Author: Tran Dinh Trung

Mistral OCR: A Powerful Optical Character Recognition Solution

Posted on by Tran Dinh Trung

In today’s digital age, approximately 90% of organizational data worldwide is stored in documents—ranging from scientific reports and legal contracts to handwritten notes and historical books. However, much of this data exists as unstructured data, making it challenging to process and extract meaningful insights.

This is where Mistral OCR, a groundbreaking product from Mistral AI, steps in to transform the landscape. Mistral AI is a Paris-based artificial intelligence startup founded in 2023 by researchers previously affiliated with Google DeepMind and Meta, which specializes in developing both open-source and proprietary large language models (LLMs), aiming to provide efficient and customizable AI solutions across various industries.

Introduced as “the world’s best document understanding API” in an official announcement by Mistral AI, Mistral OCR goes beyond traditional optical character recognition (OCR) tools. It offers a comprehensive solution for converting complex documents into data that artificial intelligence (AI) can readily utilize. In this blog, we’ll dive deep into Mistral OCR, exploring its standout features, real-world applications, and how it’s shaping the future of document processing.

What is Mistral OCR?

Mistral OCR is an optical character recognition API developed by Mistral AI, a French AI startup renowned for its efficient and innovative large language models (LLMs). Launched on March 6, 2025, it transcends the limitations of conventional OCR by not only extracting text from images or PDFs but also understanding the context, structure, and multimodal elements within documents—such as text, tables, images, and even complex mathematical equations. As stated on Mistral AI’s official news page, it is designed to “understand every element in a document—from text, media, tables, to equations—with unprecedented accuracy.

mistral ocr
Unlike traditional OCR solutions that merely “read” text, Mistral OCR preserves document structure, including headings, paragraphs, lists, and tables, delivering output in structured formats like Markdown or JSON. This makes it an ideal tool for integration with modern AI systems, such as Retrieval-Augmented Generation (RAG) models, which require clean, organized data to function effectively.

Key Features of Mistral OCR

Mistral OCR stands out with capabilities that surpass its competitors. Here are its key highlights:

1. Superior Understanding of Complex Documents

Mistral AI emphasizes its ability to handle complex layouts like slides or PDFs seamlessly.

Mistral OCR excels in handling intricate elements such as interspersed images, mathematical expressions, tables, and LaTeX formatting. This capability enables a deeper comprehension of rich documents like scientific papers containing charts, equations, and images.

2. Multilingual and Multimedia Support

Mistral OCR has the ability to analyze, understand, and convert thousands of typefaces, fonts, and languages from around the world, achieving a 99.02% accuracy rate in multilingual tests, as reported by Mistral AI. This makes it an ideal choice for global businesses and multinational research organizations.

Mistral Ocr - Benchmarks by language

Benchmarks by language. Source: https://mistral.ai/en/news/mistral-ocr

3. Lightning-Fast Processing and Industry-Leading Performance

Mistral OCR is designed to deliver swift processing speeds, meeting the demands of applications requiring high performance.

Capable of processing up to 2,000 pages per minute on a single node, Mistral OCR outpaces many other OCR tools in speed, making it ideal for organizations handling large document volumes.

In various tests, Mistral OCR consistently outperforms other leading OCR models, achieving high accuracy across multiple aspects of document analysis.

Mistral Ocr - Top-tier benchmarks

Mistral Ocr – Top-tier benchmarks for ‘text-only’ tests. Source: https://mistral.ai/en/news/mistral-ocr

Mistral OCR excels in benchmarks, scoring 94.89% overall accuracy—outperforming Google Document AI (83.42%), Microsoft Azure OCR (89.52%), and others in categories like math equations and low-quality scans, per Mistral AI’s internal tests.

4. Document Input as Prompt, Structured Output

Mistral OCR allows the use of documents as prompts and provides structured outputs, facilitating easy integration into existing systems—such as reformatting a financial report’s table into JSON—empowering developers with unparalleled flexibility.

5. Available for Self-Hosting on a Selective Basis

For organizations prioritizing security, Mistral OCR offers on-premises deployment, ensuring sensitive data stays within internal infrastructure. Additionally, for those handling sensitive or classified information, Mistral OCR provides self-hosting options to guarantee both security and regulatory compliance.

6. Cost-Effective Pricing

Priced at 1,000 pages per dollar (doubling in batch mode), it delivers significant cost efficiency compared to offerings from giants like Google or Microsoft. It’s currently available on La Plateforme, with plans for deployment on AWS, Azure, and Google Cloud soon.

Real-World Applications

Mistral OCR unlocks value from vast document repositories. Here are some practical uses:

  1. Digitizing Scientific Research
    Leading research institutes are testing Mistral OCR to convert scientific papers and technical reports into AI-compatible formats, accelerating collaboration and analysis.
  2. Preserving Cultural Heritage
    Nonprofits and museums use it to digitize historical manuscripts and artifacts, preserving them digitally while enhancing public access.
  3. Enhancing Customer Service
    Customer service teams transform manuals and FAQs into searchable knowledge bases, reducing response times and improving user experience.
  4. Streamlining Design, Education, and Legal Work
    From technical drawings to lecture notes and legal records, Mistral OCR converts specialized documents into AI-ready formats, enabling automation and deeper analysis.

Conclusion

Mistral OCR is an advanced text recognition technology that offers numerous benefits in digitizing and managing documents. hailed as “the world’s best document understanding API,” redefines document processing with its technical prowess and visionary approach.

With high accuracy, multilingual support, and fast processing speed, Mistral OCR is becoming an indispensable tool in the digital age. In the future, with ongoing technological advancements, Mistral OCR promises to deliver even more applications and improvements, driving the development of industries and society.

Try it on Le Chat or via the API at ‘mistral-ocr-latest’ to experience the difference!

Grok3: Bước nhảy vọt của AI với dữ liệu thời gian thực và hiệu suất vượt trội

Posted on by Tran Dinh Trung

Grok, đặc biệt là phiên bản Grok 3 mới nhất, đã trở thành một trong những cái tên nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) nhờ sự phát triển vượt bậc và những tuyên bố táo bạo từ công ty xAI của Elon Musk. Trong bài blog này, chúng ta sẽ khám phá Grok là gì, cách nó hoạt động, và đặc biệt là những điểm nổi bật của Grok 3 so với các mô hình AI khác như ChatGPT của OpenAI, DeepSeek, và Gemini của Google. Bài viết sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện về Grok 3, từ hiệu suất, tính năng, cho đến những hạn chế và tiềm năng trong tương lai.

