26 Th2
Các kiến thức về: Kiến thức OTA, Kiến thức du lịch, Kiến thức IT-CNTT, Kiến thức kinh doanh,
26 Th2
Chatbot là gì? Ứng dụng và cách sử dụng chatbot cho doanh nghiệp
Chatbot là gì? Khám phá 4 thành phần của Bot, các trường hợp sử dụng & Cách sử dụng chúng trong doanh nghiệp của bạn
Giới thiệu về Chatbot
Chào mừng đến với hội nghị chatbot! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về một chủ đề rất thú vị:
chatbot là gì. Chúng ta sẽ khám phá các thành phần khác nhau của chatbot, cách chúng xuất hiện trong
cuộc sống hàng ngày và các trường hợp sử dụng phổ biến nhất, cũng như cách bạn có thể tận dụng chúng trong doanh
nghiệp của mình.
Theo dự đoán của Gartner, trong vài năm tới, khoảng 85% các công ty sẽ sử dụng
chatbot. Vậy, hãy cùng nhau khám phá!
Chatbot là gì?
Chatbot, còn được gọi là trợ lý ảo hoặc trợ lý giọng nói, về cơ bản là một phần mềm có khả năng
chuyển đổi ngôn ngữ thành hành động. Hãy nghĩ về bất kỳ ứng dụng nào bạn sử dụng trên điện thoại, trực tuyến hoặc
thậm chí là một thiết bị tại nhà, như công tắc đèn. Bạn nhấn một nút và nút đó tạo ra một phản hồi nào đó.
Chatbot hoạt động tương tự, nhưng thay vì nhấn nút, bạn sử dụng ngôn ngữ.
Các thành phần chính của Chatbot
Có ba thành phần chính tạo nên một chatbot:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Lớp này chịu trách nhiệm chuyển đổi ngôn ngữ của người dùng thành
các lệnh mà máy tính có thể hiểu được. Về cơ bản, nó biến ngôn ngữ thành các “nút ảo”. - Lớp ứng dụng: Lớp này thực hiện các hành động dựa trên các lệnh đã được xử lý bởi lớp NLP. Ví
dụ: bật hoặc tắt đèn, trả lời câu hỏi, hoặc đặt hàng. - Lớp cơ sở dữ liệu: Lớp này lưu trữ thông tin về các tương tác của người dùng, cho phép phân
tích và cải thiện ứng dụng. Cơ sở dữ liệu cũng có thể được sử dụng để cung cấp thông tin cho người dùng.
Ứng dụng của Chatbot trong cuộc sống hàng ngày
Chúng ta có thể thấy chatbot xuất hiện ở nhiều nơi trong cuộc sống hàng ngày, bao gồm:
- Tại nhà: Với các thiết bị như Google Home, Amazon Echo (Alexa) và Siri, bạn có thể sử dụng
giọng nói để điều khiển các thiết bị, tìm kiếm thông tin và thực hiện các tác vụ khác. - Trên trang web: Bạn có thường thấy các cửa sổ chat nhỏ ở góc dưới cùng của trang web không? Đó
chính là chatbot. Chúng giúp bạn nhanh chóng tìm kiếm thông tin, nhận hỗ trợ và giải đáp thắc
mắc. - Trên ứng dụng nhắn tin: Các ứng dụng như Messenger và SMS cũng tích hợp chatbot để
cung cấp dịch vụ khách hàng, đặt hàng và nhiều hơn nữa.
Các trường hợp sử dụng phổ biến của Chatbot
1. Dịch vụ khách hàng
Đây là trường hợp sử dụng phổ biến nhất của chatbot. Chúng có thể tự động trả lời các câu hỏi
thường gặp, giúp giảm tải cho đội ngũ hỗ trợ khách hàng và tiết kiệm chi phí. Ví dụ: Walmart đã sử dụng
chatbot để giữ cho chi phí dịch vụ khách hàng ổn định trong khi doanh số bán hàng trực tuyến của họ
tăng lên.
2. Bán hàng và Marketing
Chatbot có thể thu thập thông tin từ khách hàng tiềm năng và cá nhân hóa trải nghiệm của họ. Thông
tin này có thể được sử dụng để cung cấp các đề xuất sản phẩm phù hợp, giải đáp thắc mắc và hướng dẫn khách hàng
trong quá trình mua hàng. Ngoài ra, dữ liệu thu thập được từ chatbot có thể giúp các công ty cải
thiện hiệu quả của các chiến dịch marketing trên Facebook và Google bằng cách nhắm mục tiêu đối tượng chính xác
hơn.
3. Chatbot nội bộ (B2E)
Đây là một lĩnh vực đang phát triển nhưng chưa được nhiều người biết đến. Các chatbot này được sử dụng
trong nội bộ các tổ chức, đặc biệt là các công ty lớn, để tự động hóa các tác vụ hành chính và hỗ trợ nhân viên.
Ví dụ:
- Trả lời các câu hỏi thường gặp về chính sách nhân sự, thời gian nghỉ phép, thuế, v.v.
- Hỗ trợ quá trình tuyển dụng và giới thiệu nhân viên mới.
- Cung cấp tài liệu và thông tin cần thiết cho nhân viên mới.
- Theo dõi hiệu suất làm việc của nhân viên.
Việc sử dụng chatbot nội bộ có thể giúp giảm chi phí nhân sự, cải thiện hiệu quả hoạt động và nâng cao
trải nghiệm của nhân viên.
4. Tìm kiếm bằng giọng nói
Với sự phát triển của các trợ lý ảo như Google Assistant và Alexa, tìm kiếm bằng giọng nói đang trở nên phổ biến hơn
bao giờ hết. Mọi người sử dụng giọng nói để tìm kiếm thông tin, đặt hàng và điều khiển các thiết bị thông minh. Trong
tương lai, giọng nói có thể trở thành một động lực chính cho việc mua sắm các sản phẩm và dịch vụ địa phương.
Cách sử dụng Chatbot trong doanh nghiệp của bạn
Vậy, làm thế nào bạn có thể tận dụng chatbot trong doanh nghiệp của mình? Dưới đây là một vài gợi
ý:
1. Xác định nhu cầu của bạn
Trước khi bắt đầu xây dựng hoặc triển khai một chatbot, hãy xác định rõ các nhu cầu và mục tiêu của
bạn. Bạn muốn giải quyết vấn đề gì? Bạn muốn cải thiện trải nghiệm của khách hàng như thế nào? Bạn muốn tiết kiệm chi
phí ở đâu?
2. Lựa chọn nền tảng Chatbot phù hợp
Có rất nhiều nền tảng chatbot khác nhau trên thị trường, mỗi nền tảng có các tính năng và mức giá khác
nhau. Hãy nghiên cứu kỹ và lựa chọn nền tảng phù hợp nhất với nhu cầu và ngân sách của bạn.
3. Thiết kế trải nghiệm người dùng tốt
Một chatbot hiệu quả cần có một trải nghiệm người dùng tốt. Hãy đảm bảo rằng
chatbot của bạn dễ sử dụng, dễ hiểu và cung cấp các câu trả lời chính xác và hữu ích. Sử dụng ngôn
ngữ tự nhiên và thân thiện, và tránh sử dụng thuật ngữ kỹ thuật phức tạp.
4. Thường xuyên theo dõi và cải thiện
Sau khi triển khai chatbot, hãy thường xuyên theo dõi hiệu suất của nó và thu thập phản hồi từ người
dùng. Sử dụng thông tin này để cải thiện chatbot của bạn và đảm bảo rằng nó đáp ứng được nhu cầu của
người dùng.
Ví dụ cụ thể về ứng dụng Chatbot trong các lĩnh vực
Để hiểu rõ hơn về tiềm năng của chatbot, hãy cùng xem xét một vài ví dụ cụ thể:
Trong lĩnh vực bán lẻ:
- Một chatbot có thể giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm, kiểm tra tình trạng còn hàng, và đặt hàng trực tuyến.
- Chatbot có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi về chính sách vận chuyển, đổi trả, và
chương trình khuyến mãi. - Chatbot có thể gửi thông báo cá nhân hóa về các sản phẩm mới, ưu đãi đặc biệt, và sự kiện sắp tới.
Trong lĩnh vực tài chính:
- Chatbot có thể giúp khách hàng kiểm tra số dư tài khoản, lịch sử giao dịch, và thanh toán hóa đơn.
- Chatbot có thể cung cấp tư vấn tài chính cơ bản, giúp khách hàng lập kế hoạch tiết kiệm, đầu tư, và quản lý
nợ. - Chatbot có thể hỗ trợ khách hàng trong quá trình mở tài khoản, vay vốn, và các dịch vụ tài chính khác.
Trong lĩnh vực y tế:
- Chatbot có thể giúp bệnh nhân đặt lịch hẹn khám bệnh, nhận kết quả xét nghiệm, và tìm kiếm thông tin về các bệnh
viện và phòng khám. - Chatbot có thể cung cấp tư vấn sức khỏe cơ bản, giúp bệnh nhân tự chẩn đoán triệu chứng, và tìm kiếm lời khuyên
từ các chuyên gia y tế. - Chatbot có thể gửi nhắc nhở về việc uống thuốc, tái khám, và các hoạt động chăm sóc sức khỏe khác.
Lợi ích của việc sử dụng chatbot
Việc sử dụng chatbot mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm:
- Tiết kiệm chi phí: Chatbot có thể tự động hóa nhiều tác vụ, giảm chi phí nhân sự và vận hành.
- Cải thiện dịch vụ khách hàng: Chatbot có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu
hỏi nhanh chóng và chính xác. - Tăng doanh thu: Chatbot có thể giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm, đặt hàng, và nhận các ưu đãi cá
nhân hóa, từ đó tăng doanh số bán hàng. - Nâng cao hiệu quả hoạt động: Chatbot có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giúp nhân
viên tập trung vào các công việc quan trọng hơn. - Thu thập dữ liệu khách hàng: Chatbot có thể thu thập thông tin về sở thích, nhu cầu, và hành vi
của khách hàng, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.
Những thách thức khi triển khai Chatbot
Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai chatbot cũng đi kèm với một số thách thức:
- Thiết kế và phát triển chatbot: Việc thiết kế và phát triển một chatbot hiệu quả đòi hỏi kiến
thức chuyên môn về ngôn ngữ học, lập trình, và thiết kế trải nghiệm người dùng. - Đào tạo và bảo trì chatbot: Chatbot cần được đào tạo để hiểu và trả lời các câu hỏi của người
dùng một cách chính xác. Đồng thời, chatbot cũng cần được bảo trì và cập nhật thường xuyên để đảm bảo hoạt động ổn
định và hiệu quả. - Đảm bảo tính bảo mật và riêng tư: Chatbot có thể thu thập thông tin cá nhân của người dùng, do
đó cần đảm bảo tính bảo mật và riêng tư của thông tin này. - Xử lý các tình huống phức tạp: Chatbot có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các tình huống phức
tạp hoặc các câu hỏi không rõ ràng.
Lời khuyên cho việc triển khai Chatbot thành công
Để triển khai chatbot thành công, bạn cần lưu ý những điều sau:
- Bắt đầu với một phạm vi nhỏ: Thay vì cố gắng xây dựng một chatbot có thể làm mọi thứ, hãy bắt
đầu với một phạm vi nhỏ và tập trung vào việc giải quyết một vấn đề cụ thể. - Tập trung vào trải nghiệm người dùng: Đảm bảo rằng chatbot của bạn dễ sử dụng, dễ hiểu, và cung
cấp các câu trả lời chính xác và hữu ích. - Theo dõi và đánh giá hiệu quả: Theo dõi và đánh giá hiệu quả của chatbot thường xuyên để xác định
những điểm cần cải thiện. - Sẵn sàng thay đổi và thích ứng: Công nghệ chatbot đang phát triển nhanh chóng, do đó bạn cần sẵn
sàng thay đổi và thích ứng để tận dụng những tiến bộ mới nhất.
Kết luận
Chatbot là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ khách hàng, tăng doanh thu
và nâng cao hiệu quả hoạt động. Nếu bạn đang tìm kiếm một cách để cải thiện doanh nghiệp của mình, hãy cân nhắc sử
dụng chatbot.
Hy vọng video này đã cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về chatbot. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi
nào, vui lòng để lại bình luận bên dưới. Đừng quên like và theo dõi kênh để xem thêm nhiều video hữu ích khác!
26 Th2
10 Công Cụ AI Miễn Phí Hàng Đầu Cho Chuyển Đổi Số
10 Công Cụ AI Miễn Phí Hàng Đầu Cho Dự Án Chuyển Đổi Số
Giới thiệu về Công Cụ AI Miễn Phí
Trong kỷ nguyên số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và giải trí. Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ, AI không còn là một khái niệm xa vời mà đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Nếu bạn đang tìm kiếm các công cụ AI miễn phí để hỗ trợ dự án chuyển đổi số của mình, bạn đã đến đúng nơi. Bài viết này sẽ giới thiệu 10 công cụ AI mã nguồn mở miễn phí hàng đầu, giúp bạn khai thác sức mạnh của AI một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
Tại sao nên sử dụng Công Cụ AI Mã Nguồn Mở Miễn Phí?
Trước khi đi vào chi tiết về từng công cụ, hãy cùng tìm hiểu lý do tại sao bạn nên cân nhắc sử dụng các công cụ AI mã nguồn mở miễn phí:
- Tiết kiệm chi phí: Đây là lợi ích rõ ràng nhất. Thay vì phải trả một khoản phí lớn để sử dụng các công cụ AI thương mại, bạn có thể tận dụng các công cụ mã nguồn mở miễn phí mà không tốn bất kỳ chi phí nào.
