Category: AI

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.

Luo Fuli lead engineer of DeepSeek

Posted on by Hoang The Canh

1. 罗福莉 (Luo Fuli): The Lead Engineer Behind DeepSeek’s Success

1.1 Hometown

罗福莉 was born in 1995 in Sichuan Province, China. From a young age, she exhibited exceptional talent in mathematics and computer science.

1.2 Education

She studied at Beijing Normal University, majoring in Computer Science. She later continued her research at the Computational Linguistics Institute of Peking University, where she started working with advanced NLP models.

1.3 Career Path

After graduating, 罗福莉 joined Alibaba’s DAMO Academy, leading the VECO project—a multilingual pre-training model—and contributed to AliceMind, a language AI platform.

In 2022, she joined DeepSeek as Lead Engineer, playing a key role in developing DeepSeek-V2 and R1, positioning the company as a strong competitor against OpenAI and Google.

 

2. Introduction to DeepSeek

DeepSeek AI: Should You Consider This Open-Source Contender? | by vinay krishna | informategy | Jan, 2025 | Medium

2.1 History of Formation

DeepSeek is a leading technology company in the field of artificial intelligence (AI) in China, founded in May 2023 by Liang Wenfeng, the former founder of High-Flyer, a venture capital technology fund. DeepSeek is headquartered in Hangzhou, Zhejiang Province, China, with the goal of developing large language models (LLMs) capable of competing with OpenAI, Google DeepMind, and Meta AI.

DeepSeek was established in the context of China accelerating its AI development strategy to achieve technological independence and reduce reliance on Western platforms such as OpenAI’s GPT and Google’s Gemini.

2.2 Objectives

DeepSeek aims to build advanced AI models with low costs and high efficiency, serving both enterprises and individual users. The company focuses on optimizing Transformer architecture, developing AI models capable of mathematical reasoning and efficient natural language processing (NLP). Additionally, DeepSeek is committed to maintaining open-source accessibility to allow the community to develop flexible AI applications.

2.3 Recent Notable Versions

 

DeepSeek LLM (11/2023)

The first open-source version of DeepSeek, focusing on support for programmers and AI research.

DeepSeek V2 (5/2024)

A low-cost AI model (only 2 RMB per million output tokens), making AI more accessible to businesses and individuals.

DeepSeek V3 (12/2024)

A language model with 671 billion parameters, surpassing competitors such as Meta’s Llama 3.1 and Alibaba’s Qwen 2.5, focusing on optimizing language processing and mathematics.

DeepSeek R1 (11/2024)

Specialized in logical reasoning and mathematics, outperforming many previous AI models. The R1-Zero variant uses reinforcement learning techniques, enabling AI to learn autonomously without supervision.

2.4 Competitors Directly Affected by DeepSeek’s Emergence

DeepSeek: Is this China's ChatGPT moment and a wake-up call for the US? | Technology News - The Indian Express

DeepSeek’s launch has created strong competition with major AI players such as:

      • OpenAI: DeepSeek R1 surpasses GPT-4 in mathematical and logical reasoning tasks in certain professional evaluations.
      • Google DeepMind: DeepSeek V3 competes with Gemini in natural language processing capabilities.
      • Meta AI: Llama 3.1 is considered inferior to DeepSeek V3 in understanding complex contexts.

2.5 Benefits of DeepSeek for Users

 

    • Low Cost: Users only pay around 2 RMB per million tokens to use DeepSeek V2.
    • High Efficiency: DeepSeek V3 and R1 are optimized for reasoning and language processing tasks.
    • Open-Source: Enables the community to research, customize, and apply AI in various fields.

3. Collaborations with Other Platforms

DeepSeek has established partnerships with major technology corporations and platforms:

    • Tencent Cloud: Integrated DeepSeek into Tencent’s AI solutions, optimizing big data processing capabilities.
    • Huawei Ascend AI: Utilized Huawei’s hardware to enhance AI model training processes.
    • Alibaba Cloud: Applied DeepSeek in intelligent e-commerce solutions.
    • Baidu Ernie: Partnered with Baidu to improve search capabilities and AI chatbots.

These collaborations help DeepSeek expand its influence in the AI ecosystem while providing partners with advanced AI solutions at lower costs.

With 罗福莉 leading the technological advancements at DeepSeek, the company has rapidly emerged as a top AI innovator in China. Her expertise in natural language processing and AI model development has been instrumental in positioning DeepSeek as a strong competitor to OpenAI, Google, and Meta. As DeepSeek continues to evolve, 罗福莉’s leadership will be pivotal in shaping the future of AI research and applications.

 

4. Conclusion

罗福莉 (Luo Fuli) is not only a leading AI engineer but also a visionary figure who has played an essential role in shaping DeepSeek’s position in the AI industry. Her expertise in natural language processing and deep learning has been instrumental in pushing the boundaries of AI technology, making DeepSeek a formidable competitor against giants like OpenAI and Google. With her leadership, DeepSeek has not only introduced powerful AI models but also made them accessible and efficient for businesses and individuals alike. Moving forward, her continued innovation and strategic direction will be crucial in defining the next era of artificial intelligence, solidifying DeepSeek’s reputation as a leader in AI development.

Posted in AI

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.

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


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.

Posted in AI

Xu Hướng Mới Nhất Của AI OCR Và AI Tạo Sinh: Đổi Mới Công Nghệ Và Triển Vọng Tương Lai

Posted on by hello@scuti

Xu Hướng Mới Nhất Của AI OCR Và AI Tạo Sinh: Đổi Mới Công Nghệ Và Triển Vọng Tương Lai

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

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Ngay cả những người có kiến thức chuyên sâu về AI OCR và AI tạo sinh cũng có thể cảm thấy cần phải đào sâu hơn để hiểu rõ hơn về lĩnh vực này. Đặc biệt, nhu cầu tìm hiểu những đổi mới mà AI tạo sinh mang lại cho công nghệ OCR thông qua các ví dụ cụ thể và các thách thức hiện tại đang ngày càng gia tăng. Công nghệ OCR truyền thống gặp khó khăn trong việc xử lý chữ viết tay và tài liệu có bố cục phức tạp, nhưng nhờ sức mạnh của AI tạo sinh, những hạn chế này đang được cải thiện đáng kể.

Trong bài viết này, chúng tôi tập trung vào từ khóa “AI OCR – AI tạo sinh” để phân tích mối quan hệ giữa AI OCR và AI tạo sinh, sự phát triển của công nghệ này, các ứng dụng cụ thể, cũng như những thách thức và triển vọng trong tương lai.

Sự Phát Triển Của Công Nghệ OCR: Từ Quá Khứ Đến Hiện Tại Và Hướng Tới Tương Lai

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

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI OCR, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: AI OCR là gì? Giải thích chi tiết về công nghệ mới nhất và các trường hợp ứng dụng trong ngành.

Sự Bắt Đầu Của OCR: Sự Ra Đời Và Phát Triển Của Nhận Diện Ký Tự

Nguồn gốc của công nghệ OCR bắt đầu từ cuối thế kỷ 19, khi các nhà khoa học tìm cách phát triển máy có thể đọc ký tự giống như con người. Những nỗ lực ban đầu bao gồm phát minh ra máy điện báo và thiết bị hỗ trợ đọc cho người khiếm thị. Năm 1914, nhà vật lý Israel Emanuel Goldberg đã phát triển một thiết bị có thể chuyển đổi ký tự thành mã điện báo. Mục tiêu của thiết bị này là cải thiện hiệu quả truyền thông bằng cách đọc ký tự và chuyển chúng thành mã điện báo.

