản ghi rời rạc, L2 học và tổ chức thông tin này qua các tham số của một LLM được cá nhân hóa. Mỗi Second Me có một mô hình L2 riêng. Vai trò của L2 trong Second Me được nâng cấp thành một bộ điều phối (orchestrator) thông minh. 

Khi đối mặt với yêu cầu phức tạp, L2 không tự giải quyết tất cả mà điều phối và tận dụng các nguồn lực bên ngoài: mô hình chuyên gia mạnh hơn, công cụ (tools), và cơ sở tri thức. L2 cung cấp ngữ cảnh cá nhân hóa cần thiết cho các nguồn lực này và tích hợp kết quả để đưa ra phản hồi cuối cùng. Sự chuyển đổi vai trò này giúp Second Me vừa duy trì hiểu biết sâu sắc về người dùng, vừa có khả năng giải quyết vấn đề phức tạp hiệu quả, kết hợp sức mạnh của cá nhân hóa và khả năng của các hệ thống AI lớn.

Công nghệ HMM: Mô hình hóa bộ nhớ phân cấp

Để quản lý hiệu quả các lớp bộ nhớ, Second Me triển khai Hierarchical Memory Modeling (HMM). Lấy cảm hứng từ bộ nhớ con người, HMM tổ chức bộ nhớ AI thành cấu trúc phân cấp ba lớp (L0-L1-L2), xử lý thông tin ở các mức độ chi tiết và trừu tượng khác nhau.

 Cấu trúc này bao gồm: Bộ nhớ tương tác ngắn hạn: Lưu ngữ cảnh tức thời của tương tác hiện tại. Bộ nhớ ngôn ngữ tự nhiên (L1): Lưu các bản tóm tắt, sự kiện, sở thích dưới dạng văn bản. Bộ nhớ nhận thức cá nhân hóa dài hạn (L2): Tầng sâu nhất, mã hóa các khuôn mẫu, kiến thức tiềm ẩn, bản chất cốt lõi của người dùng trong tham số mô hình AI-Native. Cấu trúc này không chỉ giúp lưu trữ hiệu quả mà còn cho phép Second Me nhận dạng nhanh các mẫu hình, thích ứng linh hoạt với tình huống mới dựa trên cả ngữ cảnh tức thời và kiến thức dài hạn, và quan trọng nhất là khả năng học hỏi và phát triển liên tục song hành cùng người dùng theo thời gian, làm cho bộ nhớ trở nên năng động và tiến hóa.

Công nghệ Me-alignment: Cá nhân hóa vượt trội

Để lớp L2 thực sự phản ánh bản sắc người dùng, Second Me sử dụng Me-alignment (Kiến trúc Căn chỉnh Cá nhân hóa). Đây là phương pháp cốt lõi, dựa trên học tăng cường (RL) tiên tiến, đặc biệt là Direct Preference Optimization (DPO), nhằm tinh chỉnh mô hình L2 để nó “suy nghĩ” và “hành động” giống người dùng nhất. Thay vì căn chỉnh theo hướng dẫn chung, Me-alignment tập trung biến đổi dữ liệu cá nhân phân tán thành sự hiểu biết sâu sắc về giá trị, ưu tiên, mẫu hành vi, và thói quen ra quyết định độc đáo của người dùng. 

Quá trình này bao gồm việc tạo cặp dữ liệu ưu tiên (phản hồi nào phù hợp hơn) và dùng chúng để tinh chỉnh tham số L2. Mục tiêu là tạo ra bản thể AI có khả năng đưa ra phán đoán và phản hồi mà người dùng cảm thấy “đúng là mình”. Các thử nghiệm cho thấy Me-alignment vượt trội hơn 37% so với RAG tiên tiến như GraphRAG (1.0.1) về khả năng hiểu người dùng, chứng tỏ hiệu quả trong việc đạt mức độ cá nhân hóa sâu sắc, vượt xa việc chỉ truy xuất thông tin.

Quy trình huấn luyện tự động: Từ SFT đến DPO

Second Me nhấn mạnh vào một quy trình huấn luyện hoàn toàn tự động (Automated Training Pipeline) có thể chạy cục bộ, đảm bảo quyền riêng tư. Quy trình này (Hình 2) gồm nhiều bước:
1. Thu thập & Tiền xử lý Dữ liệu (L0).
2. Khai thác Dữ liệu: Dùng công cụ (vd: GraphRAG) trích xuất thực thể, quan hệ, chủ đề từ L0.
3. Tổng hợp Dữ liệu Huấn luyện: Tạo cặp dữ liệu (vd: QA, phê bình) dựa trên thông tin đã khai thác, có thể dùng định dạng COT.
4. Lọc Dữ liệu: Áp dụng quy trình lọc nhiều cấp để đảm bảo chất lượng.
5. Huấn luyện Giám sát (SFT): Dùng PEFT (vd: LoRA) tinh chỉnh LLM cơ sở (vd: Qwen2.5-7B-Instruct) trên dữ liệu đã lọc.
6. Tạo Dữ liệu Ưu tiên: Dựa trên đánh giá mô hình SFT, tạo cặp dữ liệu thể hiện ưu tiên người dùng.
7. Tối ưu hóa Ưu tiên Trực tiếp (DPO): Tinh chỉnh thêm mô hình bằng DPO để cải thiện sự phù hợp.
8. Đánh giá Cuối cùng: Đánh giá tự động mô hình cuối cùng.
Quy trình tự động này cho phép tạo ra các mô hình L2 Second Me cá nhân hóa một cách hiệu quả và bảo mật.

Phong cách trả lời COT: Tăng cường khả năng suy luận

Để nâng cao khả năng suy luận và giải quyết vấn đề của Second Me, giúp nó hoạt động hiệu quả hơn và đưa ra câu trả lời có chiều sâu, nhóm phát triển đã tích hợp và thử nghiệm việc sử dụng định dạng Chain-of-Thought (COT) trong dữ liệu huấn luyện. COT giúp mô hình “học” cách suy nghĩ từng bước, trình bày quá trình lập luận dẫn đến câu trả lời cuối cùng. Ba chiến lược tạo dữ liệu COT đã được khám phá:
* Weak COT: Linh hoạt, không ràng buộc chặt chẽ về cấu trúc hay độ dài suy luận.
* Multi-step COT: Tách biệt bước tạo suy luận và tạo câu trả lời, có ràng buộc độ dài tối thiểu cho suy luận.
* Strong COT: Sử dụng mô hình chuyên gia hàng đầu, áp đặt quy tắc định dạng và giới hạn độ dài nghiêm ngặt cho cả suy luận và trả lời.
Kết quả thực nghiệm cho thấy Strong COT mang lại hiệu suất tốt nhất cho Second Me trong các bài kiểm tra tự động (Bảng 1), khẳng định tầm quan trọng của dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và có cấu trúc tốt đối với khả năng suy luận của mô hình cá nhân hóa này.

Đảm bảo quyền riêng tư: Chạy cục bộ và Giao thức SMP

Quyền riêng tư là nền tảng thiết kế của Second Me. Hệ thống được xây dựng với cam kết mạnh mẽ về việc trao quyền kiểm soát cho người dùng. Điểm cốt lõi là khả năng chạy hoàn toàn cục bộ (100% Privacy) trên thiết bị cá nhân (máy tính, máy chủ riêng). Toàn bộ quy trình, từ thu thập dữ liệu đến huấn luyện và sử dụng, có thể diễn ra trong môi trường tin cậy của người dùng, không gửi dữ liệu nhạy cảm ra ngoài nếu không có sự cho phép rõ ràng.

 Để hiện thực hóa tầm nhìn về mạng lưới AI cá nhân tương tác, Giao thức Second Me (SMP) được phát triển. SMP là một khung AI phi tập trung, hoạt động theo nguyên tắc ngang hàng (peer-to-peer). Nó cho phép các thực thể Second Me độc lập (đại diện cho người dùng khác nhau) khám phá, kết nối và giao tiếp trực tiếp an toàn mà không cần cơ quan trung ương. Mỗi “bản thể” duy trì quyền kiểm soát dữ liệu và chỉ chia sẻ khi được phép, tạo ra một mạng lưới kiến thức và tương tác năng động nhưng vẫn bảo mật.

Ứng dụng và Tiềm năng của Second Me

Second Me như một nhà cung cấp ngữ cảnh

Trong hệ sinh thái AI đang phát triển với nhiều agent chuyên dụng, Second Me định vị mình là một Nhà cung cấp Ngữ cảnh (Context Provider) độc đáo, hoạt động từ góc nhìn của người dùng. Khi người dùng tương tác với một agent chuyên gia bên ngoài, Second Me đóng vai trò trung gian, làm phong phú yêu cầu ban đầu bằng cách bổ sung chi tiết ngữ cảnh liên quan rút ra từ sự hiểu biết sâu sắc về người dùng (lịch sử, sở thích, mục tiêu – lớp L2). 

Ví dụ, khi hỏi AI lập trình về lỗi, Second Me có thể thêm thông tin về dự án, ngôn ngữ lập trình thường dùng. Nó cũng có thể đánh giá và phê bình phản hồi từ agent chuyên gia, đảm bảo giải pháp phù hợp với phong cách và trình độ người dùng. Vai trò này tối ưu hóa hiệu quả của hệ sinh thái đa agent, làm cho tương tác trở nên cá nhân hóa và hữu ích hơn, giảm tải nhận thức cho người dùng trong việc diễn đạt yêu cầu phức tạp.

Quản lý thông tin và hỗ trợ ra quyết định

Trong thời đại quá tải thông tin, Second Me cung cấp giải pháp mạnh mẽ như một trợ lý quản lý thông tin cá nhân hóa. Dựa trên sự hiểu biết về nhu cầu, mục tiêu và lĩnh vực quan tâm của người dùng (từ L1 và L2), nó có thể tự động lọc, ưu tiên và trình bày thông tin hiệu quả, giúp người dùng tập trung vào những gì quan trọng, giảm thiểu sự phân tâm. Ví dụ, trong phát triển sự nghiệp, nó có thể theo dõi xu hướng ngành, khóa học, cơ hội việc làm phù hợp. 

Đối với sở thích cá nhân, nó đề xuất bài viết, sách, sự kiện liên quan. Bằng cách cung cấp kiến thức được cá nhân hóa và đúng thời điểm, Second Me không chỉ tăng năng suất mà còn hỗ trợ quá trình ra quyết định. Người dùng có thể đưa ra lựa chọn sáng suốt hơn khi thông tin đã được chọn lọc, tổng hợp và trình bày phù hợp với hoàn cảnh và mục tiêu cụ thể của họ, thay vì tự mình xử lý thông tin hỗn loạn.

Hỗ trợ tư duy, cảm xúc và bản sắc cá nhân

Ngoài quản lý thông tin bên ngoài, Second Me còn có tiềm năng hỗ trợ các quá trình nội tâm. Nó có thể hoạt động như một công cụ tổ chức suy nghĩ, giúp người dùng cấu trúc ý tưởng phức tạp hoặc sắp xếp ưu tiên. Nó cũng hỗ trợ phản ánh quyết định bằng cách cho phép người dùng “đối thoại” với bản thể AI, khám phá các góc nhìn hoặc xem xét lại lựa chọn dựa trên dữ liệu và giá trị đã ghi lại. Một khía cạnh quan trọng là khả năng điều chỉnh cảm xúc.

 Bằng cách mô phỏng và hiểu nhu cầu cảm xúc (qua phân tích dữ liệu người dùng), Second Me có thể cung cấp phản hồi hợp lý (phân tích logic tình huống) và hỗ trợ tinh thần (phản hồi đồng cảm, nhắc nhở tích cực, gợi ý chiến lược đối phó). Khả năng này đặc biệt hữu ích khi người dùng đối mặt với xung đột nội tâm hoặc cảm xúc phức tạp, giúp họ điều hướng tốt hơn và củng cố bản sắc cá nhân.

Mạng lưới Human-AI: Mở rộng kết nối theo cấp số nhân

Second Me mở ra tiềm năng tạo dựng một mạng lưới người-AI (human-AI network) mới, nơi mỗi cá nhân được đại diện bởi Second Me của họ, và các bản thể AI này có thể tương tác với nhau và với các agent AI khác. Lý thuyết mạng lưới (Định luật Metcalfe) được khuếch đại khi tích hợp cả trí tuệ con người (được Second Me đại diện) và khả năng xử lý của AI. 

Các nhà phát triển ước tính việc kết hợp các nút người và AI này có thể làm tăng hiệu quả mạng lưới lên 3 đến 5 bậc độ lớn. Điều này mở ra khả năng cộng tác, chia sẻ kiến thức và giải quyết vấn đề ở quy mô lớn hơn nhiều. Ví dụ, Second Me của các nhà khoa học cộng tác phân tích dữ liệu, hoặc các cộng đồng sử dụng mạng lưới Second Me để phối hợp hành động. Giao thức phi tập trung SMP đảm bảo mạng lưới này phát triển an toàn, tôn trọng quyền tự chủ và riêng tư của từng cá nhân.

Khung Roleplay: Đa dạng hóa vai trò AI

Con người điều chỉnh hành vi tùy theo ngữ cảnh, nhưng AI hiện tại thường có một “nhân cách” duy nhất. Second Me giải quyết điều này bằng khung nhập vai (roleplay framework). Khung này cho phép người dùng hướng dẫn bản thể AI đảm nhận các vai trò khác nhau dựa trên tình huống (ví dụ: “trợ lý chuyên nghiệp”, “người bạn đồng cảm”, “gia sư kiên nhẫn”). 

Quan trọng là, ngay cả khi đóng vai trò khác nhau, Second Me vẫn duy trì sự nhất quán với cốt lõi danh tính đích thực của người dùng, đảm bảo hành động và phản hồi phù hợp với kiến thức, giá trị của bạn. Khả năng chuyển đổi linh hoạt này làm cho sự hiện diện kỹ thuật số qua Second Me trở nên đa sắc thái và gần gũi hơn với cách bạn thể hiện bản thân trong thế giới thực, tăng cường tính ứng dụng và sự tự nhiên trong tương tác.

Tương tác phi tập trung giữa các Second Me

Kiến trúc phi tập trung và Giao thức SMP của Second Me cho phép một tương lai nơi nhiều thực thể Second Me, đại diện cho nhiều người dùng, có thể tương tác trực tiếp với nhau trong một mạng lưới ngang hàng. Điều này tạo ra một hình thức tương tác xã hội và cộng tác hoàn toàn mới. Hãy tưởng tượng Second Me của các thành viên nhóm dự án tự động chia sẻ cập nhật, phối hợp lịch trình; Second Me của các nhà nghiên cứu trao đổi phát hiện, chia sẻ tài liệu; Second Me của bạn bè chia sẻ khoảnh khắc, đề xuất hoạt động chung. 

Khả năng tương tác trực tiếp này, thực hiện an toàn và tôn trọng quyền riêng tư qua SMP, cho phép hình thành trí tuệ tập thể một cách tự nhiên. Người dùng có thể tham gia thảo luận, chia sẻ chuyên môn, giải quyết vấn đề chung thông qua đại diện AI của họ, tạo ra không gian tương tác phong phú và hiệu quả hơn các nền tảng tập trung hiện có.

Nền tảng cho ứng dụng tương lai của Second Me

Tầm nhìn dài hạn của Second Me là xây dựng nền tảng cho một thế hệ ứng dụng mới, được thiết kế cho kỷ nguyên của agent AI cá nhân. Các ứng dụng hiện tại được thiết kế cho tương tác trực tiếp của con người. Tương lai mà Second Me hướng tới là hệ sinh thái nơi ứng dụng được thiết kế để các agent AI (như Second Me) sử dụng tự chủ. 

Hãy tưởng tượng ứng dụng không có giao diện người dùng truyền thống, mà cung cấp API và giao thức để Second Me tương tác, trao đổi dữ liệu, thực hiện hành động thay mặt người dùng. Ví dụ là “Second LinkedIn”: Second Me của bạn liên tục quét nền tảng, xác định cơ hội việc làm phù hợp, thậm chí tự động bắt đầu quy trình ứng tuyển. Tương tự, có thể có “Second Amazon”, “Second Spotify”,… Điều này giải phóng thời gian và năng lượng người dùng, cho phép họ tập trung vào việc quan trọng hơn trong khi bản thể AI quản lý hiệu quả các tương tác kỹ thuật số.

 

 

Minh họa ứng dụng tương lai của Second Me

                                                                                                  Nguồn: https://www.mindverse.ai/

Đánh giá hiệu quả của Second Me

Tương Lai Của AI Agents

Thiết lập và phương pháp đánh giá

Quy trình đánh giá hiệu quả Second Me được thiết lập chi tiết, sử dụng dữ liệu từ người dùng nội bộ (132 ghi chú, 62 việc cần làm, ~7k cặp hướng dẫn). Suy luận dùng giải mã tham lam, FP16, tăng tốc bằng Flash Attention. 

Bốn chỉ số chính được dùng: Memory (Self) (tương tác góc nhìn thứ nhất), Memory (Third-party) (tương tác góc nhìn thứ ba), Context Enhance (làm giàu ngữ cảnh), và Context Critic (phê bình phản hồi). Mỗi chỉ số có các chỉ số phụ (Correctness, Helpfulness, Completeness, Empathy/Role-correctness) thang điểm 0-1. Dữ liệu thử nghiệm (60 mẫu/loại Memory QA, 60 Context Enhance, 60 Context Critic) được tạo riêng biệt. Đánh giá chủ yếu dùng LLM-as-a-judge, có tham chiếu đánh giá con người. Điều này đảm bảo việc đo lường hiệu suất trên các kịch bản cốt lõi một cách có hệ thống và khách quan.

Kết quả đánh giá Memory QA (Self & Third-party)

Trong các tác vụ Memory QA, Second Me thể hiện hiệu suất rất mạnh mẽ. Đối với Memory (Self) (khả năng trả lời câu hỏi của người dùng về bản thân), mô hình đạt điểm trung bình cao: 0.91 (Strong COT) và 0.96 (Strong COT + DPO). Điều này cho thấy khả năng truy xuất và trình bày thông tin cá nhân chính xác, hữu ích. Đối với Memory (Third-Party) (khả năng đại diện người dùng trả lời câu hỏi từ người khác), điểm số cũng rất tốt: 0.71 (Strong COT) và 0.76 (Strong COT + DPO). 

Mặc dù thấp hơn một chút, kết quả này vẫn cho thấy khả năng đại diện hiệu quả, cân bằng giữa cung cấp thông tin và duy trì vai trò phù hợp. Các kết quả này (Bảng 1, 2) khẳng định khả năng cốt lõi của Second Me trong việc quản lý và sử dụng bộ nhớ cá nhân hóa L2.

Kết quả đánh giá Context Enhance và Context Critic

Đối với Context Enhance, mô hình Strong COT đạt 0.75 (không DPO) và 0.85 (có DPO) trong đánh giá tự động. Tuy nhiên, đánh giá của con người cho thấy hiệu suất thực tế cao hơn (0.95 không DPO, gần 1.0 có DPO), do đánh giá tự động có thể phạt điểm khi mô hình tạo chi tiết làm phong phú hợp lý nhưng không có tường minh trong dữ liệu gốc. 