- Tính linh hoạt và tùy biến cao: Các công cụ mã nguồn mở cho phép bạn tùy chỉnh và điều chỉnh mã nguồn theo nhu cầu cụ thể của dự án. Điều này giúp bạn tạo ra các giải pháp AI độc đáo và phù hợp với mục tiêu của mình.
- Cộng đồng hỗ trợ lớn mạnh: Các công cụ AI mã nguồn mở thường có một cộng đồng người dùng và nhà phát triển lớn mạnh, sẵn sàng hỗ trợ bạn giải quyết các vấn đề và chia sẻ kinh nghiệm.
- Khả năng mở rộng: Các công cụ mã nguồn mở thường được thiết kế để dễ dàng mở rộng và tích hợp với các hệ thống khác. Điều này giúp bạn xây dựng các giải pháp AI phức tạp và đáp ứng nhu cầu phát triển của dự án.
- Minh bạch và đáng tin cậy: Với mã nguồn mở, bạn có thể xem xét và kiểm tra mã nguồn để đảm bảo tính minh bạch và đáng tin cậy của công cụ.
10 Công Cụ AI Miễn Phí Tốt Nhất Bạn Nên Biết
Dưới đây là danh sách 10 công cụ AI mã nguồn mở miễn phí hàng đầu mà bạn nên biết:
1. Alchemist AI (Akumus AI)
Alchemist AI, hay còn gọi là Akumus AI, là một nền tảng mới nổi trong lĩnh vực phần mềm AI mã nguồn mở. Được hỗ trợ bởi các tập đoàn lớn như AT&T và Tech Mahindra, Akumus AI cung cấp một studio thiết kế dựa trên Linux, giúp tích hợp các framework khác và phát triển các ứng dụng AI trên nền tảng đám mây. Đây là một lựa chọn hấp dẫn cho những ai tìm kiếm khả năng truy cập AI dễ dàng hơn. Akumus AI chuẩn hóa cơ sở hạ tầng, cho phép bạn phát triển và triển khai các ứng dụng AI nhanh chóng hơn, đồng thời tương thích với hầu hết các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, Python và R.
Ưu điểm nổi bật:
- Dễ dàng tích hợp và triển khai ứng dụng AI trên nền tảng đám mây.
- Tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến.
- Quản lý toàn bộ vòng đời của ứng dụng AI/ML từ tạo mô hình đến thực thi và xuất bản.
2. ClearML (trước đây là Allegro AI)
ClearML, trước đây được biết đến với tên gọi Allegro AI, là một nhà cung cấp các công cụ mã nguồn mở dành cho các nhà khoa học dữ liệu và phòng thí nghiệm học máy. ClearML cung cấp một gói dịch vụ lưu trữ miễn phí, cho phép các nhà khoa học dữ liệu tự do quản lý các thí nghiệm AI/ML và điều phối khối lượng công việc mà không cần đầu tư thêm nguồn lực. Chỉ với hai dòng code, ClearML có thể được sử dụng trong một giải pháp ML Ops. Thậm chí với phiên bản miễn phí, ClearML cung cấp 100GB dung lượng lưu trữ miễn phí, không gian làm việc cho ba cộng tác viên, phát triển tích hợp thấp và hỗ trợ triển khai tại chỗ. ClearML cân bằng giữa sự đơn giản của mã nguồn mở và các tính năng của các nền tảng thương mại truyền thống.
Ưu điểm nổi bật:
- Quản lý thí nghiệm AI/ML và điều phối khối lượng công việc hiệu quả.
- Dễ dàng tích hợp vào các giải pháp ML Ops.
- Cung cấp dung lượng lưu trữ miễn phí và không gian làm việc cho nhiều cộng tác viên.
3. H2O.ai
H2O.ai đã đi đầu trong đổi mới AI mã nguồn mở trong gần một thập kỷ. Công ty hợp tác với các tập đoàn công nghệ hàng đầu như NVIDIA, IBM, Intel và Google để thúc đẩy các sản phẩm AI và ML quy mô lớn. H2O.ai là một nền tảng mã nguồn mở, lý tưởng cho các doanh nghiệp mới bắt đầu với AI, cho phép đào tạo trên dữ liệu doanh nghiệp. H2O có thể hỗ trợ hành trình của doanh nghiệp bạn khi có nhiều ứng dụng hơn được phát triển bằng cách cung cấp các yêu cầu đào tạo, cải tiến, AutoML và các khả năng khác.
Ưu điểm nổi bật:
- Phù hợp cho các doanh nghiệp mới bắt đầu với AI.
- Đào tạo mô hình AI trên dữ liệu doanh nghiệp.
- Cung cấp nhiều khả năng như đào tạo, cải tiến và AutoML.
4. Mycroft AI
Mycroft là một trợ lý giọng nói miễn phí và mã nguồn mở, có thể chạy trong mọi môi trường. Mycroft sử dụng công nghệ AI mã nguồn mở để cung cấp năng lượng cho các thành phần khác nhau của voice stack. Không giống như hầu hết các phần mềm AI mã nguồn mở, Mycroft tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể. Nếu bạn cần một trợ lý giọng nói và muốn sử dụng mã nguồn mở, Mycroft là một trong những lựa chọn mạnh mẽ nhất hiện có.
Ưu điểm nổi bật:
- Trợ lý giọng nói mã nguồn mở miễn phí.
- Có thể chạy trong mọi môi trường.
- Tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể.
5. OpenCV (Open Source Computer Vision Library)
OpenCV (Thư viện Thị giác Máy tính Mã nguồn Mở) là một thư viện lớn chứa các thuật toán AI được thiết kế để giải quyết các chức năng thị giác máy tính theo thời gian thực. Nó ra mắt vào năm 1999 như một phần của dự án nghiên cứu của Intel. Năm 2012, nó được tiếp quản bởi một tổ chức phi lợi nhuận, tổ chức này hiện quản lý hỗ trợ người dùng cộng đồng và hỗ trợ nhà phát triển. Các công ty quan tâm đến việc sử dụng thị giác máy tính dựa trên AI để tạo ra các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, ứng dụng thực tế tăng cường,… nên xem xét OpenCV. Thư viện thuật toán phong phú của nó, kết hợp với hỗ trợ học tập và phần cứng bổ sung, cung cấp một giải pháp toàn diện.
Ưu điểm nổi bật:
- Thư viện lớn chứa các thuật toán thị giác máy tính.
- Giải quyết các chức năng thị giác máy tính theo thời gian thực.
- Hỗ trợ tạo ra các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, ứng dụng thực tế tăng cường,…
6. Accord.NET
Accord.NET là một framework học máy .NET tích hợp các thư viện xử lý âm thanh và hình ảnh. Nền tảng phát triển AI mã nguồn mở này cung cấp phân tích thống kê, xử lý hình ảnh, học máy, toán học và thị giác máy tính. Cấu trúc phần mềm này được chia thành một thư viện bao gồm tính toán khoa học và xử lý tín hiệu trong xử lý hình ảnh.
Ưu điểm nổi bật:
- Framework học máy .NET.
- Tích hợp các thư viện xử lý âm thanh và hình ảnh.
- Cung cấp phân tích thống kê, xử lý hình ảnh, học máy, toán học và thị giác máy tính.
7. OpenNN (Open Neural Networks Library)
OpenNN là một thư viện phần mềm AI mã nguồn mở để xây dựng mạng nơ-ron và học máy. Các trường hợp sử dụng chính của nó bao gồm trí tuệ khách hàng và phân tích dành riêng cho ngành, bao gồm cả các ứng dụng dự đoán. Các nhà phát triển độc lập của Artelnics nên xem xét OpenNN, đặc biệt là đối với các trường hợp sử dụng phân tích dự đoán. Bạn có thể hưởng lợi từ tài liệu phong phú của nó, cũng đóng vai trò như một hướng dẫn hữu ích để bắt đầu.
Ưu điểm nổi bật:
- Thư viện phần mềm AI mã nguồn mở để xây dựng mạng nơ-ron và học máy.
- Phù hợp cho các ứng dụng dự đoán.
- Tài liệu phong phú và hướng dẫn hữu ích.
8. PyTorch
PyTorch xây dựng dựa trên framework Torch để học máy, sử dụng ngôn ngữ lập trình Lua. Năm 2016, phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của Facebook đã phát hành PyTorch trong giao diện dựa trên Python mã nguồn mở để phát triển ứng dụng AI/ML. Một giao diện C++ cho PyTorch cũng có sẵn. Ngày nay, PyTorch đã phát triển thành một hệ sinh thái phong phú cung cấp cho bạn tất cả các công cụ bạn cần để tăng tốc phát triển AI từ nghiên cứu đến sản xuất. PyTorch có tập hợp các trường hợp sử dụng đa dạng nhất. PyTorch có thể được sử dụng cho nhiều việc hơn là chỉ thị giác máy tính, nó cũng có thể được sử dụng để xử lý âm thanh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch ngôn ngữ và các tác vụ khác.
Ưu điểm nổi bật:
- Framework học máy mạnh mẽ và linh hoạt.
- Hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, từ thị giác máy tính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Cộng đồng hỗ trợ lớn mạnh và tài liệu phong phú.
9. Rasa
Rasa là một phần mềm AI mã nguồn mở phổ biến để tạo ra các giao diện đàm thoại. Rasa có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình ML tùy chỉnh hoặc để truy cập thư viện các mô hình TensorFlow dựng sẵn. Rasa Enterprise bổ sung bảo mật dựa trên SSO, thỏa thuận cấp dịch vụ và hỗ trợ chuyên dụng cho nền tảng mã nguồn mở. Rasa là một lựa chọn tuyệt vời để xây dựng các chatbot tùy chỉnh hoặc các ISV muốn kết hợp các khả năng đàm thoại vào các dịch vụ của họ. Nó không chỉ cho phép phát triển AI cộng tác quy mô lớn mà còn tích hợp với Slack, Facebook, Google Home và hệ thống IVR.
Ưu điểm nổi bật:
- Phần mềm AI mã nguồn mở để tạo ra các giao diện đàm thoại.
- Hỗ trợ tạo ra các chatbot tùy chỉnh.
- Tích hợp với nhiều nền tảng khác nhau như Slack, Facebook, Google Home và hệ thống IVR.
10. TensorFlow
TensorFlow của Google là một framework học máy mã nguồn mở nổi tiếng. Nó bắt đầu vào năm 2011 như một dự án nhóm bộ não Google nội bộ dựa trên mạng nơ-ron học sâu. Khi công ty bắt đầu sử dụng công nghệ này theo nhiều cách khác nhau, họ đã quyết định mở nguồn TensorFlow vào năm 2015. TensorFlow có một cộng đồng toàn cầu tích cực và tài nguyên học tập phong phú. TensorFlow được thiết kế cho các ứng dụng trưởng thành hơn, được chuyên gia hỗ trợ, nhưng nó hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng và có thể được sử dụng trong các tình huống kinh doanh khác nhau. Các công ty nên xem xét TensorFlow với các khoản đầu tư AI/ML dài hạn hoặc có đề xuất kinh doanh cốt lõi là phân tích.
Ưu điểm nổi bật:
- Framework học máy mã nguồn mở phổ biến và mạnh mẽ.
- Hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
- Cộng đồng hỗ trợ lớn mạnh và tài nguyên học tập phong phú.
Ứng Dụng Thực Tế của Các Công Cụ AI Miễn Phí
Các công cụ AI miễn phí có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
- Marketing: Phân tích dữ liệu khách hàng, tạo nội dung tự động, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo.
- Bán hàng: Dự đoán nhu cầu khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tự động hóa quy trình bán hàng.
- Sản xuất: Kiểm soát chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán bảo trì thiết bị.
- Chăm sóc sức khỏe: Hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc mới, cá nhân hóa phác đồ điều trị.
- Giáo dục: Cá nhân hóa trải nghiệm học tập, tạo nội dung giảng dạy tự động, đánh giá hiệu quả học tập.
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống của chúng ta. Với sự trợ giúp của các công cụ AI miễn phí, bạn có thể khai thác sức mạnh của AI để cải thiện hiệu quả công việc, tăng cường khả năng cạnh tranh và tạo ra những giá trị mới. Hãy lựa chọn những công cụ phù hợp với nhu cầu của bạn và bắt đầu hành trình khám phá thế giới AI ngay hôm nay! Các giải pháp phần mềm trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở miễn phí được đề cập ở trên có thể thực hiện các tác vụ thường xuyên và được máy tính hóa một cách đáng tin cậy. Các công cụ trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở sẽ cải thiện chất lượng sản phẩm hiện có của bạn, từ trí thông minh bảo mật đến phân tích đầu tư. Mạng học sâu có thể đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc với công cụ AI mã nguồn mở tốt nhất.
23 Th2
3 Thủ Thuật Prompt Engineering ChatGPT Để Tạo Prompt Chất Lượng
3 Thủ Thuật “Prompt Engineering” ChatGPT Bạn CẦN BẮT ĐẦU Sử Dụng
Giới thiệu về “Prompt Engineering” trong ChatGPT
Bạn đã bao giờ cảm thấy bế tắc khi sử dụng ChatGPT? Bạn muốn khai thác tối đa sức mạnh của nó nhưng lại không biết bắt đầu từ đâu? Đừng lo lắng, bạn không hề đơn độc. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá 3 thủ thuật “prompt engineering” (kỹ thuật thiết kế prompt) ChatGPT cực kỳ hiệu quả, giúp bạn tạo ra những prompt chất lượng, từ đó nhận được những phản hồi giá trị và hữu ích nhất từ mô hình.