Hơn nữa, vào những năm 1920, hệ thống truy xuất tài liệu điện tử đầu tiên trên thế giới đã được phát triển, đặt nền móng cho công nghệ OCR. Những tiến bộ này có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của OCR, tạo cơ sở cho các công nghệ nhận diện ký tự tiên tiến hiện nay. Nhờ đó, OCR đã đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ người khiếm thị.

Kỷ Nguyên Kỹ Thuật Số: Sự Tiến Hóa Của OCR Với Máy Tính

Với sự xuất hiện của máy tính kỹ thuật số vào giữa thế kỷ 20, công nghệ OCR đã có những bước tiến quan trọng. Vào những năm 1950, máy OCR đã được thương mại hóa, và vào năm 1954, Reader’s Digest đã giới thiệu máy đọc OCR đầu tiên trên thế giới.

Thiết bị này có khả năng chuyển đổi các báo cáo bán hàng được đánh máy thành thẻ đục lỗ cho máy tính, giúp tự động hóa việc nhập dữ liệu và tiết kiệm thời gian đáng kể. Các hệ thống OCR thế hệ đầu tiên vào những năm 1960 chỉ có thể nhận diện một số hình dạng ký tự nhất định bằng phương pháp khớp mẫu (template matching). Đến đầu những năm 1970, hệ thống OCR thế hệ thứ hai ra đời, có khả năng nhận diện cả văn bản in máy và chữ viết tay. Việc giới thiệu các phông chữ tiêu chuẩn OCR-A và OCR-B đã giúp công nghệ này được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp.

Nhờ đó, công nghệ OCR có thể xử lý nhiều loại ký tự hơn và thậm chí nhận diện được tài liệu chất lượng thấp. Hơn nữa, sự phát triển của máy đọc thương mại do Raymond Kurzweil chế tạo đã cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận tài liệu in cho người khiếm thị.

AI OCR Hiện Đại: Bước Tiến Vượt Bậc Nhờ Học Sâu (Deep Learning)

Công nghệ OCR hiện đại đã có những bước phát triển vượt bậc nhờ vào sự tiến bộ của phần cứng, phần mềm và trí tuệ nhân tạo (AI). Hệ thống AI OCR sử dụng máy quét quang học, camera, cùng các thuật toán AI tiên tiến để chuyển đổi tài liệu in thành văn bản kỹ thuật số. Với sự phát triển của học máy và học sâu, AI OCR có thể nhận diện nhiều loại phông chữ, chữ viết tay và thậm chí hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau.

Nhờ đó, AI OCR đã được tích hợp vào nhiều ứng dụng khác nhau, trở thành công cụ mạnh mẽ giúp nâng cao hiệu quả làm việc của doanh nghiệp và tổ chức. Công nghệ AI OCR không chỉ đơn thuần nhận diện ký tự mà còn có thể hiểu ngữ cảnh và tạo ra văn bản một cách tự nhiên hơn. Điều này giúp AI OCR trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, thúc đẩy quá trình tự động hóa và nâng cao năng suất làm việc.

Cách AI OCR Hoạt Động: Quá Trình Chuyển Đổi Hình Ảnh Thành Văn Bản

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

AI OCR là một công nghệ sử dụng học máy và thị giác máy tính để trích xuất văn bản từ hình ảnh và tài liệu. Khác với OCR truyền thống gặp khó khăn trong việc nhận diện chữ viết tay, AI OCR đã cải thiện đáng kể độ chính xác, giúp nhận diện chữ viết tay một cách chính xác hơn. Ví dụ, khi một ghi chú viết tay được chụp bằng điện thoại thông minh, AI OCR sẽ phân tích hình ảnh và chuyển đổi chữ viết tay thành văn bản kỹ thuật số.

Quy trình xử lý AI OCR có thể được chia thành các giai đoạn chính sau: Trước tiên, ở giai đoạn quét, hệ thống thu nhận hình ảnh tài liệu có chất lượng cao. Tiếp theo, trong giai đoạn tiền xử lý, hệ thống thực hiện các cải tiến như loại bỏ nhiễu, điều chỉnh độ nghiêng, và tách văn bản khỏi nền để nâng cao chất lượng hình ảnh. Trong giai đoạn phân đoạn, hình ảnh được chia thành từng ký tự hoặc dòng văn bản riêng lẻ để dễ dàng phân tích hơn.

CÁC GIAI ĐOẠN XỬ LÝ AI OCR

Trong giai đoạn trích xuất đặc trưng, các mô hình học sâu như Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) được sử dụng để nhận diện các mẫu và đặc điểm của ký tự. Những mô hình này được đào tạo trên tập dữ liệu khổng lồ bao gồm nhiều loại phông chữ, phong cách chữ viết tay và đa ngôn ngữ, giúp chúng có thể nhận diện chính xác ngay cả những ký tự viết tay phức tạp.

Sau khi nhận diện văn bản, hệ thống sẽ tinh chỉnh đầu ra bằng cách sửa lỗi và cải thiện tính trôi chảy cũng như sự nhất quán của văn bản dựa trên ngữ cảnh. Quá trình này giúp tạo ra văn bản kỹ thuật số chính xác và dễ đọc. Các hệ thống AI OCR tiên tiến còn có khả năng học hỏi liên tục qua từng lần sử dụng, nâng cao độ chính xác theo thời gian. Nhờ đó, việc số hóa ghi chú viết tay và tài liệu in trở nên nhanh chóng và chính xác hơn.

Ứng Dụng AI OCR: Các Trường Hợp Sử Dụng Trong Nhiều Lĩnh Vực

AI OCR Applications: Use Cases Across Various Fields

Tự Động Hóa Nhập Dữ Liệu: Nâng Cao Hiệu Quả Và Giảm Chi Phí

Nhiều doanh nghiệp và tổ chức đang tận dụng AI OCR để tự động hóa quy trình nhập dữ liệu, giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí. Hệ thống AI OCR có khả năng xử lý linh hoạt các bố cục phức tạp và nhiều định dạng khác nhau, làm cho chúng trở thành giải pháp lý tưởng cho các tác vụ như xử lý hóa đơn và nhập liệu biểu mẫu.

Ví dụ, AI OCR có thể tự động đọc dữ liệu từ hóa đơn và tích hợp vào hệ thống kế toán, giúp ngăn ngừa lỗi nhập liệu thủ công và nâng cao hiệu quả hoạt động. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tập trung nguồn lực vào các nhiệm vụ chiến lược hơn, từ đó nâng cao năng suất tổng thể.

Xử Lý Tài Liệu Viết Tay: Hỗ Trợ Người Khiếm Thị Và Dịch Thuật Đa Ngôn Ngữ

AI OCR cũng đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng trình đọc màn hình hỗ trợ người khiếm thị. Những ứng dụng này sử dụng AI OCR để nhận diện văn bản viết tay và in ấn trước khi chuyển đổi chúng thành giọng nói hoặc chữ nổi Braille. Ngoài ra, AI OCR còn hỗ trợ dịch thuật tài liệu sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp cải thiện giao tiếp quốc tế.