Đối với Context Critic, nhiệm vụ phức tạp nhất, Second Me vẫn thể hiện năng lực mạnh mẽ với điểm 0.85 (Strong COT không DPO) và 0.86 (Strong COT có DPO). Điều này cho thấy mô hình có thể tích hợp sâu sắc ngữ cảnh người dùng để đưa ra nhận xét, câu hỏi hoặc quan điểm mang tính xây dựng, phản ánh đúng nhu cầu và suy nghĩ cá nhân hóa. Các ví dụ trong Hình 4 và 5 minh họa rõ ràng sự vượt trội của Strong COT trong các tác vụ này.

So sánh hiệu quả các chiến lược COT và DPO

Phân tích kết quả cho thấy Chain-of-Thought (COT), đặc biệt là Strong COT, có tác động tích cực đáng kể đến hiệu suất Second Me, nhất là khả năng trả lời câu hỏi bộ nhớ và giao tiếp hiệu quả (Context Enhance/Critic). 

Xu hướng điểm số cho thấy tầm quan trọng của cấu trúc suy luận rõ ràng trong dữ liệu huấn luyện. Direct Preference Optimization (DPO) mang lại cải thiện đáng kể và nhất quán trên tất cả nhiệm vụ. Sử dụng DPO sau SFT (với ~20% dữ liệu ưu tiên) giúp tinh chỉnh mô hình ở mức độ chi tiết, căn chỉnh phản hồi với ưu tiên người dùng mà không cần mở rộng kiến thức không cần thiết. Sự kết hợp SFT và DPO chứng tỏ hiệu quả trong việc tối ưu hóa Second Me cho hiệu suất và khả năng đáp ứng trong thế giới thực.

Đánh giá khả năng hiểu sâu và đặc điểm tâm lý

Ngoài hiệu suất nhiệm vụ, một câu hỏi quan trọng là liệu Second Me có thực sự hiểu sâu về người dùng hay không. Để kiểm tra điều này, một phương pháp đánh giá định tính dựa trên lý thuyết tâm lý đã được áp dụng. Một bộ 20 câu hỏi được thiết kế để thăm dò đặc điểm tâm lý cốt lõi, giá trị và khuynh hướng suy nghĩ. Mô hình LPM (nền tảng của Second Me) đã trả lời các câu hỏi này từ góc nhìn người dùng, và chính người dùng đã đánh giá các câu trả lời. 

Kết quả từ nhiều vòng thử nghiệm cho thấy LPM đã nắm bắt và phản ánh hiệu quả các đặc điểm và sở thích tâm lý sâu sắc hơn của người dùng. Điều này gợi ý rằng mô hình không chỉ học các mẫu bề mặt mà còn phát triển sự hiểu biết tinh tế hơn về “con người” mà nó đại diện, một khả năng vượt trội so với các phương pháp chỉ dựa trên truy xuất thông tin.

 

Kết quả đánh giá khả năng hiểu sâu đặc điểm tâm lý

                                                                                                     Nguồn: https://www.mindverse.ai/

So sánh Second Me (LPM) với các công nghệ khác

Để khẳng định giá trị, Second Me đã được so sánh với các công nghệ AI cá nhân hóa khác thông qua một hệ thống đánh giá toàn diện, tập trung vào Mức độ liên quan cá nhân, Hiệu quả, và Sự đồng cảm. Các công nghệ so sánh bao gồm Long-context LLM, **RAG tiêu chuẩn, GraphRAG, và LPM (nền tảng của Second Me). 

Kết quả cho thấy LPM liên tục vượt trội hơn các công nghệ khác trên cả ba khía cạnh. Điều này có nghĩa Second Me không chỉ cung cấp thông tin chính xác, hiệu quả hơn mà còn thể hiện sự thấu hiểu và phù hợp sâu sắc hơn với nhu cầu và trạng thái cá nhân người dùng. Đặc biệt, công nghệ Me-alignment được nhấn mạnh là có khả năng hiểu người dùng tốt hơn 37% so với GraphRAG (1.0.1), cho thấy lợi thế cạnh tranh rõ rệt của Second Me trong việc xây dựng AI thực sự cá nhân hóa.

 

 

So sánh hiệu quả LPM với các công nghệ khác

                                                                                                           Nguồn: https://www.mindverse.ai/

Tầm nhìn, Hạn chế và Cộng đồng Second Me

Tầm nhìn: Second Me cho mọi người, mọi cuộc sống

Tầm nhìn của Second Me là tạo ra một AI có khả năng suy nghĩ song hành, phát triển cùng người dùng, và hiểu trạng thái nhận thức của họ trong thời gian thực. Mục tiêu là một AI thực sự là phần mở rộng của con người. Tương tự kỷ nguyên PC mang máy tính đến mọi nhà, kỷ nguyên AI nên mang Second Me đến với mọi người, trong mọi khía cạnh cuộc sống. 

Đó là tương lai nơi AI đa dạng, hòa nhập, nơi sự độc đáo cá nhân được tôn vinh, thay vì bị một siêu AI duy nhất làm lu mờ. Second Me là phương tiện để hiện thực hóa tầm nhìn này, trao quyền cho mỗi người xây dựng và sở hữu bản thể AI của riêng mình, nâng cao nhận thức bản thân, khai phá tiềm năng và tham gia tích cực vào nền kinh tế AI, làm cho “Chúng ta” (We) trở nên quan trọng trở lại.

Những thách thức và hạn chế hiện tại

Second Me vẫn đối mặt với những thách thức. Công việc ban đầu dựa trên huấn luyện một lượt, cần tổng hợp sâu hơn cho các tiến bộ xa hơn như xử lý hội thoại dài hoặc quy trình đa bước. Mặc dù RL và DPO cho thấy tiềm năng, việc tinh chỉnh sự liên kết mô hình một cách chính xác vẫn đòi hỏi kỹ thuật tiên tiến và dữ liệu phản hồi chất lượng cao. 

Đánh giá quy mô lớn bị hạn chế bởi thiếu hụt phản hồi từ người dùng thực tế đa dạng. Dữ liệu từ người dùng nội bộ là hữu ích nhưng không đủ để đảm bảo tính khái quát. Chính vì vậy, việc mở nguồn dự án là bước đi quan trọng để thu hút cộng đồng, nhận phản hồi đa dạng và đẩy nhanh chu trình phát triển, lặp lại và thích ứng của công nghệ.

Hướng phát triển tương lai: Tích hợp đa phương thức

Hướng đi tương lai và thách thức lớn nhất là tích hợp dữ liệu cá nhân đa phương thức (multimodal personal data). Để AI thực sự hiểu và đại diện đầy đủ cho cá nhân, nó cần xử lý và tích hợp không chỉ văn bản mà cả hình ảnh, âm thanh, video, v.v. 

Mặc dù các phương pháp hiện tại đã cải thiện, việc đạt được đồng bộ hóa thời gian thực với nhận thức đa phương thức của con người vẫn còn xa vời. Làm thế nào AI có thể “hiểu” ý nghĩa và cảm xúc gắn liền với trải nghiệm đa phương thức một cách tức thời? Đây là biên giới tiếp theo (next frontier). Tương lai của AI cá nhân nằm ở tính liên tục, khả năng thích ứng và sự liên kết sâu sắc với toàn bộ trải nghiệm phong phú của con người. Con đường còn dài, nhưng hướng đi đang dần rõ ràng.

Dự án mã nguồn mở: Xây dựng tương lai AI cùng nhau

Với cam kết về quyền riêng tư, tùy chỉnh và tầm nhìn xây dựng hệ sinh thái AI lấy con người làm trung tâm, dự án Second Me đã được mở nguồn hoàn toàn. Toàn bộ hệ thống có sẵn công khai trên GitHub tại `https://github.com/Mindverse/Second-Me`. Việc mở nguồn mang lại lợi ích:
* Trao quyền người dùng: Toàn quyền kiểm soát dữ liệu và mô hình, tự do tùy chỉnh và triển khai.
* Thúc đẩy đổi mới: Cộng đồng đóng góp cải thiện công nghệ, phát triển tính năng và ứng dụng mới.
* Tăng cường minh bạch và tin cậy: Công khai mã nguồn giúp xây dựng lòng tin.
* Thu thập phản hồi đa dạng: Cộng đồng cung cấp phản hồi vô giá để cải thiện và đảm bảo phù hợp nhu cầu thực tế.

Second Me là lời kêu gọi cộng đồng cùng tham gia xây dựng tương lai AI nơi mỗi cá nhân có tiếng nói và bản sắc riêng, nơi công nghệ phục vụ và nâng cao giá trị con người. Second Me—Making We Matter Again.

Bài viết của mình đến đây là hết rồi. Hẹn gặp lại các bạn ở các bài viết tiếp theo! Bye bye.

Posted in AI

Dify v1.0.0: Nền Tảng Phát Triển Ứng Dụng AI Mở Rộng Vượt Bậc

Posted on by Quynh Nga

Chào bạn! Tôi là Quỳnh Nga, đến từ công ty Scuti JSC.
Thật vui khi được chào đón bạn đến với bài viết này. Hy vọng rằng những chia sẻ dưới đây sẽ mang đến cho bạn những thông tin hữu ích và góc nhìn mới mẻ.
Sự quan tâm và ủng hộ của bạn chính là động lực để tôi tiếp tục tìm hiểu và chia sẻ nhiều hơn về lĩnh vực này. Cùng khám phá nhé!

Bạn có đang gặp khó khăn trong việc phát triển ứng dụng AI không ạ? Bạn có muốn tích hợp các tính năng AI tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo hình ảnh, hay kết nối với các dịch vụ bên ngoài một cách dễ dàng không ạ? Đừng lo nhé, Dify v1.0.0 chính là giải pháp cho bạn nè! Dify v1.0.0 là một nền tảng mã nguồn mở giúp bạn xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI một cách nhanh chóng và hiệu quả, đặc biệt với kiến trúc plugin mới, Dify mở ra khả năng tùy biến và mở rộng vô hạn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá những điểm nổi bật của Dify v1.0.0, từ kiến trúc plugin linh hoạt đến hệ sinh thái mở rộng, giúp bạn tạo ra những ứng dụng AI đột phá, bạn nhé!

Dify v1.0.0: Kỷ Nguyên Mới Cho Phát Triển Ứng Dụng AI

Dify v1.0.0 là gì?

Dify v1.0.0 là một nền tảng phát triển ứng dụng AI (LLMOps) mã nguồn mở, được thiết kế để giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp dễ dàng xây dựng, triển khai và quản lý các giải pháp AI. Dify cung cấp một giao diện trực quan, hỗ trợ các quy trình RAG (Retrieval-Augmented Generation), khả năng tác nhân thông minh (intelligent agent capabilities) và quản lý mô hình mạnh mẽ. Với Dify, người dùng có thể tạo và thử nghiệm các quy trình làm việc AI phức tạp, tích hợp một loạt các mô hình và công cụ tiên tiến, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất của chúng trong các ứng dụng thực tế.

Nền tảng này cho phép các nhà phát triển chuyển đổi liền mạch từ giai đoạn nguyên mẫu sang sản xuất. LLMOps, hay còn gọi là hoạt động của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model Operations), là một tập hợp các phương pháp và công cụ để quản lý vòng đời của các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm việc huấn luyện, triển khai, giám sát và bảo trì. RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một kỹ thuật kết hợp khả năng truy xuất thông tin (retrieval) từ cơ sở dữ liệu hoặc nguồn kiến thức bên ngoài với khả năng sinh văn bản (generation) của mô hình ngôn ngữ lớn, giúp cải thiện độ chính xác, độ tin cậy của kết quả đầu ra. Dify v1.0.0 hỗ trợ cả LLMOps và RAG, cung cấp cho các nhà phát triển một bộ công cụ toàn diện để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ và linh hoạt. Việc sử dụng Dify giúp tăng tốc quá trình phát triển, giảm độ phức tạp và cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc tạo ra giá trị kinh doanh thay vì phải lo lắng về cơ sở hạ tầng.

Tại sao Dify v1.0.0 lại tuyệt vời?

Dify v1.0.0 nổi bật nhờ kiến trúc plugin hoàn toàn mới. Thay vì tích hợp cứng nhắc các mô hình và công cụ vào lõi của nền tảng, Dify v1.0.0 cho phép bạn thêm, cập nhật và quản lý các tính năng này như các plugin độc lập. Điều này mang lại sự linh hoạt vượt trội, cho phép bạn dễ dàng tùy chỉnh và mở rộng ứng dụng của mình theo nhu cầu cụ thể. Việc bảo trì cũng trở nên đơn giản hơn, vì bạn chỉ cần cập nhật các plugin riêng lẻ thay vì phải nâng cấp toàn bộ nền tảng. Khả năng mở rộng của Dify v1.0.0 là gần như vô hạn, bạn có thể thêm bao nhiêu plugin tùy thích để đáp ứng các yêu cầu ngày càng tăng của ứng dụng.

Hơn nữa, kiến trúc plugin này còn khuyến khích sự đóng góp từ cộng đồng, tạo ra một hệ sinh thái phong phú các tính năng và công cụ. So với các nền tảng khác thường có kiến trúc nguyên khối, Dify v1.0.0 mang đến một cách tiếp cận hiện đại và linh hoạt hơn, giúp các nhà phát triển thích ứng nhanh chóng với sự thay đổi của công nghệ AI. Việc tách biệt các chức năng thành các plugin độc lập cũng giúp giảm thiểu rủi ro khi có lỗi xảy ra, vì một plugin bị lỗi sẽ không ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Với Dify, bạn không còn bị giới hạn bởi những tính năng có sẵn, mà có thể tự do sáng tạo và xây dựng những ứng dụng AI độc đáo của riêng mình.

Dify v1.0.0 khác biệt như thế nào?

Không giống như các nền tảng khác thường giới hạn ở một số mô hình và công cụ nhất định, Dify v1.0.0 tập trung vào tính mở và khả năng tùy biến tối đa. Với hệ thống plugin linh hoạt, bạn có thể:

  • Tích hợp bất kỳ mô hình AI nào, từ các mô hình LLM phổ biến như OpenAI o1-series (o1, o3-mini, etc), Gemini 2.0-series, DeepSeek-R1 và các nhà cung cấp của nó, bao gồm OpenRouter, Ollama, Azure AI Foundry, Nvidia Catalog, v.v. đến các mô hình tùy chỉnh do bạn tự phát triển. Ví dụ, nếu bạn cần một mô hình chuyên biệt cho việc phân tích tài chính, bạn có thể tìm kiếm một plugin phù hợp trên Dify Marketplace hoặc tự phát triển một plugin riêng.
  • Sử dụng các công cụ (tools) từ các nhà cung cấp dịch vụ hàng đầu như Perplexity, Discord, Slack, Firecrawl, Jina AI, Stability, ComfyUI, Telegraph, và nhiều công cụ khác nữa. Bạn không bị giới hạn bởi các công cụ được tích hợp sẵn. Bạn có thể tích hợp công cụ tìm kiếm Perplexity để cung cấp thông tin cập nhật cho ứng dụng của mình, hoặc kết nối với Slack để tạo ra một chatbot hỗ trợ khách hàng.
  • Tự phát triển các chiến lược tác nhân (Agent Strategies) riêng, như ReAct (Reasoning and Acting), Function Calling, Chain-of-Thoughts (CoT), và Tree-of-Thoughts (ToT), để điều khiển cách ứng dụng của bạn tương tác với người dùng và xử lý thông tin. Bạn có thể tạo ra một chiến lược ReAct tùy chỉnh để cho phép ứng dụng của bạn suy luận và hành động dựa trên thông tin thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Mở rộng khả năng của Dify bằng các Extensions, cho phép kết nối với các nền tảng và dịch vụ bên ngoài, tạo ra các ứng dụng tích hợp mạnh mẽ. Ví dụ, bạn có thể tạo một Extension để kết nối Dify với hệ thống CRM của bạn, cho phép ứng dụng AI truy cập và cập nhật thông tin khách hàng.

Sự khác biệt này cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI độc đáo và phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ, thay vì bị giới hạn bởi các tính năng có sẵn của nền tảng. Dify v1.0.0 trao quyền cho các nhà phát triển để họ có thể sáng tạo và đổi mới mà không bị ràng buộc.

 

Kiến Trúc Plugin Của Dify v1.0.0: Linh Hoạt và Mở Rộng

Lợi ích của kiến trúc plugin

Trước phiên bản 1.0.0, Dify gặp khó khăn trong việc mở rộng do các mô hình và công cụ được tích hợp chặt chẽ vào nền tảng. Việc thêm tính năng mới đòi hỏi phải thay đổi mã nguồn chính, gây ra sự chậm trễ trong quá trình phát triển và hạn chế khả năng đổi mới. Kiến trúc plugin của Dify v1.0.0 giải quyết triệt để vấn đề này bằng cách mang lại những lợi ích sau:

  • Tính mô-đun: Các plugin hoạt động độc lập với nhau và với lõi của Dify, cho phép bạn cập nhật, thêm hoặc xóa các tính năng mà không cần phải nâng cấp toàn bộ nền tảng. Điều này giúp đơn giản hóa việc bảo trì và giảm thiểu rủi ro khi triển khai các thay đổi. Ví dụ, bạn có thể cập nhật plugin OpenAI để sử dụng phiên bản mô hình mới nhất mà không cần phải lo lắng về việc ảnh hưởng đến các plugin khác hoặc đến hoạt động của ứng dụng.
  • Trải nghiệm thân thiện với nhà phát triển: Dify cung cấp các công cụ, tài liệu hướng dẫn chi tiết và các mẫu mã nguồn để đơn giản hóa quá trình phát triển plugin. Bạn có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình quen thuộc và các công cụ gỡ lỗi (debugging tools) phổ biến để phát triển plugin của mình. Dify cũng cung cấp các API và SDK để giúp bạn tương tác với các thành phần khác của nền tảng.
  • Thiết kế Hot-Swappable: Dễ dàng thêm, bớt, hoặc thay thế plugin mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc gây ra gián đoạn cho ứng dụng đang chạy. Điều này cho phép bạn thử nghiệm các tính năng mới một cách nhanh chóng và an toàn. Bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các plugin khác nhau để so sánh hiệu suất hoặc tìm ra giải pháp tốt nhất cho ứng dụng của mình.
  • Nhiều kênh phân phối: Bạn có thể chia sẻ plugin của mình với cộng đồng thông qua Dify Marketplace, hoặc chia sẻ trên GitHub, hoặc đóng gói thành các tệp tin để triển khai cục bộ trong môi trường của bạn. Việc này giúp bạn dễ dàng tiếp cận với người dùng và nhận được phản hồi từ cộng đồng.

