Giải pháp
Generative AI tạo giá trị khi được neo vào dữ liệu thật của doanh nghiệp. BigAI triển khai RAG và AI agent trong hạ tầng của bạn, mọi câu trả lời đều truy được về tài liệu gốc.
Dấu hiệu
Quy trình, quy chế và tài liệu kỹ thuật nằm trên SharePoint, Drive, email và ổ đĩa chung.
Đội HR và IT dành phần lớn thời gian trả lời những câu hỏi đã có trong tài liệu.
Mô hình trả lời trôi chảy nhưng sai, không có nguồn để kiểm chứng nên không ai dám dùng.
Chính sách bảo mật cấm đưa tài liệu nội bộ lên dịch vụ AI công cộng.
Năng lực
Với gần như mọi bài toán tri thức nội bộ, RAG là lựa chọn đúng: rẻ hơn, cập nhật tức thì khi tài liệu thay đổi, và quan trọng nhất là truy được nguồn. Fine-tune chỉ hợp lý khi cần mô hình học một phong cách trả lời hoặc một định dạng đầu ra đặc thù — không phải để nhồi kiến thức.
BigAI luôn bắt đầu bằng RAG và chỉ đề xuất fine-tune khi có bằng chứng đo được rằng RAG không đủ.
Truy hồi đúng đoạn tài liệu liên quan rồi mới sinh câu trả lời, luôn kèm trích dẫn nguồn và số trang.
Agent đọc yêu cầu, gọi API hệ thống nội bộ và hoàn tất các bước lặp lại như tạo phiếu, tra cứu, đối chiếu.
Mô hình ngôn ngữ chạy nội bộ (Llama, Qwen, mô hình tiếng Việt) — không byte dữ liệu nào rời khỏi doanh nghiệp.
Người hỏi chỉ nhận được câu trả lời từ tài liệu thuộc phạm vi quyền của mình, đồng bộ từ AD/LDAP.
Bộ tiêu chí đo độ chính xác trích dẫn, tỷ lệ từ chối đúng và mức hài lòng thực tế của người dùng.
Widget web, Microsoft Teams, Slack, Zalo OA hoặc API để gắn vào phần mềm nội bộ.
Kết quả
Dải số liệu tổng hợp từ các dự án BigAI đã triển khai. Con số cụ thể được chốt lại trong giai đoạn khảo sát.
Vuốt ngang để xem đầy đủ bảng
| Chỉ số | Trước khi triển khai | Sau khi triển khai | Mức cải thiện |
|---|---|---|---|
| Thời gian tìm thông tin nội bộ | ~2,5 giờ/người/tuần | Dưới 30 phút | −80% |
| Câu hỏi lặp gửi tới HR và IT | 38% tổng số yêu cầu | Dưới 12% | −58% |
| Thời gian để nhân sự mới thạo quy trình | 6 tuần | 2–3 tuần | −55% |
Dự án tiêu biểu
Từ 14 nguồn dữ liệu rời rạc và quy trình đối soát thủ công, ngân hàng chuyển sang một nền tảng lakehouse có quản trị, phục vụ đồng thời báo cáo NHNN và phân tích kinh doanh nội bộ.
Đọc case studyThay việc đặt hàng theo kinh nghiệm quản lý cửa hàng bằng mô hình dự báo theo từng SKU, có tính mùa vụ, thời tiết và lịch khuyến mãi.
Đọc case studyFAQ
Một kỹ sư giải pháp của BigAI sẽ cùng bạn rà soát hiện trạng dữ liệu, xác định bài toán đáng làm nhất và phác thảo lộ trình khả thi. Không ràng buộc.