VAI TRÒ CỦA AI OCR

Một ví dụ cụ thể về ứng dụng AI OCR là tính năng dịch thuật trong ứng dụng Google Lens. Ứng dụng này sử dụng camera điện thoại thông minh để nhận diện và trích xuất văn bản từ môi trường xung quanh, sau đó dịch sang ngôn ngữ do người dùng lựa chọn. Văn bản đã trích xuất cũng có thể được sao chép và sử dụng ở nơi khác, giúp ích rất nhiều cho du khách cũng như những người làm việc trong môi trường đa ngôn ngữ.

Latest Trends In AI OCR And Generative AI: Technological Innovations And Future Prospects

Posted on by hello@scuti

Latest Trends In AI OCR And Generative AI: Technological Innovations And Future Prospects

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

Even those with specialized knowledge of AI OCR and Generative AI may feel the need to delve deeper into these topics. In particular, there is a growing demand to understand the innovations that Generative AI brings to OCR technology through concrete examples and the challenges currently being faced. Traditional OCR technology has struggled with handwritten text and complex document layouts, but with the power of Generative AI, these challenges are being significantly improved.

In this article, we focus on the keyword “AI OCR – Generative AI” to explore the relationship between AI OCR and Generative AI, the evolution of these technologies, specific applications, and the challenges and prospects for the future.

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

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

If you want to learn more about AI OCR, be sure to check out this article first.
Related article: What is AI OCR? A Detailed Explanation of the Latest Technology and Industry Use Cases

The Dawn of OCR: The Birth and Development of Character Recognition

The origins of OCR technology date back to the late 19th century when attempts were made to develop machines capable of reading characters like humans. Early attempts included inventions such as telegraph machines and reading aids for the visually impaired. In 1914, Israeli physicist Emanuel Goldberg developed a machine that converted characters into telegraph codes. This machine aimed to improve communication efficiency by reading characters and converting them into telegraph codes.

Furthermore, in the 1920s, the world’s first electronic document retrieval system was developed, laying the foundation for OCR technology. These early advancements had a significant impact on the development of OCR, forming the basis of today’s advanced character recognition technologies. As a result, OCR has played a crucial role in assisting the visually impaired.

The Digital Era: The Evolution of OCR with Computers

With the emergence of digital computers in the mid-20th century, OCR technology saw significant progress. By the 1950s, OCR machines had been commercialized, and in 1954, Reader’s Digest introduced the world’s first OCR reading machine.

This machine converted sales reports typed on typewriters into punched cards for computers, greatly contributing to the automation of data entry and time efficiency. The first-generation OCR systems of the 1960s could only recognize limited character shapes using template matching techniques. In the early 1970s, the second-generation systems were developed, capable of recognizing both machine-printed and handwritten characters. The introduction of standardized OCR fonts, such as OCR-A and OCR-B, facilitated the widespread adoption of OCR across various industries.

This advancement enabled OCR technology to process a greater variety of characters and even handle low-quality documents. Furthermore, the development of commercial reading machines by Raymond Kurzweil improved access to printed materials for the visually impaired.

Modern AI OCR: Revolutionary Advancements with Deep Learning

Modern OCR technology has significantly evolved thanks to advances in hardware, software, and AI. AI OCR systems utilize optical scanners, cameras, and sophisticated AI algorithms to convert printed documents into digital text. With the progress of machine learning and deep learning, AI OCR can now recognize various fonts, handwritten text, and even multiple languages.

As a result, AI OCR has been integrated into a wide range of applications and is now a powerful tool that enhances business efficiency for companies and organizations. AI OCR technology has evolved beyond mere character recognition to understanding context and generating more natural text. This has made it an indispensable tool for many industries, enabling automation and improving productivity.

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

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

AI OCR is a technology that utilizes machine learning and computer vision to extract text from images and documents. Unlike traditional OCR, which struggled with recognizing handwritten characters, AI OCR has significantly improved accuracy, making it possible to accurately interpret handwritten text. For example, when a handwritten note is captured using a smartphone, AI OCR analyzes the image and converts the handwritten text into digital text.

The AI OCR process can be broadly divided into several stages. First, in the scanning stage, a high-quality image of the document is captured. Next, during the preprocessing stage, various enhancements such as noise reduction, skew correction, and text-background separation are performed to improve image quality. In the segmentation stage, the image is divided into individual characters or text lines, making analysis easier.

AI OCR PROCESS STAGES

In the feature extraction stage, deep learning models such as Convolutional Neural Networks (CNNs) are used to recognize character patterns and features. These models are trained on vast datasets containing various font types, handwriting styles, and multiple languages, enabling them to accurately identify even complex handwritten characters.

After text recognition, the system refines the output by correcting errors and improving the fluency and consistency of the text based on context. Ultimately, this process generates an accurate and readable digital text. Advanced AI OCR systems also have the ability to continuously learn and improve their accuracy with each use. This allows for the rapid and precise digitization of handwritten notes and printed documents.

AI OCR Applications: Use Cases Across Various Fields

AI OCR Applications: Use Cases Across Various Fields

Automating Data Entry: Achieving Efficiency and Cost Reduction

Many companies and organizations are leveraging AI OCR to automate data entry, significantly reducing both time and costs. AI OCR systems can flexibly handle complex layouts and various formats, making them ideal for tasks such as invoice processing and form entry.

For example, AI OCR can automatically read invoice data and integrate it into an accounting system, preventing manual entry errors and improving operational efficiency. This allows businesses to allocate resources to more strategic tasks, ultimately enhancing overall productivity.

Processing Handwritten Documents: Supporting the Visually Impaired and Multilingual Translation

AI OCR also plays a crucial role in screen reader applications designed to support the visually impaired. These applications use AI OCR to recognize handwritten and printed documents before converting the text into speech or Braille. Additionally, AI OCR facilitates multilingual document translation, aiding international communication.

Processing Handwritten Documents: Supporting the Visually Impaired and Multilingual Translation

A concrete example of AI OCR application is the translation feature in the Google Lens app. This app uses a smartphone camera to recognize and extract text from the surrounding environment and translates it into the language selected by the user. The extracted text can also be copied and used elsewhere, making it highly useful for travelers and professionals working in multilingual environments.

Tối Ưu Hóa Xử Lý Hóa Đơn Bằng AI OCR: 5 Bước Triển Khai Và Các Trường Hợp Triển Khai AI OCR

Posted on by hello@scuti
Tối Ưu Hóa Xử Lý Hóa Đơn Bằng AI OCR: 5 Bước Triển Khai Và Các Trường Hợp Triển Khai AI OCR

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

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Nếu bạn đã tìm kiếm “Tài liệu AI OCR” và tìm thấy bài viết này, có lẽ bạn đang gặp phải những thách thức trong việc tối ưu hóa quy trình xử lý hóa đơn. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn với việc nhập dữ liệu thủ công, chậm trễ trong xử lý và phải làm lại do lỗi sai. AI OCR đang thu hút sự chú ý như một công nghệ đột phá giúp giải quyết những vấn đề này. Khác với công nghệ OCR truyền thống, AI OCR có thể hiểu nội dung của hóa đơn và tự động nhập cũng như xử lý dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích những lợi ích cụ thể của AI OCR, trình bày 5 bước để tự động hóa xử lý hóa đơn và đưa ra các ví dụ thực tế về việc triển khai AI OCR giúp nâng cao hiệu suất công việc như thế nào.