Các kênh phân phối plugin của Dify

Nguồn: Dify v1.0.0 Release Note

Các loại plugin trong Dify v1.0.0

Dify v1.0.0 hỗ trợ nhiều loại plugin khác nhau, mỗi loại được thiết kế để giải quyết một nhóm vấn đề cụ thể, mang lại sự linh hoạt tối đa cho các nhà phát triển:

  • Models: Các plugin này tích hợp các mô hình AI, bao gồm cả các nhà cung cấp LLM lớn như OpenAI o1-series (o1, o3-mini, etc), Gemini 2.0-series, DeepSeek-R1 và các nhà cung cấp của nó, bao gồm OpenRouter, Ollama, Azure AI Foundry, Nvidia Catalog, v.v. và các mô hình tùy chỉnh do bạn tự phát triển hoặc từ các nguồn khác. Plugin Model cho phép bạn dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình khác nhau, thử nghiệm các mô hình mới và tận dụng các mô hình chuyên biệt cho các tác vụ cụ thể. Bạn có thể dễ dàng cấu hình các tham số của mô hình, chẳng hạn như nhiệt độ (temperature) và số lượng token tối đa, để điều chỉnh hành vi của mô hình.
  • Tools: Các plugin Tools kết nối Dify với các dịch vụ bên ngoài, mở rộng khả năng của ứng dụng vượt ra ngoài các chức năng AI cốt lõi. Ví dụ, bạn có thể tích hợp các công cụ tìm kiếm như Perplexity, các nền tảng giao tiếp như Discord và Slack, các công cụ thu thập dữ liệu web như Firecrawl, các nền tảng AI như Jina AI và Stability, các công cụ UI như ComfyUI, và các dịch vụ nhắn tin như Telegraph. Việc tích hợp các công cụ này giúp bạn xây dựng các ứng dụng AI có thể tương tác với thế giới thực, thực hiện các tác vụ như đặt lịch hẹn, gửi email, hoặc truy vấn thông tin từ các nguồn bên ngoài.
  • Agent Strategies: Đây là các plugin định nghĩa logic ra quyết định của tác nhân (Agent) trong Dify. Chúng bao gồm các chiến lược như ReAct (Reasoning and Acting), cho phép tác nhân suy luận và hành động dựa trên thông tin thu thập được; Function Calling, cho phép tác nhân gọi các hàm hoặc API bên ngoài, mở rộng khả năng của tác nhân vượt ra ngoài các chức năng AI cốt lõi; Chain-of-Thoughts (CoT), cho phép tác nhân suy luận theo chuỗi các bước, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp; và Tree-of-Thoughts (ToT), cho phép tác nhân khám phá nhiều khả năng suy luận khác nhau trước khi đưa ra quyết định cuối cùng. Bằng cách cung cấp các chiến lược này dưới dạng plugin, Dify cho phép các nhà phát triển dễ dàng thử nghiệm và lựa chọn chiến lược phù hợp nhất với ứng dụng.
  • Extensions: Đây là các dịch vụ tùy chỉnh được lưu trữ trong Dify, cho phép bạn xử lý các sự kiện Webhook từ các ứng dụng bên ngoài hoặc thực hiện các tác vụ tùy chỉnh khác. Extensions mở rộng khả năng tích hợp của Dify, cho phép bạn kết nối với bất kỳ dịch vụ nào có hỗ trợ Webhook. Bạn có thể sử dụng Extensions để xây dựng các tích hợp tùy chỉnh, chẳng hạn như kết nối Dify với hệ thống CRM của bạn hoặc tạo ra các quy trình làm việc tự động.
  • Bundles: Plugin Bundles là các gói chứa nhiều plugin khác, giúp bạn cài đặt và quản lý một nhóm các plugin liên quan một cách dễ dàng. Ví dụ, bạn có thể tạo một bundle chứa các plugin Model, Tool và Agent Strategy cần thiết cho một ứng dụng cụ thể. Việc sử dụng Bundles giúp đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý các ứng dụng AI phức tạp.

 

Quy Trình Làm Việc Thông Minh Với Dify v1.0.0

Node Agent mới

Dify v1.0.0 giới thiệu node Agent, một thành phần quan trọng đóng vai trò là trung tâm ra quyết định trong Workflow và Chatflow. Node Agent sử dụng các chiến lược (được cung cấp bởi các plugin Agent Strategy) để gọi các mô hình, lên lịch thực hiện các tác vụ, quản lý trạng thái của ứng dụng, ghi lại quá trình suy luận và lựa chọn các công cụ phù hợp để thực hiện các hành động.

Node Agent giúp tự động hóa các quy trình phức tạp, cho phép ứng dụng của bạn tương tác với người dùng và môi trường xung quanh một cách thông minh. Ví dụ, một node Agent có thể được cấu hình để sử dụng chiến lược ReAct để trả lời các câu hỏi của người dùng bằng cách truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu, sau đó sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra câu trả lời. Node Agent cũng có thể quản lý bộ nhớ (memory) để theo dõi các cuộc hội thoại trước đó và sử dụng thông tin đó để đưa ra các quyết định tốt hơn. Node Agent có thể được cấu hình để sử dụng nhiều công cụ khác nhau, cho phép nó thực hiện các tác vụ như gửi email, đặt lịch hẹn, hoặc truy vấn thông tin từ các nguồn bên ngoài.

Việc sử dụng node Agent giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng AI có khả năng tương tác phức tạp, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng logic ứng dụng thay vì phải lo lắng về các chi tiết kỹ thuật của việc tương tác với các mô hình và công cụ. Node Agent cũng cung cấp khả năng ghi lại quá trình suy luận, giúp các nhà phát triển hiểu rõ hơn về cách ứng dụng đưa ra quyết định và gỡ lỗi khi cần thiết.

Nguồn: Dify v1.0.0 Release Note

Agent Strategies

Agent Strategies, như đã đề cập, là các plugin định nghĩa logic ra quyết định bên trong node Agent. Chúng trừu tượng hóa các chi tiết phức tạp của việc tương tác với các mô hình và công cụ, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng logic ứng dụng cấp cao. Dify v1.0.0 hỗ trợ các chiến lược được thiết lập sẵn như ReAct và Function Calling, cũng như khả năng phát triển các chiến lược tùy chỉnh.

  • ReAct (Reasoning and Acting): là một chiến lược cho phép tác nhân kết hợp suy luận (reasoning) và hành động (acting) để giải quyết các vấn đề. Tác nhân sẽ sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để suy luận về vấn đề, xác định các hành động cần thực hiện, và sau đó thực hiện các hành động đó bằng cách sử dụng các công cụ.
  • Function Calling: cho phép tác nhân gọi các hàm hoặc API bên ngoài, mở rộng khả năng của tác nhân vượt ra ngoài các chức năng AI cốt lõi. Ví dụ, tác nhân có thể gọi một hàm để truy vấn thông tin từ cơ sở dữ liệu hoặc thực hiện một phép tính phức tạp.
  • Chain-of-Thoughts (CoT): là một kỹ thuật suy luận cho phép tác nhân suy luận theo chuỗi các bước, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp. Tác nhân sẽ tạo ra một chuỗi các suy nghĩ, mỗi suy nghĩ dựa trên suy nghĩ trước đó, để đi đến kết luận cuối cùng.
  • Tree-of-Thoughts (ToT): là một kỹ thuật suy luận nâng cao hơn, cho phép tác nhân khám phá nhiều khả năng suy luận khác nhau trước khi đưa ra quyết định cuối cùng. Tác nhân sẽ tạo ra một cây các suy nghĩ, mỗi nhánh đại diện cho một khả năng suy luận khác nhau.

Bằng cách cung cấp các chiến lược này dưới dạng plugin, Dify cho phép các nhà phát triển dễ dàng thử nghiệm và lựa chọn chiến lược phù hợp nhất với ứng dụng của họ. Hơn nữa, các nhà phát triển có thể tạo ra các chiến lược Agent Strategy tùy chỉnh để đáp ứng các yêu cầu đặc biệt của ứng dụng.

 

Hệ Sinh Thái Mở Của Dify v1.0.0

Kết nối hệ sinh thái

Dify v1.0.0 được thiết kế để trở thành một nền tảng mở, cho phép kết nối liền mạch với các nền tảng và dịch vụ bên ngoài thông qua Extensions. Ví dụ, bạn có thể tích hợp Dify với Slack để tạo ra một chatbot có thể trả lời các câu hỏi của người dùng, truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu nội bộ, và thực hiện các hành động khác trong Slack. Các Plugin Endpoints cũng hỗ trợ các lệnh gọi ngược (reverse calls) đến các khả năng cốt lõi của Dify, cho phép các ứng dụng bên ngoài tương tác với Dify một cách linh hoạt. Khả năng kết nối này tạo ra một hệ sinh thái phong phú, nơi các ứng dụng và dịch vụ có thể tương tác với nhau một cách liền mạch, mang lại giá trị lớn hơn cho người dùng.

Việc tích hợp với các nền tảng bên ngoài không chỉ mở rộng khả năng của Dify mà còn giúp các nhà phát triển tận dụng các công cụ và dịch vụ hiện có, giảm thiểu thời gian và chi phí phát triển. Bạn có thể tạo một Extension để kết nối Dify với bất kỳ dịch vụ nào có hỗ trợ Webhook, cho phép bạn xây dựng các tích hợp tùy chỉnh và tự động hóa các quy trình làm việc. Dify cung cấp các API và SDK để giúp bạn dễ dàng xây dựng các Extension.

Hệ sinh thái mở của Dify

Nguồn: Dify v1.0.0 Release Note

Tương tác đa phương thức

Dify v1.0.0 không chỉ giới hạn ở việc xử lý văn bản. Nền tảng này hỗ trợ các mô hình đa phương thức và các plugin công cụ cho phép các ứng dụng AI xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm hình ảnh, âm thanh và video. Ví dụ, bạn có thể sử dụng các plugin để:

  • Tạo hình ảnh từ văn bản (text-to-image): Sử dụng các mô hình như Stable Diffusion hoặc DALL-E để tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả văn bản.
  • Tạo ra giọng nói từ văn bản (text-to-speech): Sử dụng các mô hình như ElevenLabs hoặc Google Text-to-Speech để chuyển đổi văn bản thành giọng nói tự nhiên.
  • Phân tích nội dung của video: Sử dụng các mô hình như Video Intelligence API của Google Cloud để trích xuất thông tin từ video, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng, phát hiện hành động, hoặc tóm tắt nội dung.
  • Chỉnh sửa ảnh: Cắt, xoay, thay đổi kích thước, xóa nền, v.v.

Khả năng tương tác đa phương thức này mở ra nhiều ứng dụng mới cho AI, từ việc tạo nội dung sáng tạo đến việc phân tích dữ liệu phức tạp. Việc hỗ trợ đa phương thức cũng giúp các ứng dụng AI trở nên gần gũi và dễ sử dụng hơn với người dùng, vì họ có thể tương tác với ứng dụng bằng nhiều cách khác nhau, không chỉ thông qua văn bản.

Nền tảng chia sẻ giá trị

Dify Marketplace không chỉ là một nền tảng phân phối plugin mà còn là một trung tâm trao đổi sáng tạo, nơi các nhà phát triển có thể chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và các giải pháp AI của họ. Với 2,4 triệu lượt tải xuống phiên bản Cộng đồng và phiên bản Doanh nghiệp đang được sử dụng bởi nhiều công ty trong danh sách Fortune 500, Dify Marketplace có một cộng đồng người dùng và nhà phát triển lớn mạnh, tạo ra một môi trường hợp tác và đổi mới.

Việc chia sẻ plugin trên Dify Marketplace không chỉ giúp các nhà phát triển quảng bá sản phẩm của họ mà còn giúp họ nhận được phản hồi từ cộng đồng, cải thiện chất lượng plugin và tạo ra doanh thu. Dify Marketplace cũng cung cấp các công cụ và tài nguyên để giúp các nhà phát triển quản lý và phân phối plugin của họ một cách hiệu quả. Để xuất bản một plugin lên Dify Marketplace, bạn cần tuân thủ các nguyên tắc phát triển plugin của Dify, viết tài liệu hướng dẫn sử dụng rõ ràng, và cung cấp chính sách bảo mật cho plugin của bạn. Sau khi plugin của bạn được phê duyệt, nó sẽ được liệt kê trên Dify Marketplace và có thể được sử dụng bởi bất kỳ người dùng Dify nào.

Đối tác

Dify v1.0.0 đã thiết lập quan hệ đối tác với nhiều công ty và tổ chức hàng đầu trong lĩnh vực AI, bao gồm:

  • OpenRouter: Một nền tảng tổng hợp các mô hình ngôn ngữ lớn, cung cấp cho người dùng Dify quyền truy cập vào một loạt các mô hình khác nhau từ một giao diện duy nhất.
  • Brave: Một trình duyệt web tập trung vào quyền riêng tư, tích hợp với Dify để cung cấp cho người dùng các tính năng AI tiên tiến trong khi vẫn bảo vệ dữ liệu cá nhân của họ.
  • E2B: Một nền tảng điện toán đám mây, cung cấp cơ sở hạ tầng để chạy các ứng dụng Dify.
  • SiliconFlow: Một công ty cung cấp giải pháp AI, hợp tác với Dify để phát triển các plugin và ứng dụng mới.
  • Agora: Một nền tảng giao tiếp thời gian thực, tích hợp với Dify để cho phép các ứng dụng AI tương tác với người dùng thông qua giọng nói và video.
  • Fish Audio: Một công ty cung cấp công nghệ âm thanh, cung cấp các plugin cho Dify để xử lý âm thanh và giọng nói.
  • Dupdub: Một công ty cung cấp công nghệ tạo giọng nói, cung cấp các plugin cho Dify để tạo ra giọng nói tự nhiên từ văn bản.

Và nhiều đối tác khác. Các đối tác này cung cấp các plugin, công cụ và dịch vụ tích hợp với Dify, mở rộng khả năng của nền tảng và mang lại nhiều lựa chọn hơn cho các nhà phát triển. Sự hợp tác với các đối tác này cũng giúp Dify tiếp cận được với nhiều người dùng hơn và thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái Dify.

 

Triển Vọng Tương Lai Của Dify

Dify sẽ tiếp tục tách rời và mở các khả năng cốt lõi thông qua các plugin, nâng cao hơn nữa tính linh hoạt của nền tảng để đáp ứng các nhu cầu phát triển đa dạng. Dify có kế hoạch tập trung vào việc cải thiện khả năng điều phối quy trình làm việc RAG (Retrieval-Augmented Generation) bằng cách sử dụng các thành phần xử lý dữ liệu chuyên biệt. Điều này sẽ giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI có khả năng truy xuất thông tin chính xác hơn từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra các câu trả lời đáng tin cậy hơn. Dify cũng sẽ tiếp tục mở rộng mạng lưới đối tác, tạo ra một nền tảng trung gian AI mở, kết nối các công cụ và dịch vụ với người dùng, đồng thời cung cấp các giải pháp tùy chỉnh cho các ngành và doanh nghiệp khác nhau.

Dify cam kết cung cấp tài liệu hướng dẫn chi tiết và hỗ trợ các công cụ phát triển tốt nhất, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển trên toàn thế giới tham gia vào việc xây dựng hệ sinh thái Dify thông qua các hoạt động trực tuyến và ngoại tuyến. Dify sẽ lắng nghe phản hồi từ cộng đồng, liên tục cải tiến các tính năng của sản phẩm và hướng tới mục tiêu xây dựng một hệ sinh thái mở, thịnh vượng, thúc đẩy sự đổi mới và chia sẻ tài nguyên trong lĩnh vực AI. Dify cũng có kế hoạch hỗ trợ thêm nhiều loại plugin và mô hình AI, bao gồm cả các mô hình đa phương thức và các mô hình chuyên biệt cho các lĩnh vực cụ thể.

 

Kết Luận

Dify v1.0.0 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển ứng dụng AI, mang đến một nền tảng mã nguồn mở mạnh mẽ, linh hoạt và dễ sử dụng. Với kiến trúc plugin hoàn toàn mới, Dify v1.0.0 cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các mô hình AI, công cụ và dịch vụ bên ngoài, tạo ra các ứng dụng AI tùy chỉnh và đáp ứng các yêu cầu cụ thể của họ một cách nhanh chóng và hiệu quả. Quy trình làm việc thông minh với node Agent và Agent Strategies giúp tự động hóa các tác vụ phức tạp, trong khi hệ sinh thái mở của Dify khuyến khích sự hợp tác và chia sẻ giữa các nhà phát triển.

Dify v1.0.0 không chỉ là một nền tảng phát triển ứng dụng AI mà còn là một cộng đồng, nơi các nhà phát triển có thể học hỏi, chia sẻ và cùng nhau tạo ra những giải pháp AI đột phá, mang lại giá trị thực cho người dùng và doanh nghiệp. Dify v1.0.0 thực sự mở ra một kỷ nguyên mới cho việc phát triển ứng dụng AI, nơi sự sáng tạo và đổi mới không bị giới hạn. Hãy bắt đầu khám phá Dify ngay hôm nay!

Bạn có thể truy cập các liên kết sau để trải nghiệm Dify v1.0.0 và tham gia vào cộng đồng Dify:

Bài viết của tôi xin dừng lại tại đây.
Hy vọng rằng những nội dung chia sẻ đã mang đến cho bạn những kiến thức hữu ích. Rất mong tiếp tục nhận được sự quan tâm và đồng hành của bạn trong các bài viết tiếp theo.

Chân thành cảm ơn bạn đã theo dõi và ủng hộ!

Gemini Code Assist: Trợ thủ AI lập trình miễn phí cho mọi người

Posted on by Quynh Nga


Xin chào, tôi là Quỳnh Nga, đến từ công ty Scuti JSC!

Bạn đã bao giờ cảm thấy mệt mỏi với việc viết code, debug, hay tìm kiếm giải pháp cho những vấn đề lặp đi lặp lại? Bạn ước có một “trợ lý ảo” thông minh giúp bạn giải quyết những công việc tốn thời gian đó? Nếu câu trả lời là “có”, thì Gemini Code Assist chính là giải pháp dành cho bạn! Gemini Code Assist, một sản phẩm của Google, là công cụ hỗ trợ lập trình bằng trí tuệ nhân tạo (AI), giúp bạn tăng tốc độ viết code, nâng cao chất lượng code và tập trung vào những công việc sáng tạo hơn. 

Điểm đặc biệt là Gemini Code Assist có phiên bản miễn phí với giới hạn sử dụng cực kỳ hào phóng, giúp mọi người, từ sinh viên, người mới bắt đầu, đến các lập trình viên chuyên nghiệp, đều có thể tiếp cận công nghệ AI tiên tiến này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá Gemini Code Assist là gì, những tính năng tuyệt vời của nó, và cách nó khác biệt so với các công cụ tương tự.

Gemini Code Assist: Trợ thủ AI đắc lực cho lập trình viên

Gemini Code Assist là gì?

Gemini Code Assist là một công cụ hỗ trợ lập trình dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) do Google phát triển. Nó hoạt động như một “trợ lý ảo” thông minh, giúp bạn viết code nhanh hơn, hiệu quả hơn và ít lỗi hơn. Gemini Code Assist được tích hợp trực tiếp vào các môi trường phát triển tích hợp (IDE) phổ biến như Visual Studio Code và các IDE của JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand, WebStorm,…), Cloud Workstations, và Cloud Shell Editor, giúp bạn sử dụng một cách thuận tiện mà không cần chuyển đổi giữa các ứng dụng. 