Trước khi đi sâu vào chi tiết, hãy cùng tìm hiểu “prompt engineering” là gì. Hiểu một cách đơn giản, đây là quá trình thiết kế và tinh chỉnh các prompt (lời nhắc, câu lệnh) để hướng dẫn mô hình AI (như ChatGPT) tạo ra những kết quả mong muốn. Một prompt được thiết kế tốt sẽ giúp bạn:
Nâng cao chất lượng phản hồi
Tiết kiệm thời gian và công sức
Khai thác tối đa tiềm năng của ChatGPT
Vậy, những thủ thuật “prompt engineering” nào sẽ giúp bạn đạt được điều đó? Hãy cùng khám phá ngay!
Thủ Thuật 1: Chuyển Đổi Sang Sử Dụng Dữ Liệu Cấu Trúc
Đây là một trong những thủ thuật quan trọng nhất, giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của ChatGPT. Thay vì chỉ sử dụng dữ liệu phi cấu trúc (văn bản thuần túy), hãy chuyển sang sử dụng dữ liệu cấu trúc. Điều này có nghĩa là bạn sẽ sử dụng các định dạng dữ liệu như Markdown, CSV, XML hoặc JSON để tổ chức thông tin một cách có hệ thống.
Tại Sao Dữ Liệu Cấu Trúc Lại Quan Trọng?
ChatGPT hiểu rõ cấu trúc và định dạng. Khi bạn cung cấp dữ liệu cấu trúc, bạn đang giúp mô hình hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các phần thông tin khác nhau. Điều này dẫn đến những phản hồi chính xác, chi tiết và hữu ích hơn.
Các Định Dạng Dữ Liệu Cấu Trúc Phổ Biến
Dưới đây là một số định dạng dữ liệu cấu trúc phổ biến mà bạn có thể sử dụng với ChatGPT:
Markdown: Một ngôn ngữ đánh dấu đơn giản, dễ đọc và dễ viết. Markdown cho phép bạn định dạng văn bản, tạo tiêu đề, danh sách, liên kết và nhiều hơn nữa.
CSV (Comma Separated Values): Một định dạng bảng tính đơn giản, trong đó các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy. CSV rất hữu ích để tạo danh sách, bảng dữ liệu và nhập thông tin vào các ứng dụng khác.
XML (Extensible Markup Language): Một ngôn ngữ đánh dấu mạnh mẽ, cho phép bạn tạo cấu trúc dữ liệu phức tạp. XML thường được sử dụng để trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.
JSON (JavaScript Object Notation): Một định dạng dữ liệu nhẹ, dễ đọc và dễ phân tích. JSON được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng web và di động.
Ví Dụ Về Sử Dụng Dữ Liệu Cấu Trúc
Ví Dụ 1: Sử Dụng Markdown để Tạo Blog Post
Thay vì chỉ yêu cầu ChatGPT viết một câu chuyện về đậu phộng, hãy yêu cầu nó viết câu chuyện đó bằng định dạng Markdown ATX. Điều này sẽ giúp bạn tạo ra một bài đăng blog hoàn chỉnh với tiêu đề, tiêu đề phụ, trích dẫn và danh sách, tiết kiệm thời gian và công sức chỉnh sửa.
Prompt (Tiếng Việt): Viết một câu chuyện về đậu phộng, sử dụng định dạng Markdown ATX và làm cho nó thật thú vị.
Ví dụ về đầu ra:
# Đậu Phộng và Cuộc Phiêu Lưu Kỳ Thú
## Chương 1: Sự Khởi Đầu
Ngày xửa ngày xưa, trong một khu vườn xanh tươi, có một hạt đậu phộng nhỏ bé tên là...
## Chương 2: Hành Trình Khám Phá
...
> "Đừng bao giờ từ bỏ ước mơ của bạn," đậu phộng nhỏ bé tự nhủ.
## Kết Luận
...
Ví Dụ 2: Sử Dụng CSV để Tạo Danh Sách Nhân Vật Trò Chơi Điện Tử
Thay vì yêu cầu ChatGPT tạo một danh sách nhân vật trò chơi điện tử với tên, kỹ năng và mô tả vật lý, hãy yêu cầu nó tạo danh sách đó bằng định dạng CSV. Sau đó, bạn có thể dễ dàng nhập dữ liệu này vào Google Sheets hoặc Excel để tạo bảng tính.
Prompt (Tiếng Việt): Tạo một danh sách 10 nhân vật trò chơi điện tử ở định dạng CSV, sử dụng các cột như: Tên, Kỹ Năng, Mô Tả Vật Lý.
Ví dụ về đầu ra:
Tên,Kỹ Năng,Mô Tả Vật Lý
Lara Croft,Khám phá,Năng động, thông minh, tóc nâu
Geralt of Rivia,Kiếm thuật,Mạnh mẽ, lạnh lùng, tóc trắng
Doom Slayer,Chiến đấu,Hung dữ, kiên cường, áo giáp xanh
...
Sử Dụng Dữ Liệu Cấu Trúc Trong Ứng Dụng Thực Tế
Để tận dụng tối đa dữ liệu cấu trúc, bạn có thể sử dụng các công cụ “no-code” như Make.com để tự động hóa quy trình làm việc của mình. Ví dụ:
Tự động tạo bài đăng blog từ dữ liệu Markdown được tạo bởi ChatGPT.
Tự động tạo tài liệu Google Docs từ dữ liệu XML.
Tự động cập nhật thông tin sản phẩm trên trang web của bạn từ dữ liệu JSON.
Bằng cách kết hợp dữ liệu cấu trúc với các công cụ tự động hóa, bạn có thể tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu quả và tạo ra những sản phẩm chất lượng cao.
Thủ Thuật 2: Sử Dụng Cặp “Người Dùng – Trợ Lý”
Một thủ thuật quan trọng khác để cải thiện chất lượng phản hồi từ ChatGPT là sử dụng cặp “người dùng – trợ lý” (user-assistant response pairs). Điều này có nghĩa là bạn sẽ cung cấp cho mô hình một ví dụ về những gì bạn mong muốn nó tạo ra.
Khái Niệm Về “Zero-Shot”, “One-Shot” và “Few-Shot” Prompting
Zero-Shot Prompting: Yêu cầu mô hình thực hiện một tác vụ mà không cung cấp bất kỳ ví dụ nào.
One-Shot Prompting: Cung cấp cho mô hình một ví dụ về những gì bạn muốn nó tạo ra.
Few-Shot Prompting: Cung cấp cho mô hình một vài ví dụ về những gì bạn muốn nó tạo ra.
Nghiên cứu cho thấy rằng việc cung cấp ít nhất một ví dụ (one-shot prompting) có thể cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi từ mô hình. Việc cung cấp nhiều ví dụ hơn (few-shot prompting) có thể mang lại những cải thiện nhỏ hơn, nhưng cũng có thể tốn kém hơn về mặt token.
Ví Dụ Về Sử Dụng Cặp “Người Dùng – Trợ Lý”
Giả sử bạn muốn ChatGPT chuẩn hóa tên người dùng, loại bỏ các biểu tượng cảm xúc và ký tự đặc biệt. Thay vì chỉ yêu cầu nó thực hiện tác vụ này (zero-shot prompting), hãy cung cấp cho nó một ví dụ (one-shot prompting).
Prompt (Tiếng Việt):
Người dùng: Chuẩn hóa tên sau: Nick sarth ??? PhD
Trợ lý: {"Tên": "Nick", "Họ": "Sarth"}
Người dùng: Chuẩn hóa tên sau: Peter withing CEO
Với ví dụ này, ChatGPT sẽ hiểu rõ hơn về những gì bạn mong muốn và có thể tạo ra kết quả chính xác hơn.
Sử Dụng Cặp “Người Dùng – Trợ Lý” trong API ChatGPT
Trong API ChatGPT, bạn có thể chỉ định vai trò của từng tin nhắn là “user” (người dùng) hoặc “assistant” (trợ lý). Điều này cho phép bạn mô phỏng các phản hồi từ trợ lý để hướng dẫn mô hình tạo ra những kết quả mong muốn.
Thủ Thuật 3: Kiểm Tra và Lặp Lại Các Prompt Của Bạn
Thủ thuật cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, là kiểm tra và lặp lại các prompt của bạn. Đừng hài lòng với kết quả đầu tiên. Hãy liên tục tinh chỉnh prompt của bạn để đạt được kết quả tốt nhất.
Thiết Kế Một Bộ Kiểm Tra
Để kiểm tra hiệu quả của prompt, bạn cần thiết kế một bộ kiểm tra (test set) gồm nhiều ví dụ khác nhau. Sau đó, bạn sẽ sử dụng prompt của mình để tạo ra kết quả cho từng ví dụ trong bộ kiểm tra.
Đánh Giá Kết Quả
Sau khi tạo ra kết quả cho từng ví dụ, bạn cần đánh giá xem kết quả đó có đáp ứng được yêu cầu của bạn hay không. Bạn có thể sử dụng các tiêu chí như:
Độ chính xác
Độ chi tiết
Độ liên quan
Tính hữu ích
Lặp Lại và Tinh Chỉnh
Dựa trên kết quả đánh giá, bạn có thể tinh chỉnh prompt của mình để cải thiện chất lượng phản hồi. Hãy thử thay đổi cấu trúc prompt, thêm ví dụ, hoặc điều chỉnh các tham số của mô hình.
Sử Dụng Bảng Tính để Theo Dõi Tiến Độ
Để theo dõi tiến độ của mình, bạn có thể sử dụng bảng tính để ghi lại các thông tin như:
Prompt
Input (Ví dụ)
Output (Kết quả)
Pass/Fail (Đạt/Không đạt)
Score (Điểm số)
Bằng cách theo dõi các chỉ số này, bạn có thể xác định được những prompt nào hoạt động tốt và những prompt nào cần được cải thiện.
Ví Dụ Về Kiểm Tra và Lặp Lại
Giả sử bạn muốn ChatGPT tạo ra một lời giới thiệu ngắn gọn cho một người trên LinkedIn, dựa trên thông tin từ hồ sơ của họ. Bạn có thể tạo một bộ kiểm tra gồm 5-10 hồ sơ LinkedIn khác nhau. Sau đó, bạn sẽ sử dụng prompt của mình để tạo ra lời giới thiệu cho từng hồ sơ. Cuối cùng, bạn sẽ đánh giá xem lời giới thiệu đó có phù hợp, hấp dẫn và chuyên nghiệp hay không.
Nếu bạn không hài lòng với kết quả, bạn có thể tinh chỉnh prompt của mình. Ví dụ:
Thêm thông tin về phong cách viết bạn muốn ChatGPT sử dụng.
Cung cấp ví dụ về những lời giới thiệu tốt.
Điều chỉnh độ dài của lời giới thiệu.
Bằng cách liên tục kiểm tra và lặp lại, bạn có thể tạo ra một prompt hoạt động hiệu quả và tạo ra những lời giới thiệu chất lượng cao.
Kết Luận
“Prompt engineering” là một kỹ năng quan trọng để tận dụng tối đa sức mạnh của ChatGPT. Bằng cách sử dụng các thủ thuật như sử dụng dữ liệu cấu trúc, sử dụng cặp “người dùng – trợ lý” và kiểm tra và lặp lại các prompt của bạn, bạn có thể tạo ra những prompt chất lượng, từ đó nhận được những phản hồi giá trị và hữu ích nhất từ mô hình.
Hãy nhớ rằng, việc học “prompt engineering” là một quá trình liên tục. Đừng ngại thử nghiệm, khám phá và chia sẻ những kinh nghiệm của bạn với cộng đồng. Chúc bạn thành công trên hành trình khám phá sức mạnh của ChatGPT!
Nguồn tham khảo:
Hướng dẫn Prompt Engineering của Anthropic
23 Th2
Tự động hóa quy trình với N8N: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu
N8N Dành Cho Mọi Người (AI Agents, Workflows, & Hơn Thế Nữa)
Giới Thiệu Về N8N
Chào mừng bạn đến với hướng dẫn toàn diện về N8N, một công cụ tự động hóa mạnh mẽ, dễ dàng tiếp cận cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia. Khóa học này được thiết kế để biến bạn từ một người mới hoàn toàn thành một kỹ sư tự động hóa thành thạo. Chúng ta sẽ tập trung vào việc xây dựng các dự án thực tế, đặc biệt là những dự án tạo ra doanh thu, bởi vì một trong những ứng dụng chính của các công cụ no-code là dành cho doanh nghiệp.
Tại Sao Chọn N8N?
N8N là một nền tảng tự động hóa quy trình làm việc mã nguồn mở, linh hoạt và có khả năng mở rộng cao. Nó cho phép bạn kết nối các ứng dụng, dịch vụ và cơ sở dữ liệu khác nhau để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả công việc.
N8N nổi bật với:
- Khả năng tùy biến cao: Bạn có thể tạo ra các quy trình làm việc phức tạp, phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.
- Tính linh hoạt: N8N có thể được triển khai trên đám mây hoặc tự lưu trữ, mang lại sự kiểm soát và bảo mật tối đa.
- Cộng đồng hỗ trợ lớn mạnh: Bạn có thể tìm thấy sự trợ giúp, tài liệu và các mẫu quy trình làm việc hữu ích từ cộng đồng N8N.
Bắt Đầu Với N8N
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá N8N từ đầu. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách đăng ký tài khoản, sau đó tìm hiểu về giao diện và các thành phần cơ bản của N8N. Cuối cùng, chúng ta sẽ xây dựng ba quy trình làm việc đơn giản nhưng hiệu quả để bạn có thể bắt đầu tự động hóa các tác vụ của mình ngay lập tức.
Đăng Ký Tài Khoản N8N
Để bắt đầu, hãy truy cập trang web của N8N và nhấp vào nút “Get Started”. Bạn sẽ được yêu cầu cung cấp thông tin cá nhân như tên đầy đủ, email công ty và mật khẩu. Sau khi điền đầy đủ thông tin, hãy tạo một tên tài khoản và hoàn thành quy trình xác minh.