Lợi Ích Của Xử Lý Hóa Đơn Bằng AI OCR

Benefits Of Invoice Processing With AI OCR

1. OCR là gì? Khác gì so với AI OCR?

OCR (Optical Character Recognition – Nhận dạng ký tự quang học) là công nghệ quét văn bản in trên giấy và chuyển đổi thành dữ liệu kỹ thuật số mà máy tính có thể xử lý. OCR truyền thống chỉ giới hạn trong việc nhận diện ký tự và gặp khó khăn khi xử lý các bố cục phức tạp hoặc chữ viết tay.

Tuy nhiên, AI OCR được tích hợp trí tuệ nhân tạo, giúp nhận diện chính xác các bố cục hóa đơn phức tạp và chữ viết tay, điều mà OCR truyền thống khó xử lý. Nhờ đó, AI OCR có thể hỗ trợ nhiều định dạng hóa đơn khác nhau, đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác và tính linh hoạt trong việc trích xuất dữ liệu.

Bằng cách ứng dụng học máy, AI OCR có khả năng hiểu nội dung hóa đơn và trích xuất dữ liệu chính xác dựa trên ngữ cảnh. Điều này giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình xử lý hóa đơn, nâng cao hiệu suất công việc.

Hơn nữa, AI OCR có thể liên tục học hỏi và nâng cao độ chính xác theo thời gian, trở thành một công nghệ cực kỳ hữu ích trong dài hạn.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI OCR, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: AI OCR là gì? Giải thích chi tiết về công nghệ mới nhất và các trường hợp ứng dụng trong ngành.

2. Lợi ích của việc tự động hóa xử lý hóa đơn bằng AI OCR

Việc triển khai AI OCR giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình xử lý hóa đơn và mang lại những lợi ích sau:

  • Nâng cao hiệu suất công việc:
    AI OCR giúp giảm đáng kể công việc nhập dữ liệu thủ công, cải thiện đáng kể hiệu suất hoạt động tổng thể. Công nghệ này có thể xử lý nhiều hóa đơn cùng lúc, tăng đáng kể năng suất xử lý.

  • Giảm chi phí:
    AI OCR giúp cắt giảm chi phí nhân công và giảm thiểu chi phí sửa lỗi do sai sót thủ công. Việc triển khai AI OCR cho phép doanh nghiệp phân bổ nguồn lực nhân sự vào các nhiệm vụ quan trọng hơn, giúp tối ưu hóa chi phí vận hành.

  • Cải thiện độ chính xác:
    AI OCR có khả năng đọc dữ liệu chính xác hơn con người, giảm tỷ lệ lỗi và nâng cao độ tin cậy. Công nghệ AI giúp giảm nguy cơ nhận diện sai và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.

  • Rút ngắn thời gian xử lý:
    AI OCR cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực, giúp giảm đáng kể thời gian xử lý hóa đơn. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và đẩy nhanh tốc độ hoạt động kinh doanh.

  • Tăng cường tuân thủ pháp lý:
    AI OCR tự động ghi lại dấu vết kiểm toán, giúp nâng cao khả năng tuân thủ pháp lý và kiểm toán nội bộ. Công nghệ này hỗ trợ theo dõi và kiểm tra dữ liệu dễ dàng hơn, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro pháp lý và vận hành an toàn hơn.

 
Lợi ích của việc tự động hóa xử lý hóa đơn bằng AI OCR

5 Bước Xử Lý Hóa Đơn Bằng AI OCR

5 Steps For Invoice Processing With AI OCR

1. Số hóa hóa đơn

Trước tiên, hóa đơn giấy được quét hoặc chụp bằng máy quét hoặc điện thoại thông minh để chuyển đổi thành dữ liệu kỹ thuật số. Điều này giúp lưu trữ và quản lý tài liệu dưới dạng điện tử. Các hóa đơn số hóa có thể được lưu trữ trên nền tảng đám mây, giúp truy cập dễ dàng mọi lúc, mọi nơi.

Quy trình này giúp giảm nhu cầu lưu trữ giấy tờ và cung cấp giải pháp thân thiện với môi trường. Ngoài ra, số hóa dữ liệu giúp sao lưu dễ dàng hơn, hỗ trợ quản lý rủi ro trong trường hợp xảy ra thiên tai.

2. Trích xuất dữ liệu

Tiếp theo, AI OCR được sử dụng để tự động trích xuất các dữ liệu quan trọng từ hóa đơn, chẳng hạn như người nhận hóa đơn, ngày lập hóa đơn và số tiền. Với công nghệ AI, ngay cả các định dạng phức tạp và chữ viết tay cũng có thể được nhận diện chính xác. AI OCR tự động nhận diện bố cục hóa đơn và trích xuất nhanh chóng thông tin cần thiết.

Điều này giúp tối ưu hóa quy trình trích xuất dữ liệu và giảm thiểu lỗi do nhập liệu thủ công. Hơn nữa, AI OCR có khả năng học hỏi liên tục và cải thiện độ chính xác theo thời gian, trở thành công nghệ có giá trị lâu dài.

3. Xác minh và hiệu chỉnh dữ liệu

Dữ liệu trích xuất sẽ được kiểm tra lỗi và chỉnh sửa nếu cần. Nhờ vào độ chính xác cao của AI OCR, việc chỉnh sửa thủ công được giảm thiểu, giúp quản lý dữ liệu hiệu quả hơn. Quy trình xác minh sử dụng tính năng kiểm tra tự động của AI để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu. Điều này giúp nâng cao độ tin cậy của dữ liệu và cải thiện hiệu suất công việc.

Ngoài ra, AI OCR có thể học hỏi và cải thiện độ chính xác theo thời gian, làm cho nó trở thành một công nghệ quan trọng trong tối ưu hóa hoạt động kinh doanh về lâu dài.

Xác minh và hiệu chỉnh dữ liệu

4. Nhập và xử lý dữ liệu

Dữ liệu đã được xác minh sẽ được tự động nhập vào hệ thống kế toán hoặc các hệ thống nghiệp vụ khác. Quá trình tự động hóa này giúp giảm bớt công việc nhập liệu thủ công và tăng tốc độ xử lý. AI OCR giúp liên kết dữ liệu dễ dàng giữa các hệ thống khác nhau, đảm bảo luồng dữ liệu diễn ra mượt mà. Điều này giúp duy trì tính nhất quán của dữ liệu và nâng cao hiệu suất tổng thể của quy trình kinh doanh.

Ngoài ra, AI OCR có khả năng học hỏi liên tục và cải thiện độ chính xác, làm cho nó trở thành một công nghệ hữu ích về lâu dài.

5. Phê duyệt và thanh toán

Cuối cùng, quy trình phê duyệt được thực hiện dựa trên dữ liệu hóa đơn đã nhập, dẫn đến việc thanh toán. Điều này giúp đảm bảo quy trình từ xử lý hóa đơn đến thanh toán diễn ra suôn sẻ. AI OCR tự động hóa quy trình phê duyệt và giúp giao tiếp giữa các bên liên quan trở nên hiệu quả hơn.