Gemini Code Assist sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) từ Google, cụ thể là Gemini 2.0 và Gemini 1.5 Pro (cho các tính năng cao cấp), được tinh chỉnh với hàng tỷ dòng code nguồn mở, dữ liệu bảo mật, tài liệu và code mẫu của Google Cloud. Điều này cho phép Gemini Code Assist cung cấp các đề xuất code, hoàn thành code, tạo code và hỗ trợ trò chuyện chất lượng cao, phù hợp với ngữ cảnh của dự án của bạn. Gemini Code Assist không chỉ đơn thuần là một công cụ tự động hoàn thành code, mà còn là một người bạn đồng hành, giúp bạn giải quyết các vấn đề phức tạp, tìm hiểu các khái niệm mới và nâng cao kỹ năng lập trình của mình.

Dark-themed code editor with highlighted lines. Two inset panels show illustrated people working on laptops, one with a hijab. A sparkling icon is centered below.

                                                                Nguồn: https://blog.google/technology/developers/gemini-code-assist-free/

Điểm nổi bật của Gemini Code Assist

Gemini Code Assist được trang bị những tính năng mạnh mẽ, giúp bạn nâng cao hiệu suất làm việc đáng kể:

  • Hoàn thành code tự động (Code Completion): Gemini Code Assist có khả năng tự động hoàn thành các dòng code, gợi ý các đoạn code phù hợp với ngữ cảnh, giúp bạn tiết kiệm thời gian và giảm thiểu lỗi chính tả. Ví dụ, khi bạn bắt đầu gõ một câu lệnh như `for (int i = 0; i <`, Gemini Code Assist sẽ hiển thị các gợi ý hoàn thành dựa trên cú pháp của ngôn ngữ lập trình, các biến và hàm đã được định nghĩa, và thậm chí cả các thư viện bạn đang sử dụng.
  • Sinh code (Code Generation): Bạn chỉ cần mô tả chức năng mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, Gemini Code Assist sẽ tự động tạo ra các đoạn code hoặc thậm chí toàn bộ hàm (function) tương ứng. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu Gemini Code Assist “Viết một hàm Python để tính giai thừa của một số nguyên, sử dụng đệ quy” và nó sẽ tạo ra code hoàn chỉnh cho bạn.
  • Hỗ trợ trò chuyện (Chat): Gemini Code Assist có một giao diện trò chuyện, cho phép bạn đặt câu hỏi về code, tìm kiếm giải pháp, và nhận hướng dẫn về các phương pháp lập trình tốt nhất. Bạn có thể hỏi Gemini Code Assist “Làm thế nào để sắp xếp một danh sách trong Python?” hoặc “Giải thích sự khác biệt giữa `ArrayList` và `LinkedList` trong Java?”. Giao diện trò chuyện này tích hợp trực tiếp trong IDE.
  • Tùy chỉnh code (Code Customization): (Chỉ có ở phiên bản Enterprise) Gemini Code Assist có thể được tùy chỉnh để phù hợp với các quy tắc và phong cách code riêng của tổ chức bạn, dựa trên các kho code (codebase) riêng tư. Điều này đảm bảo rằng các gợi ý code không chỉ chính xác về mặt cú pháp mà còn tuân thủ các tiêu chuẩn của nhóm bạn. Gemini Code Assist sẽ đọc file `.gemini/styleguide.md` trong repository của bạn để hiểu các hướng dẫn về style code.
  • Nhận biết ngữ cảnh code cục bộ (Local Codebase Awareness): Gemini Code Assist có thể hiểu ngữ cảnh của toàn bộ dự án của bạn, giúp đưa ra các gợi ý và đề xuất chính xác hơn. Nó không chỉ xem xét code trong file hiện tại mà còn phân tích các file liên quan, các thư viện được sử dụng, và cấu trúc tổng thể của dự án. Tính năng này được hỗ trợ bởi mô hình Gemini 1.5 Pro, cho phép xử lý lượng lớn thông tin (lên đến 128.000 token đầu vào trong chat), giúp Gemini hiểu rõ hơn về codebase của bạn.
  • Hỗ trợ đa ngôn ngữ lập trình: Gemini Code Assist hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, JavaScript, Python, C, C++, Go, PHP, và SQL. Điều này giúp bạn sử dụng Gemini Code Assist trong nhiều dự án khác nhau mà không cần phải thay đổi công cụ.
  • Tích hợp với GitHub: Gemini Code Assist for GitHub cung cấp các tính năng hỗ trợ review code, tóm tắt pull request, và đề xuất các thay đổi code, giúp quá trình phát triển phần mềm cộng tác trở nên dễ dàng hơn. Gemini Code Assist sẽ tự động được thêm làm reviewer cho pull request.

Gemini Code Assist khác biệt như thế nào?

So với các công cụ hỗ trợ lập trình AI khác, Gemini Code Assist có những điểm khác biệt sau:

  • Phiên bản miễn phí hào phóng: Gemini Code Assist cung cấp phiên bản miễn phí với giới hạn sử dụng rất cao (lên đến 180.000 lần hoàn thành code mỗi tháng), vượt trội hơn hẳn so với các công cụ tương tự khác thường chỉ cung cấp khoảng 2.000 lần hoàn thành code mỗi tháng. Điều này cho phép các lập trình viên cá nhân, sinh viên, và những người mới bắt đầu có thể thoải mái sử dụng Gemini Code Assist mà không lo bị giới hạn.
  • Được hỗ trợ bởi Gemini 2.0: Phiên bản miễn phí của Gemini Code Assist được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ Gemini 2.0, đã được tinh chỉnh đặc biệt cho các tác vụ lập trình. Mô hình này được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu code, giúp nó hiểu rõ cú pháp, ngữ nghĩa và các mẫu code phổ biến trong nhiều ngôn ngữ lập trình.
  • Tích hợp sâu với hệ sinh thái Google Cloud: Gemini Code Assist được tích hợp với nhiều dịch vụ của Google Cloud như Firebase, BigQuery, Apigee, và Application Integration, giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của nền tảng đám mây này. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Gemini Code Assist để tạo các truy vấn SQL cho BigQuery, xây dựng API với Apigee, hoặc tự động hóa các quy trình làm việc với Application Integration.
  • Bảo mật và quyền riêng tư cấp doanh nghiệp: Gemini Code Assist tuân thủ các chính sách bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt của Google, đảm bảo an toàn cho code và dữ liệu của bạn. Dữ liệu của bạn sẽ không được sử dụng để huấn luyện các mô hình chung, và bạn có toàn quyền kiểm soát dữ liệu và IP của mình.

Các tính năng chính của Gemini Code Assist

Hỗ trợ viết code và trò chuyện

  • Hoàn thành và tạo code: Gemini Code Assist cung cấp tính năng hoàn thành code tự động và tạo code theo yêu cầu trong các IDE phổ biến. Bạn có thể nhận được các gợi ý code khi đang gõ, hoặc yêu cầu Gemini Code Assist tạo code dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, bạn có thể viết một comment như “// Tạo hàm kiểm tra số nguyên tố” và Gemini Code Assist sẽ tạo ra hàm tương ứng. Hoặc bạn có thể yêu cầu “Build me a simple HTML form with fields for name, email, and message, and then add a ‘submit’ button”.
  • Hỗ trợ trò chuyện: Bạn có thể trò chuyện với Gemini Code Assist để được giải đáp các thắc mắc liên quan đến code, tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề, hoặc nhận hướng dẫn về các phương pháp lập trình tốt nhất. Giao diện trò chuyện được tích hợp trực tiếp vào IDE, giúp bạn không cần phải chuyển đổi giữa các ứng dụng. Bạn có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ: “Làm thế nào để kết nối đến cơ sở dữ liệu MySQL trong Python?”, hoặc “Explain what this Python code snippet does and find any errors”.
  • Hỗ trợ đa IDE: Gemini Code Assist hỗ trợ nhiều IDE như VS Code, JetBrains IDEs (IntelliJ, PyCharm, GoLand, WebStorm), Cloud Workstations, và Cloud Shell Editor. Điều này cho phép bạn sử dụng Gemini Code Assist trong môi trường phát triển quen thuộc của mình.
  • Smart Actions và Smart Commands: Sử dụng các hành động thông minh (smart actions) và lệnh thông minh (smart commands) để tự động hóa các tác vụ thường gặp trong quá trình phát triển. Ví dụ, bạn có thể chọn một đoạn code và sử dụng smart action “Generate unit tests” để tự động tạo các bài kiểm tra đơn vị. Hoặc bạn có thể sử dụng smart command “/explain” để yêu cầu Gemini Code Assist giải thích một đoạn code phức tạp.

Hỗ trợ phát triển API (Gemini in Apigee)

  • Tạo API: Gemini Code Assist trong Apigee giúp bạn tạo API một cách nhanh chóng và dễ dàng, ngay cả khi bạn không phải là chuyên gia về API. Bạn có thể mô tả API mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini Code Assist sẽ tạo ra đặc tả API (API specification) phù hợp với các tiêu chuẩn của doanh nghiệp. Nó cũng xem xét các yếu tố như lược đồ bảo mật (security schemas) và các đối tượng API (API objects) trong API Hub để đưa ra các đề xuất phù hợp. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu: “Tạo API để quản lý thông tin người dùng, bao gồm các thao tác tạo, đọc, cập nhật và xóa người dùng”. (Tính năng này đang trong giai đoạn Preview)
  • Tìm kiếm thông minh: Tính năng Smart Search trong API Hub, được hỗ trợ bởi Vertex AI, giúp bạn tìm kiếm API một cách hiệu quả hơn. Bạn có thể tìm kiếm API dựa trên các thuộc tính, chức năng, hoặc thậm chí cả các đoạn code liên quan. (Tính năng này đã khả dụng rộng rãi – GA)
  • Giải thích code: Gemini Code Assist có thể giải thích code cho các chính sách Apigee (Apigee policies), giúp bạn hiểu rõ hơn về cách các chính sách này hoạt động và cách chúng tương tác với API của bạn. (Tính năng này đang trong giai đoạn Preview)

Tích hợp ứng dụng (Gemini in Application Integration)

  • Tạo luồng tự động hóa: Gemini Code Assist trong Application Integration giúp bạn xây dựng các luồng tự động hóa (automation flows) một cách dễ dàng. Bạn có thể mô tả quy trình làm việc mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini Code Assist sẽ đề xuất các luồng phù hợp. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu: “Tạo luồng tự động hóa để gửi email thông báo cho khách hàng khi trạng thái đơn hàng của họ thay đổi”. Nó cũng có thể tự động tạo các biến (variables) và cấu hình trước các tác vụ (tasks), giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
  • Tùy chỉnh theo ngữ cảnh: Gemini Code Assist đưa ra các đề xuất dựa trên ngữ cảnh của doanh nghiệp, bao gồm các API, ứng dụng và tài sản hiện có. Điều này đảm bảo rằng các luồng tự động hóa được tạo ra phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.
  • Tạo tài liệu: Gemini Code Assist có thể tự động tạo tài liệu cho các luồng tự động hóa, giúp bạn dễ dàng theo dõi và quản lý các quy trình của mình.

Phân tích dữ liệu (Gemini in BigQuery)

  • Hỗ trợ SQL: Gemini Code Assist trong BigQuery Studio cung cấp các tính năng hỗ trợ viết code SQL, bao gồm:
    • Tạo code SQL (generation): Bạn có thể mô tả truy vấn mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini Code Assist sẽ tạo ra câu lệnh SQL tương ứng. Ví dụ: “Cho tôi biết tổng doanh thu theo sản phẩm trong tháng trước”.
    • Hoàn thành code SQL (completion): Khi bạn đang viết code SQL, Gemini Code Assist sẽ đưa ra các gợi ý hoàn thành dựa trên ngữ cảnh của câu lệnh.
    • Giải thích code SQL (explanation): Gemini Code Assist có thể giải thích ý nghĩa của các câu lệnh SQL phức tạp, giúp bạn hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động.
  • Hỗ trợ Python: Ngoài SQL, Gemini Code Assist trong BigQuery Studio cũng hỗ trợ tạo và hoàn thành code Python, giúp bạn thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu nâng cao.
  • Data Canvas: Data Canvas là một giao diện trực quan cho phép bạn khám phá, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu trong BigQuery bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể đặt câu hỏi về dữ liệu của mình, và Data Canvas sẽ tạo ra các truy vấn và biểu đồ tương ứng. Ví dụ: “Hiển thị biểu đồ cột về doanh số bán hàng theo khu vực”.
  • Data Insights: Data Insights cung cấp một thư viện các câu hỏi SQL được xác thực trước, giúp bạn nhanh chóng khám phá các thông tin chi tiết từ dữ liệu của mình.

Hỗ trợ trong Colab Enterprise

  • Hỗ trợ code trong Notebook: Gemini Code Assist trong Colab Enterprise cung cấp các tính năng hỗ trợ viết code Python trong các notebook. Bạn có thể sử dụng tính năng hoàn thành code tự động và tạo code bằng ngôn ngữ tự nhiên để tăng tốc độ phát triển và giảm thiểu lỗi. Ví dụ, bạn có thể viết “// Tạo một biểu đồ phân tán từ dữ liệu trong dataframe df” và Gemini Code Assist sẽ tạo ra code Python tương ứng sử dụng thư viện như matplotlib hoặc seaborn.

Hỗ trợ trong cơ sở dữ liệu (Gemini in Databases)

  • Tạo truy vấn SQL: Tạo câu lệnh SQL bằng cách viết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, bạn có thể viết “Hiển thị cho tôi 10 khách hàng chi tiêu nhiều nhất trong năm 2023” và Gemini sẽ tạo ra câu lệnh SQL tương ứng.
  • Code theo ngữ cảnh: Nhận code theo ngữ cảnh hoạt động với lược đồ của bạn. Gemini sẽ xem xét cấu trúc bảng, kiểu dữ liệu và các ràng buộc để tạo ra code chính xác.
  • Tối ưu hóa và giải thích: Tối ưu hóa và giải thích các truy vấn hiện có. Gemini có thể phân tích các truy vấn SQL hiện có và đề xuất các cải tiến để tăng hiệu suất, đồng thời giải thích ý nghĩa của các câu lệnh SQL phức tạp. Ví dụ, nó có thể gợi ý thêm chỉ mục (index) vào một cột thường xuyên được sử dụng trong mệnh đề WHERE.

Hỗ trợ phát triển ứng dụng (Gemini in Firebase)

  • Hỗ trợ code: Tạo, chỉnh sửa và debug code mẫu cho Firebase bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể yêu cầu Gemini Code Assist tạo code để thực hiện các tác vụ phổ biến như xác thực người dùng, lưu trữ dữ liệu, hoặc gửi thông báo đẩy. Ví dụ: “Tạo code Javascript để xác thực người dùng bằng email và mật khẩu sử dụng Firebase Authentication”.
  • Giải thích code: Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để giải thích, tạo và chuyển đổi code trong bảng điều khiển Gemini.
  • Kiến thức chuyên sâu: Sử dụng kiến thức chuyên sâu, các phương pháp hay nhất và chuyên môn khắc phục sự cố cho các sản phẩm và dịch vụ của Firebase. Bạn có thể hỏi Gemini Code Assist về các vấn đề liên quan đến Firebase, và nó sẽ cung cấp các giải pháp và hướng dẫn dựa trên tài liệu chính thức và các phương pháp tốt nhất. Ví dụ: “Làm thế nào để cấu hình Firebase Realtime Database để chỉ cho phép người dùng đã xác thực truy cập dữ liệu?”.
  • Phân tích chất lượng ứng dụng: Gemini in Firebase có thể tóm tắt các sự cố ứng dụng (app crashes) và cung cấp thông tin chi tiết cũng như các bước khắc phục sự cố, giúp bạn nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề về chất lượng ứng dụng.
  • Nhận biết ngữ cảnh: Sử dụng ngữ cảnh dự án và ứng dụng để hướng dẫn hỗ trợ trò chuyện, khắc phục sự cố và phân tích chất lượng ứng dụng. Gemini Code Assist sẽ xem xét các thông tin về dự án Firebase của bạn, chẳng hạn như các dịch vụ đang được sử dụng, cấu hình bảo mật, và dữ liệu người dùng, để đưa ra các đề xuất phù hợp.

Tùy chỉnh code (Chỉ có ở phiên bản Enterprise)

  • Tùy chỉnh gợi ý: Tùy chỉnh Gemini Code Assist bằng cách sử dụng các codebase riêng tư của tổ chức bạn để có hỗ trợ phù hợp hơn. Bạn có thể kết nối Gemini Code Assist với các kho code của mình trên GitHub và GitLab, và nó sẽ học hỏi từ code của bạn để đưa ra các gợi ý chính xác và phù hợp hơn. Gemini Code Assist sẽ phân tích code của bạn, bao gồm cả cấu trúc, phong cách và các thư viện được sử dụng, để đưa ra các đề xuất phù hợp với ngữ cảnh của dự án.
  • Style guide: Bạn có thể cung cấp cho Gemini Code Assist một style guide (hướng dẫn phong cách code) để đảm bảo rằng code được tạo ra tuân thủ các quy tắc của tổ chức bạn. Style guide này có thể được định nghĩa trong file `.gemini/styleguide.md` trong repository của bạn.
  • Ví dụ: Nếu codebase của bạn sử dụng một thư viện nội bộ để xử lý các yêu cầu mạng, Gemini Code Assist có thể học cách sử dụng thư viện này và đưa ra các gợi ý sử dụng nó khi bạn viết code liên quan đến mạng.

Bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ

  • Trích dẫn nguồn: Gemini Code Assist cung cấp thông tin trích dẫn nguồn khi trích dẫn trực tiếp từ một nguồn khác, giúp bạn tuân thủ các yêu cầu về bản quyền và giấy phép. Khi Gemini Code Assist tạo ra code dựa trên một nguồn cụ thể, nó sẽ cung cấp thông tin về nguồn gốc của code đó, chẳng hạn như URL của kho lưu trữ GitHub hoặc tên của một cuốn sách hoặc bài báo.
  • Bồi thường IP: Chính sách bồi thường IP của Google giúp bảo vệ người dùng Gemini Code Assist khỏi các vấn đề pháp lý tiềm ẩn liên quan đến vi phạm bản quyền. Google sẽ chịu trách nhiệm pháp lý trong trường hợp code do Gemini Code Assist tạo ra vi phạm bản quyền của bên thứ ba.
  • VPC-SC và Private Google Access: Gemini Code Assist hỗ trợ các tính năng bảo mật như VPC Service Controls (VPC-SC) và Private Google Access, giúp bạn kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu và tài nguyên của mình. VPC-SC cho phép bạn tạo một vành đai bảo mật xung quanh các dịch vụ Google Cloud của mình, trong khi Private Google Access cho phép bạn truy cập các dịch vụ Google Cloud từ các máy ảo (VMs) không có địa chỉ IP công cộng.
  • Tuân thủ: Gemini Code Assist đã đạt được nhiều chứng chỉ ngành như SOC 1/2/3, ISO/IEC 27001 (Bảo mật thông tin), 27017 (Bảo mật đám mây), 27018 (Bảo vệ PII) và 27701 (Quản lý thông tin riêng tư). Thông tin chi tiết tại: Certifications and security for Gemini.

