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

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

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

Mục lục

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

---

Giới thiệu Groq

Groq là gì?

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

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

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

LPU của Groq là gì?

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

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

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

API Giá rẻ bất ngờ của Groq

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

Nói cách khác, Groq vừa nhanh vừa rẻ

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

Giới thiệu Llama 3

Tổng quan và các đặc điểm của Llama 3

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

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

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

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

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

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

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

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

So sánh giữa Llama 3 và Llama 2

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

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

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

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

Thử nghiệm Llama 3 với Groq

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

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

Thử Nghiệm Llama 3 với Groq

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

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

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

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

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

Thử phiên bản trình duyệt của Chatbot UI

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

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

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

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

Lấy API key của OpenAI

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

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

Lấy API key của Anthropic

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

Lấy API key của Groq

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

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

Đăng Nhập vào Phiên Bản Trình Duyệt của Chatbot UI

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

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

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

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

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

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

Lần này, tôi đã nhập như sau:

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

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

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

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

Thử nghiệm phiên bản cục bộ của Chatbot UI

Thiết lập môi trường cục bộ cho Chatbot UI

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

1. Clone kho lưu trữ

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

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

2. Cài đặt các biến phụ thuộc

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

$ cd chatbot-ui

$ npm install

3. Cài đặt Docker

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

4. Cài đặt Supabase CLI

Để cài đặt Supabase CLI, thực hiện lệnh sau.

$ brew install supabase/tap/supabase

5. Khởi động Supabase

Khởi động Supabase bằng cách thực hiện lệnh sau.

$ supabase start

6. Thiết lập các biến môi trường

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

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

7. Kiểm tra thông tin liên quan đến Supabase

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

$ supabase status

[Results of supabase status]

$ vi ./.env.local

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

8. Thiết lập cơ sở dữ liệu

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

9. Chạy ứng dụng cục bộ

Thực hiện lệnh sau để khởi động ứng dụng cục bộ

$ npm run chat

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

Thử nghiệm Llama 3 Qua Groq trên Chatbot UI

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

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

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

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

Phản hồi rất mơ hồ. 

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

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

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

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

Tạo Văn Bản Để Giải Thích Một Từ Khóa

Lệnh là:

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

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

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

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

Giải Một Câu Đố Logic

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

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

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

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

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

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

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

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

Tóm tắt một bài báo đã được đăng tải

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

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

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

ーーー

＜Llama 3＞

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

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

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

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

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

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

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

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

ーーー

<GPT-4 Turbo>

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

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

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

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

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

ーーー

<Claude 3 Sonnet>

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

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

Cụ thể, ba điểm sau đây là đổi mới:

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

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

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

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

ーーー

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

Tóm Tắt

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

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

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

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

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

Table of Contents

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

---

About Groq

What is Groq?

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

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

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

What is Groq’s LPU?

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

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

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

Groq’s Overwhelmingly Affordable API

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

In other words, Groq is fast and affordable

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

About Llama 3

Overview and Features of Llama 3

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

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

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

Performance Evaluation of Llama 3 According to Industry Benchmarks

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

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

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

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

Comparison between Llama 3 and Llama 2

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

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

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

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

Trying Out Llama 3 with Groq

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

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

Trying Llama 3 with Groq

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

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

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

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

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

Trying the Browser Version of Chatbot UI

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

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

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

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

Obtaining OpenAI’s API Key

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

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

Obtaining Anthropic’s API Key

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

Obtaining Groq’s API Key

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

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

Logging into the Browser Version of Chatbot UI

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

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

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

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

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

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

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

You can refer to the following for the Model ID:

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

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

Trying the Local Version of Chatbot UI

Setting Up the Local Environment for Chatbot UI

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

1. Clone the Repository

First, clone the Chatbot UI repository from GitHub.

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

2. Install Dependencies

Navigate to the cloned directory and install the necessary dependencies.

$ cd chatbot-ui

$ npm install

3. Install Docker

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

4. Install Supabase CLI

To install the Supabase CLI, execute the following command.

$ brew install supabase/tap/supabase

5. Start Supabase

Start Supabase by executing the following command.

$ supabase start

6. Set Environment Variables

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

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

7. Check Supabase Related Information

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

$ supabase status

[Results of supabase status]

$ vi ./.env.local

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

8. Set Up the Database

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

9. Run the Application Locally

Execute the following command to start the application locally.

$ npm run chat

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

Trying Llama 3 via Groq on Chatbot UI

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

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

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

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

The response was quite ambiguous. 

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

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

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

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

Generating a Text to Explain a Keyword

The prompt is:

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

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

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

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

Solving a Logical Quiz

Here is a typical logical quiz. The prompt is:

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

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

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

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

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

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

Summary of an Uploaded Article

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

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

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

ーーー

＜Llama 3＞

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

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

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

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

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

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

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

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

ーーー

＜GTP 4 Turbo＞

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

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

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

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

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

ーーー

<Claude 3 Sonnet>

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

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

Specifically, the following three points are innovative:

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

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

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

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

ーーー

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

Summary

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

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

Greetings,

I am Kakeya, the representative of Scuti Jsc.

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

Since the advent of ChatGPT, business automation and efficiency have entered a new phase. Many companies have started using it, resulting in improved business speed and quality. So, what are the specific business applications of ChatGPT?

In this article, we will highlight 10 cases from different industries to reveal how ChatGPT is improving business processes. Business people considering introducing ChatGPT should definitely take this as a reference.

---

Overview of Business Efficiency with ChatGPT

Basics of Introducing ChatGPT and Business Efficiency

Introducing ChatGPT into business operations can significantly increase efficiency.

ChatGPT is an AI that uses natural language processing technology, making it versatile for various tasks. Some specific applications include automated inquiry responses and data analysis. For example, in customer support, ChatGPT can act as a chatbot, reducing the workload on employees and enabling quick responses.

From a business efficiency standpoint, ChatGPT uses prompts to facilitate streamlined operations. A prompt is an instruction given to the AI, allowing it to quickly retrieve the necessary information. For instance, when creating sales reports, you can enter a specific format as a prompt, and the AI will automatically generate the report. This approach significantly reduces manual tasks, allowing for more effective use of time.

Additionally, a major advantage of ChatGPT is its 24-hour availability. Even during times when human employees cannot respond, the AI can continue working without interruption, greatly enhancing business efficiency. This leads to improved customer satisfaction and smoother business operations.

Therefore, the introduction of ChatGPT offers significant benefits for companies. As a tool for providing high-quality services while streamlining business processes, ChatGPT will play an increasingly important role in the future.

Use Cases and Outcomes of ChatGPT in Companies

ChatGPT contributes to the efficiency of business processes in many companies.

◉ Customer Support 

By introducing chatbots utilizing ChatGPT, companies can respond to customer inquiries quickly and accurately. For example, an e-commerce company implemented a system that handles questions about order status and return procedures 24/7, significantly improving the efficiency of customer support.

◉ Marketing 

ChatGPT can be used for generating campaign ideas and analyzing target markets. It analyzes large amounts of data to propose optimal marketing strategies. For example, an advertising agency can use ChatGPT to analyze past campaign data and predict the success rate of future campaigns, helping them devise more effective measures.

◉ Human Resources 

In the human resources department, ChatGPT is used to automate the creation of job postings and the screening of applicants’ resumes, speeding up the hiring process. As a result, HR personnel can focus on strategic tasks, thereby improving overall business efficiency.

◉ Research and Development Department 

ChatGPT is used to generate new ideas and summarize technical documents. For example, a pharmaceutical company utilizes ChatGPT to gather and analyze information, accelerating the drug development process and successfully shortening the development period.

In this way, ChatGPT enhances efficiency and performance across various tasks. For companies aiming to automate business processes and improve quality, ChatGPT is becoming an indispensable tool. Its introduction into future business operations will lead to further competitive advantages.

ChatGPT Transforming Business Processes

ChatGPT is fundamentally transforming business processes by bringing efficiency and innovation to many companies.

◉ Automation of Tasks 

ChatGPT uses natural language processing technology to automate simple tasks like inquiry responses and data entry, freeing up employees to focus on more creative tasks. Here’s an example:

In customer support, ChatGPT can function as a 24-hour chatbot, providing rapid responses to customer inquiries and improving satisfaction.

◉ Decision-Making Support 

ChatGPT analyzes large amounts of data and provides insights to support executive decision-making. For example, it can predict market trends and propose optimal strategies, enhancing a company’s competitiveness. One specific example is a company using ChatGPT for competitive analysis to quickly determine the direction of product development.

◉ Efficiency in Document Creation 

ChatGPT is used to automatically generate meeting minutes and reports, reducing the workload on employees. For example, in the sales department, ChatGPT can automatically generate records of business negotiations, allowing for efficient sharing and improving overall team productivity.

In this way, ChatGPT demonstrates its capabilities across various fields, enhancing business processes. By adopting ChatGPT, companies can not only increase the efficiency of tasks but also improve the quality of strategic decision-making. As ChatGPT technology continues to evolve, the way business is conducted is expected to change significantly.

10 Use Cases of ChatGPT in Business

1. Time Reduction Achieved Through Automated Email Responses 

By utilizing ChatGPT, it is possible to automate email responses, resulting in significant time savings.

Firstly, implementing an automated email response system greatly reduces the response time for daily inquiries and simple confirmations. For example, it can automatically send responses to frequently asked questions (FAQs) or order confirmation emails. This allows employees to focus on more important tasks.

An IT company has introduced an email automated response system using ChatGPT. This system automatically sends appropriate responses to technical support inquiries from customers. As a result, the need for staff to manually respond to each email is eliminated, improving response speed and ensuring consistent response quality.

Furthermore, in the sales department, automated email responses using ChatGPT have shown significant benefits. Rapid responses to new inquiries can maintain customer interest and prevent missed business opportunities. For instance, automatically sending information emails about products or services allows for quick follow-up, contributing to increased conversion rates.

ChatGPT is also useful for internal communication. For example, it can automatically distribute internal notices and meeting agendas, facilitating smooth information sharing among employees. Thus, the introduction of automated email responses not only saves time but also improves overall business efficiency.

2. Efficient Meeting Management: Automatic Summarization and Task Organization

By utilizing ChatGPT, meeting management efficiency can be significantly improved.

The automatic summarization feature of meetings greatly reduces the effort of creating minutes. By analyzing the content of the meeting in real-time and extracting important points, concise minutes can be quickly created. For example, summaries are distributed immediately after the meeting, making it easy for all participants to share information.

A large company has implemented an automatic meeting summarization system using ChatGPT. This system analyzes the speech during meetings in real-time and automatically summarizes important decisions and action items. As a result, the time required to create minutes manually has been significantly reduced, and errors have decreased.

Next, task organization efficiency is enhanced. Tasks decided during the meeting are automatically organized and appropriately assigned to each responsible person, ensuring smooth progress of subsequent tasks. For instance, by integrating with project management tools, tasks decided in the meeting are automatically entered and distributed, reducing the effort required for task management.

An IT company has introduced a task organization system using ChatGPT, which automatically reflects action items from the meeting into project management tools. This system clarifies tasks immediately after the meeting, enabling responsible individuals to take prompt action, thereby accelerating project progress.

Furthermore, ChatGPT is useful in meeting preparation. For example, by analyzing past meeting records and automatically creating the agenda for the next meeting, preparation time is shortened. In this way, leveraging ChatGPT throughout the entire meeting process significantly improves work efficiency.

3. High-Speed Document Generation and Quality Improvement

ChatGPT demonstrates excellent capabilities in high-speed document generation, greatly contributing to business efficiency.

Firstly, speeding up document generation allows employees to focus on more important tasks. For example, assigning the creation of daily reports and meeting minutes to ChatGPT can significantly reduce working time. This allows resources to be allocated to other strategic tasks.

A financial institution uses ChatGPT to automatically generate regular market analysis reports. This system completes reports that previously took several hours in just a few minutes. Additionally, ChatGPT incorporates the latest market data in real-time and provides high-quality reports with analysis results. This enhances the reliability and usefulness of the reports, thereby improving the quality of management decisions.

From a quality improvement perspective, ChatGPT is a powerful tool for maintaining consistency and accuracy in documents. For instance, in creating technical documents or manuals, it automatically standardizes terminology and formats. This uniformity improves the quality of documents, making them easier for readers to understand.

Moreover, ChatGPT can be utilized for proofreading and editing documents. The automatic proofreading function quickly corrects grammatical and spelling errors, enhancing overall quality. For example, a publishing company uses ChatGPT for initial proofreading of manuscripts, reducing the burden on editors. This improves the efficiency of the entire editing process, shortening the time to publication.

Our company offers an “AI Article Creation Service” for content marketing, which uses AI to semi-automate SEO article creation, achieving both “cost reduction” and “quality assurance.” Companies looking to speed up article creation at a reasonable price are welcome to contact us!

4. AI-Powered Customer Support and Its Response Improvement

Customer support utilizing ChatGPT greatly contributes to the efficiency and quality of customer interactions.

Firstly, AI-based automated response systems can handle customer inquiries 24/7, improving customer satisfaction. This allows for responses during night time and holidays, ensuring customers can always access the information they need.

A telecommunications company has introduced a customer support chatbot using ChatGPT. This system can quickly respond to common questions such as contract details and billing inquiries. As a result, the burden on customer support staff is reduced, allowing them to focus on more complex issues and inquiries that require advanced support.

Furthermore, from the perspective of response improvement through AI, ChatGPT can continuously learn and improve. By training based on customer feedback, it enhances the quality of responses, providing more accurate and satisfactory answers. For example, using natural language processing technology, it can accurately understand customer intent and provide optimal responses.

Additionally, ChatGPT excels in multilingual support. This enables consistent high-quality support for global customers. A multinational company has implemented ChatGPT, which supports multiple languages, allowing for prompt and appropriate responses to customers in different regions. This not only improves customer satisfaction but also reduces support costs.

5. Automation and Efficiency of Data Entry

Utilizing ChatGPT enables the automation and efficiency of data entry processes.

Firstly, automating data entry significantly reduces manual data processing. This leads to fewer errors and allows for more accurate data management. For instance, by assigning ChatGPT to handle customer information and transaction data entry, data can be processed quickly and accurately, improving operational efficiency.

A certain insurance company uses ChatGPT to automate data entry for new contracts. This system automatically reflects the information entered by customers into online forms into the system, eliminating the need for manual data entry by staff. As a result, the speed of data entry has greatly improved, and the time required for contract processing has been shortened.