Grok 3 Beta — Kỷ nguyên của các tác nhân lý luận. Ảnh: x.ai

Tổng quan về Grok

Grok là một chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển bởi xAI, một công ty do Elon Musk thành lập. Được giới thiệu lần đầu vào tháng 11 năm 2023, Grok nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tích hợp sâu vào các nền tảng như X (trước đây là Twitter) và xe điện Tesla. Tên “Grok” được lấy cảm hứng từ tiểu thuyết khoa học viễn tưởng “Stranger in a Strange Land” của Robert A. Heinlein, trong đó “grok” có nghĩa là hiểu sâu sắc và trực quan về một điều gì đó. Điều này phản ánh mục tiêu của Grok: cung cấp những câu trả lời sâu sắc, có ngữ cảnh và hiểu biết sâu rộng về các chủ đề mà người dùng quan tâm, nổi bật với tính hài hước và khả năng trả lời các câu hỏi nhạy cảm. Theo thông tin từ trang web chính thức của xAI, Grok được thiết kế để trở thành một trợ lý AI có khả năng trò chuyện, hỗ trợ người dùng trong nhiều tác vụ khác nhau, từ trả lời câu hỏi đơn giản đến tạo nội dung phức tạp.

Grok được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản và mã code, cho phép nó xử lý nhiều loại yêu cầu khác nhau. Một điểm đặc biệt của Grok so với các mô hình AI khác là khả năng truy cập thông tin thời gian thực thông qua nền tảng X (trước đây là Twitter). Theo bài đăng trên blog của xAI ngày 17 tháng 2 năm 2025, tính năng này giúp Grok cung cấp câu trả lời cập nhật và chính xác về các sự kiện hiện tại, một lợi thế mà không phải mô hình AI nào cũng có.

Grok 3: Bước tiến vượt bậc

Vào ngày 18 tháng 2 năm 2025, xAI công bố phiên bản mới nhất của mô hình AI của mình, Grok-3. Theo Elon Musk, Grok-3 được thiết kế để vượt trội so với các mô hình AI hiện có, với sức mạnh tính toán gấp 10 lần so với phiên bản tiền nhiệm, được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ và sử dụng tài nguyên tính toán tiên tiến trên siêu máy tính Colossus bao gồm 100.000 GPU Nvidia H100. Điều này cho phép Grok-3 xử lý các tác vụ phức tạp trong lĩnh vực toán học, khoa học và lập trình một cách hiệu quả hơn.

Elon Mush va xAi livestream ra mat Grok3

Elon Musk và các thành viên xAI trong buổi livestream giới thiệu Grok 3. Video: https://x.com/xai/status/1891699715298730482

Một trong những điểm nổi bật của Grok 3 là khả năng suy luận (reasoning). Nó có thể thực hiện suy luận từng bước, rất hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi tư duy logic hoặc giải quyết vấn đề. Theo báo cáo benchmark trên AI Benchmarks Hub, Grok 3 Reasoning Beta và Grok 3 mini Reasoning đã vượt qua các mô hình khác trong cuộc thi toán học AIME 2025 khi được cung cấp nhiều thời gian suy nghĩ hơn. Tính năng này tương tự như các mô hình khác như o1 của OpenAI và R1 của DeepSeek, nhưng Grok 3 được cho là vượt trội hơn trong một số bài kiểm tra cụ thể. Ngoài ra, thêm điều thú vị nữa là Grok 3 có thể tạo trò chơi trực tuyến và hiểu hình ảnh, mở rộng ứng dụng vượt xa văn bản.

Các phiên bản của Grok 3

Grok 3 có nhiều phiên bản khác nhau nhằm phục vụ các nhu cầu tính toán và tối ưu chi phí:

  • Grok 3 (Think): Là phiên bản tập trung vào suy luận sâu, được huấn luyện bằng học tăng cường để tối ưu hóa khả năng giải quyết vấn đề. Với việc sử dụng sức mạnh tính toán cao, Grok 3 (Think) có thể dành thời gian suy nghĩ lâu hơn, kiểm tra lại kết quả và tối ưu cách tiếp cận bài toán. Trong bài kiểm tra AIME 2025, Grok 3 (Think) đạt 93.3%, cao hơn nhiều so với các đối thủ khác.
  • Grok 3 Mini (Think): Đây là phiên bản tối ưu chi phí, có thể thực hiện suy luận một cách hiệu quả mà không yêu cầu quá nhiều tài nguyên tính toán. Grok 3 Mini (Think) đạt 95.8% trong AIME 2024, cho thấy khả năng cạnh tranh mạnh mẽ với các mô hình lớn hơn trong các bài toán STEM yêu cầu suy luận logic.
  • Grok 3 tiêu chuẩn: Phiên bản này cân bằng giữa hiệu suất và chi phí, cung cấp khả năng xử lý mạnh mẽ mà không cần mức tính toán cao như Grok 3 (Think).

So sánh Grok 3 với các mô hình AI khác

Để hiểu rõ hơn về vị thế của Grok 3 trong làng AI, chúng ta cần so sánh nó với các mô hình hàng đầu hiện nay như ChatGPT của OpenAI, DeepSeek, và Gemini của Google.

Hiệu suất và benchmark

Grok-3 được xAI tuyên bố là “AI thông minh nhất trên Trái Đất”. Cả hai mô hình vẫn đang trong quá trình huấn luyện, nhưng đã cho thấy hiệu suất ấn tượng qua nhiều bài kiểm tra. Grok 3 cho các kết quả vượt trội so với các mô hình khác như GPT-4o, Gemini và DeepSeek-V3. 

Các phiên bản beta cho các kết quả đánh giá ấn tượng

Các phiên bản beta cho các kết quả đánh giá ấn tượng. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Khi tắt chế độ suy luận bị tắt, Grok 3 cung cấp phản hồi tức thì với chất lượng cao. Grok 3 đạt kết quả hàng đầu trong các bài kiểm tra học thuật đa dạng dành cho mô hình không sử dụng suy luận, bao gồm: kiến thức khoa học ở cấp độ sau đại học (GPQA), kiến thức tổng quát (MMLU-Pro), bài toán thi đấu toán học (AIME). Ngoài ra, Grok 3 còn vượt trội trong các nhiệm vụ hiểu hình ảnh (MMMU) và hiểu video (EgoSchema).

Grok 3 dẫn đầu trong các bài kiểm tra học thuật cho mô hình không sử dụng suy luận.

Grok 3 dẫn đầu trong các bài kiểm tra học thuật cho mô hình không sử dụng suy luận. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Grok-3 của xAI (tên mã là “chocolate”) là mô hình số 1 trong bảng xếp hạng Chatbot Arena. Bảng xếp hạng này có ý nghĩa quan trọng vì Grok-3 là mô hình đầu tiên vượt qua số điểm 1400, lập kỷ lục mới về hiệu suất chatbot AI.

Grok 3 đạt điểm Elo 1402 theo đánh giá trên Chatbot Arena, vượt trội so với nhiều mô hình khác. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Với thành tựu này, xAI đã định vị Grok-3 là công ty dẫn đầu trong lĩnh vực AI, nhưng sự cạnh tranh từ OpenAI, Google và DeepSeek vẫn còn khốc liệt. Giai đoạn tiếp theo sẽ bao gồm những cải tiến về khả năng suy luận, ứng dụng thực tế và những đổi mới do AI thúc đẩy như chơi game .