Nhờ đó, quá trình thanh toán được đẩy nhanh, góp phần cải thiện dòng tiền của doanh nghiệp. Hơn nữa, AI OCR có khả năng học hỏi và nâng cao độ chính xác theo thời gian, trở thành một công nghệ cực kỳ có giá trị trong dài hạn.

Các Trường Hợp Triển Khai AI OCR

AI OCR Implementation Case Studies

1. Acume: Cải thiện quy trình AP/AR bằng AI

Acume đã triển khai giải pháp AI OCR của Affinda để tối ưu hóa quy trình tài khoản phải trả (AP) và tài khoản phải thu (AR). Nhờ tự động hóa với AI OCR, tốc độ xử lý và độ chính xác được cải thiện đáng kể, nâng cao hiệu suất hoạt động tổng thể. Việc áp dụng AI OCR giúp Acume giảm bớt gánh nặng nhập liệu thủ công và tối ưu hóa quy trình làm việc.

Nhờ đó, nhân viên có thể tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn, nâng cao năng suất chung của doanh nghiệp. Ngoài ra, AI OCR có khả năng học hỏi và nâng cao độ chính xác liên tục, làm cho nó trở thành một công nghệ có giá trị lâu dài.

2. Bayt.com: Công cụ phân tích sơ yếu lý lịch bằng AI giúp rút ngắn quy trình tuyển dụng 40%

Bayt.com, cổng thông tin việc làm số 1 tại Trung Đông, đã triển khai công cụ phân tích sơ yếu lý lịch bằng AI của Affinda, giúp giảm 40% thời gian cần thiết cho quy trình tuyển dụng.

Nhờ ứng dụng AI OCR, việc trích xuất và phân tích dữ liệu từ sơ yếu lý lịch trở nên nhanh chóng và chính xác hơn, giúp tối ưu hóa đáng kể quá trình tuyển dụng. AI OCR cho phép Bayt.com nhanh chóng phân tích hồ sơ ứng viên và xác định nhân tài phù hợp trong thời gian ngắn hơn.

Điều này giúp nâng cao hiệu quả tuyển dụng và tăng cường khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hơn nữa, AI OCR có thể học hỏi và nâng cao độ chính xác theo thời gian, trở thành một công nghệ quan trọng trong dài hạn.

Các Câu Hỏi Thường Gặp Về Xử Lý Hóa Đơn Bằng AI OCR

Frequently Asked Questions About AI OCR Invoice Processing

1. Chi phí của OCR là bao nhiêu?

Chi phí của các giải pháp AI OCR khác nhau tùy theo nhà cung cấp, nhưng hầu hết đều áp dụng mô hình tính phí theo tháng. Ngoài ra, một số nhà cung cấp còn cung cấp bản dùng thử miễn phí hoặc gói miễn phí, vì vậy bạn nên thử nghiệm trước khi quyết định triển khai.

Việc áp dụng AI OCR giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí trong dài hạn, làm cho khoản đầu tư ban đầu trở nên đáng giá. Hơn nữa, AI OCR có khả năng học hỏi và nâng cao độ chính xác theo thời gian, khiến nó trở thành một công nghệ hữu ích về lâu dài.

Chi phí của OCR là bao nhiêu?

2. Mất bao lâu để xử lý hóa đơn bằng OCR?

Tốc độ xử lý của AI OCR phụ thuộc vào độ phức tạp của hóa đơn và hiệu suất của giải pháp AI OCR được sử dụng. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, quá trình xử lý được hoàn thành trong vài giây đến vài phút. Điều này giúp nhập dữ liệu nhanh chóng và đảm bảo quy trình kinh doanh diễn ra suôn sẻ. AI OCR cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực, giúp tăng tốc quy trình làm việc của doanh nghiệp.

Nhờ đó, tốc độ kinh doanh được cải thiện và khả năng cạnh tranh được tăng cường. Hơn nữa, AI OCR có thể học hỏi và nâng cao độ chính xác theo thời gian, làm cho nó trở thành một công nghệ hữu ích về lâu dài.

Streamlining Invoice Processing With AI Ocr: 5 Steps To Implementation And Success Stories

Posted on by hello@scuti
Streamlining Invoice Processing With AI Ocr: 5 Steps To Implementation And Success Stories

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as offshore development and lab-type development in Vietnam, as well as generative AI consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

If you searched for “AI OCR Invoice” and found this article, you are likely facing challenges in streamlining invoice processing. Many companies struggle with issues such as manual data entry, processing delays, and rework due to errors. AI OCR is gaining attention as an innovative technology to solve these problems. Unlike traditional OCR technology, AI OCR can understand the content of invoices and automatically input and process data.

In this article, we will explore the specific benefits of AI OCR, outline five steps to achieving invoice processing automation, and provide real-world case studies to demonstrate how AI OCR contributes to operational efficiency.

Benefits Of Invoice Processing With AI OCR

Benefits Of Invoice Processing With AI OCR

1. What is OCR? How is it Different from AI OCR?

OCR (Optical Character Recognition) is a technology that scans printed text on paper and converts it into digital data that can be processed by a computer. Traditional OCR is limited to recognizing characters and struggles with complex layouts or handwritten text.

However, AI OCR incorporates artificial intelligence, enabling it to accurately recognize complex invoice layouts and handwritten text that traditional OCR finds challenging. This enhances its adaptability to various invoice formats and significantly improves the accuracy and flexibility of data extraction.

By leveraging machine learning, AI OCR can understand invoice content and accurately extract data based on context. This allows businesses to automate invoice processing and enhance operational efficiency.

Moreover, AI OCR continuously learns and improves its accuracy over time, making it a highly valuable technology from a long-term perspective.

If you want to learn more about AI OCR, be sure to check out this article first.
Related article: What is AI OCR? A Detailed Explanation of the Latest Technology and Industry Use Cases

2. Benefits of Automating Invoice Processing with AI OCR

By implementing AI OCR, businesses can automate invoice processing and enjoy the following benefits:

  • Increased Operational Efficiency:
    AI OCR significantly reduces manual data entry, leading to a dramatic improvement in overall operational efficiency. It can process multiple invoices simultaneously, greatly enhancing processing capacity.

  • Cost Reduction:
    AI OCR helps cut labor costs and minimizes rework expenses caused by human errors. By implementing AI OCR, companies can allocate human resources to more critical tasks, ultimately reducing overall costs.

  • Improved Accuracy:
    AI OCR reads data with higher accuracy than humans, reducing error rates and improving reliability. AI technology minimizes misrecognition risks and ensures data accuracy.

  • Shorter Processing Time:
    Since AI OCR enables real-time data processing, the time required for invoice processing is significantly reduced. This allows companies to make quick decisions and accelerate business operations.

  • Enhanced Compliance:
    AI OCR automatically records audit trails, contributing to stronger legal compliance and internal audits. It facilitates data tracking and auditing, reducing legal risks and ensuring smooth business operations.

Benefits of Automating Invoice Processing with AI OCR

5 Steps For Invoice Processing With AI OCR

5 Steps For Invoice Processing With AI OCR

1. Digitizing Invoices

First, paper invoices are scanned or photographed using a scanner or smartphone to convert them into digital data. This allows physical documents to be stored and managed electronically. Digitized invoices can be stored in cloud storage, making them accessible anytime, anywhere.