So sánh Gemini Code Assist Standard và Enterprise

Bảng dưới đây so sánh các tính năng chính giữa hai phiên bản Gemini Code Assist Standard và Enterprise:

Tính năngStandardEnterpriseMô tả
Hoàn thành code tự độngCóCóTự động hoàn thành các dòng code, gợi ý các đoạn code phù hợp.
Sinh codeCóCóTạo code dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Hỗ trợ trò chuyệnCóCóĐặt câu hỏi và nhận hướng dẫn về code.
Tùy chỉnh codeKhôngCóTùy chỉnh theo quy tắc và phong cách code của tổ chức.
Nhận biết ngữ cảnh code cục bộCóCóHiểu ngữ cảnh toàn bộ dự án.
Hỗ trợ đa ngôn ngữCóCóHỗ trợ Java, JavaScript, Python, C, C++, Go, PHP, SQL và các ngôn ngữ khác.
Tích hợp GitHubCóCóHỗ trợ review code, tóm tắt pull request.
Hỗ trợ ApigeeKhôngCóHỗ trợ tạo và quản lý API.
Hỗ trợ Application IntegrationKhôngCóHỗ trợ tạo luồng tự động hóa.
Hỗ trợ BigQueryKhôngCóHỗ trợ viết và phân tích code SQL và Python.
Hỗ trợ Colab EnterpriseCóCóHỗ trợ code trong notebook.
Hỗ trợ DatabasesCóCóHỗ trợ tạo và tối ưu hóa truy vấn SQL.
Hỗ trợ FirebaseCóCóHỗ trợ phát triển ứng dụng Firebase.

Cách thiết lập và sử dụng Gemini Code Assist

Để bắt đầu sử dụng Gemini Code Assist, bạn cần thực hiện các bước sau:

  1. Thiết lập dự án Google Cloud: Bạn cần có một dự án Google Cloud để sử dụng Gemini Code Assist. Nếu bạn chưa có, hãy tạo một dự án mới.
  2. Kích hoạt Gemini Code Assist: Kích hoạt Gemini Code Assist cho dự án của bạn. Bạn có thể thực hiện việc này trong bảng điều khiển Google Cloud.
  3. Cài đặt tiện ích mở rộng: Cài đặt tiện ích mở rộng Gemini Code Assist cho IDE của bạn. Bạn có thể tìm thấy tiện ích mở rộng này trên marketplace của VS Code hoặc JetBrains.
  4. Kết nối với Google Cloud: Kết nối IDE của bạn với Google Cloud. Bạn sẽ cần đăng nhập bằng tài khoản Google của mình và chọn dự án Google Cloud mà bạn muốn sử dụng.

Chi tiết các bước thiết lập có thể xem tại Set up Gemini Code Assist.

Kết luận

Gemini Code Assist là một công cụ hỗ trợ lập trình AI mạnh mẽ, giúp bạn tăng tốc độ viết code, nâng cao chất lượng code và tập trung vào những công việc sáng tạo hơn. Với phiên bản miễn phí hào phóng và các tính năng tiên tiến, Gemini Code Assist là một lựa chọn tuyệt vời cho mọi lập trình viên, từ người mới bắt đầu đến chuyên gia. Gemini Code Assist không chỉ giúp bạn viết code nhanh hơn mà còn giúp bạn học hỏi và phát triển kỹ năng lập trình của mình. Nó cung cấp các giải thích code, gợi ý các phương pháp hay nhất, và giúp bạn tìm ra các lỗi sai tiềm ẩn. Hãy thử Gemini Code Assist ngay hôm nay để trải nghiệm sức mạnh của AI trong quá trình phát triển phần mềm của bạn và khám phá tiềm năng của công cụ hỗ trợ lập trình tiên tiến này!

Bước tiến của AI Agent: Khả năng lập luận, lập kế hoạch, thực thi trong kỷ nguyên mới

Posted on by Quynh Nga

Xin chào các bạn, tôi là Quỳnh Nga!

AI đang là một chủ đề cực kỳ nóng hổi, thu hút sự quan tâm trên toàn cầu. Hòa cùng tinh thần “tự học” sôi nổi tại công ty, tuần này tôi đã tìm hiểu về Bước tiến của AI Agent trong kỷ nguyên mới – một chủ đề đầy thú vị và hứa hẹn nhiều đột phá. Hãy cùng khám phá trong bài viết này nhé!

1. Khả năng và hạn chế hiện tại của các hệ thống AI Agent

AI Agent, hay tác tử AI, đang nổi lên như một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Không còn dừng lại ở những tác vụ đơn giản, AI Agent được thiết kế để thực hiện các mục tiêu phức tạp, đòi hỏi khả năng lập luận, lập kế hoạch và tương tác với môi trường bên ngoài thông qua các công cụ (tool).

Khả năng

  • Lập luận (Reasoning): Các AI Agent hiện đại, đặc biệt là những agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng suy luận logic, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào.
  • Lập kế hoạch (Planning): AI Agent có thể xây dựng kế hoạch hành động chi tiết để đạt được mục tiêu, bao gồm việc chia nhỏ mục tiêu lớn thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, sắp xếp thứ tự thực hiện và điều chỉnh kế hoạch khi có thông tin mới.
  • Gọi công cụ (Tool Calling): Khả năng tương tác với các công cụ bên ngoài (ví dụ: API, cơ sở dữ liệu, ứng dụng) cho phép AI Agent mở rộng phạm vi hoạt động, truy cập thông tin và thực hiện các hành động trong thế giới thực.
  • Tự học và Thích ứng: Một số AI Agent có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm, tự cải thiện hiệu suất và thích ứng với các tình huống mới.

Hạn chế

  • Phụ thuộc vào Dữ liệu Huấn luyện: Hiệu suất của AI Agent phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu thiên vị hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không mong muốn.
  • Khả năng Giải thích (Explainability): Việc hiểu rõ quá trình ra quyết định của AI Agent, đặc biệt là các agent dựa trên mô hình học sâu (deep learning), vẫn còn là một thách thức lớn.
  • Khả năng Tổng quát hóa (Generalization): AI Agent có thể hoạt động tốt trong các tình huống đã được huấn luyện, nhưng gặp khó khăn khi đối mặt với các tình huống mới, chưa từng gặp.
  • Vấn đề về An toàn và Đạo đức: Cần có các biện pháp kiểm soát chặt chẽ để đảm bảo AI Agent hoạt động an toàn, tuân thủ các quy tắc đạo đức và không gây hại cho con người.

2. Những hiểu biết sâu sắc từ việc quan sát các hệ thống AI Agent trong thực tế

Sơ đồ phương pháp AutoGPT+P

Việc triển khai AI Agent trong các ứng dụng thực tế đã mang lại nhiều bài học quý giá:

  • Tầm quan trọng của ngữ cảnh: Hiệu suất của AI Agent phụ thuộc rất nhiều vào ngữ cảnh cụ thể của ứng dụng. Việc hiểu rõ yêu cầu, ràng buộc và mục tiêu của bài toán là yếu tố then chốt để thiết kế và triển khai AI Agent thành công.
  • Sự tương tác giữa Con người và AI Agent: Trong nhiều trường hợp, sự hợp tác giữa con người và AI Agent mang lại kết quả tốt nhất. Con người có thể cung cấp hướng dẫn, giám sát và can thiệp khi cần thiết, trong khi AI Agent đảm nhận các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian hoặc đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu lớn.
  • Vòng lặp phản hồi (Feedback Loop): Việc thu thập phản hồi từ người dùng và môi trường là rất quan trọng để cải thiện hiệu suất của AI Agent. Phản hồi có thể được sử dụng để điều chỉnh kế hoạch, cập nhật kiến thức và khắc phục các lỗi sai.
  • Tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Các hệ thống AI Agent cần được thiết kế để có thể dễ dàng thích ứng với các thay đổi trong môi trường, yêu cầu của người dùng và sự phát triển của công nghệ.

3. Những cân nhắc quan trọng cho sự phát triển AI Agent trong tương lai

Để AI Agent có thể phát huy hết tiềm năng, cần tập trung vào các khía cạnh sau:

  • Nghiên cứu về các kiến trúc AI Agent mới: Cần tiếp tục khám phá các kiến trúc AI Agent tiên tiến, kết hợp các phương pháp học máy khác nhau (ví dụ: học tăng cường, học sâu, học quy nạp) để nâng cao khả năng lập luận, lập kế hoạch và ra quyết định.
  • Phát triển các công cụ và Framework hỗ trợ: Cần có các công cụ và framework mạnh mẽ để giúp các nhà phát triển xây dựng, kiểm thử và triển khai AI Agent một cách dễ dàng và hiệu quả.
  • Tăng cường khả năng Giải thích và tính Minh bạch: Cần có các phương pháp để làm cho quá trình ra quyết định của AI Agent trở nên dễ hiểu hơn đối với con người, giúp tăng cường sự tin tưởng và chấp nhận của người dùng.
  • Đảm bảo An toàn và Đạo đức: Cần có các quy tắc, tiêu chuẩn và cơ chế kiểm soát để đảm bảo AI Agent hoạt động an toàn, không gây hại và tuân thủ các giá trị đạo đức của xã hội.
  • Nghiên cứu về tương tác giữa Con người và AI Agent: Cần hiểu rõ hơn về cách con người và AI Agent có thể hợp tác hiệu quả, tận dụng thế mạnh của cả hai bên để giải quyết các vấn đề phức tạp.

4. So sánh và đối chiếu kiến trúc Single-Agent và Multi-Agent

Có hai kiến trúc chính cho AI Agent: Single-Agent (tác tử đơn) và Multi-Agent (đa tác tử). Mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại bài toán khác nhau.

  • Single-Agent:
    • Ưu điểm: Đơn giản, dễ triển khai, phù hợp với các bài toán có phạm vi hẹp, yêu cầu rõ ràng.
    • Nhược điểm: Khó giải quyết các bài toán phức tạp, đòi hỏi sự phối hợp của nhiều tác tử. Khó khăn trong việc mở rộng và thích ứng với các thay đổi.
    • Ví dụ: ReAct, RAISE, Reflexion, AutoGPT + P, LATS. (Xem Hình 2 ở trang 5, Hình 3 ở trang 5, Hình 4 ở trang 6 để biết thêm chi tiết).

Một ví dụ về phương pháp ReAct so với các phương pháp khác

  • Multi-Agent:
    • Ưu điểm: Có thể giải quyết các bài toán phức tạp, đòi hỏi sự phối hợp của nhiều tác tử. Dễ dàng mở rộng và thích ứng với các thay đổi. Tăng cường khả năng phục hồi và độ tin cậy.
    • Nhược điểm: Phức tạp hơn, khó triển khai hơn. Đòi hỏi cơ chế giao tiếp và phối hợp giữa các tác tử.
    • Phân loại:
      • Kiến trúc dọc (Vertical Architectures): Có một tác tử lãnh đạo điều phối các tác tử khác.
      • Kiến trúc ngang (Horizontal Architectures): Các tác tử bình đẳng, giao tiếp trực tiếp với nhau.

 

  • Ví dụ: Embodied LLM Agents Learn to Cooperate in Organized Teams, DyLAN, AgentVerse, MetaGPT.

Đội ngũ AI Agent với trưởng nhóm được chỉ định rõ ràng sẽ có hiệu năng cao hơn.

 

Sơ đồ phương pháp AgentVerse

5. Tầm quan trọng của Reasoning, Planning và Tool Calling trong hệ thống AI Agent

Sơ đồ thể hiện phương pháp RAISE

Reasoning (lập luận), Planning (lập kế hoạch) và Tool Calling (gọi công cụ) là ba thành phần cốt lõi của một hệ thống AI Agent mạnh mẽ.

  • Reasoning: Cho phép AI Agent suy luận logic, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào.
  • Planning: Cho phép AI Agent xây dựng kế hoạch hành động chi tiết để đạt được mục tiêu.
  • Tool Calling: Cho phép AI Agent tương tác với môi trường bên ngoài, truy cập thông tin và thực hiện các hành động.

Sự kết hợp của ba thành phần này cho phép AI Agent giải quyết các bài toán phức tạp trong thế giới thực, vượt xa khả năng của các hệ thống AI truyền thống.

6. Kết luận

AI Agent đang mở ra một kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo, với tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua, bao gồm việc cải thiện khả năng lập luận, lập kế hoạch, gọi công cụ, tăng cường khả năng giải thích, đảm bảo an toàn và đạo đức, và phát triển các kiến trúc AI Agent tiên tiến. Việc giải quyết những thách thức này sẽ giúp AI Agent trở thành một công cụ mạnh mẽ, hỗ trợ con người giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự phát triển của xã hội.

DeepSeek: Cuộc cách mạng Vertical SaaS với AI

Posted on by Quynh Nga

Chào bạn! Bạn đã bao giờ cảm thấy việc xây dựng một ứng dụng SaaS chuyên biệt (theo chiều dọc) được hỗ trợ bởi AI là cực kỳ tốn kém và phức tạp chưa? Đó là một nỗi đau chung – việc truy cập và chạy các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ đó có thể nhanh chóng làm cạn kiệt tài nguyên của bạn. DeepSeek, một mô hình AI mới, có thể là câu trả lời. Nó đang làm rung chuyển mọi thứ bằng cách cung cấp hiệu suất tương đương với những gã khổng lồ như OpenAI nhưng với chi phí thấp hơn nhiều. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào cách DeepSeek đang thay đổi cuộc chơi cho các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI, đặc biệt là trong không gian SaaS dọc.

DeepSeek và Bối cảnh Ứng dụng AI

DeepSeek là gì và tại sao nó lại là yếu tố thay đổi cuộc chơi?

DeepSeek là một nền tảng AI tiên tiến cung cấp các công cụ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và tự động hóa. Mô hình suy luận r1 của nó, được phát triển ở Trung Quốc với chi phí dưới 6 triệu đô la, đang cạnh tranh trực tiếp với các mô hình từ các công ty như OpenAI, vốn đã chi hàng trăm triệu cho việc phát triển. Sự khác biệt về giá này đặt ra một câu hỏi quan trọng: chúng ta có đang trả quá cao cho AI không? DeepSeek được thiết kế để hoạt động ở mức tương tự như các LLM tiên tiến khác nhưng đòi hỏi sức mạnh tính toán ít hơn đáng kể.

Tác động của DeepSeek đối với các công ty mô hình nền tảng

Việc phát hành mô hình r1 của DeepSeek đã gây ra nhiều cuộc thảo luận trong ngành VC và AI. Những lo ngại đang gia tăng về định giá của các công ty mô hình nền tảng như OpenAI và Mistral AI. Giá cổ phiếu của Nvidia, một nhà sản xuất chip lớn, đã giảm đáng kể sau khi DeepSeek ra mắt. Câu chuyện phần lớn tập trung vào việc mô hình hiệu quả, chi phí thấp này đe dọa hàng tỷ đô la đầu tư vào các mô hình nền tảng như thế nào (15,7 tỷ đô la trên toàn cầu trong ba quý đầu năm ngoái, theo dữ liệu của PitchBook).

Dân chủ hóa AI và giảm rào cản gia nhập

Một trong những thách thức đáng kể đối với các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI là chi phí truy cập hoặc chạy LLM. Họ phải đối mặt với phí truy cập API cao hoặc nhu cầu xây dựng sức mạnh tính toán đáng kể. DeepSeek làm giảm đáng kể những rào cản này. Bản chất nguồn mở của nó cũng cho phép tùy chỉnh dữ liệu nhiều hơn cho các trường hợp sử dụng cụ thể, làm cho nó đặc biệt có lợi cho các công ty khởi nghiệp AI dọc. Đây là những công ty tập trung vào các ngành công nghiệp thích hợp, cho phép họ xây dựng các ứng dụng có tính tùy biến cao.

Ưu điểm của DeepSeek đối với Vertical SaaS

How AI OCR Works: The Process Of Converting Images To Text

Tăng cường hiệu quả và kinh tế khởi nghiệp

Chi phí hoạt động thấp hơn của DeepSeek cho phép các công ty khởi nghiệp đưa các sản phẩm hỗ trợ AI ra thị trường nhanh hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các công ty khởi nghiệp bên ngoài Hoa Kỳ, đặc biệt là ở châu Âu, nơi thiếu vốn thường được coi là rào cản lớn đối với việc mở rộng quy mô. DeepSeek giúp san bằng sân chơi. Với một mô hình AI có giá cả phải chăng hơn, các công ty khởi nghiệp có thể đạt được các mốc quan trọng với ít kinh phí hơn, mang lại lợi ích cho các nhà đầu tư ban đầu. 

DeepSeek không chỉ giúp các startups tiết kiệm chi phí về mặt tính toán, mà còn tạo điều kiện cho việc thử nghiệm và triển khai các ý tưởng mới một cách nhanh chóng. Việc giảm bớt gánh nặng tài chính cho phép các công ty tập trung nguồn lực vào phát triển sản phẩm, marketing và các hoạt động kinh doanh cốt lõi khác. Thêm vào đó, khả năng tùy biến cao của DeepSeek cho vertical SaaS cho phép các công ty điều chỉnh mô hình theo nhu cầu riêng, thay vì phải phụ thuộc vào các giải pháp AI “một kích cỡ vừa cho tất cả”.

Hiệu suất và khả năng chưng cất của DeepSeek

Các mô hình của DeepSeek được thiết kế để hiệu quả. Điều thú vị là, việc chưng cất kiến thức từ mô hình DeepSeek R1 lớn hơn sang các mô hình nhỏ hơn thông qua Tinh chỉnh phần mềm (SFT) thường mang lại kết quả tốt hơn so với việc áp dụng trực tiếp quy trình Học tăng cường (RL). Điều này lặp lại những quan sát từ những ngày đầu của ChatGPT, nơi việc tinh chỉnh đơn giản trên dữ liệu chất lượng cao từ các mô hình lớn hơn đã tạo ra kết quả tuyệt vời.

Ứng dụng thực tế và ý kiến chuyên gia

Một số chuyên gia SaaS đã thử nghiệm DeepSeek AI trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau:

  • Tự động hóa hỗ trợ khách hàng: Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của DeepSeek cho phép trả lời nhanh chóng, nhận biết ngữ cảnh, giảm khối lượng công việc thủ công.
  • Tự động hóa tập lệnh Python: DeepSeek có thể làm sạch và cấu trúc dữ liệu khách hàng, tạo mã hiệu quả và chức năng.
  • Phân tích tài liệu pháp lý: DeepSeek có thể sàng lọc qua một lượng lớn dữ liệu pháp lý không có cấu trúc, xác định chính xác những thông tin chi tiết quan trọng một cách nhanh chóng.
  • Tạo nội dung thân thiện với SEO: DeepSeek có thể tạo các bản nháp có cấu trúc, giàu nghiên cứu, đặc biệt là cho các chủ đề kỹ thuật.
  • Tự động hóa phân tích đối thủ cạnh tranh: DeepSeek có thể quét và tóm tắt những thông tin chi tiết quan trọng từ nhiều nguồn, làm nổi bật các mô hình định giá, tình cảm của khách hàng và các xu hướng mới nổi.
  • Tăng cường các chiến lược PR kỹ thuật số: Phân tích của DeepSeek AI để điều chỉnh nội dung cho các đối tượng cụ thể và cải thiện mức độ tương tác của khán giả.
  • Thực hiện nghiên cứu thị trường trong SaaS: DeepSeek có thể tìm thấy các điểm chuẩn lương cho các vai trò kỹ thuật, bằng cách tìm các bài đăng tuyển dụng ẩn.