Sự thống trị của Grok-3 trong Chatbot Arena đánh dấu bước ngoặt trong cuộc đua AI — và xAI hiện đang dẫn đầu.

Grok 3 thống trí trên bảng xếp hạng của Chatbot Arena

 Grok 3 thống trí trên bảng xếp hạng của Chatbot Arena ở tất cả các hạng mục. Nguồn: https://lmarena.ai/?leaderboard

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các benchmark này chỉ phản ánh một phần của hiệu suất tổng thể. Trong thực tế, trải nghiệm người dùng có thể khác nhau tùy thuộc vào từng tác vụ cụ thể. Ví dụ, trong một số bài kiểm tra về khả năng tạo nội dung sáng tạo, Grok 3 được cho là vượt trội hơn Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, nhưng lại gặp khó khăn trong việc xử lý các tình huống đạo đức phức tạp, theo đánh giá từ MIT Technology Review ngày 22 tháng 2 năm 2025.

Tính năng độc đáo

Grok 3, phiên bản mới nhất, mở rộng quy mô lên 1.2 nghìn tỷ tham số, vượt xa phiên bản trước (800 tỷ). Cải tiến đáng chú ý là cơ chế kích hoạt thưa thớt (sparse activation), chỉ 30% neuron hoạt động mỗi tác vụ, giúp giảm 50% chi phí suy luận. Grok 3 còn thể hiện ưu thế trong các bài đánh giá lập luận phức tạp, đạt 82.5% trên MMLU (Hiểu đa nhiệm), vượt GPT-4 (80.1%). Dữ liệu đa ngôn ngữ từ X cũng giúp nó cải thiện 35% hiệu suất xử lý đa ngôn ngữ.

Giao diện màn hình Grok đơn giản nhưng có nhiều tính năng độc đáo

Giao diện màn hình Grok đơn giản nhưng có nhiều tính năng độc đáo. Ảnh: grok.com

Grok 3 sở hữu một số tính năng độc đáo mà các mô hình khác không có hoặc chưa phát triển đầy đủ:

  • DeepSearch: Đây là một công cụ nghiên cứu tích hợp, cho phép Grok 3 đọc, tổng hợp và kiểm chứng thông tin từ internet trước khi trả lời. Tính năng này tương tự như Perplexity nhưng được tối ưu hóa hơn, giúp cung cấp câu trả lời chi tiết và đáng tin cậy.
  • Think Mode: Khi kích hoạt, Grok 3 sẽ hiển thị quá trình suy luận từng bước, giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách nó đưa ra câu trả lời. Điều này rất hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi sự minh bạch và logic chặt chẽ.
  • Big Brain Mode: Chế độ này cho phép Grok 3 sử dụng thêm tài nguyên tính toán để xử lý các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như phân tích dữ liệu lớn hoặc thực hiện các phép tính phức tạp. Điều này làm cho Grok 3 trở thành một công cụ mạnh mẽ cho nghiên cứu và lập trình nâng cao.
  • Hiểu hình ảnh và tạo nội dung: Grok-3 có khả năng phân tích hình ảnh, mở rộng ứng dụng sang lĩnh vực đa phương tiện
  • Truy cập thông tin thời gian thực: Nhờ tích hợp với nền tảng X, Grok 3 có thể truy cập và sử dụng thông tin cập nhật từ các bài đăng công khai, giúp nó cung cấp câu trả lời về các sự kiện hiện tại một cách nhanh chóng và chính xác.

Trong khi đó, ChatGPT của OpenAI nổi tiếng với khả năng trò chuyện tự nhiên và linh hoạt, nhưng không có khả năng truy cập thông tin thời gian thực trực tiếp như Grok 3. DeepSeek và Gemini cũng có những điểm mạnh riêng, nhưng chưa có tính năng tích hợp thông tin thời gian thực tương tự.

  • So với GPT-4: Dù GPT-4 có 1.7 nghìn tỷ tham số và kiến thức rộng hơn, Grok3 đạt hiệu suất tương đương với ít hơn 30% tài nguyên tính toán nhờ kiến trúc MoE (OpenAI, 2023). Trong các câu hỏi thời gian thực, Grok3 vượt GPT-4 tới 15% nhờ dữ liệu live từ X. 
  • So với Claude 2: Claude 2 của Anthropic tập trung vào đạo đức AI (Constitutional AI), nhưng Grok3 phù hợp hơn cho tương tác khách hàng nhờ tính hài hước và tốc độ.
  • So với Gemini: Gemini có khả năng xử lý đa phương tiện mạnh, nhưng Grok3 tận dụng dữ liệu X để phân tích mạng xã hội, dự đoán xu hướng chính xác hơn.
  • So với DeepSeek: DeepSeek, một đối thủ từ Trung Quốc, cũng cạnh tranh mạnh, nhưng Grok-3 được xAI tuyên bố vượt trội trong các bài kiểm tra

Bảng so sánh dưới đây tóm tắt so sánh Grok 3 với các mô hình khác.

Tiêu chí Grok-3 ChatGPT (GPT-4o) Google Gemini DeepSeek V3
Suy luận Xuất sắc, có “Think”, “Big Brain” Tốt Tốt Tốt
Dữ liệu thời gian thực Có, từ X Không Có, hạn chế Không
Hiểu hình ảnh Có Có Xuất sắc Có
Chi phí 22 USD/tháng (Premium+) 20 USD/tháng (Plus) Miễn phí/đăng ký Miễn phí (open-source)
Truy cập X, ứng dụng riêng Web, ứng dụng Web, ứng dụng Web

Trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận

Grok 3 hiện chỉ cho người dùng có đăng ký X Premium+, với mức giá 30 USD/tháng hoặc 300 USD/năm cho gói SuperGrok, theo bài viết trên Engadget ngày 24 tháng 2 năm 2025. Điều này có nghĩa là không phải ai cũng có thể sử dụng nó một cách miễn phí, một hạn chế đối với những người không muốn trả phí cho dịch vụ. Trong khi đó, ChatGPT của OpenAI có phiên bản miễn phí và các gói trả phí với nhiều tính năng khác nhau, giúp nó dễ tiếp cận hơn với đa dạng người dùng.

Grok 3 được tích hợp chặt chẽ với nền tảng X

Ngoài ra, Grok 3 được tích hợp chặt chẽ với nền tảng X, điều này mang lại lợi thế về thông tin thời gian thực nhưng cũng có thể là một hạn chế nếu người dùng không sử dụng X hoặc không quen thuộc với nền tảng này.

Hạn chế và điểm yếu

Mặc dù có nhiều ưu điểm, Grok 3 cũng có những hạn chế nhất định. 