N8N cung cấp gói dùng thử miễn phí với đầy đủ các tính năng, cho phép bạn khám phá và làm quen với nền tảng trước khi quyết định nâng cấp lên gói trả phí.
Làm Quen Với Giao Diện N8N
Sau khi đăng ký, bạn sẽ được chuyển đến trang tổng quan của N8N. Giao diện của N8N rất trực quan và dễ sử dụng, với các thành phần chính sau:
- Thanh công cụ bên trái: Chứa các tùy chọn để tạo quy trình làm việc mới, quản lý dự án, truy cập tài liệu và cấu hình cài đặt.
- Canvas: Khu vực trung tâm nơi bạn xây dựng và chỉnh sửa quy trình làm việc của mình.
- Bảng điều khiển bên phải: Hiển thị thông tin chi tiết về các node (nút) trong quy trình làm việc, cho phép bạn cấu hình và tùy chỉnh chúng.
- Templates: Thư viện các mẫu quy trình làm việc được tạo sẵn, giúp bạn bắt đầu nhanh chóng và dễ dàng.
Các Thành Phần Cơ Bản Của N8N
Để hiểu rõ hơn về N8N, chúng ta cần làm quen với các thành phần cơ bản sau:
- Workflow (Quy trình làm việc): Một chuỗi các tác vụ tự động hóa được liên kết với nhau.
- Node (Nút): Một đơn vị công việc riêng lẻ trong quy trình làm việc, chẳng hạn như gửi email, truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc thực hiện phép tính.
- Trigger (Trình kích hoạt): Một sự kiện khởi đầu quy trình làm việc, chẳng hạn như khi một email mới được nhận, một tệp mới được tải lên hoặc một lịch trình được kích hoạt.
- Credential (Thông tin xác thực): Thông tin cần thiết để kết nối với các ứng dụng và dịch vụ bên ngoài, chẳng hạn như khóa API, tên người dùng và mật khẩu.
Xây Dựng Quy Trình Làm Việc Đầu Tiên
Bây giờ chúng ta đã có kiến thức cơ bản về N8N, hãy cùng nhau xây dựng ba quy trình làm việc đơn giản để làm quen với nền tảng.
Quy Trình 1: Gửi Email Tự Động
Quy trình này sẽ tự động gửi một email khi một sự kiện cụ thể xảy ra.
- Tạo quy trình làm việc mới: Nhấp vào nút “Create Workflow” trên thanh công cụ bên trái.
- Thêm trình kích hoạt: Nhấp vào nút “Add trigger” và chọn trình kích hoạt “Manual”. Trình kích hoạt này cho phép bạn chạy quy trình làm việc bằng cách nhấp vào nút “Execute Workflow”.
- Thêm nút Gmail: Nhấp vào nút “Add first step” và tìm kiếm “Gmail”. Chọn nút “Gmail” và sau đó chọn hành động “Send a message”.
- Cấu hình thông tin xác thực: Nhấp vào nút “Credential to connect with” và tạo một thông tin xác thực mới cho tài khoản Gmail của bạn. Bạn sẽ cần cấp quyền cho N8N truy cập vào tài khoản Gmail của bạn.
- Điền thông tin email: Nhập địa chỉ email người nhận, chủ đề và nội dung email.
- Kiểm tra quy trình làm việc: Nhấp vào nút “Execute Workflow” để chạy quy trình làm việc và kiểm tra xem email đã được gửi thành công hay chưa.
Quy Trình 2: Phản Hồi Tự Động Cho Form
Quy trình này sẽ tự động gửi một email phản hồi khi ai đó điền vào một biểu mẫu (form).
- Tạo quy trình làm việc mới: Nhấp vào nút “Create Workflow” trên thanh công cụ bên trái.
- Thêm trình kích hoạt: Nhấp vào nút “Add trigger” và chọn trình kích hoạt “On form submission”.
- Cấu hình biểu mẫu: Điền thông tin chi tiết về biểu mẫu, bao gồm tiêu đề, mô tả và các trường dữ liệu. Bạn có thể tùy chỉnh các trường dữ liệu để thu thập thông tin cần thiết từ người dùng.
- Thêm nút Gmail: Nhấp vào nút “Add first step” và tìm kiếm “Gmail”. Chọn nút “Gmail” và sau đó chọn hành động “Send a message”.
- Cấu hình thông tin xác thực: Chọn thông tin xác thực Gmail mà bạn đã tạo ở quy trình trước.
- Điền thông tin email: Nhập địa chỉ email người nhận, chủ đề và nội dung email. Sử dụng các biến để tự động điền thông tin từ biểu mẫu vào email.
- Kiểm tra quy trình làm việc: Nhấp vào nút “Test step” để kiểm tra xem email đã được gửi thành công hay chưa khi bạn điền vào biểu mẫu.
Quy Trình 3: Tích Hợp Với AI Để Tạo Email Cá Nhân Hóa
Quy trình này sẽ sử dụng AI để tạo ra các email phản hồi cá nhân hóa dựa trên thông tin thu thập được từ biểu mẫu.
- Tạo quy trình làm việc mới: Nhấp vào nút “Create Workflow” trên thanh công cụ bên trái.
- Thêm trình kích hoạt: Nhấp vào nút “Add trigger” và chọn trình kích hoạt “On form submission”.
- Cấu hình biểu mẫu: Điền thông tin chi tiết về biểu mẫu, bao gồm tiêu đề, mô tả và các trường dữ liệu.
- Thêm nút OpenAI: Nhấp vào nút “Add first step” và tìm kiếm “OpenAI”. Chọn nút “OpenAI” và sau đó chọn hành động “Message a model”.
- Cấu hình thông tin xác thực: Nhấp vào nút “Credential to connect with” và tạo một thông tin xác thực mới cho tài khoản OpenAI của bạn. Bạn sẽ cần cung cấp khóa API OpenAI.
- Xây dựng prompt: Tạo một prompt (lời nhắc) cho AI, hướng dẫn nó tạo ra một email phản hồi cá nhân hóa dựa trên thông tin từ biểu mẫu. Sử dụng các biến để chèn thông tin từ biểu mẫu vào prompt.
- Thêm nút Gmail: Nhấp vào nút “Add first step” và tìm kiếm “Gmail”. Chọn nút “Gmail” và sau đó chọn hành động “Send a message”.
- Cấu hình thông tin xác thực: Chọn thông tin xác thực Gmail mà bạn đã tạo ở quy trình trước.
- Điền thông tin email: Nhập địa chỉ email người nhận, chủ đề và nội dung email. Sử dụng đầu ra từ nút OpenAI để điền vào nội dung email.
- Kiểm tra quy trình làm việc: Nhấp vào nút “Test step” để kiểm tra xem email đã được gửi thành công hay chưa và nội dung email đã được cá nhân hóa hay chưa.
Ví Dụ Thực Tế: Tự Động Hóa Quy Trình Đặt Lịch Hẹn
Hãy xem xét một ví dụ thực tế hơn về cách bạn có thể sử dụng N8N để tự động hóa quy trình đặt lịch hẹn.
Trong ví dụ này, chúng ta sẽ sử dụng
- Gửi một email xác nhận cuộc hẹn đã được đặt thành công.
- Thêm thông tin của người đặt lịch hẹn vào CRM (hệ thống quản lý quan hệ khách hàng).
Bước 1: Cấu Hình Trình Kích Hoạt cal.com
- Tạo một quy trình làm việc mới trong N8N.
- Thêm trình kích hoạt “cal.com”.
- Chọn sự kiện “Booking Created” (lịch hẹn được tạo).
- Cung cấp thông tin xác thực API cho tài khoản cal.com của bạn.
Bước 2: Gửi Email Xác Nhận
- Thêm nút “Gmail”.
- Chọn hành động “Send a message”.
- Cấu hình thông tin xác thực Gmail.
- Điền thông tin email:
- Người nhận: Sử dụng biến từ trình kích hoạt cal.com để lấy địa chỉ email của người đặt lịch hẹn.
- Chủ đề: “Xác nhận lịch hẹn của bạn”.
- Nội dung: Soạn một email xác nhận lịch hẹn, bao gồm thời gian, ngày tháng và mục đích của cuộc hẹn.
Bước 3: Thêm Thông Tin Vào CRM
- Thêm nút CRM của bạn (ví dụ: ClickUp, HubSpot, Salesforce).
- Chọn hành động “Create a task” hoặc “Create a contact” (tùy thuộc vào CRM bạn đang sử dụng).
- Cấu hình thông tin xác thực CRM.
- Điền thông tin liên hệ:
- Sử dụng các biến từ trình kích hoạt cal.com để điền thông tin về người đặt lịch hẹn, chẳng hạn như tên, email, số điện thoại, v.v.
- Đặt trạng thái (status) của liên hệ thành “Meeting Booked” (đã đặt lịch hẹn).
- Điền thông tin bổ sung, chẳng hạn như URL cuộc gọi video.
Kiểm Tra Quy Trình
Sau khi hoàn thành các bước trên, hãy kiểm tra quy trình làm việc của bạn bằng cách đặt một lịch hẹn thử trên cal.com. Đảm bảo rằng bạn nhận được email xác nhận và thông tin liên hệ đã được thêm vào CRM của bạn.
Lời Kết
Chúc mừng bạn đã hoàn thành hướng dẫn này về N8N! Bạn đã học được những kiến thức cơ bản về N8N và cách xây dựng các quy trình làm việc đơn giản nhưng hiệu quả. Với sự sáng tạo và kiến thức đã học được, bạn có thể tự động hóa nhiều tác vụ khác nhau, tiết kiệm thời gian và tăng năng suất làm việc.
Hãy tiếp tục khám phá các tính năng nâng cao của N8N và tham gia vào cộng đồng N8N để học hỏi và chia sẻ kinh nghiệm. Chúc bạn thành công trên hành trình tự động hóa!
23 Th2
Tự Host N8N: Hướng Dẫn Chi Tiết 6 Cách Nhanh Chóng (2024)
Hướng Dẫn Tự Host N8N Trong 3 Phút (6 Cách)
Giới thiệu về N8N và Tự Host
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các phương pháp tự host N8N một cách nhanh chóng và hiệu quả. N8N là một nền tảng tự động hóa quy trình làm việc mạnh mẽ, và việc tự host cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và quy trình của mình. Dù bạn là người mới bắt đầu hay là một chuyên gia, bài viết này sẽ cung cấp cho bạn những hướng dẫn chi tiết để bắt đầu.
Tại Sao Nên Tự Host N8N?
Việc tự host N8N mang lại nhiều lợi ích:
- Kiểm soát dữ liệu: Bạn hoàn toàn kiểm soát nơi dữ liệu của mình được lưu trữ và xử lý.
- Tùy chỉnh: Bạn có thể tùy chỉnh N8N theo nhu cầu cụ thể của mình.
- Tiết kiệm chi phí: Trong một số trường hợp, tự host có thể tiết kiệm chi phí so với việc sử dụng các dịch vụ đám mây.
- Bảo mật: Tăng cường bảo mật bằng cách tự quản lý cơ sở hạ tầng.
Cách 1: Sử Dụng Render (3 Phút)
Render là một nền tảng cho phép bạn triển khai ứng dụng một cách nhanh chóng. Đây là cách đơn giản nhất để tự host N8N.
Các Bước Thực Hiện
- Tạo tài khoản Render: Truy cập trang web của Render và tạo một tài khoản mới.
- Xác minh email: Xác minh email của bạn để kích hoạt tài khoản.
- Deploy dịch vụ: Tìm phần “Deploy a service” và chọn “Existing image”.
- Nhập Docker image: Sao chép và dán Docker image của N8N:
docker.io/n8nio/n8n. - Chọn gói dịch vụ: Chọn gói “Free” cho các dự án cá nhân hoặc “Starter”, “Standard”, hoặc “Pro” tùy theo nhu cầu sử dụng.
- Chờ triển khai: Render sẽ tự động triển khai N8N. Quá trình này mất vài phút.
- Thiết lập tài khoản người dùng: Sau khi triển khai hoàn tất, truy cập vào địa chỉ được cung cấp và thiết lập tài khoản người dùng N8N của bạn.
Sau khi hoàn tất, bạn có thể bắt đầu sử dụng N8N trên máy chủ của riêng bạn. Lưu ý rằng gói “Free” có thể tự động tắt dịch vụ nếu không sử dụng trong một thời gian.
Cấu Hình Nâng Cao
Để cấu hình N8N nâng cao trên Render, bạn có thể tham khảo các tùy chọn cấu hình Docker trên trang Docker Hub của N8N. Bạn có thể thay đổi cơ sở dữ liệu, thiết lập mã hóa, và nhiều tùy chỉnh khác.
Cách 2: Sử Dụng Railway
Railway tương tự như Render, cho phép bạn triển khai ứng dụng một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, Railway yêu cầu bạn sử dụng tài khoản GitHub.
Các Bước Thực Hiện
- Tạo tài khoản GitHub: Nếu bạn chưa có tài khoản GitHub, hãy tạo một tài khoản tại github.com.
- Đăng nhập Railway bằng GitHub: Truy cập trang web của Railway và đăng nhập bằng tài khoản GitHub của bạn.
- Deploy template N8N: Chọn template “N8N with workers”.
- Triển khai: Railway sẽ tự động triển khai N8N với các worker và cơ sở dữ liệu PostgreSQL.
- Truy cập N8N: Sau khi triển khai hoàn tất, truy cập vào URL được cung cấp để bắt đầu sử dụng N8N.
Railway cung cấp một số credit miễn phí cho người dùng mới, cho phép bạn thử nghiệm N8N mà không tốn chi phí.
Cách 3: Sử Dụng DigitalOcean
DigitalOcean cung cấp một template cài đặt N8N chỉ với một cú nhấp chuột, giúp bạn dễ dàng triển khai N8N.