Furthermore, ChatGPT contributes to data entry efficiency. For example, it can automatically extract data from standardized forms and reports and enter it into the system. This significantly reduces the time spent on daily routine tasks. A logistics company uses ChatGPT for entering delivery information, improving data processing efficiency. This allows employees to focus on other important tasks, enhancing overall operational efficiency.

Additionally, improvements in data entry accuracy can be expected. ChatGPT has the ability to automatically detect and correct erroneous data entries. For instance, a financial institution uses ChatGPT to input and verify transaction data, ensuring data accuracy. Improved data quality positively impacts subsequent business processes.

6. Generating Ideas

ChatGPT is extremely useful for organizing ideas and generating new concepts. The reason for this is that well-crafted prompts can elicit specific ideas and plans.

For example, a simple question like “Think of a promotion plan for health foods” will yield general answers, but if the target is specifically set to “people aged 50 to 70 who feel their physical strength is declining,” you can get concrete proposals such as events for the elderly or design changes.

Additionally, by specifying the purpose in the prompt, you can get more specific plans such as referral programs for acquiring new customers or sharing experiences on social media.

Furthermore, instructing the output to be in table format can provide neatly organized ideas. In this way, using ChatGPT can quickly generate many useful ideas, contributing to improved operational efficiency.

7. Programming Support: Code Generation and Optimization

ChatGPT is highly effective in supporting programming, assisting developers in both code generation and optimization.

Firstly, regarding the efficiency of code generation, ChatGPT can automatically generate the necessary code based on natural language requests. This allows developers to save time and focus on more complex tasks. For example, when adding a new feature, developers can have ChatGPT generate the basic code structure and then concentrate on fine-tuning the details.

A specific case is a startup company that uses ChatGPT for generating prototype code. By simply inputting the requirements, code with a basic structure is instantly generated, significantly shortening the development cycle. This enables rapid market entry, enhancing competitiveness.

Next, regarding code optimization. ChatGPT can analyze existing code and propose efficient algorithms and design patterns. This can lead to improved performance and reduced bugs. For example, ChatGPT can identify redundant code and replace it with optimized code, enhancing processing speed.

A software development company uses ChatGPT for code reviews. ChatGPT analyzes the code and provides suggestions for performance improvements and security enhancements. This allows developers to create higher-quality code quickly, improving the reliability of the software.

Additionally, ChatGPT assists with interpreting error messages and debugging. It offers tips and solutions to quickly resolve errors and issues faced by developers. For instance, by inputting an error message, ChatGPT can identify the cause of the problem and suggest specific fixes. This smooths the development process and prevents time wastage.

Thus, programming support with ChatGPT significantly enhances developers’ efficiency through code generation and optimization. Companies can leverage this technology to achieve rapid and high-quality software development, strengthening their competitive edge.

8. Speeding Up Market Analysis and Research

By leveraging ChatGPT, the processes of market analysis and research can be significantly streamlined.

Firstly, ChatGPT’s ability to quickly collect and analyze vast amounts of data is notable. It can scan publicly available data on the internet as well as internal databases to extract the necessary information. This capability enables research tasks that used to take several days to be completed in just a few hours.

A market research company uses ChatGPT for competitive analysis. This system collects real-time information on competitors’ products and market trends and automatically generates analysis reports. As a result, the company can formulate strategies to quickly respond to market changes, enhancing the competitiveness of client companies.

Furthermore, ChatGPT excels in organizing and visualizing data. For example, it can automatically generate graphs and charts from the collected data. This functionality allows for clear communication of information to management and clients, speeding up decision-making processes. A consulting firm uses ChatGPT to visualize market research results and efficiently create presentation materials.

Moreover, ChatGPT is also useful for trend analysis. By using past data to analyze current market trends and make future predictions, it supports the formulation of business strategies. For example, a fashion brand uses ChatGPT to analyze consumer purchasing trends and incorporate the findings into planning the next season’s collection. In this way, data-driven strategic decision-making becomes possible, increasing the likelihood of business success.

Additionally, ChatGPT automates the creation of research reports. Based on the research results, it can quickly create comprehensive analysis reports and share them with relevant parties. An advertising agency, for instance, uses ChatGPT to automatically generate campaign effectiveness reports and provide quick feedback to clients.

9. Using Prompts for Problem Solving

There are many advantages to using ChatGPT for problem-solving.

First, ChatGPT processes vast amounts of data quickly and provides unbiased analysis. This allows for identifying the core of the problem and finding solutions from multiple perspectives.

One particularly effective method for problem-solving is the “5 Whys” analysis. This technique involves asking “Why?” five times to explore the cause of a problem. By using ChatGPT, this process can be carried out efficiently. For example, if product sales decline, asking ChatGPT about the causes will result in analyzing relevant data and presenting multiple reasons. This enables the rapid identification of the root cause and the implementation of appropriate measures.

Furthermore, ChatGPT not only proposes specific solutions but also provides the data and trends behind these suggestions. This increases the reliability of the proposals and makes it easier to develop feasible strategies. For instance, when formulating a new marketing strategy, specific advice based on past success stories and market trends can be obtained.

However, there are some points to consider when using ChatGPT. The analysis results from AI are only one reference and are not perfect. Since AI cannot fully understand human emotions and nuances, human experience and knowledge are required for final decisions. Additionally, ChatGPT may not be flexible enough to handle new problems or complex situations. Therefore, it is important not to blindly trust the results from ChatGPT but to apply your own judgment.

10. AI-Powered Automatic Updates for Training and Educational Materials

By leveraging ChatGPT, it is possible to automate the updating of training and educational materials, quickly reflecting the latest information.

Firstly, the automatic updating function provided by AI helps improve the quality of employee training. ChatGPT continuously incorporates the latest industry trends and technical information to update educational materials. This allows employees to always learn the latest knowledge, contributing to the overall skill enhancement of the company.

An IT company uses ChatGPT to automatically update technical training materials. This system regularly collects information on new programming languages and frameworks and reflects it in the training materials. As a result, employees can continually learn the latest technological trends and acquire skills that are directly applicable to their work.

Moreover, ChatGPT references not only the company’s internal documents but also reliable external information sources. This enriches the content of educational materials and provides a broad range of knowledge. For example, in healthcare institutions, ChatGPT is used to incorporate the latest medical guidelines and research findings into educational materials, benefiting the training of doctors and nurses.

Furthermore, ChatGPT can analyze the learning progress and understanding level of each employee and provide customized training materials tailored to individual needs. This enhances the effectiveness of training and accelerates the improvement of employee skills. For instance, a manufacturing company uses ChatGPT to create optimized training programs for each individual based on their past learning data.

Xin chào!

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

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

Kể từ khi ChatGPT xuất hiện, tự động hóa và hiệu quả kinh doanh đã bước sang một giai đoạn mới. Nhiều công ty đã bắt đầu sử dụng ChatGPT, dẫn đến việc cải thiện tốc độ và chất lượng công việc. Vậy, ChatGPT được ứng dụng cụ thể trong kinh doanh như thế nào?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày 10 ví dụ từ các ngành khác nhau để cho thấy ChatGPT đang cải thiện quy trình kinh doanh ra sao. Những người đang cân nhắc việc áp dụng ChatGPT vào công việc nên tham khảo bài viết này.

---

Tổng quan về hiệu quả của việc sử dụng ChatGPT trong công việc

Giới thiệu cơ bản về ChatGPT và ứng dụng hiệu quả trong công việc

Ứng dụng ChatGPT vào hoạt động kinh doanh giúp tăng hiệu quả công việc.

ChatGPT là một AI sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp sự linh hoạt để xử lý các nhiệm vụ khác nhau. Các ứng dụng cụ thể bao gồm tự động hóa trả lời yêu cầu và phân tích dữ liệu. Ví dụ, trong dịch vụ hỗ trợ khách hàng, ChatGPT có thể đóng vai trò như một chatbot, giảm bớt gánh nặng cho nhân viên và cho phép phản hồi một cách nhanh chóng.

Từ góc độ hiệu quả kinh doanh, ChatGPT sử dụng các gợi ý để hỗ trợ các hoạt động được suôn sẻ. Gợi ý là một hướng dẫn được đưa ra cho AI, cho phép nó nhanh chóng truy xuất thông tin cần thiết. Ví dụ, khi tạo báo cáo bán hàng, việc nhập một định dạng cụ thể làm gợi ý có thể tự động tạo ra báo cáo. Phương pháp này giảm đáng kể khối lượng công việc làm bằng cách thủ công, và cho phép bạn sử dụng thời gian hiệu quả hơn.

Ngoài ra, một lợi thế lớn của ChatGPT là khả năng hoạt động liên tục 24 giờ. Ngay cả trong những thời gian mà con người không thể phản hồi, AI có thể tiếp tục làm việc mà không bị gián đoạn, góp phần lớn vào hiệu quả công việc. Điều này dẫn đến sự hài lòng của khách hàng được cải thiện và hoạt động kinh doanh.

Do đó, việc ứng dụng ChatGPT mang lại lợi ích đáng kể cho các công ty. Như một công cụ cung cấp dịch vụ chất lượng cao trong khi tinh giản quy trình kinh doanh, ChatGPT sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai.

Ứng dụng và thành quả của việc sử dụng ChatGPT

ChatGPT góp phần nâng cao hiệu quả quy trình kinh doanh trong nhiều công ty.

◉ Hỗ Trợ Khách Hàng

Sử dụng ChatGPT chatbot có thể giúp phản hồi nhanh chóng và chính xác các yêu cầu của khách hàng. Ví dụ, một công ty thương mại điện tử đã triển khai một hệ thống có thể xử lý các câu hỏi về tình trạng đơn hàng và quy trình hoàn trả 24/7, thành công trong việc cải thiện hiệu quả hỗ trợ khách hàng.

◉ Tiếp Thị 

ChatGPT được sử dụng để đưa ra các ý tưởng chiến dịch và phân tích thị trường mục tiêu. ChatGPT phân tích một lượng lớn dữ liệu và đề xuất các chiến lược tiếp thị tối ưu. Ví dụ, một công ty quảng cáo phân tích dữ liệu chiến dịch trong quá khứ và dự đoán tỷ lệ thành công của các chiến dịch trong tương lai để đề ra các biện pháp hiệu quả.

◉ Nhân Sự 

Trong phòng nhân sự, ChatGPT được sử dụng để tự động hóa việc tạo các bài đăng tuyển dụng và sàng lọc hồ sơ của ứng viên, tăng tốc quá trình tuyển dụng. Kết quả là, nhân viên nhân sự có thể tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược, cải thiện hiệu quả công việc tổng thể.

◉ Nghiên Cứu và Phát Triển

ChatGPT được sử dụng để tạo ra các ý tưởng mới và tóm tắt các tài liệu kỹ thuật. Ví dụ, một công ty dược phẩm sử dụng ChatGPT để thu thập và phân tích thông tin nhằm đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc, thành công trong việc rút ngắn thời gian phát triển.

Theo cách này, ChatGPT đạt được hiệu quả và cải thiện hiệu suất trong nhiều công việc khác nhau. Đối với các công ty nhằm mục đích tự động hóa quy trình kinh doanh và nâng cao chất lượng, ChatGPT đang trở thành một công cụ không thể thiếu. Việc ứng dụng ChatGPT trong kinh doanh tương lai sẽ dẫn đến những lợi thế cạnh tranh lớn hơn.

ChatGPT đang thay đổi quy trình kinh doanh

ChatGPT thay đổi cơ bản quy trình kinh doanh, mang lại hiệu quả và đổi mới cho nhiều công ty.

◉ Tự động hóa công việc

ChatGPT sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động hóa các nhiệm vụ đơn giản như trả lời yêu cầu và nhập dữ liệu, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo hơn. Ví dụ, trong dịch vụ hỗ trợ khách hàng, ChatGPT có thể được sử dụng như một chatbot hoạt động 24 giờ, cho phép phản hồi nhanh chóng các yêu cầu của khách hàng và cải thiện sự hài lòng của họ.

◉ Hỗ trợ đưa ra quyết định 

ChatGPT phân tích một lượng lớn dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết để hỗ trợ việc ra quyết định của ban lãnh đạo. Ví dụ, nó có thể dự đoán xu hướng thị trường và đề xuất các chiến lược tối ưu, nâng cao khả năng cạnh tranh của công ty. Một ví dụ cụ thể là một công ty sử dụng ChatGPT để phân tích cạnh tranh, nhanh chóng xác định hướng phát triển sản phẩm.

◉ Nâng cao hiệu quả tạo tài liệu

ChatGPT được sử dụng để tự động tạo biên bản cuộc họp và báo cáo, giảm bớt khối lượng công việc cho nhân viên. Ví dụ, trong bộ phận kinh doanh, ChatGPT tự động tạo hồ sơ các cuộc đàm phán kinh doanh, cho phép chia sẻ hiệu quả và cải thiện năng suất tổng thể của đội ngũ.

Theo cách này, ChatGPT thể hiện khả năng của mình trên nhiều lĩnh vực khác nhau, cải thiện quy trình kinh doanh. Bằng cách áp dụng ChatGPT, các công ty có thể không chỉ nâng cao hiệu quả công việc mà còn cải thiện chất lượng quyết định chiến lược. Khi công nghệ ChatGPT tiếp tục phát triển, cách thức kinh doanh dự kiến sẽ thay đổi đáng kể.

10 Ứng dụng của ChatGPT trong công việc

1. Rút ngắn thời gian làm việc nhờ tự động hóa phản hồi email 

Bằng cách sử dụng ChatGPT, có thể tự động hóa phản hồi email, dẫn đến tiết kiệm thời gian đáng kể.

Trước hết, việc triển khai hệ thống phản hồi email tự động giảm đáng kể thời gian phản hồi cho các yêu cầu hàng ngày và các xác nhận đơn giản. Ví dụ, nó có thể tự động gửi phản hồi cho các câu hỏi thường gặp (FAQ) hoặc email xác nhận đơn hàng. Điều này cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.

Một công ty IT đã giới thiệu hệ thống phản hồi email tự động sử dụng ChatGPT. Hệ thống này tự động gửi các phản hồi thích hợp cho các yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật từ khách hàng. Kết quả là, loại bỏ được việc nhân viên phải phản hồi bằng cách thủ công và giúp cải thiện tốc độ phản hồi, đảm bảo chất lượng phản hồi nhất quán.

Hơn nữa, đối với hoạt động của bộ phận kinh doanh thì các phản hồi email tự động mang lại nhiều lợi ích đáng kể. Việc phản hồi nhanh chóng các yêu cầu giúp duy trì sự quan tâm của khách hàng và ngăn ngừa việc mất đi cơ hội kinh doanh. Ví dụ, tự động gửi các email cung cấp thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ cho phép theo dõi nhanh chóng, góp phần tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng.