  • Khả năng tùy chỉnh: So với ChatGPT hoặc Claude, Grok 3 có ít tùy chọn tùy chỉnh hơn, điều này có thể làm giảm tính linh hoạt của nó trong một số trường hợp sử dụng cụ thể.
  • Hài hước và tính cách: Một số người dùng cho biết Grok 3 gặp khó khăn trong việc tạo ra các câu trả lời hài hước hoặc sáng tạo, thường lặp lại các trò đùa cũ giống như các mô hình AI khác.
  • Xử lý tài liệu: Grok 3 hiện không thể đọc tài liệu trực tiếp, một tính năng mà nhiều mô hình cạnh tranh đã có. Điều này có thể là một bất lợi cho các tác vụ yêu cầu phân tích tài liệu chi tiết.
  • Giá cả: Với mức giá 30 USD/tháng hoặc 300 USD/năm cho gói SuperGrok, Grok 3 có thể đắt đỏ so với một số người dùng, đặc biệt khi so sánh với các mô hình có phiên bản miễn phí hoặc giá rẻ hơn.
  • Thiên kiến dữ liệu: Nghiên cứu của MIT chỉ ra Grok có tỷ lệ thiên vị chính trị cao hơn 22% do phụ thuộc vào dữ liệu X.
  • Thông tin sai lệch: Dữ liệu thời gian thực có thể lan truyền tin giả. xAI đã bổ sung lớp kiểm chứng hai bước, giảm 35% rủi ro này.

Một số người dùng đã báo cáo rằng Grok 3 đôi khi gặp vấn đề với việc tạo ra các trích dẫn hoặc URL giả mạo, một vấn đề phổ biến với các mô hình AI. Điều này cho thấy rằng mặc dù Grok 3 mạnh mẽ, nó vẫn chưa hoàn hảo và cần được cải thiện thêm.

Tiềm năng và triển vọng tương lai

xAI đặt mục tiêu sử dụng Grok để thúc đẩy khám phá khoa học, với Grok-3 có khả năng hỗ trợ nghiên cứu phức tạp nhờ khả năng suy luận mạnh mẽ.

Sự ra mắt của Grok 3 không chỉ là một bước tiến cho xAI mà còn là một minh chứng cho sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trong ngành AI. Với việc các công ty như xAI, OpenAI, DeepSeek và Google liên tục đẩy mạnh ranh giới của công nghệ AI, chúng ta có thể mong đợi những cải tiến nhanh chóng và đột phá trong tương lai gần.

Một trong những điểm đáng chú ý là tốc độ phát triển của Grok 3. Được xây dựng chỉ trong 122 ngày với sự hỗ trợ của một trong những cụm GPU lớn nhất thế giới, Grok 3 cho thấy rằng với nguồn lực tính toán khổng lồ và một đội ngũ tài năng, các công ty có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển các mô hình AI tiên tiến.

Ngoài ra, việc xAI cam kết mã nguồn mở cho các phiên bản trước đó của Grok (như Grok 2 sẽ được mã nguồn mở sau khi Grok 3 hoàn thiện) cũng là một điểm đáng khen ngợi. Điều này có thể thúc đẩy sự phát triển cộng đồng và cải tiến liên tục cho các mô hình AI.

Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu Grok 3 có thực sự là “AI thông minh nhất thế giới” như Elon Musk tuyên bố hay không. Dựa trên các đánh giá từ các chuyên gia AI như Andrej Karpathy, Grok 3 có hiệu suất tương đương với các mô hình hàng đầu khác như o1-pro của OpenAI và DeepSeek-R1, nhưng vẫn còn một số điểm yếu cần cải thiện. Do đó, mặc dù Grok 3 là một bước tiến đáng kể, nó chưa chắc đã là lựa chọn tốt nhất cho mọi trường hợp sử dụng.

Kết luận

Grok 3 là một mô hình AI mạnh mẽ với nhiều tính năng tiên tiến như khả năng suy luận, truy cập thông tin thời gian thực, và các chế độ xử lý đặc biệt như DeepSearch và Big Brain Mode. Nó vượt trội so với các mô hình khác trong một số benchmark cụ thể, đặc biệt là trong các tác vụ lập trình và giải quyết vấn đề logic. Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế như thiếu khả năng tùy chỉnh, giá cả cao, và một số vấn đề về độ chính xác trong việc tạo trích dẫn.

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của ngành AI, Grok 3 đã chứng minh rằng nó là một đối thủ đáng gờm, nhưng liệu nó có thể duy trì vị thế dẫn đầu hay không còn phụ thuộc vào sự phát triển liên tục và khả năng khắc phục các điểm yếu hiện tại. Đối với người dùng, việc lựa chọn giữa Grok 3 và các mô hình khác như ChatGPT, DeepSeek, hay Gemini sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của họ, từ khả năng truy cập thông tin thời gian thực đến độ linh hoạt và giá cả.

CoRAG: Revolutionizing RAG Systems with Intelligent Retrieval Chains

Posted on by Tran Dinh Trung

Large Language Models (LLMs) have demonstrated powerful content generation capabilities, but they often struggle with accessing the latest information, leading to hallucinations. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this issue by using external data sources, enabling models to provide more accurate and context-aware responses.

Key Advantages of RAG:

  • Improves factual accuracy by retrieving up-to-date information.
  • Enhances context comprehension by incorporating external data sources.
  • Reduces reliance on pre-trained memorization, allowing more flexible responses.

However, conventional RAG models have limitations that affect their effectiveness in complex reasoning tasks. Despite its advantages, standard RAG has notable drawbacks:

  1. Single Retrieval Step: Traditional RAG retrieves information only once before generating a response. If the retrieval is incorrect or incomplete, the model cannot refine its search.
  2. Limited Context Understanding: Since retrieval is static, it fails in multi-hop reasoning tasks that require step-by-step information gathering.
  3. Susceptibility to Hallucinations: If relevant information is not retrieved, the model may generate inaccurate or misleading responses.
  4. Inefficiency in Long Queries: For complex queries requiring multiple reasoning steps, a single retrieval step is often insufficient, leading to incomplete or incorrect answers.

CORAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation) is proposed to address these issues by leveraging the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm to optimize the information retrieval process.

CoRAG Solution

CoRAG is an enhanced version of RAG that introduces iterative retrieval and reasoning. Instead of retrieving information once, CoRAG performs multiple retrieval steps, dynamically reformulating queries based on evolving context.

How CoRAG Solves RAG’s Limitations

  • Step-by-step retrieval: Instead of relying on a single search, CoRAG retrieves information iteratively, refining the query at each step.
  • Query Reformulation: The system learns to modify its search queries based on previously retrieved results, enhancing accuracy.
  • Adaptive Reasoning: CoRAG dynamically determines the number of retrieval steps needed, ensuring more complete responses.
  • Better Performance in Multi-hop Tasks: CoRAG significantly outperforms RAG in tasks requiring multiple steps of logical reasoning.

CoRAG operates by employing a retrieval chain mechanism, where each retrieval step is informed by the results of previous steps. This allows the system to refine queries dynamically instead of relying on a single retrieval attempt as in traditional RAG. One of the most crucial aspects of CoRAG is query reformulation, which adjusts search queries in real time to retrieve the most relevant information. Thanks to this iterative approach, CoRAG significantly enhances its ability to handle complex, multi-hop reasoning tasks, leading to improved accuracy and reduced misinformation.