Các Bước Thực Hiện
- Tạo tài khoản DigitalOcean: Truy cập trang web của DigitalOcean và tạo một tài khoản mới. Bạn cần cung cấp thông tin thanh toán để xác minh tài khoản.
- Tìm N8N Marketplace: Tìm kiếm “N8N” trong DigitalOcean Marketplace.
- Tạo Droplet: Chọn template N8N và tạo một droplet mới.
- Chọn cấu hình server: Chọn khu vực server gần bạn nhất và cấu hình server (ví dụ: Ubuntu).
- Thiết lập mật khẩu root: Thiết lập mật khẩu root cho server của bạn.
- Tạo Droplet: DigitalOcean sẽ triển khai N8N trên droplet của bạn.
- Cấu hình DNS: Thêm một bản ghi A vào domain của bạn trỏ đến địa chỉ IP của droplet. Ví dụ:
n8n.yourdomain.com. - Truy cập Console: Truy cập console của droplet và nhập domain của bạn, email, và các thông tin cần thiết.
- Truy cập N8N: Truy cập vào domain bạn đã cấu hình để bắt đầu sử dụng N8N.
Lưu ý rằng DigitalOcean yêu cầu bạn cấu hình DNS để truy cập N8N, điều này có thể phức tạp hơn so với Render hoặc Railway.
Cách 4: Sử Dụng Heroku
Heroku là một nền tảng đám mây cho phép bạn triển khai ứng dụng một cách dễ dàng. Bạn có thể sử dụng GitHub repo của N8N để triển khai lên Heroku.
Các Bước Thực Hiện
- Tạo tài khoản Heroku: Truy cập trang web của Heroku và tạo một tài khoản mới. Bạn cần xác minh email và thiết lập xác thực hai yếu tố.
- Truy cập GitHub repo N8N: Tìm GitHub repo của N8N cho Heroku.
- Deploy to Heroku: Nhấp vào nút “Deploy to Heroku”.
- Cấu hình ứng dụng: Đặt tên cho ứng dụng của bạn và thay đổi encryption key.
- Triển khai: Heroku sẽ triển khai N8N.
- Truy cập N8N: Truy cập vào URL được cung cấp bởi Heroku để bắt đầu sử dụng N8N.
Lưu ý rằng Heroku có thể hiển thị cảnh báo về bảo mật do thiếu HTTPS. Bạn có thể bỏ qua cảnh báo này và tiếp tục truy cập trang web.
Cách 5: Tự Host Trên Máy Tính Cá Nhân Sử Dụng Docker
Bạn có thể tự host N8N trên máy tính cá nhân của mình bằng cách sử dụng Docker. Điều này cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn môi trường và tài nguyên.
Các Bước Thực Hiện
- Cài đặt Docker Desktop: Tải và cài đặt Docker Desktop từ docker.com.
- Tìm kiếm N8N image: Mở Docker Desktop và tìm kiếm “N8N” trên Docker Hub.
- Pull image: Kéo (pull) image
n8nio/n8nvề máy tính của bạn. - Chạy container: Chạy container N8N với các tùy chọn cấu hình cần thiết. Bạn có thể chỉ định port, volume, và các biến môi trường.
- Truy cập N8N: Truy cập vào
localhost:5678(hoặc port bạn đã chỉ định) để bắt đầu sử dụng N8N.
Lưu ý rằng khi chạy N8N trên máy tính cá nhân, các webhook URL sẽ là local. Để làm cho chúng có thể truy cập từ bên ngoài, bạn cần thiết lập reverse proxy như Nginx.
Thiết Lập Reverse Proxy (Nginx)
Để thiết lập reverse proxy, bạn cần cài đặt Nginx và cấu hình nó để chuyển các yêu cầu từ một domain hoặc subdomain đến local port của N8N. Tham khảo tài liệu của N8N về cấu hình Nginx để biết thêm chi tiết.
Cách 6: Sử Dụng Hostinger
Hostinger cung cấp các gói VPS (Virtual Private Server) với template cài đặt N8N, giúp bạn dễ dàng triển khai N8N.
Các Bước Thực Hiện
- Tạo tài khoản Hostinger: Truy cập trang web của Hostinger và tạo một tài khoản mới.
- Chọn gói VPS: Chọn một gói VPS phù hợp với nhu cầu của bạn.
- Chọn template N8N: Trong quá trình cài đặt VPS, chọn template N8N.
- Thiết lập mật khẩu root: Thiết lập mật khẩu root cho VPS của bạn.
- Hoàn tất cài đặt: Hostinger sẽ tự động cài đặt N8N trên VPS của bạn.
- Truy cập N8N: Truy cập vào địa chỉ được cung cấp bởi Hostinger để bắt đầu sử dụng N8N.
Hostinger cung cấp giao diện quản lý dễ sử dụng (HPanel), giúp bạn quản lý VPS và N8N một cách dễ dàng.
Kết luận
Bài viết này đã trình bày 6 cách khác nhau để tự host N8N, từ đơn giản đến phức tạp. Hy vọng rằng bạn đã tìm thấy phương pháp phù hợp với nhu cầu và kỹ năng của mình. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại để lại bình luận bên dưới. Chúc bạn thành công với việc tự động hóa quy trình làm việc của mình bằng N8N!
Các Tài Nguyên Hữu Ích
- Trang web chính thức của N8N:
- Docker Hub của N8N:
- Tài liệu cấu hình môi trường của N8N:
- Cấu hình Nginx cho N8N:
23 Th2
Ứng dụng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) trong doanh nghiệp: Tọa đàm từ Shark Tank Forum
Shark Tank Forum 7 | Tọa Đàm – Cưỡi Trên Ngọn Sóng Số: Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Trong Doanh Nghiệp
Giới thiệu
Chào mừng đến với buổi tọa đàm “Cưỡi Trên Ngọn Sóng Số”, một diễn đàn tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các doanh nghiệp hiện nay. Buổi tọa đàm có sự tham gia của các Shark dày dặn kinh nghiệm, những người đã và đang dẫn dắt doanh nghiệp của mình vượt qua những thách thức và nắm bắt cơ hội trong kỷ nguyên số. Chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những góc nhìn đa chiều, những bài học thực tế và những chiến lược đột phá để doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.
Mở đầu: Sở thích và Trí Tuệ Nhân Tạo
Mở đầu chương trình, các Shark đã chia sẻ những sở thích cá nhân đầy thú vị của mình. Từ thích ăn ngon, khám phá, thể thao, đến nghiên cứu và giao lưu, mỗi người đều có những đam mê riêng. Tuy nhiên, một điểm chung nổi bật là sự quan tâm đặc biệt đến trí tuệ nhân tạo.
Ứng dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Diện: Bước Đi Quyết Liệt
Shark Hùng Anh chia sẻ về việc công ty anh đã và đang triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) một cách toàn diện. Tất cả các bộ phận, từ bán hàng, marketing, lập trình, đều phải chuyển sang sử dụng AI với hàm lượng tối thiểu từ 70% đến 90%. Mục tiêu là tăng hiệu suất lên từ 3 đến 5 lần. Anh nhấn mạnh rằng, nếu không thay đổi nhanh chóng và quyết liệt trong năm nay, doanh nghiệp sẽ bị tụt hậu và không thể cạnh tranh được.
Thích Làm và Học: Chìa Khóa Thành Công
Shark Thắng chia sẻ câu chuyện khởi nghiệp từ căn nhà trọ, và hai yếu tố quan trọng nhất giúp anh thành công là thích làm và thích học. Anh thích làm vì phải làm từ nhỏ, và thích học vì khi vướng mắc ở đâu, anh lại học ở đó. Chính hai điều này đã giúp anh từng bước đưa doanh nghiệp của mình phát triển từ một nền tảng nhỏ bé. Anh cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào marketing online từ rất sớm, giúp doanh nghiệp có được khách hàng.
Trí Tuệ Nhân Tạo và Lòng Tin: Câu Chuyện Khởi Nghiệp Giấy Vệ Sinh
Shark Bình chia sẻ câu chuyện khởi nghiệp đầy ấn tượng với việc kinh doanh giấy vệ sinh. Anh kể rằng, khi mới khởi nghiệp với 30 triệu đồng, anh đã dám dành ra 7 triệu để thiết kế website. Lúc đó, ai cũng bảo anh bị điên, nhưng anh tin rằng, trên trang nhất tìm kiếm của Google, ít nhất 7/10 vị trí phải có mặt công ty anh. Và từ đó, thế giới giấy đã trở thành công ty bán giấy vệ sinh online đầu tiên. Anh cũng chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong 2 năm vừa qua, giúp công ty tăng trưởng vượt bậc. Anh đúc kết một câu nói nổi tiếng: “Thời buổi bây giờ không ấy ai thì biết chơi với ai”.
Thảo luận về Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Doanh Nghiệp
Sau phần chia sẻ mở đầu, các Shark đã cùng nhau thảo luận sâu hơn về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp.
Triển Khai Trí Tuệ Nhân Tạo Đồng Loạt: Lĩnh Vực Nào Quan Trọng Nhất?
Shark Hùng Anh cho biết, hiện tại anh đang triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) đồng loạt ở tất cả các bộ phận, đặc biệt là công nghệ thông tin và nhân viên bán hàng. Anh nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thay đổi ý thức của nhân viên, vì nếu không, việc áp dụng AI sẽ rất khó khăn. Anh cũng chia sẻ về những lo lắng của nhân viên khi triển khai AI, và cách anh động viên họ để thấy được lợi ích và niềm vui trong công việc.
Giải Pháp Giải Quyết Vấn Đề: Câu Hỏi Dành Cho Startup
Shark Hưng chia sẻ về kinh nghiệm startup thất bại và thành công của mình. Anh cho biết, nếu một startup muốn thuyết phục anh đầu tư, họ cần phải trả lời được ngay lập tức ba câu hỏi: Giải pháp của bạn giải quyết vấn đề gì? Ai là khách hàng của bạn? Mô hình kinh doanh của bạn như thế nào? Anh cũng đưa ra ví dụ về một sản phẩm AI giải quyết vấn đề cô đơn và thu tiền theo hình thức subscription.
Áp Lực Cạnh Tranh và Trí Tuệ Nhân Tạo: Hành Động Như Thế Nào?
Shark Thắng chia sẻ câu chuyện doanh nghiệp của anh đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào phòng marketing. Trước khi ứng dụng, anh đã tham khảo, nghiên cứu và trang bị kiến thức cho nhân viên, đồng thời cho họ 6 tháng để thích nghi. Tuy nhiên, vẫn có những nhân viên không thích nghi được và phải chia tay. Anh cũng nhấn mạnh rằng, AI không hẳn là lấy việc của ai, nhưng nó sẽ khiến một số công việc bị người khác làm hộ.
Chiến Lược Cạnh Tranh Trong Thời Đại Trí Tuệ Nhân Tạo
Shark Bình chia sẻ về chiến lược cạnh tranh của mình trong ngành giấy vệ sinh. Anh cho biết, anh tập trung vào việc phục vụ một đối tượng khách hàng cụ thể, đó là dân văn phòng. Anh tạo ra những nội dung về ẩm thực, hạnh phúc gia đình, và sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra hàng triệu lượt traffic. Nhờ đó, khách hàng mua giấy của anh một cách tự nhiên. Anh cũng chia sẻ ý tưởng in truyện vào giấy vệ sinh để tăng doanh số.
Trí Tuệ Nhân Tạo và Thị Trường Bất Động Sản
Shark Hưng chia sẻ về việc FPT đang cung cấp giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) cho người môi giới bất động sản. Anh nhấn mạnh rằng, chân dung khách hàng bây giờ không còn là những thông tin nhân khẩu học, mà là hành vi của họ trên mạng. AI có thể xử lý rất tốt những thông tin này, giúp người môi giới tìm đúng khách hàng tiềm năng. Anh cũng chia sẻ về kinh nghiệm của mình trong việc quản lý hàng vạn nhân viên bán hàng bất động sản, và vai trò của AI trong việc giúp họ chốt được nhiều giao dịch hơn.
Đào Tạo và Tái Đào Tạo Nhân Viên Trong Kỷ Nguyên Trí Tuệ Nhân Tạo
Shark Hùng Anh chia sẻ về áp lực phải cho thôi việc nhân viên nếu họ không tự tái đào tạo để thích ứng với trí tuệ nhân tạo (AI). Anh cho biết, việc đào tạo lại nhân viên thực sự rất đau đầu, và khó khăn nhất là thay đổi nhận thức của họ. Nếu nhân viên không cố gắng theo kịp, thì rất khó để giữ lại. Anh cũng nhấn mạnh rằng, cần phải cố gắng đào tạo đến mức tối đa để các nhân viên nhận thức được lợi ích của AI.
Hỏi Đáp và Chia Sẻ
Buổi tọa đàm cũng dành thời gian cho khán giả đặt câu hỏi và chia sẻ với các Shark.
Đơn Vị Hỗ Trợ Doanh Nghiệp Xây Dựng Trí Tuệ Nhân Tạo
Một khán giả đã hỏi về các đơn vị hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng trí tuệ nhân tạo (AI). Shark Hưng giới thiệu về AI Heroes, một cộng đồng và công ty chuyên cung cấp các dịch vụ AI, đào tạo, setup và huấn luyện AI. Anh cũng giới thiệu cuốn sách “AI: Cơ Hội Hay Thảm Họa”.
Giải Pháp Cho Người Thất Nghiệp Trong Thời Đại Trí Tuệ Nhân Tạo
Một khán giả đã hỏi về giải pháp cho người thất nghiệp trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI). Shark Hùng Anh khuyên rằng, cần phải có một công việc chuyên môn trước khi sử dụng AI. Cần phải tiếp cận với AI để chứng tỏ với nhà tuyển dụng rằng có thể làm việc hiệu quả hơn gấp nhiều lần so với người không có AI.