This process reduces the need for physical storage space and provides an eco-friendly solution. Additionally, digitalization makes data backup easier and helps with risk management in case of disasters.

2. Data Extraction

Next, AI OCR is used to automatically extract essential data from invoices, such as the recipient, invoice date, and invoice amount. With AI technology, even complex formats and handwritten information can be accurately recognized. AI OCR automatically detects invoice layouts and quickly extracts the required information.

This significantly streamlines the data extraction process and minimizes manual errors. Furthermore, AI OCR continuously learns and improves its accuracy over time, making it a highly valuable long-term technology.

3. Data Validation and Correction

The extracted data is reviewed for errors, and necessary corrections are made. Thanks to AI OCR’s high accuracy, the need for manual corrections is minimized, allowing for efficient data management. The verification process utilizes AI-driven automated checks to ensure data accuracy. This enhances data reliability and improves overall operational efficiency.

Moreover, AI OCR continuously learns and refines its accuracy, making it an essential technology for long-term business optimization.

Data Validation and Correction

4. Data Entry and Processing

The validated data is automatically entered into accounting systems or other business systems. This automation reduces the burden of manual data entry and improves processing speed. AI OCR facilitates seamless data integration across different systems, ensuring a smooth data flow. This enhances data consistency and improves overall business process efficiency.

Furthermore, AI OCR continuously learns and improves its accuracy, making it a highly valuable long-term technology.

5. Approval and Payment

Finally, the approval workflow proceeds based on the entered invoice data, leading to payment execution. This ensures a smooth end-to-end process from invoice processing to payment. AI OCR automates the approval process and streamlines communication between stakeholders.

As a result, payment processes are accelerated, contributing to improved cash flow. Additionally, AI OCR continuously learns and enhances its accuracy, making it a highly beneficial technology in the long run.

AI OCR Implementation Case Studies

AI OCR Implementation Case Studies

1. Acume: Enhancing AP/AR Workflows ith AI

Acume implemented Affinda’s AI OCR solution to optimize its accounts payable (AP) and accounts receivable (AR) processes. Through automation with AI OCR, processing speed and accuracy significantly improved, leading to enhanced overall operational performance. By introducing AI OCR, Acume reduced the burden of manual data entry and streamlined its workflow.

As a result, employees could focus on more strategic tasks, boosting overall company productivity. Furthermore, AI OCR continuously learns and improves its accuracy, making it a valuable technology for long-term use.

2. Bayt.com: AI-Powered Resume Parsing Tool Reduces Hiring Process Time by 40%

Bayt.com, the No.1 job portal in the Middle East, implemented Affinda’s AI-powered resume parsing tool, reducing the time required for the hiring process by 40%.

By leveraging AI OCR, resume data extraction and analysis became faster and more accurate, significantly optimizing recruitment efforts. With AI OCR, Bayt.com could quickly analyze candidate resumes and identify the best talent in a shorter time.

This enhanced the efficiency of the hiring process and strengthened the company’s competitiveness. Moreover, AI OCR continuously learns and improves its accuracy, making it a highly valuable technology in the long run.

Frequently Asked Questions About AI OCR Invoice Processing

Frequently Asked Questions About AI OCR Invoice Processing

1. How much does OCR cost?

The cost of AI OCR solutions varies depending on the vendor, but most offer subscription-based pricing. Additionally, some vendors provide free trials or free plans, so it is recommended to test the service before committing.

Implementing AI OCR can lead to long-term cost savings for businesses, making it a worthwhile investment. Furthermore, AI OCR continuously learns and improves its accuracy, making it a valuable technology from a long-term perspective.

How much does OCR cost?

2. How long does it take to process an invoice with OCR?

The processing speed of AI OCR depends on the complexity of the invoice and the performance of the AI OCR solution used. However, in most cases, processing is completed within a few seconds to a few minutes. This enables fast data entry and seamless business operations. AI OCR allows real-time data processing, accelerating business workflows.

As a result, business speed improves, and competitiveness is enhanced. Furthermore, AI OCR continuously learns and improves its accuracy, making it a highly valuable long-term technology.

So Sánh Chi Tiết Giữa OCR Và AI-OCR! Cách Lựa Chọn Và Giải Thích 7 Điểm Quan Trọng

Posted on by hello@scuti

So Sánh Chi Tiết Giữa OCR Và AI-OCR! Cách Lựa Chọn Và Giải Thích 7 Điểm Quan Trọng

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

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Bạn Đang Băn Khoăn Về Sự Khác Biệt Giữa OCR Và AI-OCR? OCR và AI-OCR đều là công nghệ dùng để trích xuất văn bản từ hình ảnh và tài liệu, nhưng có sự khác biệt lớn về cơ chế hoạt động và tính năng. Đặc biệt, AI-OCR đang thu hút sự chú ý vì khả năng khắc phục những hạn chế của OCR truyền thống, giúp xử lý dữ liệu một cách tiên tiến hơn. Nhiều doanh nghiệp có thể đang phân vân không biết nên áp dụng công nghệ nào.

Bài viết này sẽ phân tích chi tiết sự khác biệt giữa OCR và AI-OCR theo 7  quan trọng, đồng thời hướng dẫn cách lựa chọn công nghệ phù hợp nhất. Sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ về sự khác biệt giữa OCR và AI-OCR và có thể đưa ra quyết định đúng đắn cho doanh nghiệp của mình.

Kiến Thức Cơ Bản Về OCR Và AI-OCR

OCRとAI-OCRの基礎知識

OCR Là Gì?

OCR (Optical Character Recognition – Nhận Dạng Ký Tự Quang Học) là công nghệ giúp nhận diện và chuyển đổi ký tự từ hình ảnh quét, ảnh chụp bằng máy ảnh kỹ thuật số hoặc tệp PDF thành dữ liệu kỹ thuật số.

Lịch sử của OCR có từ cuối thế kỷ 19. Hệ thống OCR ban đầu nhận diện ký tự bằng cách so sánh với các mẫu đã định trước. Mặc dù số lượng ký tự có thể nhận diện và độ chính xác còn hạn chế, nhưng sự ra đời của máy tính kỹ thuật số vào những năm 1950 đã giúp công nghệ này phát triển vượt bậc.

Vào những năm 1960, các hệ thống OCR có thể nhận diện không chỉ chữ in mà cả chữ viết tay đã xuất hiện, đồng thời các phông chữ tiêu chuẩn như OCR-A và OCR-B được đưa vào sử dụng. Điều này giúp thúc đẩy quá trình số hóa tài liệu trong nhiều ngành công nghiệp, góp phần nâng cao hiệu quả công việc.

Lợi Ích Của OCR

Những lợi ích chính của công nghệ OCR bao gồm:

  • Rút Ngắn Thời Gian Nhập Liệu: Tự động hóa quy trình nhập dữ liệu thủ công giúp giảm đáng kể thời gian xử lý, cho phép nhân viên tập trung vào các công việc quan trọng hơn và nâng cao hiệu suất chung.
  • Giảm Thiểu Lỗi Nhập Liệu: OCR giúp giảm sai sót do con người gây ra, đảm bảo dữ liệu chính xác hơn, đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định kinh doanh.
  • Số Hóa Tài Liệu: Chuyển đổi tài liệu giấy sang dạng kỹ thuật số giúp dễ dàng tìm kiếm, chỉnh sửa và chia sẻ, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý thông tin và truy xuất dữ liệu nhanh chóng hơn.
  • Cải Thiện Khả Năng Tiếp Cận Thông Tin: OCR giúp chuyển đổi tài liệu in thành văn bản kỹ thuật số, giúp người khiếm thị dễ dàng tiếp cận thông tin hơn. Điều này thúc đẩy sự bình đẳng trong tiếp cận thông tin, giúp nhiều đối tượng có thể sử dụng dữ liệu dễ dàng hơn.