Nhược điểm và cân nhắc tiềm năng

The Evolution of OCR Technology: From the Past to the Present, and into the Future

Hạn chế trong các tác vụ hội thoại và nội dung sáng tạo

Mặc dù DeepSeek vượt trội trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn và tạo ra các đầu ra có cấu trúc, nhưng nó có thể gặp khó khăn với nội dung sáng tạo, hấp dẫn và các tác vụ hội thoại. Đối với nội dung tiếp thị hoặc bài đăng trên blog, nó có thể cảm thấy cứng nhắc và nặng về dữ liệu. ChatGPT thường vượt trội hơn trong việc tạo nội dung tự nhiên, thân thiện với khán giả. DeepSeek, trong một số trường hợp, có thể đưa ra các câu trả lời thiếu sắc thái hoặc không phù hợp với giọng điệu của thương hiệu.

Lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Có những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu của DeepSeek, đặc biệt là liên quan đến mối liên hệ của nó với một công ty Trung Quốc và khả năng truy cập dữ liệu tiềm ẩn của chính phủ Trung Quốc. Một đánh giá của công ty tuân thủ AI LatticeFlow AI đã tìm thấy các lỗ hổng tấn công mạng đáng kể trong mô hình. Cụ thể, báo cáo của LatticeFlow AI chỉ ra rằng DeepSeek có thể dễ bị tấn công bởi các phương pháp “prompt injection” (chèn câu lệnh), trong đó kẻ tấn công có thể thao túng đầu vào của mô hình để tạo ra kết quả không mong muốn hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm. 

Ngoài ra, do DeepSeek được phát triển ở Trung Quốc, các công ty và cá nhân sử dụng nó có thể phải tuân theo luật và quy định về bảo mật dữ liệu của Trung Quốc, điều này có thể gây ra những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật cho người dùng bên ngoài Trung Quốc. Người dùng DeepSeek nên triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm kiểm tra đầu vào cẩn thận, giám sát đầu ra của mô hình và sử dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

Quy trình đào tạo của DeepSeek

DeepSeek sử dụng một quy trình đào tạo phức tạp, kết hợp nhiều kỹ thuật học máy khác nhau. Điều này bao gồm cả việc tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có, tự động hoá thu thập và gán nhãn dữ liệu. Việc hiểu rõ quy trình này giúp các nhà phát triển hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động và tối ưu hiệu quả.

Mô hình DeepSeek r10: Học tăng cường từ đầu

Mô hình DeepSeek r10 được phát triển bằng cách sử dụng Học tăng cường (RL) trực tiếp trên mô hình cơ sở DeepSeek V3, *không* sử dụng bất kỳ dữ liệu Tinh chỉnh có giám sát (SFT) nào làm khởi đầu. Điều này rất quan trọng vì nó chứng minh khả năng suy luận có thể được cải thiện đáng kể, ngay cả khi không có dữ liệu giám sát ban đầu. Một câu lệnh đơn giản đã được sử dụng để cho phép mô hình cơ sở tạo ra các thẻ cần thiết cho RL. Họ đã sử dụng các đầu ra có thể kiểm chứng (phần thưởng không-một).

Mô hình DeepSeek R1: Cách tiếp cận đa giai đoạn

Mô hình R1 sử dụng một quy trình đa giai đoạn, phức tạp hơn. Họ đã thu thập một lượng lớn dữ liệu SFT, và quy trình RLHF thông thường được áp dụng.

Điều này bao gồm:

  1. Dữ liệu Chuỗi suy nghĩ khởi đầu: Một vài nghìn ví dụ về dữ liệu Chuỗi suy nghĩ (CoT) dài được sử dụng, như đã đề cập trong bài viết nguồn.
  2. SFT: Tinh chỉnh có giám sát được thực hiện trên mô hình cơ sở.
  3. Lấy mẫu từ chối: Nhiều đầu ra được tạo ra từ mô hình, và một cơ chế lựa chọn (ví dụ: dựa trên điểm số từ một mô hình phần thưởng) được sử dụng để chọn ra đầu ra tốt nhất. Các đầu ra không được chọn sẽ bị loại bỏ.
  4. RL: Học tăng cường được áp dụng ở giai đoạn cuối cùng.

Chưng cất: Một kỹ thuật mạnh mẽ

DeepSeek cũng khám phá việc chưng cất, trong đó kiến thức từ mô hình R1 lớn hơn được chuyển sang các mô hình nhỏ hơn. Họ nhận thấy rằng việc tinh chỉnh đơn giản các mô hình nhỏ hơn trên dữ liệu do mô hình R1 tạo ra thường mang lại hiệu suất tốt hơn so với việc áp dụng toàn bộ quy trình RL. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, thường được gọi là “học sinh,” để bắt chước hành vi của mô hình lớn hơn, “giáo viên”. Mô hình học sinh học cách tạo ra các đầu ra tương tự như mô hình giáo viên, nhưng với ít tài nguyên tính toán hơn. 

Một ví dụ điển hình là việc sử dụng mô hình DeepSeek R1 để tạo ra một tập dữ liệu lớn các ví dụ, sau đó sử dụng tập dữ liệu này để huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, chẳng hạn như một biến thể của mô hình QuEN. Kết quả cho thấy mô hình nhỏ hơn, được huấn luyện thông qua chưng cất, có thể đạt được hiệu suất tương đương hoặc thậm chí vượt trội so với mô hình lớn hơn trong một số nhiệm vụ nhất định.

Chi tiết kỹ thuật của phương pháp DeepSeek

DeepSeek, trong quá trình phát triển, có thể đã sử dụng các framework như Megatron hoặc các framework tương tự để hỗ trợ quá trình huấn luyện. Điều này cho thấy sự phức tạp đáng kể trong việc xây dựng và vận hành hạ tầng tính toán.

Mô hình phần thưởng và chiến lược nhắc nhở

DeepSeek sử dụng hai phần thưởng đơn giản:

  • Phần thưởng chính xác: Kiểm tra xem câu trả lời có đúng không.
  • Phần thưởng định dạng: Khuyến khích mô hình đặt quá trình suy nghĩ của nó giữa các thẻ “think” và “think” và câu trả lời giữa các thẻ “answer” và “answer”. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng kiểm tra biểu thức chính quy.

Họ *không* sử dụng các mô hình phần thưởng kết quả hoặc quá trình, vì họ nhận thấy những điều này có thể dẫn đến hack phần thưởng.

Giải quyết việc trộn ngôn ngữ

Mô hình đôi khi thể hiện “trộn ngôn ngữ”, chuyển sang tiếng Trung Quốc ở giữa câu trả lời tiếng Anh. Để ngăn chặn điều này, một “phần thưởng nhất quán ngôn ngữ” đã được thêm vào. “Phần thưởng nhất quán ngôn ngữ” hoạt động bằng cách đo lường tỷ lệ các từ thuộc ngôn ngữ chính (ví dụ: tiếng Anh) trong phần “suy nghĩ” của mô hình. Nếu tỷ lệ này thấp hơn một ngưỡng nhất định, mô hình sẽ bị phạt. Điều này khuyến khích mô hình duy trì sự nhất quán trong ngôn ngữ được sử dụng trong suốt quá trình tạo văn bản. 

Ví dụ: nếu mô hình đang tạo một câu trả lời bằng tiếng Anh và đột nhiên chèn một cụm từ tiếng Trung Quốc vào phần “suy nghĩ”, phần thưởng nhất quán ngôn ngữ sẽ phát hiện sự không nhất quán này và áp dụng một hình phạt, làm giảm khả năng mô hình tiếp tục trộn lẫn ngôn ngữ. Ví dụ, nếu ngưỡng tỷ lệ từ tiếng Anh là 80%, và mô hình tạo ra một chuỗi suy nghĩ có 60% từ tiếng Anh và 40% từ tiếng Trung, nó sẽ nhận một hình phạt tương ứng.

Đào tạo đa giai đoạn

Quá trình đào tạo DeepSeek bao gồm nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn tập trung vào một khía cạnh cụ thể của hiệu suất mô hình.

  1. RL ban đầu trên dữ liệu suy luận: Giai đoạn này tập trung vào việc cải thiện khả năng suy luận logic của mô hình. DeepSeek sử dụng một tập dữ liệu lớn các ví dụ suy luận, chẳng hạn như các bài toán hoặc các câu hỏi logic, và huấn luyện mô hình để tạo ra các câu trả lời chính xác.
  2. Thu thập dữ liệu từ các miền khác: Sau khi mô hình đã đạt được mức độ thành thạo nhất định trong việc suy luận, nó được sử dụng để tạo ra dữ liệu từ các miền khác, chẳng hạn như các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên tổng quát hoặc các cuộc hội thoại. 600k dữ liệu mới được thu thập từ mô hình cho vòng tiếp theo. Dữ liệu này được sử dụng để cải thiện khả năng của mô hình trong các lĩnh vực ngoài suy luận logic.
  3. RL thứ cấp: Giai đoạn cuối cùng của quá trình đào tạo liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng học tăng cường. Ở giai đoạn này, một mô hình phần thưởng được sử dụng để đánh giá chất lượng của các đầu ra của mô hình, và mô hình được huấn luyện để tạo ra các đầu ra có điểm số cao hơn. Việc kết hợp các giai đoạn này giúp mô hình học cách tạo ra các câu trả lời chính xác, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.

Những gì không hoạt động

Bài báo cũng trình bày chi tiết các phương pháp *không* thành công:

  • Mô hình phần thưởng quá trình (PRM): Sử dụng PRM, như trong RLHF truyền thống, được phát hiện là kém hiệu quả hơn. Họ nghi ngờ điều này có thể là do khó khăn trong việc đào tạo một PRM đủ khả năng cho một mô hình lớn như vậy.
  • Tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS): MCTS, một thuật toán tìm kiếm được sử dụng rộng rãi trong các trò chơi và bài toán lập kế hoạch, đã không cho thấy sự cải thiện hiệu suất đáng kể khi áp dụng cho DeepSeek. Thuật toán MCTS hoạt động bằng cách xây dựng một cây tìm kiếm, trong đó các nút đại diện cho các trạng thái có thể có của hệ thống, và các cạnh đại diện cho các hành động. Thuật toán duyệt cây bằng cách mô phỏng các hành động ngẫu nhiên và sử dụng kết quả mô phỏng để ước tính giá trị của mỗi nút. Mặc dù MCTS đã rất thành công trong một số lĩnh vực, nhưng DeepSeek lại không cải thiện được. Các nhà nghiên cứu cho rằng điều này có thể do khó khăn trong việc đào tạo một mô hình đủ mạnh

Kết luận: Tương lai của các ứng dụng AI

Limitations of OCR and Future Prospects

Cuộc đua AI toàn cầu đã chuyển sang hiệu quả. Các mô hình AI sẽ cần phải tiết kiệm chi phí hơn để cạnh tranh. Trong khi các công ty mô hình nền tảng cạnh tranh để giành ưu thế, các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI, đặc biệt là trong không gian SaaS dọc, đã sẵn sàng để tăng trưởng nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ như DeepSeek. 

DeepSeek không chỉ là một công cụ; nó đại diện cho một sự thay đổi trong cách các công ty SaaS dọc có thể tiếp cận và triển khai AI. Bằng cách giảm chi phí và rào cản kỹ thuật, nó mở ra cơ hội cho sự đổi mới và cạnh tranh. Đối với các công ty vertical SaaS, DeepSeek mang lại lợi thế cạnh tranh đặc biệt. Ví dụ, một công ty SaaS trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng DeepSeek để phân tích hồ sơ bệnh án, chẩn đoán bệnh sớm, hoặc cá nhân hóa kế hoạch điều trị. Một công ty SaaS trong lĩnh vực tài chính có thể sử dụng DeepSeek để phát hiện gian lận, dự báo rủi ro, hoặc tối ưu hóa danh mục đầu tư. Việc giảm chi phí và tăng khả năng tùy chỉnh của DeepSeek giúp các công ty này tạo ra các giải pháp AI chuyên biệt, hiệu quả hơn so với việc sử dụng các mô hình AI tổng quát. 

Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều công ty SaaS dọc hơn tận dụng sức mạnh của DeepSeek và các mô hình tương tự để tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh, mang lại giá trị cao hơn cho khách hàng của họ. Sự dân chủ hóa AI này có thể dẫn đến một làn sóng các ứng dụng SaaS dọc mới, tập trung vào các ngách cụ thể và giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.

CoRAG: Microsoft AI’s New Iterative AI

Posted on by Quynh Nga

3. Speeding Up Contract Review in the Legal Industry
Are you struggling with AI models that give you inaccurate or unreliable information? It’s frustrating when large language models (LLMs) hallucinate or miss important details. But what if AI could reason and retrieve information like a human expert? Microsoft AI introduces CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation), an AI framework designed for iterative retrieval and reasoning in knowledge-intensive tasks. This innovative approach dynamically reformulates queries and enhances accuracy. In this article, we’ll explore how CoRAG works, its benefits, and why it’s a game-changer for factual, grounded AI.

CoRAG: What is Chain-of-Retrieval?

Understanding CoRAG’s Core Concept

CoRAG, or Chain-of-Retrieval Augmented Generation, is a method developed by researchers from Microsoft Corporation and Renmin University of China. It aims to train Retrieval-Augmented Generation (RAG) models to iteratively retrieve and reason before generating answers. Unlike conventional RAG systems, CoRAG dynamically reformulates queries based on the evolving reasoning state. This iterative process allows the model to delve deeper into the knowledge base and refine its understanding of the query. CoRAG represents a significant advancement in the field of AI, offering a more robust and reliable approach to knowledge-intensive tasks.

By enabling models to iteratively retrieve and reason, CoRAG addresses the limitations of traditional RAG systems, which often struggle with complex or multi-hop queries. The framework’s ability to dynamically reformulate queries based on the evolving reasoning state allows for a more nuanced and accurate understanding of the information being sought. This iterative process helps address retrieval bottlenecks and improve performance on benchmarks and in real-world applications, marking a crucial step towards more trustworthy and factual AI. CoRAG supports diverse decoding strategies and adjusts test-time retrieval dynamically, further enhancing its adaptability.

Why CoRAG is a Game Changer

Traditional foundation models are trained on massive datasets and remain static post-deployment. CoRAG, however, enhances reliability by incorporating real-time or domain-specific information during the generation process. This integration addresses common issues such as hallucinations or gaps in long-tail factual knowledge. By allowing the AI to retrieve and reason in a chain-like manner, CoRAG achieves state-of-the-art results on benchmarks like KILT, particularly excelling in multi-hop reasoning tasks by addressing retrieval bottlenecks. This is because CoRAG’s dynamic query reformulation allows it to overcome the limitations of a single retrieval step, a common bottleneck in traditional RAG systems.

Recent advancements in RAG have introduced iterative retrieval-generation methods to overcome the limitations of a single retrieval step. Approaches like FLARE and ITER-RETGEN enable models to decide when and what to retrieve during generation, enhancing performance in complex reasoning tasks. Methods like IRCoT adopt chain-of-thought reasoning, refining retrieval steps recursively, while Self-RAG integrates retrieval, generation, and critique for improved factual accuracy. CoRAG builds upon these advancements by providing a comprehensive framework for training models to iteratively retrieve and reason, resulting in more grounded and factual AI models.

CoRAG vs. Conventional RAG Systems

Conventional RAG systems typically follow a sequential pipeline where retrieved information is provided as input to the generative model. The overall performance depends heavily on the quality of the retrieval process. CoRAG, conversely, dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. It supports diverse decoding strategies, adjusts test-time retrieval dynamically, and demonstrates robustness to varying retriever quality. This offers a pathway to more grounded and factual AI models. To ensure scalability, dense retrievers often use bi-encoder architectures for compressing documents and queries into fixed-size vectors, enabling efficient search algorithms.

However, this efficiency comes at the cost of reduced flexibility for handling complex or multi-hop queries, which require iterative reasoning and retrieval steps based on dynamically evolving information. CoRAG addresses this limitation by incorporating iterative retrieval and reasoning steps, allowing it to handle more complex queries with greater accuracy and achieve state-of-the-art results on benchmarks like KILT.

How CoRAG Works: Key Components

Retrieval Chain Generation

Retrieval chains are generated using rejection sampling. Intermediate sub-queries and sub-answers are iteratively formed, and the chain with the highest log-likelihood score is selected to augment datasets. This process helps the model learn how to break down complex queries into smaller, more manageable parts.

The CoRAG framework enhances RAG models through three key components: retrieval chain generation, model training, and test-time scaling strategies. This approach uses rejection sampling to augment datasets with intermediate retrieval chains, enabling fine-tuning of open-source models. The retrieval chains are automatically generated using rejection sampling, eliminating the need for manual annotations. The model iteratively forms sub-queries and sub-answers, selecting the chain with the highest log-likelihood score to augment the datasets.

Model Training with Augmented Datasets

Using a multi-task learning framework, the model is trained on these augmented datasets for sub-query, sub-answer, and final answer prediction. This approach ensures that the model not only retrieves relevant information but also understands how to use it to generate accurate and coherent responses.

CoRAG supports diverse decoding strategies and adjusts test-time retrieval dynamically. This is done using a multi-task learning framework, where the model learns to predict sub-queries, sub-answers, and final answers based on the augmented datasets. This comprehensive training regime is crucial for ensuring that the model not only retrieves relevant information but also understands how to effectively utilize it in generating coherent and accurate responses. By learning to predict intermediate steps, the model develops a deeper understanding of the underlying reasoning process, enabling it to handle complex queries with greater precision and enhancing accuracy.

Test-Time Scaling Strategies

At test time, decoding strategies like greedy decoding, best-of-N sampling, and tree search allow for controlling token consumption and retrieval steps. These approaches optimize the trade-off between performance and compute efficiency. The ability to adjust test-time retrieval dynamically allows CoRAG to adapt to varying retriever quality and task demands. This is a significant advantage over traditional RAG systems, which often rely on a fixed retrieval strategy. Scaling test-time computing has also been explored to boost RAG performance, with strategies such as retrieving more documents or using long-context LLMs, as seen in LongRAG and IterDRAG.

Tree-of-Thought (ToT) and STaR extend reasoning capabilities by leveraging structured exploration and intermediate training states, though these approaches increase token consumption and response latency. CoRAG seeks to balance performance with efficiency through adaptive decoding strategies that optimize token consumption and retrieval steps. These include greedy decoding, best-of-N sampling, and tree search.

CoRAG’s Performance: Evaluation and Results

How AI OCR Works: The Process Of Converting Images To Text

Benchmarks Used for Evaluation

The evaluation of CoRAG was conducted using two benchmarks:

  1. Multi-hop QA datasets, including 2WikiMultihopQA, HotpotQA, Bamboogle, and MuSiQue, to test multi-hop reasoning.
  2. The KILT benchmark for generalization across knowledge-intensive tasks.