Sinh Viên Ra Trường và Trí Tuệ Nhân Tạo: Tìm Kiếm Kinh Nghiệm Ở Đâu?
Một sinh viên đã hỏi về việc tìm kiếm kinh nghiệm trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI). Shark Hùng Anh cho biết, những công việc mà AI đảm nhận sẽ không còn cần thiết nữa. Cần phải biết điều khiển AI, tạo ra giá trị và tận dụng AI để phát triển một ngành nghề mới.
Hành Động Trong Năm 2025: Góc Nhìn Của Các Shark
Các Shark đã chia sẻ những hành động quan trọng nhất mà họ cho rằng cần phải làm trong năm 2025.
Shark Hưng: Xây Dựng Hệ Thống Dữ Liệu, Nền Tảng Giao Dịch AI, và Tài Sản Ảo
Shark Hưng cho biết, anh sẽ xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu liên tục được đào bới. Anh cũng sẽ có một nền tảng giao dịch với sự hỗ trợ của AI, giúp thay thế những nhân viên làm việc kém hiệu quả. Cuối cùng, anh sẽ xây dựng một số tài sản có ứng dụng AI.
Shark Hùng Anh: Hướng Dẫn Nhân Viên Cảm Nhận Sức Mạnh của Trí Tuệ Nhân Tạo
Shark Hùng Anh cho biết, anh sẽ hướng dẫn cho các nhân viên của mình cảm nhận được sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI), để họ hiểu và cùng đồng hành với anh. Anh mong muốn AI được ứng dụng một cách thiết thực và hành động ngay lập tức trong doanh nghiệp của mình.
Shark Thắng: Đoàn Kết và Tinh Nhuệ Đội Ngũ
Shark Thắng cho biết, anh sẽ tập trung vào việc làm sao để đội ngũ của mình đoàn kết hơn và tinh nhuệ hơn. Anh sẽ dành thời gian tâm trí để xây dựng đội ngũ, đặc biệt là trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng.
Shark Bình: Công Dân 3A – Affiliate, Automation, Trí Tuệ Nhân Tạo
Shark Bình chia sẻ về mục tiêu trở thành công dân 3A:
- Affiliate: Xây dựng hệ thống affiliate để mọi người có thể bán sản phẩm dịch vụ của mình.
- Automation: Tự động hóa hệ thống để có thể đóng gói và nhân bản.
- Trí Tuệ Nhân Tạo (AI): Ứng dụng AI vào cuộc sống và doanh nghiệp.
Anh nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học để nâng cấp bản thân.
Góc Nhìn Về Sự Phát Triển của Kinh Tế Số và Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Tương Lai
Shark Bình: Cơ Hội Cuối Cùng
Shark Bình cho rằng năm 2025 là cơ hội cuối cùng để các doanh nghiệp gắn trí tuệ nhân tạo (AI) vào doanh nghiệp của mình. Nếu không, họ sẽ bị loại khỏi cuộc chơi.
Shark Thắng: Soi Lại Doanh Nghiệp và Theo Đuổi Công Nghệ
Shark Thắng cho rằng cần phải soi lại doanh nghiệp, vá những lỗ hổng và theo đuổi kịp cuộc chơi về công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI).
Shark Hùng Anh: Nguy Cơ Mất Việc Làm và Tận Dụng Thời Cơ
Shark Hùng Anh cho rằng, trong tương lai gần, các nước phương Tây sẽ lấy lại việc làm từ các nước châu Á bằng cách ứng dụng robot và trí tuệ nhân tạo (AI). Vì vậy, cần phải tận dụng thời cơ này và đi trước một bước. Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chia sẻ thông tin và hỗ trợ lẫn nhau giữa các doanh nghiệp Việt Nam.
Shark Hưng: Chủ Động Tiếp Cận và Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo
Shark Hưng cho rằng, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một thứ mà chúng ta không thể thờ ơ. Cần phải chủ động tiếp cận AI, ứng dụng AI và khiến AI phục vụ ngược lại cho mình.
Kết luận
Buổi tọa đàm “Cưỡi Trên Ngọn Sóng Số” đã mang đến những góc nhìn sâu sắc và những bài học quý giá về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp. Hy vọng rằng, những chia sẻ của các Shark sẽ giúp các doanh nghiệp Việt Nam nắm bắt cơ hội và vượt qua thách thức trong kỷ nguyên số.
23 Th2
AI Agent: Tạo Content Research Agent với n8n để tối ưu SEO
AI Agent là gì? Hướng dẫn tạo Content Research Agent với n8n
Giới thiệu về AI Agent và Content Research
Trong thế giới số ngày nay, việc tạo ra nội dung chất lượng cao một cách nhanh chóng
và hiệu quả là vô cùng quan trọng.
AI Agent, đặc biệt là các
Content Research Agent, đang trở thành công cụ đắc lực giúp chúng ta đạt
được mục tiêu này. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra một
AI Content Research Agent mạnh mẽ với n8n, một nền tảng tự động hóa
workflow mạnh mẽ.
Tại sao Content Research Agent lại quan trọng?
Trước khi đi sâu vào cách xây dựng một
AI Content Research Agent, hãy cùng tìm hiểu tại sao nó lại quan trọng:
- Tiết kiệm thời gian: Thay vì phải tự mình tìm kiếm và tổng hợp thông
tin, Content Research Agent sẽ tự động thực hiện công việc này, giúp bạn
tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức. - Nâng cao chất lượng nội dung: Với khả năng truy cập và phân tích một
lượng lớn thông tin, Content Research Agent giúp bạn tạo ra nội dung chính
xác, đầy đủ và có giá trị. - Tối ưu hóa SEO: Content Research Agent có thể giúp bạn
tìm kiếm các từ khóa liên quan, phân tích đối thủ cạnh tranh và xác định các chủ đề
hot, từ đó giúp bạn tối ưu hóa nội dung cho SEO.
Hướng dẫn tạo Content Research Agent với n8n
Để tạo ra một AI Content Research Agent với n8n, chúng ta sẽ thực hiện
các bước sau:
Bước 1: Thiết lập Workflow cơ bản
Đầu tiên, chúng ta cần thiết lập một workflow cơ bản trong n8n. Workflow này sẽ bao gồm
các node sau:
- Trigger: Node này sẽ kích hoạt workflow khi có một sự kiện xảy ra, ví dụ
như khi có một tin nhắn mới được gửi đến. - AI Agent: Node này sẽ chứa
AI Content Research Agent của chúng ta. - Output: Node này sẽ xuất ra kết quả nghiên cứu nội dung.
Bước 2: Tạo AI Content Research Agent
Để tạo AI Content Research Agent, chúng ta sẽ sử dụng node “AI Agent”
trong n8n. Node này cho phép chúng ta tích hợp các mô hình AI khác nhau vào workflow.
- Đặt tên cho Agent: Ví dụ: “AI Content Research Agent”.
- Chọn Model AI: Chọn một mô hình AI phù hợp với nhiệm vụ nghiên cứu nội
dung, ví dụ như GPT-3, GPT-4. - Cấu hình System Message: Đây là phần quan trọng nhất, nơi chúng ta định
nghĩa vai trò và hướng dẫn cho AI Agent. Ví dụ: “Bạn là một nhà nghiên
cứu nội dung chuyên nghiệp, có khả năng truy cập và sử dụng các công cụ khác nhau để
tìm kiếm và tổng hợp thông tin.” - Cấu hình User Message: Đây là phần chứa câu hỏi hoặc yêu cầu của người
dùng. Ví dụ: “Tìm kiếm thông tin về [chủ đề]”.
Bước 3: Kết nối với các Tool hỗ trợ Research
Để AI Content Research Agent có thể thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu nội
dung, chúng ta cần kết nối nó với các tool hỗ trợ. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ kết nối
với ba tool:
- Perplexity AI: Tool này cho phép tìm kiếm thông tin mới nhất trên
internet. - Scrape Website URL: Tool này cho phép cào dữ liệu từ một trang web cụ
thể. - Get Video Script: Tool này cho phép lấy script từ một video YouTube.
3.1. Kết nối với Perplexity AI
Để kết nối với Perplexity AI, chúng ta sẽ sử dụng node “HTTP Request” trong n8n. Node này
cho phép chúng ta gửi các yêu cầu HTTP đến API của Perplexity AI.
- Tạo Tool “Research with Perplexity AI”: Trong node “AI Agent”, tạo một
tool mới và đặt tên là “Research with Perplexity AI”. - Chọn loại Tool: Chọn “n8n Workflow Tool”.
- Mô tả Tool: “Tool này được sử dụng để nghiên cứu các chủ đề nhạy cảm về
thời gian, liên quan đến các yếu tố thời gian hoặc cần thông tin cập nhật.” - Định nghĩa Input: “Topic”.
- Tạo Sub-Workflow: Tạo một sub-workflow để xử lý yêu cầu từ Perplexity AI.
- Cấu hình HTTP Request: Trong sub-workflow, cấu hình node “HTTP Request”
để gửi yêu cầu đến API của Perplexity AI. - Trích xuất Content: Sử dụng node “Function” hoặc “Item Lists” để trích
xuất nội dung (content) từ kết quả trả về của Perplexity AI. - Trả về Response: Đảm bảo kết quả trả về có key là “response”.
3.2. Kết nối với Scrape Website URL
Để kết nối với Scrape Website URL, chúng ta sẽ sử dụng node “HTTP Request” hoặc “Cheerio”
trong n8n. Node “Cheerio” đặc biệt hữu ích để phân tích và trích xuất dữ liệu từ HTML.
- Tạo Tool “Scrape Website URL”: Trong node “AI Agent”, tạo một tool mới
và đặt tên là “Scrape Website URL”. - Chọn loại Tool: Chọn “n8n Workflow Tool”.
- Mô tả Tool: “Tool này được sử dụng để cào dữ liệu từ một địa chỉ website
URL.” - Định nghĩa Input: “URL”.
- Tạo Sub-Workflow: Tạo một sub-workflow để xử lý yêu cầu scrape website.
- Cấu hình HTTP Request hoặc Cheerio: Trong sub-workflow, cấu hình node “HTTP
Request” hoặc “Cheerio” để lấy dữ liệu từ website. - Trích xuất Content: Sử dụng node “Function” hoặc “Item Lists” để trích
xuất nội dung (content) từ website. - Trả về Response: Đảm bảo kết quả trả về có key là “response”.
3.3. Kết nối với Get Video Script
Để kết nối với Get Video Script, chúng ta có thể sử dụng node “HTTP Request” kết hợp với
các thư viện phân tích HTML hoặc sử dụng các API chuyên dụng để lấy script từ YouTube.
- Tạo Tool “Get Video Script”: Trong node “AI Agent”, tạo một tool mới và
đặt tên là “Get Video Script”. - Chọn loại Tool: Chọn “n8n Workflow Tool”.
- Mô tả Tool: “Tool này được sử dụng để lấy script từ một video trên
YouTube.” - Định nghĩa Input: “YouTube Video URL”.
- Tạo Sub-Workflow: Tạo một sub-workflow để xử lý yêu cầu lấy script video.
- Cấu hình HTTP Request: Trong sub-workflow, cấu hình node “HTTP Request”
để lấy dữ liệu từ YouTube. - Phân tích và Trích xuất Script: Sử dụng các thư viện phân tích HTML hoặc
API để trích xuất script từ video. - Trả về Response: Đảm bảo kết quả trả về có key là “response”.
Bước 4: Kết nối AI Agent với AI Copywriting Agent
Sau khi đã có kết quả nghiên cứu nội dung từ
AI Content Research Agent, chúng ta cần kết nối nó với một
AI Copywriting Agent để tạo ra nội dung hoàn chỉnh.
- Kết nối Output của Research Agent với Input của Copywriting Agent: Kết
nối node “Output” của AI Content Research Agent với node “AI Agent”
của AI Copywriting Agent. - Điều chỉnh Input Key: Đảm bảo rằng
AI Copywriting Agent nhận đúng key chứa nội dung nghiên cứu. Trong ví dụ
này, key là “output”. - Cấu hình AI Copywriting Agent: Cấu hình
AI Copywriting Agent để viết bài dựa trên nội dung nghiên cứu.
Bước 5: Xuất bản Nội dung
Cuối cùng, chúng ta cần xuất bản nội dung đã được tạo ra bởi
AI Copywriting Agent lên website hoặc các nền tảng khác.
- Kết nối Output của Copywriting Agent với Node Xuất bản: Kết nối node
“Output” của AI Copywriting Agent với node xuất bản, ví dụ như node
“HTTP Request” để đăng bài lên WordPress. - Cấu hình Node Xuất bản: Cấu hình node xuất bản để đăng bài lên website
hoặc nền tảng mong muốn.
Ví dụ cụ thể về cách hoạt động
Để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của
AI Content Research Agent, hãy cùng xem một ví dụ cụ thể:
- Người dùng gửi yêu cầu: Người dùng gửi một tin nhắn với nội dung “Tìm kiếm
thông tin về ChatGPT Project”. - AI Content Research Agent phân tích yêu cầu:
AI Content Research Agent phân tích yêu cầu và nhận thấy rằng cần tìm
kiếm thông tin mới nhất trên internet. - AI Content Research Agent sử dụng Perplexity AI:
AI Content Research Agent sử dụng tool “Research with Perplexity AI” để
tìm kiếm thông tin về ChatGPT Project. - Perplexity AI trả về kết quả: Perplexity AI trả về kết quả tìm kiếm, bao
gồm các bài viết, video và tin tức liên quan đến ChatGPT Project. - AI Content Research Agent tổng hợp thông tin:
AI Content Research Agent tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau và
trả về một bản tóm tắt. - AI Copywriting Agent viết bài: AI Copywriting Agent sử
dụng bản tóm tắt để viết một bài blog về ChatGPT Project. - Bài blog được xuất bản: Bài blog được xuất bản lên website hoặc nền tảng
khác.