Lợi Ích Của OCR

Những Thách Thức Của OCR

Mặc dù OCR là một công nghệ hữu ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức:

  • Nhận Dạng Chữ Viết Tay: So với văn bản in, độ chính xác trong nhận diện chữ viết tay thấp hơn, dễ xảy ra lỗi. Đặc biệt, chữ viết tay có nét đặc trưng cá nhân mạnh sẽ khó nhận diện hơn.
  • Chất Lượng Hình Ảnh Kém: Hình ảnh có độ phân giải thấp, nhiễu nhiều hoặc bị méo có thể làm giảm đáng kể độ chính xác của OCR, gây khó khăn trong việc trích xuất dữ liệu chính xác.
  • Bố Cục Phức Tạp: OCR gặp khó khăn khi nhận diện các tài liệu có bảng biểu, biểu đồ hoặc văn bản nhiều cột. Điều này hạn chế việc áp dụng OCR trong một số lĩnh vực.
  • Hỗ Trợ Ngôn Ngữ: OCR có độ chính xác cao với các ngôn ngữ chính như tiếng Anh, nhưng khả năng nhận diện các ngôn ngữ ít phổ biến hoặc chữ viết cổ thường kém hơn, cần thêm hệ thống hỗ trợ đa ngôn ngữ.
  • Bảo Mật Và Tuân Thủ Quy Định: Khi xử lý các tài liệu có độ bảo mật cao, việc đảm bảo an toàn dữ liệu và tuân thủ các quy định pháp lý là điều quan trọng. Các ngành liên quan đến thông tin nhạy cảm cần xem xét kỹ trước khi triển khai OCR.

Ứng Dụng Của OCR

OCR được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

  • Chuyển Đổi Số (Paperless): Số hóa tài liệu giấy giúp tối ưu hóa hiệu suất công việc và giảm chi phí vận hành.
  • Ngành Tài Chính: Các ngân hàng sử dụng OCR trong ứng dụng di động để quét séc và trích xuất số tài khoản hoặc mã định tuyến.
  • Trợ Năng (Accessibility): OCR được sử dụng trong trình đọc màn hình cho người khiếm thị, giúp chuyển đổi văn bản in thành giọng nói.
  • Trích Xuất Thông Tin Từ Ảnh: Điện thoại thông minh có thể sử dụng OCR để nhận diện văn bản từ hình ảnh chụp.
  • Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Hàng Ngày: Ứng dụng quét hóa đơn sử dụng OCR để phân loại chi tiêu và theo dõi ngân sách, giúp quản lý tài chính cá nhân và doanh nghiệp hiệu quả hơn.

AI-OCR Là Gì?

AI-OCR (AI-Powered Optical Character Recognition) là công nghệ nhận dạng ký tự OCR tiên tiến tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI). AI-OCR có thể nhận diện chính xác chữ viết tay và tài liệu có bố cục phức tạp – điều mà OCR truyền thống gặp nhiều khó khăn. Công nghệ này sử dụng học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) để phân tích dữ liệu lớn và cải thiện độ chính xác nhận diện ký tự.

Ngoài ra, với sự kết hợp của Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP), AI-OCR có thể hiểu nội dung tài liệu và tự động trích xuất thông tin quan trọng.

Nhờ những tính năng này, AI-OCR không chỉ đơn thuần là nhận dạng ký tự mà còn hỗ trợ xử lý dữ liệu nâng cao, mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI OCR, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: AI OCR là gì? Giải thích chi tiết về công nghệ mới nhất và các trường hợp ứng dụng trong ngành.

Lợi Ích Của AI-OCR

AI-OCR có nhiều ưu điểm vượt trội so với OCR truyền thống:

  • Cải Thiện Độ Chính Xác: AI-OCR có thể nhận diện chính xác ngay cả với chữ viết tay và tài liệu có bố cục phức tạp. Nhờ công nghệ AI, AI-OCR khắc phục những hạn chế của OCR truyền thống, giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu.
  • Diễn Giải Dữ Liệu: AI-OCR có thể hiểu nội dung tài liệu và trích xuất thông tin quan trọng. Nhờ vào công nghệ Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP), hệ thống có thể phân tích sâu hơn, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh chính xác hơn.
  • Tự Động Hóa: Không chỉ nhập liệu, AI-OCR còn có thể tự động kiểm tra, phân loại và xử lý dữ liệu, giúp nâng cao hiệu suất công việc. Điều này đặc biệt hữu ích đối với các doanh nghiệp cần xử lý khối lượng dữ liệu lớn.
  • Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ: AI-OCR có khả năng xử lý nhiều ngôn ngữ, giúp doanh nghiệp toàn cầu hoạt động hiệu quả hơn. Một hệ thống duy nhất có thể đọc và phân tích tài liệu đa ngôn ngữ, hỗ trợ việc mở rộng kinh doanh quốc tế.
  • Khả Năng Học Hỏi: AI-OCR có thể học hỏi từ dữ liệu mới và cải thiện độ chính xác theo thời gian. Khi công nghệ AI phát triển, độ chính xác của AI-OCR sẽ tiếp tục được nâng cao, giúp hệ thống ngày càng tối ưu hơn.

Thách Thức Của AI-OCR

Mặc dù có nhiều ưu điểm, AI-OCR cũng đối mặt với một số thách thức:

  • Vấn Đề Đạo Đức: Nếu dữ liệu huấn luyện có sự thiên vị, kết quả đầu ra cũng có thể bị sai lệch. Việc đảm bảo đa dạng dữ liệu đầu vào là cần thiết để duy trì tính công bằng trong quyết định của AI.
  • Tính Minh Bạch Và Độ Tin Cậy: Quy trình quyết định của AI-OCR rất phức tạp và có thể khó hiểu đối với con người. Cần có các cơ chế minh bạch để đảm bảo kết quả đáng tin cậy.
  • Ảnh Hưởng Đến Việc Làm: Việc áp dụng AI-OCR có thể tự động hóa một số công việc, dẫn đến mất việc làm. Do đó, cần có các biện pháp phù hợp để thích ứng với sự thay đổi trong thị trường lao động.
  • Hạn Chế Trong Việc Hiểu Cảm Xúc: AI-OCR không thể hiểu hoặc đồng cảm với cảm xúc con người. Vì vậy, trong các tình huống yêu cầu phán đoán dựa trên cảm xúc, AI-OCR có thể không phù hợp.
  • Nguy Cơ Tạo Ra Thông Tin Sai Lệch: AI-OCR có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm. Cần có các cơ chế kiểm soát để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu đầu ra.