These benchmarks provide a comprehensive assessment of CoRAG’s capabilities across a range of tasks. Multi-hop QA datasets are particularly important for evaluating the model’s ability to reason and synthesize information from multiple sources. The KILT benchmark, on the other hand, assesses the model’s ability to generalize across a variety of knowledge-intensive tasks, providing a measure of its overall versatility and robustness.

Fine-tuning and Outperformance

Fine-tuning was performed on Llama-3.1-8B-Instruct using retrieval chain-augmented datasets. CoRAG-8B significantly outperformed baselines in most multi-hop QA datasets. In the KILT benchmark, CoRAG achieved state-of-the-art performance across tasks. Specifically, CoRAG achieved state-of-the-art results on multi-hop QA datasets and the KILT benchmark, outperforming larger models. The evaluation of CoRAG was conducted using two benchmarks: (1) multi-hop QA datasets, including 2WikiMultihopQA, HotpotQA, Bamboogle, and MuSiQue, to test multi-hop reasoning, and (2) the KILT benchmark for generalization across knowledge-intensive tasks. Fine-tuning was performed on Llama-3.1-8B-Instruct using retrieval chain-augmented datasets.

CoRAG-8B significantly outperformed baselines in most multi-hop QA datasets, except Bamboogle, where limited instances and outdated retrieval data caused variability. In the KILT benchmark, CoRAG achieved state-of-the-art performance across tasks, except for FEVER, where a larger model slightly surpassed it. CoRAG achieves state-of-the-art results on benchmarks like KILT, particularly excelling in multi-hop reasoning tasks by addressing retrieval bottlenecks.

Scaling and Generalization Capabilities

Performance scaling experiments showed improvements with increased retrieval chain lengths and sampling strategies. Detailed analysis highlights its scaling and generalization capabilities, paving the way for advancing factual, grounded, and trustworthy AI systems in challenging tasks. The researchers from Microsoft Corporation and the Renmin University of China introduced CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation), a method for training RAG models to iteratively retrieve and reason before generating answers.

Unlike traditional RAG methods that rely on a single retrieval step, CoRAG dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. This ability to scale and generalize is crucial for deploying AI systems in real-world scenarios, where they are likely to encounter a wide range of tasks and data distributions.

At test time, adaptive decoding strategies balance performance with computational efficiency, and intermediate retrieval chains are automatically generated using rejection sampling, eliminating the need for manual annotations. Performance scaling experiments showed improvements with increased retrieval chain lengths and sampling strategies. Detailed analysis highlights its scaling and generalization capabilities.

Benefits of CoRAG

What is OCR? Its Mechanism and Importance

Enhanced Accuracy and Groundedness

CoRAG dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. Intermediate retrieval chains are automatically generated using rejection sampling, eliminating the need for manual annotations. The CoRAG framework enhances RAG models through three key components: retrieval chain generation, model training, and test-time scaling strategies. Retrieval chains are generated using rejection sampling, where intermediate sub-queries and sub-answers are iteratively formed, and the chain with the highest log-likelihood score is selected to augment datasets. This iterative refinement ensures that the generated responses are not only accurate but also firmly grounded in the retrieved information.

Computational Efficiency

At test time, adaptive decoding strategies balance performance with computational efficiency, making CoRAG a practical solution for real-world applications. These approaches optimize the trade-off between performance and compute efficiency. These approaches allow for controlling token consumption and retrieval steps at test time. By dynamically adjusting the retrieval process and optimizing the decoding strategies, CoRAG achieves a balance between accuracy and computational cost.

State-of-the-Art Results

CoRAG achieves state-of-the-art results on multi-hop QA datasets and the KILT benchmark, outperforming larger models. CoRAG-8B significantly outperformed baselines in most multi-hop QA datasets, except Bamboogle, where limited instances and outdated retrieval data caused variability. In the KILT benchmark, CoRAG achieved state-of-the-art performance across tasks, except for FEVER, where a larger model slightly surpassed it. This highlights the effectiveness of CoRAG in tackling complex, knowledge-intensive tasks and its potential to surpass even larger models in terms of performance.

Future Implications of CoRAG

Conclusion

Paving the Way for Trustworthy AI

CoRAG offers a pathway to more grounded and factual AI models. It achieves state-of-the-art results on benchmarks like KILT, particularly excelling in multi-hop reasoning tasks by addressing retrieval bottlenecks. By addressing the retrieval bottlenecks and hallucination problems CoRAG contributes significantly to the field of trustworthy AI. The ability to dynamically reformulate queries and iteratively refine the retrieval process ensures that the generated responses are not only accurate but also grounded in reliable information sources.

Advancing Factual and Grounded AI Systems

The study presents CoRAG, a framework that trains LLMs to retrieve and reason through complex queries iteratively. Unlike traditional RAG methods that rely on a single retrieval step, CoRAG dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. Detailed analysis highlights its scaling and generalization capabilities, paving the way for advancing factual, grounded, and trustworthy AI systems in challenging tasks. This research demonstrates how to advance factual, grounded, and trustworthy AI systems, ultimately leading to more reliable and beneficial AI applications in various domains. CoRAG demonstrates robustness to varying retriever quality.

Posted in AI

Agentic RAG: Giải pháp thông minh cho truy xuất dữ liệu

Posted on by Quynh Nga

Bạn có bao giờ cảm thấy lạc lõng giữa biển thông tin? Trong thế giới bão hòa thông tin ngày nay, việc truy xuất đúng dữ liệu khi bạn cần là một kỳ công không hề nhỏ. Retrieval Augmented Generation (RAG) đã có những bước tiến đáng kể trong việc giải quyết thách thức này, đóng vai trò là một công cụ đáng tin cậy để sàng lọc qua vô số thông tin.

Tuy nhiên, khi nhu cầu của chúng ta về dữ liệu sắc thái và nhận biết ngữ cảnh hơn tăng lên, RAG một mình không phải lúc nào cũng đủ. Đó là nơi Agentic RAG xuất hiện — nâng cao RAG truyền thống với các khả năng nâng cao để không chỉ định vị thông tin mà còn hiểu sâu sắc và ưu tiên nó một cách thông minh. Về bản chất — Agentic RAG đánh dấu một sự thay đổi từ việc chỉ tìm kiếm dữ liệu sang tích cực tham gia vào nó theo những cách có ý nghĩa. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá Agentic RAG, từ khái niệm cơ bản đến ứng dụng thực tế, để bạn có thể hiểu rõ hơn về công nghệ đầy tiềm năng này.

Agentic RAG là gì? Tổng quan cho người mới

Agentic RAG: Hơn cả một công cụ tìm kiếm

Agentic RAG mô tả việc triển khai RAG dựa trên AI Agent. Cụ thể, nó kết hợp các AI Agent vào quy trình RAG để điều phối các thành phần của nó và thực hiện các hành động bổ sung vượt ra ngoài việc truy xuất và tạo thông tin đơn giản để khắc phục những hạn chế của quy trình không phải agentic.

Agentic RAG khác biệt như thế nào?

Điểm khác biệt lớn nhất của Agentic RAG so với RAG truyền thống là việc sử dụng các AI Agent thông minh. Các Agent này có khả năng phân tích dữ liệu một cách tự động, đưa ra quyết định chiến lược và thực hiện các quy trình suy luận đa bước. Điều này cho phép Agentic RAG xử lý các tác vụ phức tạp trên nhiều bộ dữ liệu lớn và đa dạng.

Agentic RAG giải quyết vấn đề gì?

Agentic RAG giải quyết những hạn chế của RAG truyền thống, bao gồm:

  1. Khó khăn trong việc ưu tiên thông tin từ các tập dữ liệu lớn.
  2. Bỏ qua kiến thức chuyên môn, chất lượng cao.
  3. Thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh và mức độ liên quan của dữ liệu.

Nền tảng của Agentic RAG: RAG và AI Agent

RAG là gì?

Retrieval Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM. Nó tận dụng một nguồn kiến thức bên ngoài để cung cấp cho LLM ngữ cảnh phù hợp và giảm ảo giác. Một quy trình RAG đơn giản bao gồm một thành phần truy xuất (thường bao gồm một mô hình nhúng và cơ sở dữ liệu vector) và một thành phần tạo (LLM).

AI Agent là gì?

Với sự phổ biến của LLM, các mô hình mới của AI Agent và hệ thống đa Agent đã nổi lên. AI Agent là LLM có vai trò và nhiệm vụ, có quyền truy cập vào bộ nhớ và các công cụ bên ngoài. Khả năng lý luận của LLM giúp Agent lập kế hoạch các bước cần thiết và hành động để hoàn thành nhiệm vụ. Các thành phần cốt lõi của một AI Agent bao gồm: LLM (với vai trò và nhiệm vụ), bộ nhớ (ngắn hạn và dài hạn), lập kế hoạch (ví dụ: phản ánh, tự phê bình, định tuyến truy vấn, v.v.) và các công cụ (ví dụ: máy tính, tìm kiếm trên web, v.v.).

Agentic RAG: Triển khai RAG dựa trên AI Agent

Agentic RAG mô tả việc triển khai RAG dựa trên AI Agent. Cụ thể, nó kết hợp các AI Agent vào quy trình RAG để điều phối các thành phần của nó và thực hiện các hành động bổ sung vượt ra ngoài việc truy xuất và tạo thông tin đơn giản để khắc phục những hạn chế của quy trình không phải agentic.

Agentic RAG so với RAG (Vanilla): So sánh chi tiết

Sức mạnh của Agentic RAG: Sử dụng công cụ tổng quát hóa

Mặc dù khái niệm cơ bản của RAG (gửi truy vấn, truy xuất thông tin và tạo phản hồi) vẫn giữ nguyên, nhưng việc sử dụng công cụ tổng quát hóa nó, làm cho nó linh hoạt và mạnh mẽ hơn.

Ví dụ minh họa sự khác biệt

Hãy nghĩ về nó theo cách này: RAG thông thường (vanilla) giống như ở thư viện (trước khi điện thoại thông minh tồn tại) để trả lời một câu hỏi cụ thể. Mặt khác, Agentic RAG giống như có một chiếc điện thoại thông minh trong tay với trình duyệt web, máy tính, email, v.v.

Bảng so sánh Agentic RAG và Vanilla RAG

 Vanilla RAGAgentic RAG
Truy cập vào các công cụ bên ngoàiKhôngCó
Xử lý trước truy vấnKhôngCó
Truy xuất nhiều bướcKhôngCó
Xác thực thông tin đã truy xuấtKhôngCó

Kiến trúc Agentic RAG: Đơn Agent và Đa Agent

Kiến trúc Agentic RAG: Agent là trung tâm

Ngược lại với kiến trúc RAG tuần tự, cốt lõi của kiến trúc Agentic RAG là Agent. Kiến trúc Agentic RAG có thể có nhiều mức độ phức tạp khác nhau. Ở dạng đơn giản nhất, kiến trúc RAG đơn Agent là một bộ định tuyến đơn giản. Tuy nhiên, bạn cũng có thể thêm nhiều Agent vào kiến trúc RAG đa Agent.

RAG đơn Agent (Bộ định tuyến)

Ở dạng đơn giản nhất, Agentic RAG là một bộ định tuyến. Điều này có nghĩa là bạn có ít nhất hai nguồn kiến thức bên ngoài và Agent quyết định nguồn nào sẽ truy xuất thêm ngữ cảnh. Tuy nhiên, các nguồn kiến thức bên ngoài không bị giới hạn ở cơ sở dữ liệu (vector). Bạn cũng có thể truy xuất thêm thông tin từ các công cụ. Ví dụ: bạn có thể thực hiện tìm kiếm trên web hoặc bạn có thể sử dụng API để truy xuất thêm thông tin từ các kênh Slack hoặc tài khoản email của bạn.

Hệ thống RAG đa Agent

Như bạn có thể đoán, hệ thống đơn Agent cũng có những hạn chế của nó vì nó chỉ giới hạn ở một Agent duy nhất với lý luận, truy xuất và tạo câu trả lời trong một. Do đó, việc xâu chuỗi nhiều Agent vào một ứng dụng RAG đa Agent sẽ có lợi.

Ví dụ: bạn có thể có một Agent chính điều phối việc truy xuất thông tin giữa nhiều Agent truy xuất chuyên dụng. Ví dụ: một Agent có thể truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu nội bộ độc quyền. Một Agent khác có thể chuyên về truy xuất thông tin từ tài khoản cá nhân của bạn, chẳng hạn như email hoặc trò chuyện. Một Agent khác cũng có thể chuyên về truy xuất thông tin công khai từ tìm kiếm trên web.

Các Agent chính trong quy trình RAG: Phân loại và chức năng

Các loại Agent trong quy trình RAG

Quy trình RAG sử dụng một số loại Agent, mỗi loại có một vai trò riêng trong quá trình truy xuất và tạo thông tin:

  • Agent định tuyến: Định hướng các truy vấn đến các nguồn liên quan nhất.
  • Agent lập kế hoạch truy vấn: Xử lý các truy vấn phức tạp bằng cách chia chúng thành các phần nhỏ hơn.
  • Agent Re-Act (Lý luận và Hành động): Cung cấp các phản hồi thích ứng bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực và tương tác của người dùng.

Agent lập kế hoạch và thực thi động

  • Chức năng: Thích ứng và tối ưu hóa trong thời gian thực với dữ liệu và các yêu cầu đang phát triển.
  • Các lĩnh vực trọng tâm chính:
    • Lập kế hoạch dài hạn
    • Thông tin chi tiết về thực hiện
    • Hiệu quả hoạt động
    • Giảm thiểu sự chậm trễ
  • Phương pháp:
    • Tách biệt lập kế hoạch cấp cao khỏi các hành động ngắn hạn.
    • Tạo đồ thị tính toán toàn diện cho các kế hoạch truy vấn.
    • Sử dụng cả người lập kế hoạch (để tạo chiến lược) và người thực thi (để triển khai từng bước).

Công cụ hỗ trợ Agent trong RAG

Các công cụ là các thành phần thiết yếu hỗ trợ các Agent trong khuôn khổ RAG, cung cấp các tài nguyên và chức năng quan trọng:

  • Chức năng cốt lõi: Nhận dạng thực thể, phân tích tình cảm, tiền xử lý dữ liệu.
  • Khả năng bổ sung: Tóm tắt, dịch, tạo mã.
  • Vai trò: Nâng cao hiệu quả và tính linh hoạt của hệ thống RAG bằng cách cho phép các Agent thực hiện các tác vụ chuyên biệt.

Ứng dụng thực tế của Agentic RAG: Các trường hợp sử dụng cho doanh nghiệp

Ứng dụng Agentic RAG trong doanh nghiệp

Các tổ chức phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc quản lý và tận dụng các nguồn dữ liệu rộng lớn của họ. Agentic RAG cung cấp các giải pháp sáng tạo cho những thách thức này, chuyển đổi các khía cạnh khác nhau của hoạt động kinh doanh, bao gồm nhưng không giới hạn ở:

  • Phản hồi truy vấn thích ứng theo thời gian thực: Đảm bảo nhân viên và khách hàng nhận được thông tin chính xác kịp thời.
  • Hỗ trợ tự động cho nhân viên và khách hàng: Cung cấp câu trả lời nhanh chóng và chính xác cho các câu hỏi của khách hàng.
  • Quản lý kiến thức nội bộ: Hợp lý hóa quyền truy cập vào thông tin quan trọng.
  • Hỗ trợ nghiên cứu và đổi mới: Giúp tổng hợp và trình bày dữ liệu liên quan.

Moveworks AI Assistant: Triển khai Agentic RAG

Moveworks đã phát triển một giải pháp AI Agentic sáng tạo giúp chuyển đổi cách các doanh nghiệp xử lý việc truy xuất thông tin và tự động hóa tác vụ. Bằng cách khai thác sức mạnh của Agentic RAG, hệ thống này cung cấp một phương pháp tinh vi để giải quyết các nhu cầu phức tạp của doanh nghiệp.

Việc triển khai RAG của Moveworks kết hợp hai yếu tố quan trọng:

  1. Khả năng LLM: Sử dụng khả năng tạo ngôn ngữ của LLM để tạo ra các phản hồi văn bản trôi chảy và phù hợp.
  2. Tích hợp kiến thức cụ thể: Kết hợp thông tin từ các nguồn kiến thức được tuyển chọn để đảm bảo các câu trả lời chính xác, theo miền cụ thể.

Phương pháp Agentic RAG này giải quyết những hạn chế của LLM truyền thống, có thể tạo ra các phản hồi hợp lý nhưng không chính xác do chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo. Bằng cách tích hợp nội dung liên quan, cập nhật vào các phản hồi của LLM, Moveworks AI Assistant nhằm mục đích cung cấp các câu trả lời chính xác phù hợp với bối cảnh kinh doanh cụ thể.

Triển khai Agentic RAG: Các bước và công cụ

Các bước triển khai Agentic RAG

Việc áp dụng một khuôn khổ Agentic RAG có thể tăng cường đáng kể khả năng truy xuất và tạo dữ liệu của một tổ chức, cải thiện các quy trình ra quyết định và tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp. Tuy nhiên, việc triển khai đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược và xem xét cẩn thận các yếu tố khác nhau.

  1. Đánh giá và lập kế hoạch ban đầu
    • Đánh giá các hệ thống hiện có.
    • Xác định các nguồn dữ liệu và công cụ cần thiết.
  2. Phân bổ nguồn lực và thiết lập nhóm
    • Tập hợp một đội ngũ lành nghề để phát triển và triển khai.
    • Đảm bảo đủ nguồn lực cho phát triển, thử nghiệm và triển khai.
  3. Tích hợp với các hệ thống hiện có
    • Tạo một kế hoạch để tích hợp trơn tru với cơ sở hạ tầng CNTT hiện tại.
    • Xác định các vấn đề tương thích tiềm ẩn.
    • Hiểu các nguồn dữ liệu, định dạng và điểm tích hợp.

Các thách thức tiềm ẩn khi triển khai Agentic RAG

Khi áp dụng một khuôn khổ Agentic RAG, một số thách thức triển khai phải được xem xét:

  • Chất lượng và tuyển chọn dữ liệu: Hiệu quả của các Agentic RAG phụ thuộc vào tính chính xác, đầy đủ và phù hợp của dữ liệu mà chúng sử dụng.
  • Khả năng diễn giải và giải thích: Các quy trình ra quyết định của Agent phải minh bạch và dễ hiểu.
  • Mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật: Thực hiện các biện pháp bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt, kiểm soát truy cập và các giao thức liên lạc an toàn là rất quan trọng để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và ngăn chặn vi phạm dữ liệu.

Công cụ hỗ trợ triển khai Agentic RAG

  • LlamaIndex: LlamaIndex cung cấp một nền tảng vững chắc để xây dựng các hệ thống Agentic với khả năng lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu hiệu quả.
  • LangChain: LangChain tăng cường xử lý chuỗi suy nghĩ và cung cấp một khuôn khổ linh hoạt để phát triển các ứng dụng với các mô hình ngôn ngữ lớn.