Training CoRAG involves the use of rejection sampling to generate intermediate retrieval chains, allowing the model to learn how to optimize search and filter information more effectively. Instead of only predicting the final answer, CoRAG is trained to retrieve information step by step, refining queries based on newly gathered knowledge. This method strengthens the model’s reasoning ability and improves performance on knowledge-intensive tasks.

Fine-tuning the model on optimized datasets is another crucial aspect of CoRAG training. Performance evaluation is conducted using metrics such as Exact Match (EM) score and F1-score, which assess the accuracy and comprehensiveness of responses compared to traditional RAG models.

Overview of CoRAG

Overview of CoRAG(Source: https://arxiv.org/html/2501.14342v1)

A key feature of CoRAG is its decoding strategies, which influence how the model retrieves and processes information. These strategies include:

  • Greedy Decoding: Selecting the most relevant information at each step without exploring alternative options.
  • Best-of-N Sampling: Running multiple retrieval attempts and choosing the most optimal result.
  • Tree Search: Using a structured search approach to explore different reasoning paths and enhance inference quality.

With its enhanced retrieval and reasoning mechanisms, CoRAG represents a major advancement in AI, enabling models to retrieve and synthesize information more effectively.

Comparison Between CoRAG and Traditional RAG

The following table provides a concise comparison between Traditional RAG and CoRAG. While Traditional RAG is more efficient in terms of computational cost, CoRAG excels in accuracy and adaptability for complex tasks. The iterative retrieval process in CoRAG ensures more precise results, making it suitable for specialized applications requiring deep contextual understanding.

Feature Traditional RAG CoRAG
Retrieval Strategy Single-step retrieval Iterative retrieval
Query Reformulation Fixed query Dynamic query adjustment
Multi-Hop Reasoning Limited Strong
Handling Hallucinations Prone to errors Reduces errors
Computational Cost Lower Higher
Adaptability Good for simple queries Ideal for complex domain

Key Differences Between CoRAG and Traditional RAG

  1. Retrieval Strategy
    • Traditional RAG: Performs a single retrieval step, fetching relevant documents once before generating a response. This limits its ability to refine searches based on partial information. Example:
      • Query: “Who wrote book X, and when was it published ?”
      • Traditional RAG: Fails if author and publication year are in separate chunks.
    • CoRAG: Utilizes an iterative retrieval process where multiple search steps refine the query dynamically, leading to more accurate and contextually appropriate responses. Example:
      • Query: “How many months apart are Johan Mjallby and Neil Lennon in age?”
      • CoRAG:
        1. Retrieve Johan Mjallby’s birth date.
        2. Retrieve Neil Lennon’s birth date.
        3. Calculate the time difference.
  2. Query Reformulation
    • Traditional RAG: Uses a fixed query that remains unchanged throughout the retrieval process.
    • CoRAG: Continuously modifies queries based on retrieved results, improving the relevance of later search steps.
  3. Multi-Hop Reasoning
    1. Traditional RAG: Struggles with tasks requiring multiple steps of reasoning, as it retrieves all information at once.
    • CoRAG: Adapts to multi-hop queries, progressively retrieving and synthesizing information step by step.
  4. Handling Hallucinations
    • Traditional RAG: More prone to hallucinations due to incomplete or inaccurate retrieval.
    • CoRAG: Reduces hallucinations by iteratively validating retrieved knowledge before generating responses.

Performance Comparison

Experiments on WikiPassageQA and MARCO datasets show that CORAG improves accuracy by up to 30% over traditional RAG methods. The system achieves higher ROUGE scores than baselines like RAPTOR and NaiveRAG while optimizing retrieval costs.

Efficiency Comparison

Efficiency Comparison (Source: https://arxiv.org/html/2411.00744v1)

Additionally, CORAG demonstrates excellent scalability, with retrieval time increasing by only 10% even when input data volume grows significantly.

  1. Accuracy and Relevance
    • Benchmark Results: Studies show that CoRAG achieves higher accuracy scores in question-answering tasks, outperforming RAG on datasets requiring multi-step reasoning.
    • Real-World Application: AI chatbots and research assistants using CoRAG provide more contextually aware and reliable answers compared to those using traditional RAG.
  2. Computational Cost
    • Traditional RAG: Less computationally expensive as it performs only a single retrieval step.
    • CoRAG: Higher computational demands due to iterative retrieval but offers significantly improved response quality.
  3. Adaptability to Different Domains
    • Traditional RAG: Works well for simple fact-based queries but struggles with domain-specific knowledge that requires iterative retrieval.
    • CoRAG: Excels in complex domains such as legal, medical, and academic research where deep contextual understanding is necessary.

When to Use CoRAG vs. Traditional RAG?

Choosing between CoRAG and traditional RAG depends on the nature of the tasks at hand. Each method has its own advantages and is suited for different use cases.

  • Best Use Cases for Traditional RAG
    • Simple question-answering tasks where a single retrieval suffices.
    • Use cases with strict computational constraints where efficiency is prioritized over deep reasoning.
    • Applications requiring quick but approximate answers, such as customer support chatbots handling FAQ-based interactions.
  • Best Use Cases for CoRAG
    • Complex queries requiring multi-hop reasoning and deep contextual understanding.
    • Research and academic applications where iterative refinement improves information accuracy.
    • AI-driven assistants handling specialized tasks such as legal document analysis and medical diagnosis support.

Conclusion

CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation) represents a significant advancement in AI-driven knowledge retrieval and synthesis. By integrating vector search, contrastive ranking, and decision tree modeling, CoRAG enhances the accuracy, relevance, and structure of information provided to large language models. This systematic approach not only reduces hallucinations but also optimizes AI-generated responses, making it a powerful tool for applications requiring high-quality knowledge retrieval.

With its intelligent ability to retrieve, rank, and organize information, CoRAG opens new possibilities in enterprise search, research assistance, and AI-driven decision-making. As AI continues to evolve, systems like CoRAG will play a crucial role in bridging raw data with actionable knowledge, fostering more intelligent and reliable AI applications.

RAG with LLama 3 (Olama), LlamaIndex, Streamlit

Posted on by Tran Dinh Trung

Building a robust RAG application involves a lot of moving parts, the architecture diagram presented below illustrates some of the key components & how they interact with each other, followed by detailed descriptions of each component, we’ve used:

– LlamaIndex for orchestration

– Streamlit for creating a Chat UI

– Meta AI’s Llama3 as the LLM

– “BAAI/bge-large-en-v1.5” for embedding generation

1. Custom knowledge base

Custom Knowledge Base: A collection of relevant and up-to-date information that serves as a foundation for RAG. It can be a database, a set of documents, or a combination of both. In this case it’s a PDF provided by you that will be used as a source of truth to provide answers to user queries.

