GIẢI PHÁP

AI & Tự động hóa

Thiết kế và xây dựng hệ thống AI production kết nối mô hình, dữ liệu doanh nghiệp, ứng dụng và workflow kinh doanh.

TRỌNG TÂM KỸ THUẬT

01Ứng dụng AI doanh nghiệp
02AI agent và tự động hóa workflow
03Hệ thống truy xuất và tri thức
04Tích hợp AI và vận hành production

BỐI CẢNH HỆ THỐNG

TitanBases xây dựng hệ thống AI như một phần của kiến trúc ứng dụng và dữ liệu tổng thể. Chúng tôi kết nối mô hình với dữ liệu doanh nghiệp, hệ thống truy xuất, API và workflow kinh doanh, đồng thời thiết kế bảo mật, khả năng quan sát, đánh giá và kiểm soát vận hành ngay từ đầu.

Trao đổi về nội dung này

CHÚNG TÔI XÂY DỰNG GÌ

Xây dựng gì

TitanBases xây dựng ứng dụng AI và hệ thống tự động hóa kết hợp foundation model, dữ liệu doanh nghiệp, công cụ và dịch vụ ứng dụng trong các kiến trúc sẵn sàng cho production.

Ứng dụng AI doanh nghiệp

Ứng dụng tích hợp năng lực mô hình với dữ liệu doanh nghiệp, logic ứng dụng và hệ thống kinh doanh hiện có.

AI agent

Kiến trúc agent sử dụng mô hình, công cụ, API và workflow được kiểm soát để thực hiện các tác vụ kinh doanh và vận hành nhiều bước.

Tạo sinh tăng cường truy xuất

Kiến trúc truy xuất kết nối foundation model với tri thức doanh nghiệp, tìm kiếm và dữ liệu vector để tạo ra phản hồi có căn cứ.

Tự động hóa workflow

Workflow có AI hỗ trợ, kết hợp khả năng suy luận của mô hình với quy tắc kinh doanh, dịch vụ ứng dụng và phê duyệt của con người khi cần.

Tích hợp AI

Lớp tích hợp kết nối mô hình AI với API, dữ liệu vận hành, ứng dụng doanh nghiệp và dịch vụ bên ngoài.

Đánh giá và khả năng quan sát AI

Đánh giá, tracing, giám sát và kiểm soát vận hành để hiểu hành vi mô hình, chất lượng hệ thống và độ tin cậy production.

CÁCH TIẾP CẬN KỸ THUẬT

Cách chúng tôi triển khai AI & Tự động hóa

Chúng tôi bắt đầu từ workflow kinh doanh và các ràng buộc production, sau đó thiết kế kiến trúc AI, kết nối mô hình và bối cảnh doanh nghiệp, đánh giá hành vi hệ thống và thiết lập các kiểm soát cần thiết để vận hành tin cậy.

Khảo sát

Xác định vấn đề kinh doanh, người dùng, workflow, dữ liệu sẵn có, yêu cầu tích hợp và tiêu chí thành công có thể đo lường.

Thiết kế kiến trúc

Thiết kế kiến trúc mô hình, dữ liệu, truy xuất, agent, tích hợp và ứng dụng xoay quanh workload mục tiêu.

Xây dựng & Tích hợp

Kết nối mô hình, dữ liệu doanh nghiệp, công cụ và API trong môi trường ứng dụng và workflow.

Đánh giá

Kiểm thử chất lượng đầu ra, hành vi truy xuất, thực thi công cụ, độ trễ, an toàn và các chế độ lỗi theo yêu cầu đã xác định.

Triển khai

Đưa hệ thống AI vào production thông qua triển khai có kiểm soát, quyền truy cập và các bước kiểm tra mức độ sẵn sàng vận hành.

Vận hành & Cải tiến

Giám sát hành vi hệ thống, trace các tương tác, đánh giá chất lượng production và cải tiến prompt, truy xuất, công cụ và workflow theo thời gian.

CÁC TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG PHỔ BIẾN

Nơi chúng tôi áp dụng kỹ thuật AI

TitanBases áp dụng kỹ thuật AI cho các workflow doanh nghiệp, nơi mô hình cần tương tác với dữ liệu tin cậy, ứng dụng và con người trong các hệ thống production được kiểm soát.

Trợ lý tri thức doanh nghiệp

Xây dựng trợ lý truy xuất và tổng hợp thông tin từ các nguồn tri thức doanh nghiệp đã được phê duyệt.

Tạo sinh tăng cường truy xuất

Đưa phản hồi của mô hình vào bối cảnh bằng tài liệu doanh nghiệp, dữ liệu vận hành và tri thức có thể tìm kiếm thông qua kiến trúc truy xuất.

AI agent và sử dụng công cụ

Cho phép hệ thống AI tương tác với API, ứng dụng và công cụ để thực hiện các tác vụ nhiều bước có kiểm soát.

Trí tuệ tài liệu

Trích xuất, phân loại, diễn giải và chuyển tuyến thông tin từ tài liệu trong các workflow vận hành.

Trợ lý khách hàng và nhân viên

Xây dựng giao diện hội thoại kết nối người dùng với tri thức doanh nghiệp, dịch vụ và workflow ứng dụng.

Tự động hóa workflow

Kết hợp năng lực AI với logic kinh doanh và hệ thống hiện có để tự động hóa hoặc hỗ trợ các quy trình vận hành lặp lại.

Tính năng ứng dụng được hỗ trợ bởi AI

Tích hợp khả năng tạo sinh, truy xuất, phân loại, tóm tắt và suy luận vào các sản phẩm số hiện có.

Hiện đại hóa AI

Bổ sung năng lực AI vào ứng dụng và workflow hiện có mà không cần xây dựng lại toàn bộ hệ thống công nghệ xung quanh.

CÂU CHUYỆN KHÁCH HÀNG

Kỹ thuật trong vận hành thực tế.

CASE STUDY

FintechAI

Kỹ thuật nền tảng RAG tài chính trên AWS với Amazon Bedrock

Xem Case Study →

CASE STUDY

HD Securities (HDS)

Thiết kế nền tảng GenAI và RAG bảo mật cho dịch vụ tài chính

Xem Case Study →

CASE STUDY

MooseDesk

Thiết kế nền tảng hỗ trợ khách hàng thương mại ứng dụng AI

Xem Case Study →

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

Bối cảnh kỹ thuật bổ sung.

MongoDB Atlas Vector Search ở quy mô 10 triệu vector

engineering insight

MongoDB Atlas Vector Search cho khử trùng lặp eKYC quy mô lớn: Bài học từ POC 10 triệu vector

Đối sánh danh tính quy mô lớn cần nhiều hơn một hệ thống vector search nhanh. Góc nhìn kỹ thuật này phân tích latency, throughput, recall, hành vi index và đánh đổi của quantization khi đánh giá MongoDB Atlas Vector Search cho workload eKYC 10 triệu vector.

Đọc bài viết →

CÙNG KIẾN TẠO BƯỚC TIẾP THEO

Trao đổi với đối tác kỹ thuật.

Trao đổi với chuyên gia