LLM không đạt độ chính xác, chi phí phình to──chúng tôi gỡ nguyên nhân gốc rễ ấy bằng Ontology / Knowledge Graph.
Chỉ đưa đúng tri thức cần thiết cho AI, giúp giảm chi phí mà vẫn nâng cao độ chính xác.
Nhiều doanh nghiệp cảm thấy "chi phí cứ tăng mà độ chính xác không lên". Nguyên nhân không nằm ở mô hình, mà ở việc tri thức chưa được cấu trúc hóa.
LLM không ghi nhớ quá khứ xuyên qua các phiên làm việc. Mỗi lần đều phải đưa lại tri thức, càng dùng thì hiểu biết càng không tích lũy được.
Đưa hết mọi tri thức có vẻ liên quan sẽ khiến phí token phình to. Chi phí cứ chồng chất nhưng không gắn trực tiếp với kết quả.
Khi nhiễu tăng lên, độ chính xác của câu trả lời lại giảm và dễ gây ra hiện tượng ảo giác (hallucination). Tìm kiếm không trúng đích nên không đến được thông tin cần thiết.
Cấu trúc hóa tri thức bằng Ontology / Knowledge Graph, và tại đúng thời điểm chỉ đưa cho LLM những tri thức thật sự cần. Vừa giảm chi phí, vừa biến tri thức của tổ chức thành "tài sản mà AI sử dụng đúng cách".
Đoạt "Giải Tận dụng Dữ liệu Pháp luật" nhờ cấu trúc hóa dữ liệu văn bản pháp luật. Với cách tiếp cận này, chúng tôi đã cấu trúc hóa tri thức trong khi giảm khoảng 35% lượng dữ liệu.
Tự xây dựng và vận hành nền tảng Knowledge Graph dựa trên Neo4j + cơ sở dữ liệu vector làm nền tảng phát triển AI của chính công ty. Thiết kế được kiểm chứng qua vận hành thực tế.
Người đại diện có kinh nghiệm tư vấn IT cho công ty niêm yết, từng giữ vị trí CTO, và là Ủy viên Thúc đẩy Số của Digital Agency, sẽ trực tiếp đồng hành từ chiến lược đến triển khai.
Cấu trúc hóa quy định, sổ tay và các dự án trước đây để làm nền tảng cho trợ lý AI nội bộ trả lời kèm căn cứ.
Khắc phục tình trạng "đã triển khai RAG nhưng không đạt độ chính xác" bằng Ontology, chuẩn hóa thuật ngữ và tìm kiếm lai (hybrid search).
Cấu trúc hóa văn bản pháp luật, quy định nội bộ và hợp đồng, giúp theo dõi tác động của sửa đổi và đối chiếu chéo giữa các điều khoản.
Tích hợp các dữ liệu chủ và thông số kỹ thuật phân tán bằng Knowledge Graph, hiện thực hóa việc tra cứu xuyên suốt.
Tất nhiên rồi. Chúng tôi không bắt đầu bằng thuật ngữ chuyên môn, mà từ câu hỏi "bạn muốn cho AI sử dụng tri thức nào của nghiệp vụ nào". Trước tiên, hãy chia sẻ với chúng tôi về bài toán hiện tại của bạn.
Có. Bạn có thể bắt đầu từng bước từ thiết kế PoC quy mô nhỏ tập trung vào một nghiệp vụ cụ thể. Vừa kiểm chứng hiệu quả, chúng ta vừa mở rộng phạm vi.
Có. Chính những trường hợp RAG hiện có không đạt độ chính xác lại là nơi còn nhiều dư địa cải thiện nhờ thiết kế Ontology và rà soát lại tìm kiếm.
Buổi tư vấn đầu tiên miễn phí. Chúng tôi báo giá theo quy mô dự án (tính theo giờ, từ 30.000 yên/giờ). Xem chi tiết dịch vụ tại đây.
"Đã đưa LLM vào nhưng không đạt độ chính xác", "tìm kiếm nội bộ không trúng đích"──hãy cùng chúng tôi gỡ từ nguyên nhân gốc rễ qua buổi tư vấn miễn phí.