Tối ưu hóa AI Content Research Agent
Để AI Content Research Agent hoạt động hiệu quả nhất, chúng ta cần tối ưu
hóa nó. Dưới đây là một số gợi ý:
- Cung cấp System Message chi tiết: System Message càng chi tiết,
AI Agent càng hiểu rõ vai trò và nhiệm vụ của mình. - Sử dụng nhiều Tool khác nhau: Càng có nhiều tool,
AI Agent càng có nhiều lựa chọn để tìm kiếm và tổng hợp thông tin. - Thường xuyên cập nhật Tool: Các tool hỗ trợ research thường xuyên được cập
nhật, vì vậy chúng ta cần đảm bảo rằng AI Agent luôn sử dụng phiên bản
mới nhất. - Theo dõi và đánh giá hiệu quả: Theo dõi và đánh giá hiệu quả của
AI Agent để tìm ra những điểm cần cải thiện.
Chuyển dữ liệu giữa Workflow mẹ và con
Trong quá trình xây dựng AI Content Research Agent, việc chuyển dữ liệu
giữa workflow mẹ (workflow chính) và workflow con (sub-workflow) là rất quan trọng. Để
thực hiện việc này một cách hiệu quả, hãy lưu ý những điểm sau:
- Sử dụng Key thống nhất: Đảm bảo rằng bạn sử dụng key thống nhất để truy
cập dữ liệu trong cả workflow mẹ và workflow con. - Sử dụng node “Set”: Node “Set” cho phép bạn tạo và gán giá trị cho các
biến, giúp bạn dễ dàng chuyển dữ liệu giữa các node. - Sử dụng JSONata: JSONata là một ngôn ngữ truy vấn JSON mạnh mẽ, cho phép
bạn trích xuất và biến đổi dữ liệu một cách linh hoạt. - Kiểm tra dữ liệu: Luôn kiểm tra dữ liệu trước khi chuyển để đảm bảo rằng
nó có định dạng chính xác.
Ví dụ về một số câu hỏi (query) có thể sử dụng
Dưới đây là một số ví dụ về các câu hỏi (query) mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra và đánh
giá hiệu quả của AI Content Research Agent:
- “Tìm kiếm thông tin về các xu hướng SEO mới nhất năm 2024.”
- “Tổng hợp các bài viết hay nhất về marketing trên mạng xã hội.”
- “Phân tích đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực thương mại điện tử.”
- “Tìm kiếm các chủ đề hot trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.”
- “Lấy script từ video YouTube về cách sử dụng Photoshop cho người mới bắt
đầu.” - “Cào dữ liệu từ trang web [tên website] về các sản phẩm mới nhất.”
Kết luận
AI Content Research Agent là một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta tạo ra nội
dung chất lượng cao một cách nhanh chóng và hiệu quả. Với n8n, chúng ta có thể dễ dàng xây
dựng và tùy chỉnh AI Content Research Agent để đáp ứng nhu cầu cụ thể của
mình. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những kiến thức và hướng dẫn cần thiết để
bắt đầu xây dựng AI Content Research Agent của riêng bạn.
Hãy nhớ rằng, việc xây dựng và tối ưu hóa
AI Content Research Agent là một quá trình liên tục. Hãy thường xuyên theo
dõi, đánh giá và điều chỉnh để đảm bảo rằng AI Agent của bạn luôn hoạt động
hiệu quả nhất.
23 Th2
Tác Nhân Sử Dụng Trình Duyệt: Convergence Proxy Vượt Trội OpenAI Operator
Sự Trỗi Dậy Của Các Tác Nhân Sử Dụng Trình Duyệt: Tại Sao Proxy Của Convergence Đánh Bại Operator Của OpenAI
Ngày 22 tháng 2 năm 2025 9:16 AM
Nguồn ảnh: VentureBeat qua ChatGPTMột làn sóng mới của các tác nhân sử dụng trình duyệt được hỗ trợ bởi AI đang nổi lên, hứa hẹn sẽ thay đổi cách các doanh nghiệp tương tác với web. Các tác nhân này có thể tự động điều hướng các trang web, lấy thông tin và thậm chí hoàn thành các giao dịch – nhưng các thử nghiệm ban đầu cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa lời hứa và hiệu suất.
Trong khi các ví dụ tiêu dùng do tác nhân sử dụng trình duyệt Operator mới của OpenAI cung cấp, như đặt pizza hoặc mua vé trò chơi, đã thu hút sự chú ý, câu hỏi đặt ra là các trường hợp sử dụng chính của nhà phát triển và doanh nghiệp là gì. “Điều mà chúng ta không biết là ứng dụng sát thủ sẽ là gì,” Sam Witteveen, đồng sáng lập của Red Dragon, một công ty phát triển các ứng dụng tác nhân AI, cho biết. “Tôi đoán nó sẽ là những việc tốn thời gian trên web mà bạn không thực sự thích.” Điều này bao gồm những việc như lên web và tìm kiếm giá rẻ nhất của một sản phẩm hoặc đặt chỗ ở khách sạn tốt nhất. Rất có thể nó sẽ được sử dụng kết hợp với các công cụ như Deep Research, nơi các công ty sau đó có thể thực hiện nghiên cứu phức tạp hơn cộng với việc thực hiện các tác vụ xung quanh web.
Các công ty cần đánh giá cẩn thận bối cảnh đang phát triển nhanh chóng khi những người chơi lâu đời và các công ty khởi nghiệp có những cách tiếp cận khác nhau để giải quyết thách thức duyệt web tự động.
Những Người Chơi Chính Trong Lĩnh Vực Tác Nhân Sử Dụng Trình Duyệt
Lĩnh vực này đã nhanh chóng trở nên đông đúc với cả các công ty công nghệ lớn và các công ty khởi nghiệp sáng tạo:
- Operator của OpenAI (ra mắt tháng 1 năm 2025) – Dành cho người đăng ký ChatGPT Pro ($200/tháng), tập trung vào tự động hóa web thân thiện với người tiêu dùng
- Proxy của Convergence (ra mắt tháng 12 năm 2024) – Một công ty khởi nghiệp của Vương quốc Anh cung cấp sử dụng miễn phí có giới hạn (5 phiên/ngày) hoặc truy cập không giới hạn với giá $20/tháng
- Project Mariner của Google – Hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm xem trước với danh sách chờ để truy cập
- Computer Use của Anthropic (ra mắt tháng 10 năm 2024) – Dự kiến sẽ phát hành bản cập nhật sớm
- OmniParser V2 của Microsoft (tháng 2 năm 2025) – Một dự án mã nguồn mở để chuyển đổi ảnh chụp màn hình giao diện người dùng thành dữ liệu có cấu trúc, cho phép LLM diễn giải và tương tác với các trang web.
- UI-TARS của ByteDance – Yêu cầu quyền truy cập hệ thống sâu hơn, làm tăng các lo ngại về bảo mật tiềm ẩn
- Browser-Use – Một công cụ tập trung vào nhà phát triển cho phép lựa chọn các mô hình AI, bao gồm cả Gemini 2.0 Flash của Google
Operator và Proxy là những công cụ tiên tiến nhất, về mặt thân thiện với người tiêu dùng và sẵn sàng sử dụng ngay khi mở hộp. Nhiều công cụ khác dường như đang định vị mình nhiều hơn cho việc sử dụng của nhà phát triển hoặc doanh nghiệp. Ví dụ: Browser Use, một công ty khởi nghiệp Y-Combinator cho phép người dùng tùy chỉnh các mô hình được sử dụng với tác nhân. Điều này cho phép bạn kiểm soát nhiều hơn cách tác nhân hoạt động, bao gồm cả việc sử dụng một mô hình từ máy tính cục bộ của bạn. Nhưng chắc chắn là phức tạp hơn.
Những công cụ khác được liệt kê ở trên cung cấp các mức độ chức năng và tương tác khác nhau với tài nguyên máy tính cục bộ. Tôi thậm chí còn không quyết định kiểm tra UI-TARS của ByteDance bây giờ, vì nó yêu cầu quyền truy cập cấp thấp hơn vào các tính năng bảo mật và quyền riêng tư của máy tính của tôi (nếu tôi kiểm tra, tôi chắc chắn sẽ sử dụng một máy tính thứ cấp).
Kiểm Tra Cho Thấy Các Thách Thức Về Lập Luận
Vì vậy, dễ kiểm tra nhất là Operator của OpenAI và Proxy của Convergence. Trong thử nghiệm của chúng tôi, kết quả nhấn mạnh cách khả năng lập luận có thể quan trọng hơn các tính năng tự động hóa thô. Operator, đặc biệt, có nhiều lỗi hơn.
Ví dụ: tôi yêu cầu các tác nhân tìm và tóm tắt năm câu chuyện phổ biến nhất của VentureBeat. Đó là một nhiệm vụ mơ hồ, bởi vì VentureBeat không có phần “phổ biến nhất” tự thân. Operator đã gặp khó khăn với điều này. Đầu tiên, nó rơi vào một vòng lặp cuộn vô hạn trong khi tìm kiếm các câu chuyện “phổ biến nhất”, đòi hỏi sự can thiệp thủ công. Trong một nỗ lực khác, nó đã tìm thấy một bài báo ba năm tuổi có tiêu đề “Top năm câu chuyện của tuần.” Ngược lại, Proxy đã thể hiện khả năng lập luận tốt hơn bằng cách xác định năm câu chuyện hiển thị nhất trên trang chủ như một proxy thực tế cho sự phổ biến, và nó đã đưa ra các bản tóm tắt chính xác.
Sự khác biệt trở nên rõ ràng hơn trong các nhiệm vụ thực tế. Tôi yêu cầu các tác nhân đặt chỗ tại một nhà hàng lãng mạn vào buổi trưa ở Napa, California. Operator tiếp cận nhiệm vụ một cách tuyến tính — tìm một nhà hàng lãng mạn trước, sau đó kiểm tra tình trạng sẵn có vào buổi trưa. Khi không có bàn trống, nó đã đi vào ngõ cụt. Proxy cho thấy khả năng lập luận tinh vi hơn bằng cách bắt đầu với OpenTable để tìm các nhà hàng vừa lãng mạn vừa có sẵn vào thời gian mong muốn. Nó thậm chí còn quay lại với một nhà hàng được đánh giá cao hơn một chút.
Ngay cả những nhiệm vụ có vẻ đơn giản cũng tiết lộ những khác biệt quan trọng. Khi tìm kiếm “giá YubiKey 5C NFC” trên Amazon, Proxy nhanh chóng tìm thấy mặt hàng dễ dàng hơn Operator.
OpenAI đã không tiết lộ nhiều về các công nghệ mà họ sử dụng để đào tạo tác nhân Operator của mình, ngoài việc nói rằng họ đã đào tạo mô hình của mình về các tác vụ sử dụng trình duyệt. Tuy nhiên, Convergence đã cung cấp chi tiết hơn: Tác nhân của nó sử dụng một thứ gọi là Tìm kiếm Cây Tạo sinh để “tận dụng Mô hình Thế giới Web dự đoán trạng thái của web sau khi một hành động được đề xuất đã được thực hiện. Chúng được tạo ra một cách đệ quy để tạo ra một cây các tương lai có thể xảy ra được tìm kiếm để chọn hành động tối ưu tiếp theo, được xếp hạng bởi các mô hình giá trị của chúng tôi. Các mô hình Thế giới Web của chúng tôi cũng có thể được sử dụng để đào tạo các tác nhân trong các tình huống giả định mà không cần tạo ra nhiều dữ liệu tốn kém.” (Thêm ở đây).
Điểm Chuẩn Có Thể Vô Ích Hiện Tại
Trên giấy tờ, những công cụ này có vẻ phù hợp chặt chẽ. Proxy của Convergence đạt được 88% trên điểm chuẩn WebVoyager, đánh giá các tác nhân web trên 643 tác vụ thực tế trên 15 trang web phổ biến như Amazon và Booking.com. Operator của OpenAI đạt 87%, trong khi Browser-Use cho biết nó đạt 89% nhưng chỉ sau khi thay đổi nhẹ mã cơ sở WebVoyager, nó thừa nhận, “theo nhu cầu của chúng tôi”.
Tuy nhiên, những điểm số chuẩn này thực sự nên được coi là một hạt muối, vì chúng có thể bị gian lận. Bài kiểm tra thực sự đến từ việc sử dụng thực tế cho các trường hợp thực tế. Vẫn còn rất sớm, không gian đang thay đổi rất nhanh, và những sản phẩm này đang thay đổi gần như hàng ngày. Kết quả sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào các công việc cụ thể bạn đang cố gắng thực hiện, và bạn có thể muốn thay vào đó dựa vào cảm giác bạn nhận được khi sử dụng các sản phẩm khác nhau.
Ý Nghĩa Doanh Nghiệp
Ý nghĩa đối với tự động hóa doanh nghiệp là rất lớn. Như Witteveen chỉ ra trong cuộc trò chuyện podcast video của chúng tôi về điều này, nơi chúng tôi đi sâu vào xu hướng sử dụng trình duyệt này, nhiều công ty hiện đang trả tiền cho trợ lý ảo – được vận hành bởi người thật – để xử lý các tác vụ nghiên cứu và thu thập dữ liệu web cơ bản. Các tác nhân sử dụng trình duyệt này có thể thay đổi đáng kể phương trình đó.
Witteveen lưu ý: “Nếu AI đảm nhận điều này, đó sẽ là một số trong những thành quả thấp nhất của việc mọi người mất việc. Nó sẽ xuất hiện trong một số loại điều này.”