2. Chunking

Chunking is the process of breaking down a large input text into smaller pieces. This ensures that the text fits the input size of the embedding model and improves retrieval efficiency.

Following code will load pdf documents from a directory specified by the user using LlamaIndex’s SimpleDirectoryReader:

3. Embeddings model

A technique for representing text data as numerical vectors, which can be input into machine learning models. The embedding model is responsible for converting text into these vectors.

4. Vector databases

A collection of pre-computed vector representations of text data for fast retrieval and similarity search, with capabilities like CRUD operations, metadata filtering, and horizontal scaling. By default, LlamaIndex uses a simple in-memory vector store that’s great for quick experimentation.

5. User chat interface

A user-friendly interface that allows users to interact with the RAG system, providing input query and receiving output. We have built a streamlit app to do the same. The code for it can be found in app.py

6. Query engine

The query engine takes a query string to use it to fetch relevant context and then sends them both as a prompt to the LLM to generate a final natural language response. The LLM used here is Llama3 which is served locally, thanks to Ollama The final response is displayed in the user interface.

7. Prompt template

A custom prompt template is use to refine the response from LLM & include the context as well:

Conclusion

In this studio, we developed a Retrieval Augmented Generation (RAG) application that allows you to “Chat with your docs.” Throughout this process, we learned about LlamaIndex, the go to library for building RAG applications & Ollama for locally serving LLMs, in this case we served Llama3 that was recently released by MetaAI.

We also explored the concept of prompt engineering to refine and steer the responses of our LLM. These techniques can similarly be applied to anchor your LLM to various knowledge bases, such as documents, PDFs, videos, and more.

Build LLM using Hugging Face

Posted on by Tran Dinh Trung
  1. Introduction

In today’s information technology world, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are continuously evolving and contributing to significant changes in how we interact with data and technology. Among AI development tools, Hugging Face stands out as an incredibly powerful platform, offering advanced language models and AI development tools. From researchers and developers to enterprises, anyone can leverage the power of Hugging Face to create cutting-edge AI applications. 

Hugging Face is not just a library; it is an open community, a treasure trove of AI knowledge, where people can exchange, share, and develop AI models. With strong support for models like GPT-3, BERT, and many others, Hugging Face has become an essential destination for anyone interested in AI. This article will introduce how to get started and make the most of Hugging Face, from setting up the basics to applying AI models effectively in real-world projects. Let’s explore the main features of Hugging Face and learn how you can use this platform to enhance your capabilities in the AI field!

  1. Main Features of Hugging Face

Transformers Library:: At the heart of Hugging Face is the Transformers library, which houses hundreds of advanced pre-trained language models that are ready to use. This library supports many popular programming languages such as Python and provides user-friendly APIs, making it easy to integrate models like BERT, GPT, RoBERTa, and T5 into applications. You can use these models for various tasks such as text classification, machine translation, or automatic text generation.

Support Tools and APIs: Besides the Transformers library, Hugging Face also offers other support tools like Tokenizers, used to break down text into tokens that the model can process, and the Datasets library, which facilitates easy access to and processing of large datasets. These tools are designed to optimize the training and deployment process, making working with AI faster and more efficient.

Hugging Face Hub:A place to share and explore AI models. Anyone can upload or download AI models, allowing for knowledge exchange within the community. The Hub is not just a model repository but also a collaborative platform where developers can work together to improve and refine models. This facilitates rapid model innovation and development. These features, when combined, create a powerful platform that simplifies and accelerates the deployment of AI solutions. Hugging Face not only provides powerful tools but also creates a strong support community for developers and researchers, helping them explore and utilize modern AI technology effectively.

  1. Using Hugging Face

How to Get Started with Hugging Face

Getting started with Hugging Face is a simple and straightforward process. Here are the basic steps along with specific examples so you can quickly begin leveraging advanced AI technology.

Installation and Environment Setup First, you need to install the Hugging Face Transformers library. You can easily do this via pip:

After installation, you can import the library and start using the pre-trained models. 

Simple Example: Using a Transformer model to generate text 

Suppose you want to use the GPT-2 model, renowned for its text generation capabilities, to create a short text passage. Here is how you can do it:

In the example above, we used the GPT-2 model to generate five different text passages based on a given opening sentence. This is an easy way to experiment with and understand the capabilities of an AI model.

Explore Available Models on Hugging Face Hub 

The Hugging Face Hub is where you can find and use thousands of different pre-trained models for various tasks. You can easily search for a model that suits your needs at the Hugging Face Hub.

  1. Practical Applications

Hugging Face is not only a powerful tool for AI researchers but also brings practical value to businesses and end-users. Here are some practical applications of Hugging Face, along with specific examples of how companies and individuals can use this technology.

1. Sentiment Analysis

Sentiment analysis is a popular AI application that helps businesses better understand customer opinions and feelings about their products or services. Hugging Face provides models like BERT and RoBERTa, which have been trained to recognize emotions from text.

Example:

2. Text Summarization

Text summarization is an important task that helps users quickly grasp the main information from a large block of text. Models like BART and T5 on Hugging Face can be used to create concise and accurate summaries.

Example:

3. Automated Customer Support

AI-based chatbots and virtual assistants are excellent tools for improving customer service. Models like GPT-3 are used to develop systems capable of responding to customer inquiries naturally and intelligently.

Example:

These applications are just a small part of the myriad possibilities that Hugging Face offers. Companies can leverage these models to enhance data analysis capabilities, improve operational efficiency, and provide a better customer experience.

  1. Conclusion

Hugging Face is not just a powerful tool for developers and AI researchers but also an innovation platform, providing advanced and accessible tools to explore and apply artificial intelligence. With the Transformers library, support APIs, and Hugging Face Hub, users can easily deploy, fine-tune, and share AI models, accelerating progress and improving the quality of their AI projects. The vast community and rich resources on Hugging Face also make this platform an invaluable resource for anyone looking to engage with and effectively apply AI. 

Hugging Face continues to shape the future of AI, with continuous improvements and strong support for the latest natural language models. Whether you are a developer, a data scientist, or simply a technology enthusiast, Hugging Face can help you expand your capabilities and achieve your goals in the challenging world of AI.

  1. References

For more in-depth information about Hugging Face and to start using their tools, you can visit the following resources:

  • Hugging Face: The official page of Hugging Face, where you can find detailed information about models, tools, and the community.
  • Transformers library: The GitHub repository for the Transformers library, with detailed usage instructions and open-source code.
  • Hugging Face Hub:Explore thousands of pre-trained models that are ready to download and use immediately.
  • Hugging Face Courses: Free courses offered by Hugging Face, helping you understand more about AI and how to use their tools.

With support from these resources, you will be fully equipped with the knowledge and tools to maximize the power of AI in your projects. Start your journey of discovery and creation with AI alongside Hugging Face today!

Posted in AI

GitHub Copilot: A Powerful Programming Assistant

Posted on by Tran Dinh Trung

GitHub Copilot, a new product from GitHub, is changing the way we code. Described as an “AI pair programmer,” GitHub Copilot uses artificial intelligence to help programmers write code faster, easier, and more efficiently.