Ngoài ra, ChatGPT giúp ích cho việc giao tiếp nội bộ. Ví dụ, tự động phân phối các thông báo nội bộ và chương trình cuộc họp, tạo điều kiện chia sẻ thông tin suôn sẻ giữa các nhân viên. Như vậy, việc triển khai phản hồi email tự động không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn cải thiện hiệu quả công việc tổng thể.

2. Quản lý cuộc họp hiệu quả: Tự động tóm tắt và sắp xếp tài liệu cuộc họp

Hiệu quả quản lý cuộc họp có thể được cải thiện đáng kể nhờ ChatGPT

Chức năng tự động tóm tắt cuộc họp giúp giảm đáng kể công sức tạo biên bản. Bằng cách phân tích nội dung cuộc họp theo thời gian thực và trích xuất các điểm quan trọng, có thể nhanh chóng tạo ra biên bản ngắn gọn. Ví dụ, các bản tóm tắt được chia sẽ ngay sau cuộc họp giúp tất cả các thành viên dễ dàng nhận thông tin.

Một công ty lớn đã triển khai hệ thống tự động tóm tắt cuộc họp sử dụng ChatGPT. Hệ thống này phân tích các phát ngôn trong cuộc họp theo thời gian thực và tự động tóm tắt các quyết định quan trọng và các mục hành động. Kết quả giảm thời gian tạo biên bản so với cách làm thủ công, các lỗi phát sinh cũng ít đi

Hiệu quả sắp xếp nhiệm vụ được nâng cao. Các nhiệm vụ được quyết định trong cuộc họp được tự động sắp xếp và phân bổ phù hợp cho từng người chịu trách nhiệm, đảm bảo tiến trình suôn sẻ của các nhiệm vụ tiếp theo. Ví dụ, bằng cách tích hợp với các công cụ quản lý dự án, các nhiệm vụ được quyết định trong cuộc họp được tự động nhập và chia sẽ, giảm bớt công sức quản lý các nhiệm vụ này.

Một công ty IT đã giới thiệu hệ thống sắp xếp nhiệm vụ sử dụng ChatGPT, tự động phản ánh các mục hành động từ cuộc họp vào các công cụ quản lý dự án. Hệ thống này làm rõ các nhiệm vụ ngay sau cuộc họp, cho phép các cá nhân chịu trách nhiệm hành động nhanh chóng, nhờ đó đẩy nhanh tiến độ dự án.

Hơn nữa, ChatGPT cũng hữu ích trong việc chuẩn bị cuộc họp. Ví dụ, bằng cách phân tích các ghi chép cuộc họp trước đó và tự động tạo chương trình nghị sự cho cuộc họp tiếp theo, thời gian chuẩn bị được rút ngắn. Theo cách này, việc sử dụng ChatGPT trong suốt cuộc họp sẽ giúp cải thiện đáng kể hiệu quả công việc.

3. Tạo văn bản một cách nhanh chóng và hiệu quả

ChatGPT thể hiện khả năng xuất sắc trong việc tạo văn bản nhanh, góp phần lớn vào hiệu quả công việc.

Trước hết, việc tăng tốc tạo văn bản cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn. Ví dụ, giao việc tạo báo cáo hàng ngày và biên bản cuộc họp cho ChatGPT có thể giảm đáng kể thời gian làm việc. Điều này cho phép phân bổ tài nguyên cho các nhiệm vụ chiến lược khác.

Một tổ chức tài chính sử dụng ChatGPT để tự động tạo báo cáo phân tích thị trường định kỳ. Hệ thống này hoàn thành các báo cáo mà trước đây mất vài giờ chỉ trong vài phút. Ngoài ra, ChatGPT tích hợp dữ liệu thị trường mới nhất theo thời gian thực và cung cấp các báo cáo chất lượng cao với kết quả phân tích. Điều này nâng cao độ tin cậy và tính hữu ích của các báo cáo, do đó cải thiện chất lượng các quyết định quản lý.

Từ góc độ nâng cao chất lượng, ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ để duy trì tính nhất quán và độ chính xác trong các tài liệu. Ví dụ, trong việc tạo các tài liệu kỹ thuật hoặc hướng dẫn, nó tự động chuẩn hóa thuật ngữ và định dạng. Điều này giúp cải thiện chất lượng tài liệu, làm cho chúng dễ hiểu hơn đối với người đọc.

Hơn nữa, ChatGPT có thể được sử dụng để hiệu đính và chỉnh sửa tài liệu. Chức năng hiệu đính tự động nhanh chóng sửa các lỗi ngữ pháp và chính tả, nâng cao chất lượng tổng thể. Ví dụ, một công ty xuất bản sử dụng ChatGPT để hiệu đính ban đầu các bản thảo, giảm bớt gánh nặng cho các biên tập viên. Điều này cải thiện hiệu quả của toàn bộ quy trình biên tập, rút ngắn thời gian xuất bản.

Công ty chúng tôi cung cấp “Dịch Vụ Tạo Bài Viết AI” cho tiếp thị nội dung, sử dụng AI để bán tự động hóa việc tạo bài viết SEO, đạt được cả “giảm chi phí” và “đảm bảo chất lượng.” Các công ty muốn tăng tốc tạo bài viết với giá cả hợp lý xin vui lòng liên hệ với chúng tôi!

4. Hỗ trợ khách hàng bằng AI và cải thiện phản hồi

Hỗ trợ khách hàng sử dụng ChatGPT góp phần lớn vào việc nâng cao hiệu quả và chất lượng tương tác với khách hàng.

Trước hết, hệ thống phản hồi tự động dựa trên AI có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng 24/7, cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Điều này cho phép phản hồi trong suốt đêm và ngày nghỉ, đảm bảo khách hàng luôn có thể truy cập thông tin họ cần.

Một công ty viễn thông đã triển khai chatbot hỗ trợ khách hàng sử dụng ChatGPT. Hệ thống này có thể nhanh chóng trả lời các câu hỏi phổ biến như chi tiết hợp đồng và yêu cầu thanh toán. Kết quả là, gánh nặng cho nhân viên hỗ trợ khách hàng được giảm bớt, cho phép họ tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn và các yêu cầu đòi hỏi hỗ trợ nâng cao.

Hơn nữa, từ góc độ cải thiện phản hồi qua AI, ChatGPT có thể liên tục học hỏi và cải thiện. Bằng cách đào tạo dựa trên phản hồi của khách hàng giúp nâng cao chất lượng phản hồi và cung cấp các câu trả lời chính xác và hài lòng hơn. Ví dụ, sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nó có thể hiểu chính xác ý định của khách hàng và cung cấp phản hồi tối ưu.

Ngoài ra, ChatGPT hỗ trợ đa ngôn ngữ một cách xuất sắc. Điều này cho phép cung cấp hỗ trợ nhất quán và chất lượng cao cho khách hàng toàn cầu. Một công ty đa quốc gia đã triển khai ChatGPT, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, cho phép phản hồi nhanh chóng và phù hợp với khách hàng ở các khu vực khác nhau. Điều này không chỉ cải thiện sự hài lòng của khách hàng mà còn giảm chi phí hỗ trợ.

5. Tự động hóa và hiệu quả đối với quy trình nhập dữ liệu

Sử dụng ChatGPT cho phép tự động hóa và tăng hiệu quả quy trình nhập dữ liệu.

Trước hết, việc tự động hóa nhập dữ liệu giảm đáng kể xử lý dữ liệu thủ công. Điều này dẫn đến giảm sai sót và cho phép quản lý dữ liệu chính xác hơn. Ví dụ, bằng cách giao cho ChatGPT xử lý nhập thông tin khách hàng và dữ liệu giao dịch, dữ liệu có thể được xử lý nhanh chóng và chính xác, cải thiện hiệu quả hoạt động.

Một công ty bảo hiểm sử dụng ChatGPT để tự động hóa việc nhập dữ liệu cho các hợp đồng mới. Hệ thống này tự động phản ánh thông tin do khách hàng nhập vào các biểu mẫu trực tuyến vào hệ thống, loại bỏ nhu cầu nhân viên phải nhập dữ liệu thủ công. Kết quả là, tốc độ nhập dữ liệu đã được cải thiện đáng kể, và thời gian cần thiết để xử lý hợp đồng đã được rút ngắn.

Hơn nữa, ChatGPT cũng góp phần vào hiệu quả nhập dữ liệu. Ví dụ, nó có thể tự động trích xuất dữ liệu từ các biểu mẫu và báo cáo chuẩn và nhập vào hệ thống. Điều này giảm đáng kể thời gian dành cho các công việc hàng ngày. Một công ty logistics sử dụng ChatGPT để nhập thông tin giao hàng, cải thiện hiệu quả xử lý dữ liệu. Điều này cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng khác, nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.

Ngoài ra, độ chính xác của việc nhập dữ liệu cũng được cải thiện. ChatGPT có khả năng tự động phát hiện và sửa các lỗi nhập dữ liệu. Ví dụ, một tổ chức tài chính sử dụng ChatGPT để nhập và xác minh dữ liệu giao dịch, đảm bảo độ chính xác của dữ liệu. Cải thiện chất lượng dữ liệu sẽ tác động tích cực đến các quy trình kinh doanh tiếp theo.

6. Tạo ý tưởng

ChatGPT cực kỳ hữu ích trong việc tổ chức ý tưởng và tạo ra các khái niệm mới. Lý do là vì các lời nhắc được tạo dựng tốt có thể gợi ra những ý tưởng và kế hoạch cụ thể.

Ví dụ, một câu hỏi đơn giản như “Hãy nghĩ ra kế hoạch quảng bá thực phẩm sức khỏe” sẽ mang lại câu trả lời chung chung, nhưng nếu đối tượng được đặt cụ thể là “những người từ 50 đến 70 tuổi cảm thấy sức khỏe của họ đang giảm sút,” bạn có thể nhận được những đề xuất cụ thể, ví dụ như đề xuất sự kiện cho người cao tuổi hoặc đề xuất thay đổi thiết kế.

Ngoài ra, bằng cách ghi rõ mục đích trong lời nhắc, bạn có thể nhận được các kế hoạch cụ thể hơn như chương trình giới thiệu để thu hút khách hàng mới hoặc chia sẻ trải nghiệm trên mạng xã hội.

Hơn nữa, yêu cầu đầu ra dưới dạng bảng có thể cung cấp các ý tưởng được tổ chức gọn gàng. Bằng cách này, sử dụng ChatGPT có thể nhanh chóng tạo ra nhiều ý tưởng hữu ích, góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động.

7. Hỗ trợ lập trình: Tạo và tối ưu hóa mã

ChatGPT rất hiệu quả trong việc hỗ trợ lập trình, hỗ trợ các nhà phát triển trong cả hai khía cạnh là tạo mã và tối ưu hóa mã.

Trước hết, về hiệu quả tạo mã, ChatGPT có thể tự động tạo mã cần thiết dựa trên các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này cho phép các nhà phát triển tiết kiệm thời gian và tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn. Ví dụ, khi thêm một tính năng mới, các nhà phát triển có thể để ChatGPT tạo cấu trúc mã cơ bản và sau đó tập trung vào việc điều chỉnh chi tiết.

Một trường hợp cụ thể là một công ty khởi nghiệp sử dụng ChatGPT để tạo mã nguyên mẫu. Chỉ cần nhập các yêu cầu, mã với cấu trúc cơ bản được tạo ngay lập tức, rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển. Điều này cho phép đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng, nâng cao khả năng cạnh tranh.

Tiếp theo, về tối ưu hóa mã. ChatGPT có thể phân tích mã hiện có và đề xuất các thuật toán và mẫu thiết kế hiệu quả. Điều này có thể dẫn đến cải thiện hiệu suất và giảm lỗi. Ví dụ, ChatGPT có thể xác định mã thừa và thay thế bằng mã tối ưu, nâng cao tốc độ xử lý.

Một công ty phát triển phần mềm sử dụng ChatGPT để kiểm tra mã. ChatGPT phân tích mã và đưa ra các đề xuất cải thiện hiệu suất và nâng cao bảo mật. Điều này cho phép các nhà phát triển tạo ra mã chất lượng cao hơn một cách nhanh chóng, cải thiện độ tin cậy của phần mềm.

Ngoài ra, ChatGPT còn hỗ trợ giải thích thông báo lỗi và gỡ lỗi. Nó cung cấp các gợi ý và giải pháp để nhanh chóng giải quyết các lỗi và vấn đề mà các nhà phát triển gặp phải. Ví dụ, bằng cách nhập thông báo lỗi, ChatGPT có thể xác định nguyên nhân của vấn đề và đề xuất các biện pháp sửa chữa cụ thể. Điều này làm cho quy trình phát triển trở nên suôn sẻ và ngăn chặn sự lãng phí thời gian.

Như vậy, hỗ trợ lập trình với ChatGPT cải thiện đáng kể hiệu suất của các nhà phát triển thông qua việc tạo và tối ưu hóa mã. Các công ty có thể tận dụng công nghệ này để đạt được phát triển phần mềm nhanh chóng và chất lượng cao, tăng cường khả năng cạnh tranh.

8. Tinh giản quy trình phân tích và nghiên cứu thị trường

Bằng cách tận dụng ChatGPT, các quy trình phân tích và nghiên cứu thị trường có thể được tinh giản đáng kể.

Trước hết, khả năng của ChatGPT trong việc nhanh chóng thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ rất đáng chú ý. Nó có thể quét dữ liệu công khai trên internet cũng như cơ sở dữ liệu nội bộ để trích xuất thông tin cần thiết. Khả năng này cho phép các nhiệm vụ nghiên cứu trước đây mất vài ngày để hoàn thành chỉ trong vài giờ.

Một công ty nghiên cứu thị trường sử dụng ChatGPT để phân tích cạnh tranh. Hệ thống này thu thập thông tin về sản phẩm của đối thủ cạnh tranh và xu hướng thị trường theo thời gian thực và tự động tạo báo cáo phân tích. Kết quả là công ty có thể xây dựng chiến lược để nhanh chóng phản ứng với sự thay đổi của thị trường, nâng cao khả năng cạnh tranh của các công ty khách hàng.

ChatGPT có khả năng tổ chức và trực quan hóa dữ liệu một cách xuất sắc. Ví dụ, nó có thể tự động tạo biểu đồ và đồ thị từ dữ liệu đã thu thập. Chức năng này cho phép truyền đạt thông tin rõ ràng đến ban lãnh đạo và khách hàng, đẩy nhanh quá trình ra quyết định. Một công ty tư vấn sử dụng ChatGPT để trực quan hóa kết quả nghiên cứu thị trường và tạo tài liệu thuyết trình một cách hiệu quả.