Điều này có thể góp phần vào xu hướng tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), nơi sử dụng trình duyệt được kéo vào như một công cụ khác để các công ty tự động hóa nhiều tác vụ hơn. Và như đã đề cập trước đó, các trường hợp sử dụng mạnh mẽ hơn sẽ là khi một tác nhân kết hợp sử dụng trình duyệt với các công cụ khác, bao gồm những thứ như Deep Research, nơi một tác nhân được điều khiển bởi LLM sử dụng một công cụ tìm kiếm cộng với sử dụng trình duyệt để thực hiện các công việc phức tạp hơn.
Động Lực Chi Phí Thúc Đẩy Đổi Mới
Một yếu tố quan trọng khác thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng là sự sẵn có của các mô hình lý luận mã nguồn mở mạnh mẽ như DeepSeek-R1. Điều này cho phép các công ty xây dựng các tác nhân sử dụng trình duyệt này cạnh tranh hiệu quả với những người chơi lớn hơn bằng cách tận dụng các mô hình này thay vì xây dựng các mô hình của riêng họ.
Áp lực về giá đã rõ ràng. Trong khi OpenAI yêu cầu đăng ký ChatGPT Pro hàng tháng trị giá $200 để truy cập Operator, Convergence cung cấp sử dụng miễn phí có giới hạn (tối đa năm lần sử dụng mỗi ngày) và gói không giới hạn $20/tháng. Động lực cạnh tranh này sẽ đẩy nhanh việc áp dụng doanh nghiệp, mặc dù các trường hợp sử dụng rõ ràng vẫn đang nổi lên.
Các Thách Thức Về Bảo Mật và Tích Hợp
Một số trở ngại vẫn còn trước khi áp dụng rộng rãi trong doanh nghiệp. Một số trang web chủ động chặn duyệt web tự động, trong khi những trang khác yêu cầu xác minh CAPTCHA. Trong khi OpenAI và Convergence có các công cụ có thể vượt qua CAPTCHA, chúng cho phép người dùng tiếp quản tác vụ để điền chúng – thay vì thực hiện chúng trực tiếp, vì toàn bộ mục đích của CAPTCHA là để đảm bảo rằng có một người ở đầu bên kia. Các công cụ như UI-TARS của ByteDance yêu cầu quyền truy cập hệ thống sâu, điều này làm tăng các lo ngại về bảo mật cho việc triển khai doanh nghiệp.
Ngoài ra, cách tiếp cận hợp tác trang web khác nhau. OpenAI đã làm việc với các đối tác cụ thể như Instacart, Priceline, DoorDash và Etsy, trong khi những người khác cố gắng điều hướng bất kỳ trang web nào. Sự không nhất quán này có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp. Và tất nhiên, bất cứ khi nào một tác nhân truy cập một trang web yêu cầu chi tiết đăng nhập, điều đó sẽ làm chậm mọi thứ — vì các tác nhân sẽ chuyển mọi thứ cho bạn để điền vào những chi tiết đó.
Nhìn Về Phía Trước
Đối với các doanh nghiệp đánh giá các công cụ này, trọng tâm nên là các trường hợp sử dụng cụ thể nơi tương tác web tự động có thể mang lại giá trị rõ ràng – cho dù trong nghiên cứu, dịch vụ khách hàng hay tự động hóa quy trình. Công nghệ đang tiến triển nhanh chóng, nhưng thành công sẽ phụ thuộc vào việc kết hợp các khả năng với nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Khi không gian này phát triển, hãy mong đợi sẽ thấy nhiều tính năng tập trung vào doanh nghiệp hơn và có khả năng là các tác nhân chuyên dụng cho các ngành hoặc tác vụ cụ thể. Cuộc đua giữa những người chơi lâu đời và các công ty khởi nghiệp sáng tạo sẽ thúc đẩy cả sự tiến bộ kỹ thuật và giá cả cạnh tranh, khiến năm 2025 trở thành một năm quan trọng đối với việc áp dụng tác nhân sử dụng trình duyệt của doanh nghiệp.
22 Th2
ChatGPT, GPT-5: Sự trỗi dậy của OpenAI và tương lai AI
Sự Trỗi Dậy Mạnh Mẽ của ChatGPT: 400 Triệu Người Dùng Hàng Tuần và Sự Xuất Hiện của GPT-5
Giới thiệu về ChatGPT và sự phát triển vượt bậc
OpenAI’s ChatGPT đã chính thức vượt qua con số ấn tượng 400 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, một cột mốc quan trọng khẳng định vị thế ngày càng lớn mạnh của công ty trên cả thị trường tiêu dùng và doanh nghiệp. Thông tin này được chính Giám đốc điều hành Brad Lightcap công bố trên mạng xã hội X vào thứ Năm vừa qua.
Sự cạnh tranh khốc liệt trên thị trường AI
Sự tăng trưởng nhanh chóng này diễn ra trong bối cảnh OpenAI đang phải đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng gay gắt từ các đối thủ như xAI của Elon Musk và DeepSeek của Trung Quốc. Cả hai công ty này đều vừa tung ra những mô hình AI hiệu năng cao với mục tiêu phá vỡ sự thống trị của OpenAI.
Mặc dù vậy, OpenAI vẫn đạt được những thành công đáng kể trong lĩnh vực kinh doanh, với hơn hai triệu người dùng doanh nghiệp hiện đang sử dụng ChatGPT trong công việc – gấp đôi so với con số hồi tháng 9 năm 2024.
Những con số ấn tượng và sự ra mắt của o3 Mini
“ChatGPT gần đây đã vượt qua 400 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, chúng tôi cảm thấy rất may mắn khi được phục vụ 5% dân số thế giới mỗi tuần,” Lightcap viết. Ông cũng lưu ý rằng việc sử dụng API mô hình suy luận của OpenAI đã tăng gấp năm lần kể từ khi ra mắt mô hình o3 Mini, được thiết kế để tăng cường khả năng suy luận logic và giải quyết vấn đề có cấu trúc.
AI đang định hình lại nơi làm việc: 2 triệu doanh nghiệp tin dùng ChatGPT
Sự gia tăng trong việc áp dụng AI trong doanh nghiệp là một sự khẳng định quan trọng cho chiến lược của OpenAI trong việc định vị ChatGPT không chỉ là một chatbot cho các truy vấn thông thường, mà còn là một công cụ năng suất nghiêm túc cho các doanh nghiệp.
Ứng dụng thực tế của ChatGPT trong các doanh nghiệp
Các công ty như Morgan Stanley, Uber và T-Mobile đã tích hợp các mô hình của OpenAI vào quy trình làm việc của họ, sử dụng AI để tạo báo cáo, tự động hóa dịch vụ khách hàng và hợp lý hóa việc ra quyết định.
Đáng chú ý, sự tiến bộ của OpenAI diễn ra trong bối cảnh sự giám sát ngày càng tăng về vai trò của AI tạo sinh trong các ứng dụng quan trọng của doanh nghiệp. Công ty gần đây đã giành được khách hàng là cơ quan liên bang đầu tiên của mình, USAID, đang triển khai ChatGPT Enterprise để giảm bớt gánh nặng hành chính và hợp lý hóa quan hệ đối tác.
Mở rộng thị trường và hợp tác chiến lược
Việc mở rộng sang các hợp đồng chính phủ cho thấy OpenAI đang thành công trong việc vượt qua các rào cản pháp lý đã làm chậm việc áp dụng AI trong các tổ chức khu vực công. Đồng thời, OpenAI đang tăng cường sự hiện diện của mình tại Nhật Bản thông qua một liên doanh với SoftBank, có tên là SB OpenAI Japan.
Sự hợp tác này, bao gồm khoản đầu tư hàng năm trị giá 3 tỷ đô la từ SoftBank, nhằm mục đích tích hợp công nghệ của OpenAI vào các doanh nghiệp lớn của Nhật Bản, với các triển khai ban đầu bên trong hệ sinh thái của SoftBank, bao gồm công ty con bán dẫn Arm và nền tảng thanh toán kỹ thuật số PayPay.
GPT-5 sắp ra mắt: Bước nhảy vọt tiếp theo của OpenAI trong trí tuệ nhân tạo
Lightcap cũng tiết lộ rằng OpenAI đang chuẩn bị ra mắt GPT-4.5 và GPT-5, trong đó GPT-5 sẽ hợp nhất các mô hình GPT và o-series của công ty thành một hệ thống duy nhất, mạnh mẽ hơn.
“Chúng tôi sẽ đưa GPT-4.5 và GPT-5 vào trò chuyện và API sớm, với GPT-5 không giới hạn cho người dùng miễn phí (cộng với người dùng có thể chạy ở trí thông minh cao hơn nữa),” ông viết.
Tầm nhìn về một mô hình AI thống nhất
Động thái này báo hiệu tham vọng của OpenAI trong việc hợp nhất các sản phẩm AI của mình thành một mô hình thống nhất có thể xử lý cả các tác vụ AI đàm thoại chung và các ứng dụng dựa trên suy luận chuyên biệt hơn.
Bằng cách tích hợp khả năng của các mô hình GPT hàng đầu với khả năng giải quyết vấn đề có cấu trúc của o-series, OpenAI đang đặt cược rằng một phương pháp “một mô hình duy nhất” sẽ mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ vẫn đang phân khúc các sản phẩm AI của họ.
Thời điểm ra mắt GPT-5 và áp lực cạnh tranh
Thời điểm phát hành GPT-5 đặc biệt quan trọng. xAI của Musk gần đây đã giới thiệu Grok 3, một mô hình mà công ty tuyên bố vượt trội hơn GPT-4o của OpenAI trong một số tiêu chuẩn, bao gồm toán học, khoa học và lập trình. Trong khi đó, sự trỗi dậy nhanh chóng của DeepSeek ở Trung Quốc đã gây thêm áp lực lên OpenAI để duy trì vị trí dẫn đầu về sự tinh vi và khả năng tiếp cận của AI.
Cuộc chiến AI: OpenAI, xAI và DeepSeek tranh giành sự thống trị toàn cầu
Sự mở rộng của OpenAI diễn ra vào thời điểm cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực AI, với các công ty đối thủ chạy đua để giành thị phần trong cả các ứng dụng tiêu dùng và doanh nghiệp.
Elon Musk và những động thái bất ngờ
Musk, người đồng sáng lập OpenAI trước khi rời đi vào năm 2018, đã lên tiếng về những lo ngại của mình liên quan đến sự thay đổi của công ty theo hướng mô hình vì lợi nhuận. Vị tỷ phú gần đây đã đưa ra một lời đề nghị trị giá 97 tỷ đô la không được yêu cầu để giành quyền kiểm soát OpenAI, một động thái đã bị hội đồng quản trị của công ty bác bỏ.
OpenAI kể từ đó đã định vị mình là người dẫn đầu trong việc triển khai AI doanh nghiệp, với sự hỗ trợ của Microsoft cung cấp cả sự ổn định tài chính và cơ sở hạ tầng đám mây.
DeepSeek và chiến lược giá cạnh tranh
Trong khi đó, DeepSeek đã làm gián đoạn thị trường với các mô hình AI mã nguồn mở, chi phí thấp đã được chấp nhận, đặc biệt là trong số các nhà phát triển cảnh giác với mô hình giá của OpenAI. Công ty Trung Quốc tuyên bố rằng họ đã đào tạo mô hình mới nhất của mình với chi phí dưới 6 triệu đô la — thấp hơn một bậc so với những gì OpenAI và xAI đang chi cho các hệ thống tương đương.
Điều gì tiếp theo cho OpenAI? Tương lai của AI trong kinh doanh và hơn thế nữa
Các số liệu người dùng mới nhất của OpenAI cho thấy rằng công ty vẫn đang mở rộng với tốc độ nhanh chóng mặc dù sự cạnh tranh ngày càng tăng. Bước nhảy vọt từ 300 triệu lên 400 triệu người dùng hoạt động hàng tuần chỉ trong ba tháng cho thấy rằng nhu cầu về các công cụ hỗ trợ AI tiếp tục tăng, với các doanh nghiệp ngày càng tích hợp chúng vào các hoạt động hàng ngày của họ.
GPT-5 và thử thách duy trì vị trí dẫn đầu
Việc ra mắt GPT-5 sẽ là một thử nghiệm quan trọng về khả năng duy trì vị trí dẫn đầu của OpenAI trong lĩnh vực AI. Nếu mô hình đáp ứng được những lời hứa về khả năng suy luận cao hơn, khả năng cá nhân hóa tốt hơn và hiệu quả được cải thiện, nó có thể củng cố vị trí của OpenAI như là nhà cung cấp ưu tiên cho cả các ứng dụng AI tiêu dùng và doanh nghiệp.
Cạnh tranh và tương lai của OpenAI
Tuy nhiên, với xAI của Musk, DeepSeek và Gemini của Google đều đang cạnh tranh để giành quyền thống trị, OpenAI không thể chậm lại. 12 tháng tới có thể sẽ xác định liệu nó vẫn là người dẫn đầu không thể tranh cãi trong AI tạo sinh hay liệu một người chơi mới sẽ phá vỡ sự cân bằng quyền lực trong trí tuệ nhân tạo.
Tóm tắt: ChatGPT, GPT-5 và tương lai của AI
Bài viết này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về sự tăng trưởng vượt bậc của ChatGPT, sự ra mắt sắp tới của GPT-5 và sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trên thị trường AI. Chúng ta đã thấy cách OpenAI đang định hình lại nơi làm việc, mở rộng thị trường và đối mặt với những thách thức từ các đối thủ như xAI và DeepSeek. Tương lai của AI hứa hẹn sẽ rất thú vị và OpenAI cần phải tiếp tục đổi mới để duy trì vị trí dẫn đầu của mình.