GitHub Copilot is trained on billions of lines of code from open-source repositories on GitHub. This allows it to learn from the best coding patterns, understand context, and suggest appropriate code snippets. It not only helps programmers write code faster but also helps them learn from the best coding practices.

GitHub Copilot can work with various programming languages, from Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Java, to C++. It can help you write code from scratch, complete code you’ve started, or even edit and optimize existing code.

One of the unique features of GitHub Copilot is its ability to predict your coding needs. As you start writing a function or a method, GitHub Copilot will automatically suggest how to complete your code. This not only saves time but also helps you discover new solutions that you might not have thought of.

However, GitHub Copilot is not a perfect tool. Although it has been trained on billions of lines of code, it can still suggest incorrect or unsafe code. Therefore, programmers still need to check and verify the code suggested by GitHub Copilot.

In conclusion, GitHub Copilot is a significant advancement in the field of AI-assisted programming. It not only helps programmers write code faster and easier but also helps them learn from the best coding practices. However, like any tool, it needs to be used carefully and conscientiously.

COZE AI – DISCOVER THE PINNACLE OF AI IN AN OPEN WORLD

Posted on by Tran Dinh Trung

In the rapidly evolving technological era we’re in today, artificial intelligence (AI) is becoming one of the most talked-about trends. However, developing and deploying AI applications still poses many challenges, especially for those without programming experience. That’s why the emergence of Coze AI, a comprehensive and convenient AI bot development platform, has made a significant stride in making AI more accessible than ever.

Launched on February 1, 2024 by ByteDance (the parent company of TikTok), Coze AI allows users to quickly “create a chatbot without programming.”

With its unique features, Coze AI promises to provide you with an exciting experience as you take control by creating a chatbot trained by yourself.

First, let’s explore some of Coze’s standout features:

Create chatbots without coding

Coze AI allows users to create chatbots without the need for programming skills by using pre-built plugins, knowledge, and workflows. This enables users without programming experience to easily develop artificial intelligence applications.

Multi-platform integration

Coze AI enables users to create chatbots for various platforms such as Discord, Instagram, Slack, Telegram, and more. This provides flexibility in deploying chatbots across platforms that businesses are using.

Diverse plugin library

Coze AI’s plugins extend the capabilities of chatbots, helping you enhance the efficiency of your bot’s operations. With over 60 integrated plugins, this library allows users to customize their bots to efficiently serve specific purposes.

For example, you can add the Capcut plugin to create a chatbot capable of making videos or the Chatdoc plugin to read PDF files, summarize them, and answer questions about them. If the platform’s plugins don’t meet your needs, Coze also supports quickly integrating your own APIs into plugins.

In addition to these features, Coze AI has a significant advantage in its completely free nature. With Coze AI, you can experience free GPT-4, even GPT-4 128k, without any cost. This makes the platform an attractive choice for both novice developers, small businesses with limited budgets, and individuals seeking AI for their personal needs.

Once you have the basic knowledge of Coze, let’s explore how to use it to create your own intelligent chatbot or discover the available applications of Coze to learn together.

Step 1: Register/Login

Visit Coze.com to create an account.

Step 2: Create a chatbot

Log in to your Coze.com account and select “Create New Chatbot”. Alternatively, you can directly chat with the system chatbot and ask it to create your own chatbot.

Step 3: Design your chatbot

  • Create Persona & Prompt: This part is crucial as it will give your chatbot a clear personality and purpose. You can use the “Optimize” feature to automatically improve prompts.
  • Activate skills: Navigate to the Skills section to integrate necessary plugins such as Google Sheet for accessing and using spreadsheets or Dall-e 3 for image creation, enhancing your chatbot’s capabilities.

Step 4: Publish your chatbot

  • Announce your Chatbot: After completing the design and configuration, select “Publish” to make your chatbot operational.
  • Choose a platform: You can choose the platform where you want your chatbot to appear, such as Instagram, Telegram, etc., to expand interaction with users.

Step 5: Test your chatbot

Before officially deploying, test your chatbot to ensure that all interactions work as expected.

Step 6: Release your chatbot

Select Release Chatbot to start your chatbot.

I believe the article above has provided an overview of Coze AI as well as guided you on how to create a chatbot. In addition to helping you initialize a chatbot, Coze also offers the Bot Store with many pre-built bots created by users. You can easily clone these bots to upgrade and optimize them according to your own needs.

Coze is truly an impressive AI as it can both support you and your team in work tasks and serve as a versatile virtual assistant for personal purposes, helping you learn and be more creative. By mastering the use of conversations, your prompt writing skills will also improve, creating a platform for you to use and optimize AI more effectively.

You can confidently experience Coze because of the benefits it brings and because it is also a very promising AI for the future. ByteDance has demonstrated its competitive ability in the technology field with the success of the TikTok app and other products. They have shut down the Momoyu game platform and Baikemy medical encyclopedia to focus on AI. In addition, Douyin CEO Kelly Zhang – ByteDance’s most powerful woman – resigned to focus on CapCut and ByteDance’s AI, showing that AI has become a major concern for them.

Coze opens up a new realm of possibilities for using artificial intelligence, not only for professional developers but also for everyone. With its user-friendly interface and high flexibility, Coze is the ideal choice for anyone looking to quickly and effectively create AI applications.

Experience Coze AI and explore the power of artificial intelligence at your fingertips!

To learn more about Coze in the most comprehensive way, please visit the link https://www.coze.com/docs/welcome.html

Artificial Intelligence: A Journey from History to Future

Posted on by Tran Dinh Trung

What is AI?

AI is a branch of computer science that focuses on creating systems capable of performing tasks that usually require human intervention. These tasks can include learning, image recognition, speech, translation, and decision-making. The goal of AI is to create machines capable of thinking, learning, and problem-solving like humans.

AI History

Artificial Intelligence (AI) is not a new concept. The idea of machines mimicking human intelligence was first proposed in the 1950s. However, the real development of AI began in the 1990s when computer scientists started creating systems capable of learning from data. This was a significant shift from the traditional rule-based systems, marking the beginning of a new era in AI.

The Role and Importance of AI in Life

AI has become an integral part of our daily lives. It’s in our smartphones, powering virtual assistants like Siri and Google Assistant. It’s in our homes, controlling smart devices like thermostats and lighting systems. It’s even in our cars, helping us navigate and avoid traffic. The importance of AI cannot be overstated. It has the potential to revolutionize every aspect of our lives, from healthcare and education to transportation and entertainment.

How AI Works

AI works through a process known as machine learning. Machine learning involves feeding an AI system a large amount of data, which it uses to learn patterns and make decisions. For example, an AI system can be trained to recognize images of cats by feeding it thousands of cat pictures. Over time, the system learns to identify the common features of a cat, allowing it to recognize cats in new images it has never seen before.