Hơn nữa, ChatGPT cũng rất hữu ích cho việc phân tích xu hướng. Bằng cách sử dụng dữ liệu quá khứ để phân tích xu hướng thị trường hiện tại và dự đoán tương lai, ChatGPT hỗ trợ việc xây dựng chiến lược kinh doanh. Ví dụ, một thương hiệu thời trang sử dụng ChatGPT để phân tích xu hướng mua sắm của người tiêu dùng và áp dụng những phát hiện đó vào kế hoạch cho bộ sưu tập mùa tiếp theo. Theo cách này, việc ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu trở nên khả thi, tăng khả năng thành công trong kinh doanh.

Ngoài ra, ChatGPT tự động hóa việc tạo báo cáo kết quả nghiên cứu. Dựa trên kết quả nghiên cứu, ChatGPT có thể nhanh chóng tạo ra các báo cáo phân tích toàn diện và chia sẻ chúng với các bên liên quan. Một công ty quảng cáo, chẳng hạn, sử dụng ChatGPT để tự động tạo báo cáo đo lường hiệu quả chiến dịch và cung cấp phản hồi nhanh chóng cho khách hàng.

9. Sử dụng các gợi ý để giải quyết vấn đề

Có nhiều lợi ích khi sử dụng ChatGPT để giải quyết vấn đề.

Đầu tiên, ChatGPT xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và cung cấp phân tích công bằng. Điều này cho phép xác định cốt lõi của vấn đề và tìm giải pháp từ nhiều góc độ khác nhau.

Một phương pháp đặc biệt hiệu quả để giải quyết vấn đề là phân tích “5 Whys”. Kỹ thuật này bao gồm việc hỏi “Tại sao?” năm lần để khám phá nguyên nhân của vấn đề. Bằng cách sử dụng ChatGPT, quá trình này có thể được thực hiện một cách hiệu quả. Ví dụ, nếu doanh số sản phẩm giảm, hỏi ChatGPT về các nguyên nhân sẽ dẫn đến việc phân tích dữ liệu liên quan và trình bày nhiều lý do khác nhau. Điều này cho phép xác định nhanh chóng nguyên nhân gốc rễ và thực hiện các biện pháp phù hợp.

Hơn nữa, ChatGPT không chỉ đề xuất các giải pháp cụ thể mà còn cung cấp dữ liệu và xu hướng đứng sau các đề xuất này. Điều này làm tăng độ tin cậy của các đề xuất và giúp dễ dàng xây dựng các chiến lược khả thi. Ví dụ, khi xây dựng chiến lược tiếp thị mới, có thể nhận được các lời khuyên cụ thể dựa trên các câu chuyện thành công trong quá khứ và xu hướng thị trường.

Tuy nhiên, có một số điểm cần lưu ý khi sử dụng ChatGPT. Kết quả phân tích từ AI chỉ là một tham khảo và không chính xác hoàn toàn. Vì AI không thể hoàn toàn hiểu được cảm xúc và sắc thái của con người, kinh nghiệm và kiến thức của con người là cần thiết cho các quyết định cuối cùng. Ngoài ra, ChatGPT có thể không đủ linh hoạt để xử lý các vấn đề mới hoặc tình huống phức tạp. Do đó, điều quan trọng là không tin tưởng mù quáng vào kết quả từ ChatGPT mà cần áp dụng sự phán xét của chính mình.

10. Tự động cập nhật tài liệu đào tạo và giáo dục bằng AI

Bằng cách tận dụng ChatGPT, có thể tự động cập nhật tài liệu đào tạo và giáo dục, nhanh chóng phản ánh thông tin mới nhất.

Trước hết, chức năng cập nhật tự động do AI cung cấp giúp cải thiện chất lượng đào tạo nhân viên. ChatGPT liên tục tích hợp các xu hướng ngành và thông tin kỹ thuật mới nhất để cập nhật tài liệu giáo dục. Điều này cho phép nhân viên luôn học được những kiến thức mới nhất, góp phần nâng cao kỹ năng tổng thể của công ty.

Một công ty IT sử dụng ChatGPT để tự động cập nhật tài liệu đào tạo kỹ thuật. Hệ thống này thường xuyên thu thập thông tin về ngôn ngữ lập trình và khung công tác mới và phản ánh nó trong tài liệu đào tạo. Kết quả là nhân viên có thể liên tục học hỏi các xu hướng công nghệ mới nhất và có được các kỹ năng áp dụng trực tiếp vào công việc.

Hơn nữa, ChatGPT tham chiếu không chỉ tài liệu nội bộ của công ty mà còn cả các nguồn thông tin đáng tin cậy bên ngoài. Điều này làm phong phú thêm nội dung của tài liệu giáo dục và cung cấp một loạt kiến thức rộng rãi. Ví dụ, trong các cơ sở y tế, ChatGPT được sử dụng để tích hợp các hướng dẫn y tế và kết quả nghiên cứu mới nhất vào tài liệu giáo dục, giúp ích cho việc đào tạo bác sĩ và y tá.

Hơn nữa, ChatGPT có thể phân tích tiến độ học tập và mức độ hiểu biết của từng nhân viên và cung cấp tài liệu đào tạo tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cá nhân. Điều này nâng cao hiệu quả của việc đào tạo và đẩy nhanh việc cải thiện kỹ năng của nhân viên. Ví dụ, một công ty sản xuất sử dụng ChatGPT để tạo ra các chương trình đào tạo tối ưu hóa cho từng cá nhân dựa trên dữ liệu học tập trước đó của họ.

Xin chào!

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

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

Bạn có thường xuyên sao chép và dán thông tin cần thiết từ các tệp danh mục sản phẩm vào Excel bằng phương pháp thủ công không? Những công việc như vậy có thể được giảm bớt bằng công nghệ quét danh mục – Catalog Scanning (còn được gọi là OCR).

Thời gian và nỗ lực là những vấn đề lớn trong việc quét danh mục, nhưng những thách thức này có thể được giải quyết hiệu quả bằng cách chọn dịch vụ phù hợp.

Trong kỷ nguyên số hiện nay, việc số hóa danh mục và tài liệu là một phương tiện quan trọng để thúc đẩy chia sẻ và truy cập thông tin nhanh chóng. Đặc biệt, các dịch vụ quét có khả năng xử lý khối lượng lớn tài liệu trong thời gian ngắn là một sự giúp đỡ lớn đối với nhiều công ty.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu các công nghệ và dịch vụ mới nhất trong việc quét danh mục và giải thích cách chúng có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh.

---

Bối cảnh kinh doanh đòi hỏi việc quét danh mục

Nhu cầu quét theo ngành và bối cảnh của nó

Quét danh mục là cần thiết trong nhiều ngành công nghiệp. Mỗi ngành có bối cảnh riêng và lý do cho nhu cầu quét tăng cao.

◉ Sản xuất

Danh mục sản phẩm thường có khối lượng lớn, làm cho việc quét danh mục trở nên cần thiết để quản lý hiệu quả. Các công việc quét trở nên đặc biệt cần thiết trong các giai đoạn ra mắt sản phẩm mới hoặc cập nhật sản phẩm theo mùa.

◉ Bán lẻ 

Việc số hóa danh mục sản phẩm góp phần vào hiệu quả hoạt động của cửa hàng và quản lý hàng tồn kho. Trong ngành bán lẻ, nơi xử lý nhiều sản phẩm, việc chia sẻ thông tin nhanh chóng là rất quan trọng và danh mục số hóa hỗ trợ việc này.

◉ Xây dựng 

Cần quét danh mục vật liệu và thiết bị. Trong các dự án xây dựng, việc ra quyết định nhanh chóng là cần thiết và các danh mục đã quét cho phép truy cập thông tin ngay lập tức.

Vai trò của công nghệ quét danh mục trong việc cải thiện hiệu suất

Công nghệ quét danh mục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất công việc.

Thông qua công nghệ quét, các danh mục giấy có thể được số hóa nhanh chóng. Điều này giúp giảm không gian lưu trữ vật lý và làm cho việc tìm kiếm và quản lý dễ dàng hơn, cải thiện đáng kể hiệu suất công việc.

Các công nghệ quét mới nhất cho phép quét tốc độ cao, giúp số hóa một lượng lớn danh mục trong thời gian ngắn. Điều này có thể loại bỏ các tác vụ nhập dữ liệu thủ công và giảm lỗi con người. Ngoài ra, bằng cách sử dụng công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR), nội dung của các danh mục đã quét có thể được trích xuất dưới dạng dữ liệu văn bản, nâng cao khả năng tìm kiếm.

Hơn nữa, công nghệ quét với tích hợp đám mây cũng đã phát triển. Các danh mục được số hóa có thể được lưu trữ ngay lập tức trên đám mây, cho phép nhiều người dùng truy cập đồng thời. Điều này giúp thông tin được chia sẻ và cộng tác một cách trơn tru, góp phần tăng tốc độ công việc.

Giải quyết vấn đề thông qua quét danh mục

Lựa chọn công nghệ quét để thúc đẩy hiệu quả

Để thực hiện việc quét danh mục hiệu quả, việc lựa chọn công nghệ quét phù hợp là điều cần thiết. Sự lựa chọn công nghệ quét không chỉ thúc đẩy hiệu quả công việc mà còn có tác động lớn đến việc giải quyết vấn đề.

◉ Tốc độ quét 

Để tăng hiệu quả công việc, cần chọn các máy quét tốc độ cao có thể quét một lượng lớn danh mục trong thời gian ngắn. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian làm việc, cho phép dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ khác.

◉ Chọn máy quét có độ phân giải cao 

Máy quét có độ phân giải cao có thể số hóa danh mục với chi tiết rõ ràng. Đặc biệt khi cần thông tin chi tiết, như trong danh mục sản phẩm, việc sử dụng máy quét có độ phân giải cao là điều không thể thiếu. Điều này đảm bảo khả năng nhìn rõ và sử dụng tốt của các danh mục đã được số hóa.

◉ Máy quét có chức năng OCR (Nhận dạng Ký tự Quang học) 

Chức năng OCR hiệu quả trong việc trích xuất thông tin văn bản. Với OCR, các danh mục đã quét có thể được nhận dạng tự động dưới dạng dữ liệu văn bản, giúp dễ dàng đăng ký và tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu. Điều này cho phép truy cập thông tin nhanh chóng, nâng cao hiệu quả công việc hơn nữa.

◉ Máy quét có tích hợp đám mây

 Bằng cách lưu dữ liệu quét vào đám mây, việc truy cập từ bất kỳ đâu trở nên khả thi, tạo điều kiện cho làm việc từ xa và chia sẻ trong nhóm. Điều này tăng cường tính linh hoạt trong công việc và thúc đẩy hiệu quả.

Phương pháp cụ thể để giảm thời gian và chi phí

Việc giảm thời gian và chi phí thông qua quét danh mục có thể đạt được bằng cách tích hợp các phương pháp cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ:

◉ Tự động hóa công việc 

Tự động hóa các nhiệm vụ quét có thể giảm đáng kể thời gian và công sức liên quan đến công việc thủ công. Sử dụng các máy quét có chức năng nạp tự động cho phép quét nhiều danh mục cùng một lúc, tăng hiệu quả công việc. Ngoài ra, các chức năng quét liên tục cho phép xử lý một lượng lớn danh mục trong thời gian ngắn.

◉ Sử dụng dịch vụ đám mây 

Lưu trữ dữ liệu quét trên đám mây loại bỏ nhu cầu về không gian lưu trữ vật lý, dẫn đến giảm chi phí. Hơn nữa, sử dụng các dịch vụ đám mây cho phép truy cập dữ liệu từ các địa điểm xa, cải thiện hiệu quả công việc. Tích hợp đám mây đặc biệt hiệu quả trong xu hướng làm việc từ xa ngày càng tăng.

◉ Quản lý dữ liệu tập trung 

Bằng cách quản lý tập trung dữ liệu danh mục đã quét, khả năng tìm kiếm được nâng cao, cho phép truy cập nhanh chóng vào thông tin cần thiết. Điều này giảm thời gian tìm kiếm không cần thiết và cải thiện hiệu quả công việc. Việc triển khai phần mềm quản lý dữ liệu chuyên dụng giúp tổ chức và quản lý dữ liệu dễ dàng, đạt được giảm thời gian và chi phí.

◉ Tận dụng dịch vụ bên ngoài 

Việc thuê ngoài quét danh mục cho các nhà cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp có thể tiết kiệm tài nguyên nội bộ. Điều này giảm chi phí nhân công và đầu tư thiết bị liên quan đến các nhiệm vụ quét. Sử dụng dịch vụ bên ngoài cũng đảm bảo quét chất lượng cao bởi các chuyên gia có kỹ năng.

Các bước triển khai quét danh mục

Quy trình từ cài đặt ban đầu đến vận hành

Để triển khai hiệu quả việc quét danh mục, điều quan trọng là phải hiểu rõ quy trình từ cài đặt ban đầu đến vận hành. Dưới đây là các bước cụ thể:

◉ Lựa chọn và mua máy quét 

Chọn máy quét đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn có liên quan trực tiếp đến hiệu quả của các nhiệm vụ quét. Chọn các sản phẩm có các chức năng như quét tốc độ cao, quét độ phân giải cao và các tính năng OCR đáp ứng yêu cầu của công ty bạn.

◉ Cài đặt phần mềm 

Cài đặt phần mềm đi kèm với máy quét và bất kỳ phần mềm quản lý dữ liệu chuyên dụng nào, và thực hiện cài đặt ban đầu. Điều quan trọng là thiết lập đúng các vị trí lưu trữ dữ liệu, định dạng tệp, cài đặt OCR, v.v. Điều này đảm bảo quản lý dữ liệu suôn sẻ sau khi quét.

◉ Vận hành thử nghiệm 

Sử dụng một số lượng nhỏ danh mục để kiểm tra hoạt động của máy quét và phần mềm và xác định bất kỳ vấn đề nào. Ở giai đoạn này, xác nhận chất lượng quét, tốc độ và hiệu quả quản lý dữ liệu, và điều chỉnh cài đặt nếu cần thiết.

◉ Chuyển sang vận hành chính thức 

Dựa trên phản hồi nhận được từ vận hành thử nghiệm, tối ưu hóa các cài đặt của máy quét và phần mềm, và quét tất cả các danh mục. Tối đa hóa hiệu quả quét bằng cách sử dụng đầy đủ các chức năng nạp tự động và quét liên tục.