Thách Thức Của AI-OCR

Các Trường Hợp Ứng Dụng Của AI-OCR

AI-OCR được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

  • Y Tế: Hỗ trợ phân tích dữ liệu y khoa, cung cấp kế hoạch điều trị cá nhân hóa và hỗ trợ phẫu thuật.
  • Tài Chính: Được sử dụng để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và xây dựng chiến lược đầu tư.
  • Giáo Dục: Hỗ trợ trải nghiệm học tập cá nhân hóa, tự động hóa các công việc hành chính và nâng cao khả năng tiếp cận cho học sinh khuyết tật.
  • Vận Tải: Ứng dụng trong phát triển xe tự lái và các phương tiện tự động khác.
  • Bán Lẻ: Hỗ trợ quản lý hàng tồn kho, phân tích khách hàng và quảng cáo cá nhân hóa.

Nhờ những ứng dụng này, AI-OCR giúp nâng cao hiệu suất làm việc và tạo ra giá trị mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

7 Điểm Khác Biệt Giữa OCR Và AI-OCR

7 Differences Between OCR and AI-OCR

1. Khả Năng Thích Ứng

Một trong những điểm khác biệt lớn nhất giữa OCR và AI-OCR là khả năng thích ứng. AI-OCR sử dụng học máy để liên tục học hỏi từ dữ liệu mới và các mẫu ký tự khác nhau, từ đó cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Ngược lại, OCR truyền thống nhận diện ký tự dựa trên các quy tắc và mẫu được thiết lập trước, dẫn đến khó khăn trong việc thích ứng với các kiểu chữ mới. Khả năng thích ứng của AI-OCR đặc biệt quan trọng trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng.

2. Độ Chính Xác Trong Nhận Dạng

AI-OCR có thể nhận diện chữ viết tay và các tài liệu có bố cục phức tạp với độ chính xác cao. Trong khi đó, OCR truyền thống chỉ hoạt động tốt với văn bản in theo phông chữ tiêu chuẩn, nhưng gặp khó khăn khi có sự thay đổi về kiểu chữ, dẫn đến giảm độ chính xác.

Vì vậy, trong những tình huống cần độ chính xác cao, AI-OCR là lựa chọn tối ưu. Khả năng nhận diện chính xác cao giúp AI-OCR trở thành công cụ quan trọng trong xử lý dữ liệu đáng tin cậy.

3. Diễn Giải Dữ Liệu

Một khác biệt quan trọng khác là AI-OCR có thể sử dụng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP) để hiểu nội dung tài liệu và trích xuất thông tin cần thiết. Ngược lại, OCR truyền thống chỉ có thể nhận diện ký tự mà không thể hiểu được ý nghĩa của văn bản.

Vì vậy, AI-OCR phù hợp hơn trong các trường hợp cần phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin quan trọng, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

4. Tự Động Hóa

AI-OCR có thể tự động hóa không chỉ việc nhập dữ liệu mà còn cả quá trình kiểm tra, phân loại và xử lý dữ liệu. Ngược lại, OCR truyền thống chủ yếu chỉ hỗ trợ nhận diện văn bản, còn các bước xử lý tiếp theo vẫn cần làm thủ công.

Do đó, nếu doanh nghiệp muốn tối ưu hóa toàn bộ quy trình làm việc, AI-OCR là lựa chọn tốt hơn. Đặc biệt, khả năng tự động hóa của AI-OCR giúp tối ưu hiệu suất xử lý dữ liệu lớn.

5. Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ

AI-OCR có thể nhận diện nhiều ngôn ngữ khác nhau, rất phù hợp cho các doanh nghiệp hoạt động toàn cầu. Trong khi đó, OCR truyền thống thường chỉ hỗ trợ một số ngôn ngữ phổ biến và cần triển khai nhiều hệ thống OCR riêng biệt để xử lý tài liệu đa ngôn ngữ.

Vì vậy, AI-OCR là lựa chọn quan trọng đối với các doanh nghiệp có kế hoạch mở rộng quốc tế.

6. Chi Phí

AI-OCR có chi phí phát triển và triển khai ban đầu cao hơn, nhưng về lâu dài, nó giúp giảm chi phí vận hành thông qua việc tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí nhân công.

OCR truyền thống có chi phí thấp hơn khi triển khai ban đầu, nhưng do giới hạn về độ chính xác và chức năng, có thể phát sinh chi phí vận hành cao hơn. Hiệu quả về chi phí của AI-OCR trở nên rõ ràng hơn khi xét về lợi tức đầu tư dài hạn.

7. Tiềm Năng Trong Tương Lai

Với sự phát triển của công nghệ AI, AI-OCR được kỳ vọng sẽ tiếp tục cải thiện độ chính xác và mở rộng chức năng. Trong khi đó, OCR truyền thống là một công nghệ đã trưởng thành và không còn nhiều cải tiến đáng kể trong tương lai.

Nếu doanh nghiệp muốn đón đầu xu hướng công nghệ, AI-OCR là lựa chọn có nhiều tiềm năng hơn, đặc biệt trong các ngành công nghiệp đòi hỏi đổi mới công nghệ.

Cách Lựa Chọn Giải Pháp Phù Hợp: OCR Hay AI-OCR

How to Choose the Best Option: OCR vs. AI-OCR

Cách Lựa Chọn Giữa OCR Và AI-OCR

Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa OCR và AI-OCR sẽ giúp bạn lựa chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu và thách thức của doanh nghiệp. Dưới đây là một số điểm quan trọng khi đưa ra quyết định:

  • Trích Xuất Văn Bản Đơn Giản: Nếu mục tiêu là trích xuất văn bản từ tài liệu in, OCR truyền thống là đủ.
  • Xử Lý Tài Liệu Phức Tạp: Nếu bạn cần nhận diện chữ viết tay hoặc tài liệu có bố cục phức tạp, AI-OCR là lựa chọn tốt hơn.
  • Diễn Giải Dữ Liệu: Nếu cần hiểu nội dung tài liệu và trích xuất thông tin quan trọng, AI-OCR sẽ mang lại hiệu quả cao hơn.
  • Tự Động Hóa: Nếu muốn tự động hóa không chỉ nhập dữ liệu mà cả kiểm tra, phân loại và xử lý dữ liệu, AI-OCR là giải pháp phù hợp.
  • Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ: Nếu doanh nghiệp cần xử lý tài liệu đa ngôn ngữ, AI-OCR là lựa chọn tối ưu, giúp mở rộng hoạt động kinh doanh trên toàn cầu.

TIÊU CHÍ LỰA CHỌN GIẢI PHÁP OCR

Kết Luận

Conclusion

Bằng cách hiểu rõ sự khác biệt giữa OCR và AI-OCR, bạn có thể lựa chọn công nghệ phù hợp nhất cho doanh nghiệp của mình. OCR truyền thống rất hiệu quả trong việc số hóa tài liệu và tự động hóa nhập dữ liệu, trong khi AI-OCR mang lại nhiều lợi ích hơn, bao gồm xử lý dữ liệu nâng cao, hỗ trợ đa ngôn ngữ và cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Hãy cân nhắc kỹ nhu cầu và thách thức của doanh nghiệp để đưa ra quyết định phù hợp nhất.

Việc lựa chọn công nghệ đúng đắn sẽ giúp tăng cường hiệu suất làm việc và tạo ra giá trị mới cho doanh nghiệp của bạn.

© 2015 - 2024 Scuti. All rights reserved.