The Fields of AI Application

AI has found applications in almost every field. In healthcare, AI is used to analyze medical images, predict disease risk, and personalize treatment plans. In education, AI is used to personalize learning experiences and provide real-time feedback to students. In transportation, AI is used to optimize routes, predict traffic, and even control autonomous vehicles. The possibilities are endless.

The Future of AI

The future of AI is incredibly promising. With advancements in technology, AI systems are becoming more intelligent and capable. Some experts even predict that we will achieve artificial general intelligence (AGI) in the future, where AI systems can perform any intellectual task that a human being can. However, this also raises important ethical and societal questions that we need to address.

In conclusion, AI has come a long way since its inception and it continues to evolve at a rapid pace. As we move forward, it’s crucial that we continue to explore the potential of AI, while also considering the ethical implications and societal impacts. The journey of AI from history to the future is a fascinating one, and we are all part of it.

When and how to set up Google Analytics for your Shopify store?

Posted on by Tran Dinh Trung

Imagine that you have launched a Shopify ecommerce store and you’re seeing an increase in sales. You’ve also learned that analyzing the various metrics and data through analytics is critical to understand customer behavior. The challenge is to determine which specific analytics tools to use. With Google Analytics, you can track your store’s metric. In this article, we will discuss how to set up Google Analytics for your Shopify store.

Google Analytics

Among the array of tools offered by Google, Google Analytics is a powerful resource for website owners seeking to gain visibility into visitor activities on their site. By compiling large amounts of data and conducting intelligent analyses, this platform provides comprehensive insight into the performance of your website. You can utilize the reports generated by Google Analytics to better understand your site’s visitors and gain valuable insights. 

Shopify Analytics and Google Analytics main distinctions

Shopify’s analytics and reports provide you with various tools to assess your store’s recent activity, visitor behavior, online store speed, and business transactions.

Analytics page and essential financial reports are accessible to all users. However, Live View is only available to online store owners. If you’re using Basic Shopify plans or advanced plans, you can access a more extensive range of reports.

Even though both analytics solutions are beneficial for businesses, there are some critical features that Shopify analytics lack which can lead to a biased and inadequate understanding of the customer experience. To illustrate, Shopify analytics does not provide crucial metrics such as customer lifetime value (LTV). Additionally, Google Analytics enables you to track checkout behavior, which is not feasible with Shopify analytics. Therefore, all you need to do is to add Google Analytics on your Shopify store.

How to set up Google Analytics for your Shopify store

Just follow these straightforward steps to get started:

Step 1: To access Google Analytics, it is imperative to possess a Google account. If you use other Google products such as Gmail or Ads, you can use the same account for Analytics.

If you don’t already have a Google account, create one. Although you don’t need to use the Gmail account for anything other than logging in and out of Analytics.

Once you have created a Google account, the next step is to create an Analytics account. After this, proceed to Step 2 and create a Google Analytics 4 property.

Step 2: Log in to your Shopify Analytics and enter your account name and store name. Copy and paste your URL into the provided form.

Step 3: Select your industry from the provided drop-down menu, then click “Get Tracking ID.” To acquire your code, you will need to accept Google’s terms and conditions. Copy the code to paste and save later.

Step 4: Navigate to “Online Store” on Shopify, then choose “Preferences.” Enter the code you copied earlier into the Google Analytics box, then save. Keep in mind that it may take up to 24 hours to enable the changes.

*How to hire Shopify specialist to help you set up Google Analytics

Conclusion

In conclusion, launching a Shopify ecommerce store is just the beginning of a successful online business. Analyzing customer behavior and metrics is necessary to make continuous improvements, and Google Analytics is a powerful resource for obtaining comprehensive insights. While Shopify analytics and reports are useful, they lack critical features for a holistic understanding of the customer experience. By following the simple steps outlined in this article, adding Google Analytics to your Shopify store can be done in no time. By doing so, you can track essential data such as customer lifetime value, checkout behavior, and gain valuable insights that will enhance the performance of your online store. If you find it hard to set up Google Analytics on your Shopify website, Scuti is here to help.

How to change Shopify store name to protect your SEO?

Posted on by Tran Dinh Trung

Businesses’ identities become even more significant as they expand and gain market share. Before registering, putting up websites, and producing marketing materials to draw in new clients, owners carefully consider and choose their business names. But occasionally it may be essential or even appropriate to update your brand name. Changing your Shopify business name as part of a rebranding, expansion, or because it creates confusion can seem like a daunting undertaking for ecommerce merchants. Therefore, in this article, we will guide you how to change Shopify store name.

When you may change your Shopify store name

Brand renovations or rebranding

Rebranding is among the most frequent causes of change in any industry.

Rebranding might involve as little as a new logo or as much as a complete change in the store’s name, appearance, and atmosphere.

If the present name no longer reflects the company’s goals and objectives or its direction, a rebrand may qualify as a name change. For instance, your brand may be misleading if it suggests you sell a product you no longer sell.

Rebranding can also happen as an organization expands. For instance, if your name suggests that you are only able to offer a particular product, but you have since broadened your selection.

Extending company

Stores may change their names when their product line grows or expands so that the new name more accurately describes the company and its offerings.

Brand acquisition

A Shopify store’s name may occasionally change due to a change of ownership. It makes sense that brand-new proprietors would wish to update an existing store’s appearance.

Acquisitions can be a simple “changing of hands” in which Merchant A sells Store A to Merchant B, who then merges it with Store B, or they can be a component of an acquisition and merger in which Merchant A sells Store A to Merchant B.

How to change your Shopify store name to protect your SEO?

Step 1: Select Settings from your Shopify dashboard.

The Settings link is located in the page’s bottom left corner. You’ll be taken to the settings page if you click it.

Step 2: Navigate to Store Details and select “Edit” in the block for the Basic information.

You can alter your store name, your company’s legal name, and your industry under Store Details > Basic information.

Step 3: Type in the name of your new store and save.

Your new name will go in the “Store name” field. If you would like, you can also update your industry and legal business name here.

Either at the bottom of the page or in the top right corner, click Save.

How to rapidly alter the Shopify domain to fit your branding

It’s a good idea to alter your URL or domain as soon as you change the name of your store on the front end.

Customers will find it simpler to remember your website if the store name and URL are the same, which also improves brand continuity and lessens confusion. Here are some steps you can take to change your Shopify domain: 

Step 1: Go to Domains on your Settings page.

The Domains area is located farther down the list of Settings choices.

Step 2: Click on Change primary domain in step two.

You can view your current domain in the Primary domain area. To change to your new domain, click Change primary domain.

Step 3: Choose the domain you want to use and then click Save.

Your new or transferred domain is displayed here. After selecting the radio button next to it, click Save.

Conclusion

The success of your online business may be significantly impacted by changing the name of your Shopify store. This post should assist you in properly renaming your Shopify company name. If you are finding help from an ecommerce agency with your Shopify store, Scuti is here to help. 

© 2015 - 2025 Scuti. All rights reserved.