◉ Bảo trì định kỳ sau khi bắt đầu vận hành 

Thường xuyên vệ sinh máy quét và cập nhật phần mềm để đảm bảo hoạt động tối ưu. Ngoài ra, thường xuyên sao lưu dữ liệu đã quét để ngăn ngừa mất dữ liệu.

◉ Đo lường hiệu quả và cải thiện 

Đánh giá định kỳ hiệu quả của việc giới thiệu quét danh mục đối với hiệu suất công việc và thực hiện các biện pháp cải tiến khi cần thiết. Điều này đảm bảo cải thiện liên tục hiệu suất công việc.

Các điểm chính để lựa chọn dịch vụ đảm bảo thành công

Để triển khai thành công việc quét danh mục, điều quan trọng là phải chọn dịch vụ phù hợp. Dưới đây là các điểm chính cần xem xét khi lựa chọn dịch vụ:

◉ Xác minh độ tin cậy của nhà cung cấp dịch vụ 

Các công ty đáng tin cậy có thành tích mạnh và đánh giá cao từ khách hàng, cung cấp dịch vụ ổn định. Kiểm tra đánh giá và lời chứng thực trước để chọn đối tác đáng tin cậy.

◉ Kiểm tra các tính năng và chi tiết dịch vụ được cung cấp 

Đảm bảo rằng dịch vụ cung cấp các tính năng cần thiết để đáp ứng nhu cầu của công ty bạn, chẳng hạn như quét tốc độ cao, chức năng OCR và tích hợp đám mây. Ngoài ra, điều quan trọng là xác nhận liệu hệ thống hỗ trợ trước và sau khi triển khai có được thiết lập tốt hay không. Điều này đảm bảo giải quyết nhanh chóng mọi vấn đề có thể phát sinh trong quá trình giới thiệu hoặc vận hành.

◉ Hiệu suất chi phí 

Dịch vụ quét bao gồm chi phí ban đầu và chi phí hoạt động, vì vậy hãy xác nhận rằng các chi phí này phù hợp với ngân sách của bạn. Ngay cả khi một dịch vụ rẻ tiền, chất lượng hoặc hỗ trợ không đủ có thể dẫn đến chi phí tăng lên. Do đó, đánh giá tổng thể hiệu suất chi phí một cách toàn diện.

◉ Tính linh hoạt trong tùy chỉnh 

Nếu dịch vụ có thể tùy chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của công ty bạn, nó có thể được sử dụng hiệu quả hơn. Ví dụ, việc chọn dịch vụ cho phép xuất dữ liệu theo định dạng cụ thể hoặc cài đặt quét phù hợp với quy trình công việc cụ thể sẽ có lợi.

◉ Sự sẵn có của thời gian dùng thử 

Việc sử dụng thời gian dùng thử cho phép bạn trải nghiệm dịch vụ trực tiếp và xác minh các tính năng cũng như tính dễ sử dụng của nó. Phản hồi thu được trong thời gian này có thể là cơ sở để quyết định triển khai toàn diện.

Tóm lại, để thành công trong việc quét danh mục, việc lựa chọn một công ty đáng tin cậy, kiểm tra kỹ lưỡng các tính năng và chi tiết dịch vụ được cung cấp, đánh giá hiệu suất chi phí, đảm bảo tính linh hoạt trong tùy chỉnh và tận dụng thời gian dùng thử là rất quan trọng. Bằng cách tập trung vào các điểm này, bạn có thể chọn dịch vụ quét tối ưu cho công ty mình và đạt được hiệu quả công việc được cải thiện.

Greetings,

I am Kakeya, the representative of Scuti Jsc.

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

Are you frequently copying and pasting necessary information from product catalog files into Excel manually? Such tasks can be alleviated by catalog scanning (also known as OCR).

Time and effort are significant issues in catalog scanning, but these challenges can be efficiently resolved by selecting the appropriate service.

In today’s digital era, the digitization of catalogs and documents is a crucial means to promote quick information sharing and access. Especially, scanning services capable of processing a large volume of documents in a short time are a great help to many companies.

In this article, we will introduce the latest technologies and services in catalog scanning and explain how they can improve business efficiency.

---

Business Background Requiring Catalog Scanning

Demand for Scanning by Industry and Its Background

Catalog scanning is required in many industries. Each industry has its unique background and reasons for increasing scanning demand.

◉ Manufacturing 

Product catalogs often reach an enormous volume, making catalog scanning essential for efficient management. Scanning tasks become particularly necessary during new product launches or seasonal product updates.

◉ Retail 

Digitization of product catalogs contributes to the efficiency of store operations and inventory management. In retail, which deals with a variety of products, quick information sharing is crucial, and digitalized catalogs support this realization.

◉ Construction 

Catalog scanning for materials and equipment is necessary. In construction projects, quick decision-making is required, and scanned catalogs enable immediate access to information.

The Role of Scanning Technology in Efficiency Improvement

Catalog scanning technology plays an important role in improving business efficiency.

Through scanning technology, paper catalogs can be quickly digitized. This reduces physical storage space and makes searching and managing easier, greatly improving work efficiency.

The latest scanning technologies enable high-speed scanning, allowing a large volume of catalogs to be digitized in a short time. This can eliminate manual data entry tasks and reduce human errors. Additionally, by utilizing Optical Character Recognition (OCR) technology, the contents of scanned catalogs can be extracted as text data, enhancing searchability.

Furthermore, scanning technology with cloud integration has also evolved. Digitized catalogs can be immediately stored in the cloud, allowing multiple users to access them simultaneously. This facilitates smooth information sharing and collaboration, contributing to faster business operations.

Problem Solving through Catalog Scanning

Selecting Scanning Technology to Promote Efficiency

To perform catalog scanning effectively, it is essential to select the appropriate scanning technology. The choice of scanning technology not only promotes business efficiency but also significantly impacts problem-solving.

◉ Scanning Speed 

To increase business efficiency, it is necessary to choose high-speed scanners that can scan large volumes of catalogs in a short time. This significantly reduces working time, allowing more time for other tasks.

◉ Choosing High-Resolution Scanners 

High-resolution scanners can digitize catalogs with clear detail. Especially when detailed information is required, such as in product catalogs, using high-resolution scanners is indispensable. This ensures high visibility and usability of the digitized catalogs.

◉ Scanners with OCR (Optical Character Recognition) Functionality 

OCR functionality is effective for extracting textual information. With OCR, scanned catalogs can be automatically recognized as text data, making database registration and searching easier. This allows for quick access to information, further enhancing business efficiency.

◉ Scanners with Cloud Integration 

By saving scanned data to the cloud, access from anywhere becomes possible, facilitating remote work and team sharing. This increases business flexibility and promotes efficiency.

Specific Methods for Reducing Time and Cost

Time and cost reduction through catalog scanning can be achieved by incorporating specific methods. Here are some examples:

◉ Automation of Tasks 

Automating scanning tasks can significantly reduce the time and effort associated with manual work. Using scanners with automatic feed functions allows multiple catalogs to be scanned at once, increasing work efficiency. Additionally, continuous scanning functions enable large volumes of catalogs to be processed in a short time.

◉ Utilizing Cloud Services 

Saving scanned data on the cloud eliminates the need for physical storage space, leading to cost reductions. Furthermore, using cloud services allows data access from remote locations, improving work efficiency. Cloud integration is particularly effective in the growing trend of remote work.

◉ Centralized Data Management 

By centrally managing scanned catalog data, searchability is enhanced, allowing quick access to necessary information. This reduces unnecessary search time and improves work efficiency. Implementing specialized data management software facilitates the organization and management of data, achieving time and cost reductions.

◉ Leveraging External Services 

Outsourcing catalog scanning to specialized external vendors can save internal resources. This reduces labor costs and equipment investment associated with scanning tasks. Utilizing external services also ensures high-quality scanning by skilled professionals.

Steps to Implement Catalog Scanning

Process from Initial Setup to Operation

To effectively implement catalog scanning, it is crucial to thoroughly understand the process from initial setup to operation. Here are the specific steps:

◉ Selection and Purchase of Scanners 

Choosing a scanner that meets your business needs is directly linked to the efficiency of scanning tasks. Select products with functions such as high-speed scanning, high-resolution scanning, and OCR features that meet your company’s requirements.

◉ Software Setup 

Install the software that comes with the scanner and any dedicated data management software, and perform the initial setup. It is important to properly set data storage locations, file formats, OCR settings, and more. This ensures smooth data management after scanning.

◉ Test Operation 

Use a small number of catalogs to check the operation of the scanner and software and identify any issues. At this stage, confirm the scanning quality, speed, and efficiency of data management, and adjust settings as necessary.

◉ Transition to Full Operation 

Based on the feedback obtained from the test operation, optimize the settings of the scanner and software, and scan all catalogs. Maximize scanning efficiency by fully utilizing automatic feed and continuous scanning functions.

◉ Regular Maintenance Post-Operation Start 

Regularly clean the scanner and update the software to ensure optimal operation. Additionally, regularly back up scanned data to prevent data loss.

◉ Effect Measurement and Improvement 

Periodically evaluate the effects of introducing catalog scanning on business efficiency and take corrective actions as needed. This ensures continuous improvement in business efficiency.

Key Points for Choosing a Service to Ensure Success

To successfully implement catalog scanning, it is crucial to select the appropriate service. Here are the key points to consider when choosing a service:

◉ Verify the Reliability of the Service Provider 

Reliable companies have a strong track record and high customer ratings, providing stable services. Check reviews and testimonials in advance to choose a trustworthy partner.

◉ Check the Features and Service Details Provided 

Ensure the service offers the necessary features to meet your company’s needs, such as high-speed scanning, OCR functionality, and cloud integration. Additionally, it is important to confirm whether the support system before and after implementation is well-established. This ensures quick resolution of any issues that may arise during introduction or operation.

◉ Cost Performance 

Scanning services involve initial and running costs, so confirm that these fit within your budget. Even if a service is inexpensive, inadequate quality or support can lead to increased costs. Therefore, evaluate the overall cost performance comprehensively.

◉ Flexibility in Customization 

If the service can be customized to meet your company’s specific needs, it can be used more effectively. For example, choosing a service that allows data output in specific formats or scanning settings tailored to particular workflows would be beneficial.

◉ Availability of a Trial Period 

Utilizing a trial period allows you to experience the service firsthand and verify its features and usability. The feedback obtained during this period can serve as a basis for deciding on full-scale implementation.

In summary, the success of catalog scanning depends on selecting a reliable company, thoroughly checking the provided features and service details, evaluating cost performance, ensuring customization flexibility, and utilizing a trial period. By focusing on these points, you can choose the optimal scanning service for your company and achieve improved business efficiency.

In the ever-evolving field of artificial intelligence, speed is paramount, particularly for voice AI interfaces. Daily, in partnership with Cerebrium, has reached a remarkable milestone by developing a voice bot that boasts a voice-to-voice response time as low as 500 milliseconds. This blog delves into the technological innovations and architectural strategies that have made this groundbreaking achievement possible.

Link for the demo AI voice bot : https://fastvoiceagent.cerebrium.ai

The Importance of Speed in Voice AI

For natural and seamless conversations, humans typically expect response times around 500 milliseconds. Delays longer than 800 milliseconds can disrupt the conversational flow and feel unnatural. Achieving such rapid response times in AI systems requires meticulous optimization across various technological components.

Core Components and Architecture

To construct this high-speed voice bot, Daily and Cerebrium employed cutting-edge AI models and optimized their deployment within a highly efficient network architecture. Here are the key elements:

• WebRTC for Audio Transmission: WebRTC (Web Real-Time Communication) is utilized to transmit audio from the user’s device to the cloud, ensuring minimal latency and high reliability.
• Deepgram’s Models: Deepgram provides fast transcription (speech-to-text) and text-to-speech (TTS) models, both optimized for low latency. Deepgram’s Nova-2 transcription model can deliver transcript fragments in as little as 100 milliseconds, while their Aura voice model achieves a time to first byte as low as 80 milliseconds.
• Llama 3 LLM: The Llama 3 70B model, a highly capable large language model (LLM), is used for natural language processing. Running on NVIDIA H100 hardware, it can deliver a median time to first token latency of 80 milliseconds. (Check our blog about Llama 3 here )

Benefits of Self-Hosting

A significant strategy employed is self-hosting the AI models and bot code within the same infrastructure. This approach offers several advantages:

• Latency Reduction: Running transcription, LLM, and TTS models on the same hardware avoids the latency overhead associated with external network requests, saving 50-200 milliseconds per interaction.
• Enhanced Control: Self-hosting allows for precise tuning of latency-critical parameters such as voice activity detection and phrase end-pointing.
• Operational Efficiency: Efficient data piping between models ensures rapid processing of each conversational loop.

Overcoming Technical Challenges

Achieving low latency requires addressing several technical challenges:

• AI Model Performance: Ensuring that AI models generate output faster than human speech while maintaining high quality.
• Network Optimization: Minimizing the time taken for audio data to travel from the user’s device to the cloud and back.
• GPU Management: Efficiently managing GPU infrastructure to handle the computational demands of AI models.

Looking Forward

The development of the world’s fastest voice bot represents a significant leap in conversational AI, but the journey continues. With ongoing advancements in AI models and network technologies, further improvements in speed and reliability are anticipated. As AI technology evolves, we can expect even more responsive and natural interactions with voice bots, enhancing user experiences across various applications.

Key Takeaway

The collaboration between Daily and Cerebrium has set a new standard in voice AI by achieving unprecedented response times. By leveraging state-of-the-art AI models, optimized network architecture, and self-hosting strategies, they have created a system that meets and exceeds human expectations for conversational speed. This innovation paves the way for new possibilities in real-time voice applications, setting the stage for future advancements in AI-driven communication.

Source link

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

– LlamaIndex for orchestration

– Streamlit for creating a Chat UI

– Meta AI’s Llama3 as the LLM

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

1. Custom knowledge base

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

2. Chunking

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

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

3. Embeddings model

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

4. Vector databases

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

5. User chat interface

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

6. Query engine

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

7. Prompt template

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

Conclusion

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

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

Xin chào!

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

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

Công nghệ AI đang phát triển hàng ngày, và trong lĩnh vực này, ‘AI tạo sinh’ đã đặc biệt nhận được nhiều sự chú ý trong những năm gần đây. AI tạo sinh là công nghệ tự động tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh, âm nhạc và video bằng cách sử dụng AI. Mặc dù có vẻ phức tạp khi nhìn vào lần đầu, nhưng có rất nhiều công cụ AI tạo sinh miễn phí dễ sử dụng ngay cả cho người mới bắt đầu. Bằng cách tận dụng hiệu quả những công cụ này, bạn có thể đạt được nhiều lợi ích như tăng cường sự sáng tạo, ý tưởng, tiết kiệm thời gian và chi phí, và tạo ra nội dung cá nhân hóa.