Tương lai của Agentic RAG: Xu hướng và công nghệ mới nổi

Xu hướng chính định hình tương lai của Agentic RAG

Khi chúng ta nhìn về phía trước, bối cảnh của Agentic RAG đang phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi các công nghệ sáng tạo và các trường hợp sử dụng mở rộng. Hãy khám phá một số xu hướng chính định hình tương lai của nó:

  1. Truy xuất đa phương thức: Các hệ thống trong tương lai sẽ tích hợp liền mạch văn bản, hình ảnh và âm thanh, cung cấp các phản hồi toàn diện và phong phú về ngữ cảnh hơn.
  2. Khả năng đa ngôn ngữ: Phá vỡ các rào cản ngôn ngữ, Agentic RAG sẽ hoạt động trên nhiều ngôn ngữ, mở rộng khả năng ứng dụng toàn cầu của nó.
  3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao: Những cải tiến trong NLP sẽ cho phép hiểu truy vấn sắc thái hơn và tạo ra phản hồi giống con người hơn.
  4. Hội tụ công nghệ AI: Tích hợp với thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói sẽ mở ra những tiềm năng mới, tạo ra các công cụ linh hoạt hơn.
  5. Khả năng giải thích và minh bạch: Khi các hệ thống này ngày càng phức tạp, sẽ có một sự tập trung ngày càng tăng vào việc làm cho các quy trình ra quyết định của chúng dễ hiểu hơn đối với người dùng.

Các ứng dụng và lợi ích trong tương lai

Các ứng dụng tiềm năng của Agentic RAG trải rộng trên nhiều ngành và chức năng:

  • Dịch vụ khách hàng và nhân viên: Xử lý các yêu cầu phức tạp với các phản hồi chính xác, được cá nhân hóa.
  • Trợ lý thông minh: Cung cấp các tương tác tự nhiên, nhận biết ngữ cảnh hơn.
  • Nghiên cứu khoa học: Tổng hợp lượng lớn dữ liệu để tạo ra các giả thuyết và hiểu biết mới.
  • Sáng tạo nội dung: Hỗ trợ các nhà văn và nhà tiếp thị trong việc tạo ra nội dung liên quan, chất lượng cao.
  • Giáo dục: Điều chỉnh trải nghiệm học tập theo nhu cầu của từng học sinh.
  • Chăm sóc sức khỏe: Hỗ trợ các chuyên gia y tế với thông tin cập nhật đồng thời duy trì quyền riêng tư của bệnh nhân.
  • Dịch vụ pháp lý: Hỗ trợ trong nghiên cứu pháp lý, chuẩn bị hồ sơ và giám sát tuân thủ.

Nắm bắt Agentic RAG: Mở ra tiềm năng dữ liệu

Agentic RAG đánh dấu một sự thay đổi mô hình trong truy xuất và tạo thông tin. Bằng cách giới thiệu các Agent thông minh có thể lý luận, lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ phức tạp, nó vượt qua những hạn chế của các hệ thống RAG truyền thống.

Công nghệ chuyển đổi này trao quyền cho các tổ chức khai thác toàn bộ tiềm năng dữ liệu của họ, thúc đẩy sự đổi mới, cải thiện quá trình ra quyết định và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Google Agentspace: Nền Tảng AI Cho Doanh Nghiệp 2025

Posted on by Quynh Nga

Ai

Bạn có bao giờ cảm thấy “ngập lụt” trong hàng tá công cụ, email, tài liệu chỉ để tìm một thông tin cần thiết cho công việc? Bạn ước có một “trợ lý ảo” thông minh giúp bạn xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, tìm kiếm thông tin nhanh chóng và thậm chí là tự động hóa quy trình làm việc? Nếu câu trả lời là “Có”, thì Google Agentspace chính là giải pháp dành cho bạn. Google Agentspace là một nền tảng AI mới của Google, kết hợp sức mạnh của mô hình ngôn ngữ Gemini, công cụ tìm kiếm hàng đầu của Google và dữ liệu doanh nghiệp của bạn.

Nó giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn bằng cách cung cấp các “trợ lý AI” (AI agents) có khả năng lập kế hoạch, nghiên cứu, tạo nội dung và thực hiện hành động – tất cả chỉ với một câu lệnh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá chi tiết về Google Agentspace, cách nó hoạt động và những lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp.

Google Agentspace là gì? Giới thiệu tổng quan

Khái niệm cơ bản về Google Agentspace

Google Agentspace là một nền tảng AI được thiết kế để giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Nó không chỉ là một công cụ tìm kiếm thông thường, mà còn là một không gian làm việc thông minh, nơi các “trợ lý AI” (AI agents) có thể hỗ trợ nhân viên thực hiện các công việc phức tạp. Điều này giúp giải phóng nhân viên khỏi các tác vụ tẻ nhạt, cho phép họ tập trung vào những công việc đòi hỏi tư duy sáng tạo và ra quyết định.

Google Agentspace kết hợp Gemini’s advanced reasoning, Google-quality search, và enterprise data, regardless of where it’s hosted. Google Agentspace làm cho nhân viên của bạn làm việc hiệu quả bằng cách giúp họ hoàn thành các công việc phức tạp đòi hỏi lập kế hoạch, nghiên cứu, tạo nội dung và hành động – tất cả chỉ với một câu lệnh duy nhất. Nền tảng này không chỉ dừng lại ở việc tìm kiếm thông tin mà còn mở ra khả năng tự động hóa quy trình, tạo ra các agent chuyên biệt cho từng phòng ban, và tương tác với dữ liệu một cách trực quan hơn.

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/google_agentspace.max-2500x2500.jpg

Nguồn: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/bringing-ai-agents-to-enterprises-with-google-agentspace

Sự khác biệt của Google Agentspace

Điểm khác biệt lớn nhất của Google Agentspace so với các công cụ AI khác là khả năng kết hợp ba yếu tố quan trọng:

  • Sức mạnh của Gemini: Mô hình ngôn ngữ tiên tiến Gemini của Google cung cấp khả năng suy luận và xử lý ngôn ngữ tự nhiên vượt trội. Gemini 2.0 Flash, phiên bản mới, còn được tích hợp trong NotebookLM, mang lại hiệu suất cao hơn nữa.
  • Chất lượng tìm kiếm của Google: Khả năng tìm kiếm thông tin chính xác và nhanh chóng đã làm nên tên tuổi của Google. Agentspace tận dụng tối đa lợi thế này, cho phép truy cập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau trong doanh nghiệp.
  • Dữ liệu doanh nghiệp: Agentspace kết nối với dữ liệu của doanh nghiệp, bất kể nó được lưu trữ ở đâu (Google Drive, SharePoint, Confluence, Jira, ServiceNow, v.v.). Điều này có nghĩa là Agentspace có thể truy cập và xử lý thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc (như bảng tính và cơ sở dữ liệu) và dữ liệu phi cấu trúc (như tài liệu và email).

Sự kết hợp này tạo ra một nền tảng AI mạnh mẽ, có thể hiểu và xử lý thông tin trong ngữ cảnh cụ thể của doanh nghiệp, vượt trội hơn hẳn so với các giải pháp chỉ tập trung vào một khía cạnh như chatbot hay công cụ tìm kiếm thông thường.

Các tính năng chính của Google Agentspace

NotebookLM Plus: Tương tác dữ liệu thông minh

NotebookLM Plus là một phiên bản nâng cấp của NotebookLM, được thiết kế đặc biệt cho doanh nghiệp. Nó cho phép nhân viên:

  • Tải lên các tài liệu phức tạp: Các tài liệu như báo cáo tài chính, tài liệu kỹ thuật, hoặc nghiên cứu thị trường có thể được tải lên để phân tích.
  • Tổng hợp thông tin và trích xuất các ý chính: NotebookLM Plus có thể nhanh chóng tóm tắt nội dung của các tài liệu dài, giúp tiết kiệm thời gian đọc và tìm kiếm thông tin.
  • Khám phá các insight ẩn giấu trong dữ liệu: Bằng cách sử dụng AI, NotebookLM Plus có thể phát hiện ra các xu hướng, mối quan hệ và thông tin quan trọng mà con người có thể bỏ qua.
  • Tương tác với dữ liệu theo những cách mới, chẳng hạn như tạo bản tóm tắt âm thanh giống như podcast: Tính năng này giúp người dùng dễ dàng tiếp thu thông tin, đặc biệt là khi đang di chuyển hoặc không có thời gian đọc.

NotebookLM Plus sử dụng Gemini 2.0 Flash, phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ Gemini, để cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ. Nó cung cấp trải nghiệm tương tự như phiên bản NotebookLM dành cho người dùng cá nhân, nhưng được tăng cường với các tính năng bảo mật và quyền riêng tư dành cho doanh nghiệp.

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/original_images/1_FINAL_nblm.gif

Nguồn: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/bringing-ai-agents-to-enterprises-with-google-agentspace

Ví dụ, một nhà phân tích có thể tải lên báo cáo kết quả kinh doanh quý 3 của công ty và yêu cầu NotebookLM Plus tạo một bản tóm tắt âm thanh, hoặc xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến doanh thu.

Tìm kiếm AI toàn doanh nghiệp

Google Agentspace cung cấp một công cụ tìm kiếm đa phương thức, được tùy chỉnh cho doanh nghiệp. Công cụ này hoạt động như một “nguồn thông tin đáng tin cậy” duy nhất cho toàn bộ tổ chức. Nó có thể:

  • Hỗ trợ hội thoại: Nhân viên có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được câu trả lời chính xác. Thay vì phải sử dụng các từ khóa cụ thể, người dùng có thể đặt câu hỏi như đang nói chuyện với một đồng nghiệp.
  • Trả lời các câu hỏi phức tạp: Agentspace có thể xử lý các câu hỏi đòi hỏi suy luận và kết hợp thông tin từ nhiều nguồn. Ví dụ, nó có thể trả lời các câu hỏi như “Doanh số bán hàng của sản phẩm X ở khu vực Y thay đổi như thế nào trong quý vừa qua so với cùng kỳ năm ngoái?”.
  • Đề xuất chủ động: Công cụ tìm kiếm có thể đưa ra các gợi ý hữu ích dựa trên ngữ cảnh của câu hỏi. Ví dụ, nếu một người dùng đang tìm kiếm thông tin về một dự án cụ thể, công cụ tìm kiếm có thể đề xuất các tài liệu liên quan, các cuộc họp sắp tới, hoặc các thành viên trong nhóm dự án.
  • Thực hiện hành động: Agentspace có thể thực hiện các hành động dựa trên thông tin tìm thấy, chẳng hạn như gửi email tóm tắt. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu Agentspace “Tìm các ticket Jira liên quan đến lỗi X và gửi email tóm tắt cho quản lý”.
  • Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Agentspace có thể hiểu và trả lời các câu hỏi bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp các doanh nghiệp có hoạt động quốc tế dễ dàng truy cập thông tin.

Công cụ tìm kiếm này có thể truy cập cả dữ liệu có cấu trúc (bảng biểu, cơ sở dữ liệu) và dữ liệu phi cấu trúc (tài liệu, email). Nó cũng tích hợp với các ứng dụng bên thứ ba phổ biến như Confluence, Google Drive, Jira, Microsoft SharePoint và ServiceNow. Việc tích hợp này giúp người dùng không cần phải chuyển đổi giữa các ứng dụng khác nhau để tìm kiếm thông tin.

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/original_images/2_FINAL_search_and_email.gif

Nguồn: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/bringing-ai-agents-to-enterprises-with-google-agentspace

Ví dụ, một nhân viên có thể yêu cầu Agentspace “Tìm các ticket Jira liên quan đến lỗi X và gửi email tóm tắt cho quản lý”.

Các AI Agents chuyên biệt

Google Agentspace là nơi khởi đầu cho các AI agents tùy chỉnh, được thiết kế để tự động hóa các chức năng kinh doanh cụ thể. Các agents này có thể được sử dụng trong nhiều bộ phận khác nhau, chẳng hạn như:

  • Marketing: Nghiên cứu thị trường (phân tích xu hướng, đối thủ cạnh tranh), tạo nội dung (viết bài blog, email marketing, nội dung mạng xã hội), phân tích hiệu suất chiến dịch (đo lường ROI, xác định các kênh hiệu quả).
  • Tài chính: Phân tích báo cáo tài chính (xác định các rủi ro, cơ hội), quản lý báo cáo chi phí (tự động phân loại chi phí, phát hiện gian lận), dự báo tài chính.
  • Pháp lý: Tóm tắt tài liệu pháp lý (trích xuất các điều khoản quan trọng, xác định các rủi ro pháp lý), tự động hóa quy trình (soạn thảo hợp đồng, theo dõi tiến độ vụ việc).
  • Kỹ thuật: Tìm kiếm lỗi code (phân tích code, đề xuất sửa lỗi), tạo tài liệu kỹ thuật (tự động tạo tài liệu hướng dẫn sử dụng, tài liệu API), hỗ trợ phát triển phần mềm.
  • Nhân sự: Hỗ trợ quá trình tuyển dụng (sàng lọc hồ sơ, lên lịch phỏng vấn), giải đáp thắc mắc của nhân viên (cung cấp thông tin về chính sách, phúc lợi), quản lý hiệu suất.

Về mặt kỹ thuật, các agents này được xây dựng dựa trên nền tảng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Google, kết hợp với các kỹ thuật như fine-tuning (tinh chỉnh) trên dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp và prompt engineering (kỹ thuật tạo câu lệnh) để đạt được hiệu suất tối ưu trong các tác vụ chuyên biệt. Trong tương lai, Google Agentspace sẽ cung cấp một công cụ trực quan, ít code (low-code) để nhân viên có thể tự xây dựng và điều chỉnh các AI agents của riêng mình. Điều này có nghĩa là người dùng không cần phải có kiến thức chuyên sâu về lập trình để tạo ra các agent phục vụ cho nhu cầu cụ thể của họ.

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/original_images/3_FINAL_agent_expense.gif

Nguồn: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/bringing-ai-agents-to-enterprises-with-google-agentspace

Ví dụ, một nhân viên tài chính có thể sử dụng một AI agent để tự động xử lý các báo cáo chi phí.

Lợi ích và ứng dụng thực tế của Google Agentspace

Tăng năng suất và hiệu quả

Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và cung cấp thông tin nhanh chóng, chính xác, Google Agentspace giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn. Các nghiên cứu cho thấy nhân viên thường phải sử dụng 4-6 công cụ khác nhau chỉ để trả lời một câu hỏi. Agentspace giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một điểm truy cập duy nhất cho tất cả thông tin, giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Nhân viên không còn phải mất thời gian tìm kiếm thông tin trên nhiều nền tảng khác nhau, mà có thể tập trung vào những công việc quan trọng hơn.

Cải thiện khả năng ra quyết định

Với khả năng phân tích dữ liệu và cung cấp insight, Agentspace giúp các nhà quản lý và nhân viên đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Ví dụ, một nhà quản lý có thể sử dụng Agentspace để phân tích dữ liệu bán hàng và xác định các xu hướng, từ đó đưa ra các quyết định về chiến lược sản phẩm hoặc giá cả. Hoặc một nhân viên hỗ trợ khách hàng có thể sử dụng Agentspace để nhanh chóng tìm kiếm thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ, giúp giải quyết vấn đề của khách hàng nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Thúc đẩy đổi mới

Bằng cách giải phóng nhân viên khỏi các công việc tẻ nhạt, Agentspace cho phép họ tập trung vào những công việc đòi hỏi tư duy sáng tạo và đổi mới. Khi nhân viên không còn phải mất thời gian cho các tác vụ lặp đi lặp lại, họ có thể dành nhiều thời gian hơn để suy nghĩ về các ý tưởng mới, phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ mới, hoặc cải tiến các quy trình hiện có.

Ứng dụng trong các ngành khác nhau

Google Agentspace có thể được áp dụng trong nhiều ngành khác nhau, từ tài chính, ngân hàng đến bán lẻ, sản xuất và chăm sóc sức khỏe. Một số ví dụ cụ thể:

  • Deloitte: Sử dụng Agentspace để hợp nhất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, giúp các chuyên gia tư vấn tìm kiếm thông tin nhanh chóng và đưa ra giải pháp cho khách hàng. Việc này giúp Deloitte tăng tốc độ cung cấp dịch vụ và nâng cao chất lượng tư vấn.
  • Nokia: Sử dụng Agentspace để kết nối các nhóm làm việc và giúp họ truy cập thông tin quan trọng một cách dễ dàng. Điều này cải thiện sự cộng tác và trao đổi thông tin giữa các bộ phận, giúp Nokia đưa ra quyết định nhanh hơn và hiệu quả hơn.
  • Decathlon: Sử dụng Agentspace để hỗ trợ các nhà thiết kế sản phẩm, nhà tiếp thị và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định nhanh chóng và sáng tạo hơn. Nhờ đó, Decathlon có thể rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm và đáp ứng nhu cầu của khách hàng tốt hơn.
  • Banco BV: Sử dụng Google Agentspace để tìm kiếm, hỗ trợ, thực hiện các tác vụ trên hệ thống một cách an toàn.
  • Onix: Đang giúp các khách hàng của mình triển khai Google Agentspace.
  • Quantiphi: Đang hợp tác với Google Cloud để mang Google Agentspace đến với khách hàng.
  • FairPrice: Đang xây dựng một nền tảng nghiên cứu và hỗ trợ trên toàn tổ chức với Google Agentspace.

Ngoài ra, các công ty trong lĩnh vực *chăm sóc sức khỏe* có thể sử dụng Agentspace để cải thiện chẩn đoán và điều trị bệnh, *sản xuất* có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng, *bán lẻ* có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và *giáo dục* có thể tạo ra các công cụ học tập tương tác.

Bảo mật và quyền riêng tư

Google Agentspace được xây dựng trên nền tảng Google Cloud, đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng kiểm soát truy cập chi tiết, tích hợp với các hệ thống quản lý danh tính và truy cập (IAM) hiện có. Google Cloud’s secure by design infrastructure, VPC service controls, and IAM integration đảm bảo dữ liệu của doanh nghiệp luôn được bảo vệ.

Cách truy cập và sử dụng Google Agentspace

Hiện tại, Google Agentspace đang trong giai đoạn thử nghiệm sớm (early access). Các doanh nghiệp quan tâm có thể đăng ký tham gia chương trình thử nghiệm trên trang web của Google Cloud. Để đăng ký, doanh nghiệp cần cung cấp thông tin liên hệ và mô tả về nhu cầu sử dụng Agentspace. Sau khi đăng ký, Google Cloud sẽ liên hệ với doanh nghiệp để cung cấp thêm thông tin và hướng dẫn.

Tương lai của Google Agentspace

Google có kế hoạch tiếp tục phát triển và mở rộng Agentspace trong tương lai. Một trong những tính năng được mong đợi là khả năng cho phép nhân viên tự tạo và tùy chỉnh các AI agents bằng một công cụ trực quan, ít code (low-code). Điều này sẽ giúp các doanh nghiệp dễ dàng tạo ra các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Google cũng có kế hoạch mở rộng hỗ trợ cho nhiều loại tệp và tích hợp sâu hơn với các nhà cung cấp lưu trữ đám mây, cũng như các nền tảng cộng tác và quản lý công việc khác.

© 2015 - 2025 Scuti. All rights reserved.