Bài viết này giới thiệu cách sử dụng cơ bản của những công cụ như vậy và nêu bật 15 công cụ AI tạo sinh miễn phí đang nhận được nhiều sự chú ý nhất tính đến tháng 12 năm 2023.

---

Những điều cơ bản và Sức hút của AI tạo sinh

AI tạo sinh là gì? Kiến thức cơ bản

AI tạo sinh là công nghệ cho phép trí tuệ nhân tạo tự động tạo ra nội dung. Công nghệ này cho phép AI tự tạo ra các loại nội dung khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm nhạc và video.

Ví dụ, công cụ AI tạo sinh văn bản có thể được sử dụng cho một loạt mục đích như viết bài và blog, tạo bài đăng trên mạng xã hội, và tạo nội dung tiếp thị. Một trong những dịch vụ nổi tiếng, ChatGPT, sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn gọi là GPT để sản xuất văn bản gần như không thể phân biệt với văn bản do con người tạo ra.

Những công cụ này, mặc dù có vẻ phức tạp khi nhìn vào lần đầu, nhưng thực tế lại rất thân thiện với người dùng và được thiết kế để dễ dàng sử dụng bởi người mới bắt đầu. Công cụ AI tạo sinh miễn phí mang lại nhiều lợi ích, bao gồm tăng cường sáng tạo, ý tưởng, tiết kiệm thời gian và chi phí, và tạo ra nội dung tùy chỉnh.

Sự phát triển của công nghệ AI và vai trò của AI tạo sinh

Công nghệ AI đã đạt được những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây. Đặc biệt, AI tạo sinh đã phát triển nhanh chóng trong năm qua, khiến năm 2023 có thể được coi là “năm của AI tạo sinh.”

Đặc biệt, ChatGPT đã phát triển đáng kể về mặt chức năng và độ chính xác của nội dung mà nó tạo ra, cảm thấy như đã biến đổi thành một sản phẩm hoàn toàn khác.

Hơn nữa, nhiều dịch vụ sử dụng AI tạo sinh đã xuất hiện, cho thấy sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI tạo sinh.

Sự phát triển của AI tạo sinh đã mở ra những khả năng mới cho hiệu quả trong các nhiệm vụ sáng tạo, cung cấp nội dung chất lượng cao nhanh chóng, và mở rộng trí tưởng tượng của con người. Tuy nhiên, nó cũng đã đưa ra những thách thức mới, như vấn đề bản quyền và đạo đức và xác định tính xác thực của nội dung do AI tạo ra. Hy vọng rằng sự phát triển và ứng dụng lành mạnh của AI tạo sinh sẽ tiếp tục diễn ra trong khi giải quyết những thách thức này.

Các cách sử dụng AI tạo sinh với các công cụ miễn phí

Với sự phát triển của AI tạo sinh, đã xuất hiện một loạt công cụ miễn phí. Bằng cách tận dụng hiệu quả những công cụ này, cả cá nhân và doanh nghiệp đều có thể cải thiện đáng kể năng suất làm việc của mình.

Công Cụ Tạo Văn Bản AI: Công cụ tạo văn bản AI, như ChatGPT, có thể sản xuất các loại nội dung văn bản khác nhau, bao gồm nội dung bài viết và mã nguồn chương trình. Điều này có thể giảm đáng kể thời gian dành cho việc tạo nội dung.

Công Cụ Tạo Hình Ảnh AI: Công cụ tạo hình ảnh AI, như Stable Diffusion, có thể tạo ra hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật chất lượng cao từ văn bản, cho phép ngay cả những người không có kỹ năng hoặc kiến thức về thiết kế (như tôi) dễ dàng tạo ra quảng cáo banner hoặc hình ảnh nổi bật cho bài viết blog.

Công Cụ Tạo Video và Âm Nhạc AI: Công cụ tạo video và âm nhạc AI cho phép tạo tự động video và âm nhạc, cung cấp các lựa chọn đa dạng cho chiến dịch tiếp thị và ngành công nghiệp giải trí.

Thật ngạc nhiên khi một số dịch vụ AI tạo sinh này lại có sẵn miễn phí, nhưng công cụ miễn phí đặc biệt mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp cá nhân và doanh nghiệp nhỏ. Công cụ AI tạo sinh không chỉ tăng cường sự sáng tạo và năng suất mà còn cho phép tạo ra những hình thức nghệ thuật và nội dung mới, mang lại những hiểu biết quý giá cho con người.

Top 15 công cụ AI tạo sinh miễn phí của năm 2023

ChatGPT – AI tạo văn bản đa năng

Tên Dịch Vụ:

ChatGPT

URL:

https://openai.com/chatgpt

Tổng quan dịch vụ:

ChatGPT là một dịch vụ AI cho phép tạo văn bản, tạo hình ảnh, và tương tác giọng nói. Gói miễn phí cung cấp quyền truy cập vào mô hình GPT-3.5 và có sẵn trên các nền tảng Web, iOS, và Android. Các tính năng bao gồm tạo tài liệu, tạo hình ảnh, phân tích hình ảnh, và duyệt web (lấy nội dung trang web), với giao tiếp diễn ra dưới dạng cuộc trò chuyện. Gói trả phí cho phép sử dụng GPT-4, mang lại thời gian phản hồi nhanh hơn và khả năng sử dụng các tính năng tiên tiến hơn.

Ứng Dụng:

ChatGPT rất có ích cho cá nhân và doanh nghiệp cần tạo văn bản tự động, tạo tài liệu, hoặc ý tưởng cho hình ảnh và minh họa. Dịch vụ này miễn phí và hỗ trợ cải thiện các nhiệm vụ sáng tạo và sáng kiến.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Được sử dụng bởi các chuyên viên tiếp thị để tối ưu hóa quá trình viết copy cho các chiến dịch.
• Được sử dụng bởi các nghệ sĩ và minh họa viên để phác thảo ý tưởng cho các tác phẩm nghệ thuật mới.

Stable Diffusion – AI Tạo hình ảnh từ văn bản

Tên Dịch Vụ:

Stable Diffusion

URL:

https://stablediffusionweb.com/

Tổng quan dịch vụ:

Stable Diffusion là một mô hình học sâu tạo ra hình ảnh giống như ảnh chụp hoặc tranh vẽ từ văn bản. Dịch vụ miễn phí này sản xuất hình ảnh chất lượng cao dựa trên chỉ dẫn được cung cấp trong văn bản nhập vào. Phiên bản mới nhất, Stable Diffusion XL, sử dụng một mạng lưới U-Net lớn hơn, cho phép tạo ra hình ảnh chất lượng cao hơn. Tạo hình ảnh cho mục đích thương mại cũng được cho phép.

Ứng dụng:

Stable Diffusion lý tưởng cho cá nhân và doanh nghiệp, như các nhà minh họa, nhà thiết kế, và chuyên viên tiếp thị, những người cần hình ảnh chất lượng cao. Chỉ bằng cách nhập văn bản, bạn có thể nhanh chóng và miễn phí tạo ra nội dung hình ảnh.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Được sử dụng bởi các nhà minh họa để tạo ra thiết kế nhân vật hoặc khái niệm cho các cảnh.
• Được sử dụng bởi các chuyên viên tiếp thị để nhanh chóng tạo nội dung hình ảnh cho mạng xã hội hoặc quảng cáo.

Writesonic – Công cụ tạo nội dung bằng AI

Tên Dịch Vụ:

Writesonic

URL:

https://writesonic.com/ai-article-writer-generator

Tổng quan dịch vụ:

Writesonic là công cụ tạo bài viết AI sử dụng GPT-4 để sản xuất các bài viết tối ưu hóa SEO phù hợp với phong cách độc đáo của thương hiệu bạn. Nó có thể tạo ra các bài viết dựa trên sự thật trong vòng 5 phút, kết hợp thông tin từ kết quả tìm kiếm Google để tạo ra blog đáng tin cậy. Gói miễn phí cung cấp 10,000 từ, với các gói khác nhau dành cho freelancer, đội nhóm nhỏ và doanh nghiệp, mỗi gói cung cấp các tính năng và số lượng từ khác nhau.

Ứng dụng:

Writesonic lý tưởng cho các đội ngũ tiếp thị, đại lý quảng cáo, và freelancer. Người dùng có thể tải lên hướng dẫn thương hiệu và tài liệu để tạo ra blog độc đáo, tối ưu hóa SEO. Nó còn hỗ trợ đa ngôn ngữ để đáp ứng nhu cầu đa dạng.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Được sử dụng bởi các đội ngũ tiếp thị để nhanh chóng tạo nội dung cho chiến dịch.
• Được sử dụng bởi freelancer để tạo bài viết cho blog hoặc website của họ và tối ưu hóa SEO.

Jasper – Công cụ hỗ trợ viết lách bằng AI

Tên Dịch Vụ:

Jasper

URL:

https://www.jasper.ai/

Tổng quan dịch vụ:

Jasper là trợ lý AI tạo sinh được thiết kế đặc biệt cho các marketer doanh nghiệp. Nền tảng này cung cấp các chức năng liên quan đến tất cả các khía cạnh của việc tạo nội dung và tiếp thị, như hướng dẫn giọng điệu và phong cách thương hiệu, xây dựng chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất. Nó cũng tích hợp quản lý dự án, phân tích thông tin, và khả năng API. Gói trả phí cung cấp các tính năng bổ sung như phân tích giọng điệu thương hiệu, nhiều bảng người dùng, tải lên tài sản kiến thức, chiến dịch tức thì, hợp tác đội nhóm và quản lý người dùng.

Ứng dụng:

Jasper được thiết kế cho các doanh nghiệp tìm kiếm kết quả nhanh chóng và hiệu quả hơn trong việc sản xuất nội dung và tiếp thị. Với sự hỗ trợ của AI, nó cho phép tạo ra nội dung chất lượng cao phản ánh giọng điệu của thương hiệu, hỗ trợ trong việc tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Khi đội ngũ tiếp thị cần nhanh chóng tạo và tối ưu hóa SEO cho blog hoặc bài đăng trên mạng xã hội của thương hiệu.
• Khi doanh nghiệp cần tạo ra quảng cáo hiệu quả, bài đăng blog, và chiến dịch email cho một sản phẩm mới được ra mắt trong thời gian ngắn.

Wordtune – Công cụ cải thiện văn bản bằng AI

Tên Dịch Vụ:

Wordtune

URL:

https://www.wordtune.com/

Tổng quan dịch vụ:

Wordtune là công cụ AI tạo sinh với chức năng tạo văn bản. Nó có thể sử dụng miễn phí và cho phép việc viết lại (rewrite), cộng tác viết, tạo dựng dựa trên AI, tạo tóm tắt, và sửa đổi văn bản. Trong kế hoạch trả phí, số lần sử dụng các chức năng này sẽ được tăng lên. Kế hoạch Plus cung cấp 10 lần viết lại và cộng tác, 3 lần tạo dựng và tóm tắt dựa trên AI, không giới hạn sửa đổi văn bản và tính năng đề xuất. Kế hoạch không giới hạn cho phép sử dụng không giới hạn các chức năng này và kế hoạch Unlimited cung cấp hỗ trợ cao cấp. Kế hoạch Dành Cho Doanh Nghiệp bổ sung thêm nhiều tính năng, bao gồm quản lý tài khoản chuyên dụng và thanh toán tổng hợp.

Ứng dụng:

Wordtune phù hợp cho mọi người thường xuyên viết văn bản, bao gồm sinh viên, giáo viên, nhà văn và doanh nhân. Với sự hỗ trợ của AI, công cụ này giúp tạo ra văn bản chất lượng cao một cách hiệu quả, cải thiện chất lượng nội dung đồng thời tiết kiệm thời gian.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Khi sinh viên muốn tạo ra bài báo cáo hoặc luận văn hấp dẫn và đúng ngữ pháp hơn.
• Khi doanh nhân cần tạo tài liệu trình bày hoặc văn bản kinh doanh một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Scribe – Công cụ tạo hướng dẫn tự động

Tên Dịch Vụ:

Scribe

URL:

https://scribehow.com/

Tổng quan dịch vụ:

Scribe là công cụ tự động tạo hướng dẫn làm việc sử dụng AI tạo sinh. Nó tương thích với ứng dụng web, ứng dụng di động và ứng dụng để bàn, tự động chụp màn hình. Nó cũng tự động tạo tiêu đề và mô tả cho hướng dẫn, tạo hình ảnh GIF, làm mờ thông tin mật và bao gồm nhiều tính năng tiện ích khác. Phiên bản miễn phí chỉ tương thích với ứng dụng web, trong khi phiên bản trả phí cung cấp khả năng tương thích với ứng dụng di động/máy tính và sử dụng các tính năng đã nêu trên.

Ứng dụng:

Scribe hữu ích cho các quản lý, nhà giáo dục và nhân viên IT muốn tiết kiệm thời gian và làm việc hiệu quả hơn trong tổ chức của họ. Với sự hỗ trợ của AI, việc tạo tài liệu trở nên dễ dàng, giảm thời gian trả lời các câu hỏi lặp đi lặp lại và cho phép tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Khi trưởng nhóm IT muốn dạy các thành viên trong đội cách sử dụng một công cụ phần mềm mới một cách hiệu quả.
• Khi nhân viên nhân sự muốn tiết kiệm thời gian và truyền đạt thông tin một cách rõ ràng khi tạo hướng dẫn đào tạo cho nhân viên mới.

Cursor – Môi trường phát triển chuyên biệt cho tạo mã tự động

Tên Dịch Vụ:

Cursor

URL:

https://cursor.sh/

Tổng quan dịch vụ:

Cursor là một trình soạn thảo mã lập trình sử dụng AI, bao gồm chức năng tự động tạo/sửa mã nguồn gọi là Command K cùng với tính năng trò chuyện. Trong phần trò chuyện, bạn có thể đặt câu hỏi như “Mã này có lỗi không?” để nhận được trải nghiệm tương tự như lập trình cặp. Nó cung cấp khả năng đặt câu hỏi về từng đoạn mã nguồn cụ thể hoặc toàn bộ dự án, sự tự động gỡ lỗi bởi AI, và sự hỗ trợ trong việc hiểu tài liệu kỹ thuật. Các chức năng cơ bản có sẵn miễn phí, nhưng có giới hạn về khả năng của GPT và số lần sử dụng. Các kế hoạch trả phí cung cấp GPT nhanh hơn và sử dụng nhiều hơn, cho phép lập trình thoải mái hơn.

Ứng dụng:

Cursor phù hợp với các nhà phát triển phần mềm và lập trình viên cần phản hồi nhanh chóng và hiệu quả cho việc chỉnh sửa mã và sửa lỗi. Sức mạnh của AI có thể tăng cường hiệu suất làm việc và cải thiện năng suất lập trình.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Khi lập trình viên cần nhanh chóng xác định và sửa chữa lỗi trong mã.
• Khi nhà phát triển phần mềm sử dụng nó để học ngôn ngữ lập trình mới và viết mã một cách hiệu quả.

GitHub Copilot – Trợ lý lập trình AI

Tên Dịch Vụ:

GitHub Copilot

URL:

https://github.com/features/copilot

Tổng quan dịch vụ:

GitHub Copilot là công cụ hỗ trợ lập trình bằng AI. Nó thực hiện việc hoàn thiện mã trong IDE, nâng cao năng suất của nhà phát triển. Nó hỗ trợ tạo mã mới, chỉnh sửa mã đã có, và phát hiện lỗi, cho phép viết mã chất lượng cao, cũng như xem xét đến vấn đề lỗ hổng. Ngoài ra, nó có thể tự động tạo bình luận cho Pull Requests, cho phép chia sẻ hiệu quả ý định thay đổi giữa các lập trình viên trong môi trường phát triển nhóm. Dịch vụ này được cung cấp miễn phí chỉ cho một số người dùng nhất định, như sinh viên đã xác minh, giáo viên, và những người đóng góp nổi bật cho OSS, và chủ yếu là một dịch vụ trả phí.

Ứng dụng:

GitHub Copilot là công cụ lý tưởng cho các nhà phát triển mong muốn cải thiện hiệu quả và chất lượng trong việc tạo mã. Nó hữu ích trong nhiều tình huống phát triển, như thiết kế tính năng mới hoặc xác định lỗi.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Khi phát triển tính năng mới, sử dụng GitHub Copilot để nhận đề xuất mã và hình thành ý tưởng.
• Trong quá trình debug, sử dụng GitHub Copilot để nhanh chóng tìm ra giải pháp cho các vấn đề.

Fliki – AI Tạo video từ bài viết blog

Service Name:

Fliki

URL:

https://fliki.ai/

Tổng quan dịch vụ:

Fliki là công cụ AI tạo video từ văn bản. Bằng cách chỉ định loại video bạn muốn tạo bằng văn bản, AI sẽ tự động tạo video chỉ trong bốn bước đơn giản. Ngoài văn bản, bài viết blog, tweet và PowerPoint cũng có thể được sử dụng làm đầu vào cho việc tạo video tự động. Gói miễn phí cho phép sử dụng các tính năng cơ bản nhưng giới hạn tạo tối đa 5 phút nội dung video mỗi tháng và cũng giới hạn chất lượng video. Các gói trả phí cho phép tạo tối đa 180 phút video hàng tháng, sử dụng nhiều giọng đọc hơn, video full HD, không watermark, và các tính năng bổ sung như sao chép giọng nói, avatar AI, và truy cập API trong gói cao cấp.

Ứng dụng:

Fliki là công cụ cho phép tạo video hấp dẫn về mặt thị giác với chất lượng giọng nói chuyên nghiệp một cách dễ dàng. Nó cho phép chuyển đổi nội dung của blog và bài trình bày thành định dạng video, tiếp cận một lượng khán giả rộng lớn hơn.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Các blogger và nhà tiếp thị chuyển đổi bài viết blog của họ thành nội dung video để chia sẻ trên mạng xã hội.
• Các nhà giáo dục và chuyên gia doanh nghiệp chuyển đổi bài trình bày thành định dạng video để sử dụng làm tài liệu giáo dục hoặc tài liệu công ty.

VEED – Trình chỉnh sửa video AI

Service Name:

VEED.IO

URL:

https://www.veed.io/

Tổng quan dịch vụ:

VEED.IO là trình chỉnh sửa video AI giúp việc chỉnh sửa video trực tuyến trở nên dễ dàng hơn. Nó tự động tạo avatar, giọng nói, lời thoại, phụ đề và video. Chỉ với một cú nhấp chuột, bạn có thể tạo video, bao gồm các chức năng như tạo phụ đề tự động và loại bỏ tiếng ồn nền. Nó cho phép sử dụng avatar AI giống hệt con người để nói chuyện trong video. Gói miễn phí cung cấp các tính năng chỉnh sửa video cơ bản nhưng có hạn chế về thời lượng video và kích thước tệp. Các gói trả phí mang lại các lợi ích như tăng giới hạn, cải thiện chất lượng video và âm thanh, loại bỏ watermark, và truy cập các tính năng dịch thuật và phân tích.

Ứng dụng:

VEED.IO phù hợp với cá nhân và doanh nghiệp muốn tạo video chất lượng cao một cách nhanh chóng và dễ dàng. Nó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích bao gồm tiếp thị mạng xã hội, đào tạo, e-learning, giao tiếp cuộc họp và bán hàng.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Quản lý mạng xã hội tạo video có phụ đề bằng cách sử dụng AI để tăng cường tương tác với khán giả.
• Các huấn luyện viên và giáo viên nhanh chóng tạo video cho tài liệu đào tạo và giáo dục để truyền đạt thông tin rõ ràng đến người xem.

Starryai – AI Tạo hình ảnh giống nghệ thuật

Service Name:

starryai

URL:

https://starryai.com/

Tổng quan dịch vụ:

starryai là dịch vụ chuyên về tạo hình ảnh nghệ thuật trong số các AI tạo hình ảnh. Nó cho phép tạo ra hình ảnh thông qua việc nhập các dấu hiệu văn bản, chọn lựa phong cách, và điều chỉnh các tham số khác nhau, với khả năng tạo ra tới năm hình ảnh mỗi ngày miễn phí. Phiên bản miễn phí cho phép tạo hình ảnh nhanh chóng và số lượng nhiều hơn, với các tùy chọn tùy chỉnh linh hoạt hơn.

Ứng dụng:

starryai phù hợp với cá nhân và doanh nghiệp muốn sử dụng avatar độc đáo cho hình ảnh đại diện hoặc tài liệu tiếp thị. Ngoài ra, bằng cách kết hợp hình ảnh với phong cách nghệ thuật AI, có thể tạo ra một nhân cách trực tuyến độc đáo.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Người dùng mạng xã hội sử dụng avatar AI độc đáo làm hình ảnh đại diện.
• Chuyên viên tiếp thị sử dụng avatar được tạo bởi AI trong các chiến dịch hoặc tài liệu quảng cáo.

Soundraw – Công cụ sáng tác âm nhạc AI

Service Name:

SOUNDRAW

URL:

https://soundraw.io/

Tổng quan dịch vụ:

SOUNDRAW là dịch vụ tạo âm nhạc sử dụng AI tạo sinh để tạo và tùy chỉnh âm nhạc theo nhu cầu của người dùng. Dịch vụ cung cấp một gói miễn phí cho phép tạo âm nhạc không giới hạn, và gói Người Tạo với giá $16.99 mỗi tháng, cho phép tải xuống không giới hạn và sử dụng thương mại nhạc nền cho trò chơi, TV, radio, v.v. Gói Nghệ Sĩ, với giá $29.99 mỗi tháng, cho phép phân phối âm nhạc lên các nền tảng như Spotify và Apple Music, cũng như giữ bản quyền. Gói API, với giá $500 mỗi tháng, cho phép tích hợp công nghệ AI của SOUNDRAW vào nền tảng của bạn.

Ứng dụng:

SOUNDRAW phù hợp với các nhà sáng tạo và nghệ sĩ muốn sử dụng âm nhạc làm nền cho video, podcast, trò chơi, mạng xã hội, hoặc làm bản nhạc của riêng họ. Nó cho phép sử dụng thương mại và âm nhạc do AI tạo ra có thể sử dụng mà không lo lắng về bản quyền.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Các nhà sáng tạo YouTube và podcaster sử dụng âm nhạc do SOUNDRAW tạo ra làm nhạc nền cho video hoặc podcast.
• Các nghệ sĩ sáng tác âm nhạc với SOUNDRAW và phân phối nó trên các nền tảng như Spotify và Apple Music để kiếm tiền.

Speechify – AI Chuyển đổi văn bản thành âm thanh

Service Name:

Speechify

URL:

https://speechify.com/

Tổng quan dịch vụ:

Speechify là dịch vụ Chuyển đổi Văn bản Thành Âm Thanh sử dụng AI tạo sinh để chuyển đổi văn bản thành âm thanh. Gói miễn phí cung cấp 10 giọng đọc chuẩn, tốc độ phát lại tối đa 1x, và khả năng chuyển đổi văn bản thành âm thanh. Gói trả phí ($139 mỗi năm) bao gồm hơn 30 giọng đọc chất lượng cao, tự nhiên, hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ, quét văn bản in (chụp ảnh và đọc văn bản trong hình ảnh), đọc to, tốc độ phát lại tới 5x, và các tính năng bỏ qua và nhập khẩu.

Ứng dụng:

Speechify là dịch vụ giúp thu thập thông tin và học tập hiệu quả cho các doanh nhân, sinh viên, và nhà nghiên cứu thường xuyên đọc sách và làm việc với tài liệu. Thu thập thông tin qua âm thanh cho phép học tập và làm việc nhanh chóng và linh hoạt hơn.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Sinh viên nghe sách giáo khoa hoặc bài báo dưới dạng âm thanh để ôn tập.
• Các doanh nhân nghe các tài liệu quan trọng khi đang di chuyển.

CoeFont – AI Tạo giọng nói dựa trên văn bản

Service Name:

CoeFont

URL:

https://coefont.cloud/en

Tổng quan dịch vụ:

CoeFont là dịch vụ AI tạo sinh biến đổi giọng nói đa dạng và độc đáo thành âm thanh sống động, hữu ích cho việc lồng tiếng và cải thiện khả năng tiếp cận. CoeFont Voice Hub là thư viện giọng nói số, bao gồm các giọng nói số chất lượng cao của người nổi tiếng. Ngoài ra, thông qua tính năng Voice Changer, bạn có thể thử nghiệm các giọng nói hoặc giọng điệu khác nhau trong các buổi phát trực tiếp, podcast và cuộc họp trực tuyến. Hơn nữa, tính năng Cross-Lingual TTS cho phép chuyển đổi giọng nói thành các giọng nói số có khả năng nói nhiều ngôn ngữ.

Ứng dụng:

CoeFont là dịch vụ có giá trị cho các nhà sáng tạo, Vtuber, diễn viên lồng tiếng, người dùng metaverse, YouTuber, và những ai muốn số hóa giọng nói của mình hoặc tạo nội dung đa ngôn ngữ. Sử dụng giọng nói số giúp mở rộng biểu đạt và cải thiện khả năng tiếp cận.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• YouTuber sử dụng các giọng nói hoặc giọng điệu khác nhau cho việc lồng tiếng video.
• Vtuber giao tiếp với khán giả bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau trong các buổi phát trực tiếp.

Notion – Nền tảng quản lý và tổ chức kiến thức

Service Name:

Notion

URL:

https://www.notion.so/product

Tổng quan dịch vụ:

Notion là nền tảng tập trung vào việc tạo tài liệu, quản lý dự án, và tổ chức thông tin. Dịch vụ này cho phép quản lý kiến thức, tổ chức các dự án phức tạp, và tạo ghi chú và tài liệu đa năng. Ngoài ra, Notion AI cung cấp các tính năng trả lời câu hỏi về tài liệu đã tạo, hỗ trợ viết, dịch thuật đa ngôn ngữ, và tự động tạo nội dung trong bảng. Notion có kế hoạch miễn phí cho phép tạo không gian làm việc, tích hợp với các nền tảng bên ngoài như Slack, và các tính năng phân tích cơ bản, nhưng Notion AI có chi phí bổ sung, $10/thành viên hàng tháng cho kế hoạch miễn phí, và $8/thành viên hàng tháng cho các kế hoạch trả phí.

Ứng dụng:

Notion hữu ích cho các doanh nhân, giáo viên, và nhà sáng tạo cần tạo tài liệu, tổ chức thông tin, và quản lý dự án. Nó cung cấp không gian làm việc để thúc đẩy chia sẻ và cộng tác trong nhóm. Ngoài ra, sự hỗ trợ của AI giúp tối ưu hóa việc tạo tài liệu và giao tiếp đa ngôn ngữ, cho phép sản xuất nội dung chất lượng cao hơn.

Các trường hợp sử dụng cụ thể:

• Đội ngũ doanh nghiệp chia sẻ tiến độ dự án và quản lý công việc một cách hiệu quả.
• Giáo viên tổ chức tài liệu giảng dạy và thúc đẩy cộng tác với sinh viên.

Greetings,

I am Kakeya, the representative of Scuti Jsc.

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

AI technology is evolving daily, and among these advancements, “generative AI” has been particularly highlighted in recent years. Generative AI is a technology that automatically generates content such as text, images, music, and videos using AI. While it may seem challenging at first glance, there are many free generative AI tools available that are easy for beginners to use. By effectively utilizing these tools, one can reap various benefits such as enhanced creativity, idea generation, time and cost savings, and the creation of personalized content.

In this article, we will introduce 15 of the most noteworthy free generative AI tools as of December 2023, along with basic usage methods for these tools.

---

The Basics and Appeal of Generative AI

What is Generative AI? An Explanation of the Basics

Generative AI is a technology where artificial intelligence automatically creates content. This technology allows AI to automatically generate various types of content, including text, images, music, and videos.

For example, text generation AI tools can be used for a wide range of purposes, such as writing articles and blogs, creating social media posts, and producing marketing content. One well-known service, ChatGPT, utilizes a large language model called GPT to generate text that is almost indistinguishable from what humans create.

While these tools might seem complex at first glance, they are actually very user-friendly and designed to be easy for beginners to use. Free generative AI tools offer numerous benefits, including enhanced creativity, idea generation, time and cost savings, and the creation of customized content.

The Evolution of AI Technology and the Role of Generative AI

AI technology has made remarkable progress in recent years. In particular, generative AI has rapidly advanced over the past year, making 2023 truly “the year of generative AI.”

Specifically, ChatGPT has significantly evolved in terms of functionality and the accuracy of the content generated by generative AI since its release, transforming into a completely different product.

Furthermore, numerous services utilizing generative AI have emerged, highlighting the rapid development of generative AI technology.

With the evolution of generative AI, new possibilities are opening up for streamlining creative tasks, quickly providing high-quality content, and expanding human imagination. However, this also brings new challenges such as copyright and ethical issues, and the identification of the authenticity of AI-generated content. It is hoped that the healthy development and application of generative AI will progress while addressing these challenges.

Ways to Utilize Generative AI with Free Tools

With the evolution of generative AI, a variety of free tools have emerged. By effectively leveraging these tools, both individuals and businesses can dramatically improve their productivity.

Text Generation AI Tools: Text generation AI tools, such as ChatGPT, can produce various types of text content, including article content and program source code. This can significantly reduce the time spent on content creation.

Image Generation AI Tools: Image generation AI tools, like Stable Diffusion, can create high-quality images and artworks from text, allowing even those without design skills or knowledge (like myself) to easily create banner ads or eye-catching images for blog articles.

Video and Music Generation AI Tools: Video and music generation AI tools enable the automatic creation of videos and music, offering various options for marketing campaigns and the entertainment industry.

It is surprising that some of these generative AI services are available for free, but free tools particularly provide advantages for individual merchants and small businesses. Generative AI tools can not only enhance creativity and productivity but also enable new forms of art and content creation, offering valuable insights to humans.

Top 15 Free Generative AI Tools of 2023

ChatGPT – Versatile Text Generation AI

Service Name:

ChatGPT

URL:

https://openai.com/chatgpt

Service Overview:

ChatGPT is an AI service that enables text generation, image generation, and voice interaction. The free plan provides access to the GPT-3.5 model and is available on Web, iOS, and Android platforms. Its features include document generation, image creation, image analysis, and browsing (retrieving web page contents), with interactions taking place in a chat format. The paid plan allows for the use of GPT-4, offering faster response times and the ability to use more advanced features.

Applications:

ChatGPT is extremely beneficial for individuals and businesses that require the automatic generation of text, document creation, or ideas for images and illustrations. It is available for free and supports the enhancement of creative tasks and ideation.

Specific Use Cases:

• Marketers use it to streamline campaign copywriting.
• Artists and illustrators use it to come up with new concepts for artworks.

Stable Diffusion – AI for Generating Images from Text

Service Name:

Stable Diffusion

URL:

https://stablediffusionweb.com/

Service Overview:

Stable Diffusion is a deep learning model that generates images that look like photographs or paintings from text. This free service produces high-quality images based on the instructions provided in the text input. The latest version, Stable Diffusion XL, features a larger U-Net backbone network, allowing for the generation of even higher quality images. Image generation for commercial purposes is also permitted.

Applications:

Stable Diffusion is ideal for individuals and businesses, such as illustrators, designers, and marketing professionals, who need high-quality images. By simply entering text, you can quickly and freely generate visual content.

Specific Use Cases:

• Illustrators use it to create character designs and scene concepts.
• Marketers use it to quickly create visual content for social media and advertisements.

Writesonic – Content Creation Tool Powered by AI

Service Name:

Writesonic

URL:

https://writesonic.com/ai-article-writer-generator

Service Overview:

Writesonic is an article generation AI that leverages GPT-4 to produce SEO-optimized articles tailored to your brand’s unique style. It can create fact-based articles within 5 minutes, integrating information from Google search results to generate reliable blogs. The free plan provides 10,000 words, with different plans available for freelancers, small teams, and enterprises, each offering varying features and word counts.

Applications:

Writesonic is ideal for marketing teams, advertising agencies, and freelancers. Users can upload their brand guidelines and documents to generate unique, SEO-optimized blogs. It also features multi-language support to meet a wide range of needs.

Specific Use Cases:

• The marketing team uses it to quickly create content for campaigns
• Freelancers use it to generate articles for their blogs or websites and optimize for SEO.

Jasper – Writing Support AI Tool

Service Name:

Jasper

URL:

https://www.jasper.ai/

Service Overview:

Jasper is a generative AI assistant designed specifically for corporate marketers. This platform offers functions related to all aspects of content creation and marketing, such as brand voice and style guides, strategy formulation, and performance optimization. It also features project management, insight analysis, and API capabilities. The paid plan provides additional features like brand voice analysis, multiple user sheets, knowledge asset uploads, instant campaigns, team collaboration, and user management.

Applications:

Jasper is designed for companies seeking quicker and more effective outcomes in content production and marketing. With AI support, it enables the rapid creation of high-quality content that reflects the brand’s voice, aiding in the optimization of marketing campaigns.

Specific Use Cases:

• When marketing teams need to quickly create and SEO-optimize the brand’s blog or social media posts.
• When a company needs to create effective advertisements, blog posts, and email campaigns for a new product launch in a short amount of time.

Wordtune – AI Tool for Improving Text

Service Name:

Wordtune

URL:

https://www.wordtune.com/

Service Overview:

Wordtune is a generative AI tool with text creation capabilities. It is available for free use and enables rewriting, co-writing, AI prompts, summary creation, and text correction. The paid plans increase the number of uses for these features. The Plus plan offers 10 rewrites and co-writing instances, 3 AI prompts and summaries, unlimited text correction, and suggestion features. The Unlimited plan allows for unlimited use of these features, and the Unlimited plan includes premium support. The Business plan adds several additional features, including a dedicated account manager and consolidated billing.

Applications:

Wordtune is suitable for everyone who frequently writes text, including students, teachers, writers, and business professionals. With AI support, it enables the efficient creation of higher quality text, improving content quality while saving time.

Specific Use Cases:

• When students want to create more engaging and grammatically correct texts for reports or essays.
• When business professionals need to quickly and effectively create materials for presentations or business documents.

Scribe – Automatic Manual Creation Tool

Service Name:

Scribe

URL:

https://scribehow.com/

Service Overview:

Scribe is a tool that automatically generates work manuals using generative AI. It is compatible with web apps, mobile apps, and desktop apps, automatically capturing screens. It also automatically generates manual titles and descriptions, creates GIF images, blurs confidential information, and includes various other convenient features. The free version is only compatible with web apps, while the paid version offers mobile/desktop app compatibility and the use of the aforementioned features.

Applications:

Scribe is useful for managers, educators, and IT personnel who want to save time and work more efficiently within their organizations. With AI, documentation can be easily created, reducing the time spent answering repetitive questions and allowing for focus on more important tasks.

Specific Use Cases:

• When an IT team leader wants to efficiently teach team members how to use a new software tool.
• When HR personnel want to save time and clearly convey information while creating onboarding manuals for new employees.

Cursor – Development Environment Specialized in Automatic Code Generation

Service Name:

Cursor

URL:

https://cursor.sh/

Service Overview:

Cursor is a code editor that leverages AI, featuring an automatic source code generation/editing function called Command K, along with a chat feature. In the chat, you can ask questions like “Does this code have bugs?” to get an experience similar to pair programming. It provides the capability to ask questions about specific pieces of source code or about the entire project, automatic debugging by AI, and assistance in understanding technical documentation. Basic functionality is available for free, but there are limitations on the capabilities of GPT and the number of uses. Paid plans offer faster GPT and more usage, enabling more comfortable programming.

Applications:

Cursor is suitable for software developers and programmers who need quick and effective responses to code editing and bug fixing. The power of AI can increase work efficiency and improve coding productivity.

Specific Use Cases:

• When programmers need to quickly identify and correct errors in code.
• When software developers use it to learn new coding languages and write code efficiently.

GitHub Copilot – AI Coding Assistant

Service Name:

GitHub Copilot

URL:

https://github.com/features/copilot

Service Overview:

GitHub Copilot is a tool that supports coding with AI. It performs code completion within the IDE, enhancing developer productivity. It supports the creation of new code, editing of existing code, and bug discovery, enabling the writing of high-quality code that also considers vulnerabilities. Additionally, it can automatically generate comments for Pull Requests, allowing for efficient sharing of change intentions among programmers in team development settings. This service is offered for free only to certain users, such as verified students, teachers, and prominent OSS contributors, and is generally a paid service.

Applications:

GitHub Copilot is the perfect tool for developers seeking to improve efficiency and quality in code creation. It is useful in various development scenarios, such as designing new features or identifying bugs.

Specific Use Cases:

• When developing new features, use GitHub Copilot to receive code suggestions and shape ideas.
• During debugging, use GitHub Copilot to quickly find solutions to problems.

Fliki – AI for Generating Videos from Blog Articles

Service Name:

Fliki

URL:

https://fliki.ai/

Service Overview:

Fliki is an AI tool that creates videos from text. By specifying what kind of video you want to create with text, AI generates the video in just four simple steps. In addition to text, blog articles, tweets, and PowerPoint can be used as inputs for automatic video generation. The free plan allows for the use of basic features but is limited to creating up to 5 minutes of video content per month and also limits video quality. Paid plans enable the creation of up to 180 minutes of video monthly, use of more voice patterns, full HD video, no watermark, and additional features like voice cloning, AI avatars, and API access in the premium plan.

Applications:

Fliki is a tool that enables the easy creation of visually appealing videos with professional-quality voices. It allows for the conversion of blog and presentation content into video format, reaching a wider audience.

Specific Use Cases:

• Bloggers and marketers converting their blog articles into video content to share on social media.
• Educators and business professionals converting presentations into video format to use as educational or corporate materials.

VEED – AI Video Editor

Service Name:

VEED.IO

URL:

https://www.veed.io/

Service Overview:

VEED.IO is an AI video editor that simplifies online video editing. It automatically generates avatars, voices, narrations, subtitles, and videos. With just one click, you can create a video, featuring functions such as automatic subtitle generation and background noise removal. It allows you to use human-like AI avatars to speak within the video. The free plan provides basic video editing features but has limitations on video duration and file size. Paid plans offer increased limits, improved video and audio quality, watermark removal, and access to translation and analysis features.

Applications:

VEED.IO is suitable for individuals and businesses who want to quickly and easily create high-quality videos. It can be used for various purposes including social media marketing, training, e-learning, meeting communication, and sales.

Specific Use Cases:

• Social media managers creating videos with subtitles using AI to enhance audience engagement.
• Trainers and educators quickly creating videos for training and educational materials to clearly convey information to viewers.

Starryai – AI for Generating Art-like Images

Service Name:

starryai

URL:

https://starryai.com/

Service Overview:

starryai is a service specialized in art generation among image-generating AIs. It allows for the creation of images through the input of text prompts, selection of styles, and adjustment of various parameters, with the ability to generate up to five images per day for free. The free version allows for faster and more numerous image generation, with more flexible customization options.

Applications:

starryai is suitable for individuals and businesses wanting to use unique avatars for profile pictures or marketing materials. Additionally, by combining photos with AI art styles, it’s possible to create a unique online personality.

Specific Use Cases:

• Social media users using unique AI avatars as their profile pictures.
• Marketing professionals utilizing AI-generated avatars in campaigns or advertising materials.

Soundraw – AI Music Composition Tool

Service Name:

SOUNDRAW

URL:

https://soundraw.io/

Service Overview:

SOUNDRAW is a music generation service that utilizes generative AI to create and customize music according to the user’s needs. It offers a free plan that allows for the unlimited generation of music, and a Creator plan for $16.99 per month, which enables unlimited downloads and commercial use of background music for games, TV, radio, etc. The Artist plan, at $29.99 per month, allows for the distribution of music to platforms like Spotify and Apple Music, as well as the retention of royalties. The API plan, at $500 per month, enables integration of SOUNDRAW’s AI technology into your own platform.

Applications:

SOUNDRAW is suitable for creators and artists who want to use music as background for videos, podcasts, games, social media, or as their own music tracks. It allows for commercial use, and the music generated by AI can be used without copyright concerns.

Specific Use Cases:

• YouTube creators and podcasters using music generated by SOUNDRAW as background music for videos or podcasts.
• Artists creating music with SOUNDRAW and distributing it on platforms like Spotify and Apple Music to monetize.

Speechify – Text to Speech AI

Service Name:

Speechify

URL:

https://speechify.com/

Service Overview:

Speechify is a Text to Speech service that uses generative AI to convert text into speech. The free plan offers 10 standard voices, playback speeds of up to 1x, and the ability to convert text to speech. The paid plan ($139 per year) includes more than 30 high-quality, natural-sounding voices, support for over 20 languages, scanning printed text (such as taking a photo and reading the text within the image), reading aloud, playback speeds of up to 5x, and skip and import features.

Applications:

Speechify is a service that enables efficient information gathering and learning for business professionals, students, and researchers who do a lot of reading and document work. Gathering information through audio allows for quicker and more flexible learning and work.

Specific Use Cases:

• Students listening to textbooks or papers in audio format for revision.
• Business professionals listening to important documents while on the move.

CoeFont – Text-based Voice Generation AI

Service Name:

CoeFont

URL:

https://coefont.cloud/en

Service Overview:

CoeFont is a generative AI service that transforms diverse and unique voices into expressive digital audio, useful for voice-overs and enhancing accessibility. CoeFont Voice Hub is a library of digital voices, including high-quality digital voices of celebrities. Additionally, through the Voice Changer feature, you can try different voices or accents during live streams, podcasts, and online meetings. Moreover, the Cross-Lingual TTS feature allows for voice conversion into digital voices capable of speaking multiple languages.

Applications:

CoeFont is a valuable service for creators, Vtubers, voice actors, metaverse users, YouTubers, and others who want to digitalize their own voices or create content in multiple languages. Utilizing digital voices can broaden expression and enhance accessibility.

Specific Use Cases:

• YouTubers using different accents or voices for video voice-overs.
• Vtubers communicating with viewers in different languages during live streams.

Notion – Platform for Knowledge Management and Organization

Service Name:

Notion

URL:

https://www.notion.so/product

Service Overview:

Notion is a platform that centralizes document creation, project management, and information organization. The service enables knowledge management, organization of complex projects, and creation of multifunctional notes and documents. Moreover, Notion AI offers features to answer questions about created documents, assist with writing, perform multilingual translations, and automatically generate content in tables. Notion itself has a free plan that allows workspace creation, integration with external platforms like Slack, and basic analytics features, but Notion AI is an additional cost, $10/member per month for the free plan, and $8/member per month for paid plans.

Applications:

Notion is useful for business professionals, educators, and creators who need document creation, information organization, and project management. It provides workspaces to facilitate team sharing and collaboration. Additionally, AI support streamlines document creation and multilingual communication, enabling the production of higher-quality content.

Specific Use Cases:

• Business teams sharing project progress and managing tasks efficiently.
• Educators organizing course materials and fostering collaboration with students.