Dịch vụ phát triển Trí tuệ Nhân tạo

AI chạy trên dữ liệu của bạn, trên hạ tầng của bạn

HiTechCloud xây dựng trợ lý ảo, hệ thống hỏi đáp tài liệu nội bộ, xử lý văn bản và thị giác máy tính — triển khai trên GPU Cloud đặt tại Việt Nam để dữ liệu doanh nghiệp không phải rời khỏi hạ tầng của mình.

Trao đổi về bài toán AI GPU Cloud cho AI
Năng lực
RAG · Trợ lý ảo · NLP · Thị giác máy tính
Hạ tầng
GPU Cloud NVIDIA do HiTechCloud vận hành
Dữ liệu
Lưu trữ và xử lý trong nước
Mô hình
Mô hình mở tự triển khai hoặc API bên thứ ba
Tổng quan

Rào cản lớn nhất của AI doanh nghiệp là dữ liệu, không phải mô hình

Các mô hình mạnh nhất hiện nay đều có thể gọi qua API chỉ trong vài dòng mã. Điều khiến một dự án AI doanh nghiệp thất bại thường không phải chất lượng mô hình, mà là dữ liệu nội bộ nằm rải rác, không sạch, không có quyền truy cập rõ ràng — và bộ phận pháp chế không đồng ý đưa nó ra ngoài.

HiTechCloud tập trung đúng vào chỗ đó: chuẩn hóa và đưa dữ liệu nội bộ vào một nền tảng có phân quyền, rồi mới xây dựng ứng dụng AI phía trên. Với các dữ liệu nhạy cảm, mô hình mở được triển khai trên GPU của chúng tôi đặt tại Việt Nam, dữ liệu không rời khỏi hạ tầng doanh nghiệp.

Chúng tôi cũng nói rõ khi một bài toán chưa cần AI. Rất nhiều yêu cầu "làm chatbot" thực chất được giải quyết tốt hơn bằng việc sắp xếp lại tài liệu và tìm kiếm nội bộ cho tử tế.

Dịch vụ

Các nhóm giải pháp AI

Hỏi đáp tài liệu nội bộ (RAG)

Trợ lý trả lời dựa trên tài liệu, quy trình và hợp đồng của chính doanh nghiệp, có trích dẫn nguồn và tôn trọng phân quyền của từng người dùng.

Trợ lý ảo và chăm sóc khách hàng

Tự động trả lời các câu hỏi lặp lại trên website, tổng đài và kênh chat, chuyển tiếp cho nhân viên khi vượt quá phạm vi xử lý.

Xử lý tài liệu và biểu mẫu

Bóc tách dữ liệu từ hóa đơn, chứng từ, hợp đồng và biểu mẫu scan, đưa thẳng vào hệ thống kế toán hoặc ERP.

Thị giác máy tính

Nhận diện lỗi sản phẩm trên dây chuyền, đếm và phân loại, giám sát an toàn lao động qua camera sẵn có tại hiện trường.

Phân tích và dự báo

Dự báo nhu cầu, phát hiện bất thường trong giao dịch và phân nhóm khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp.

Model serving và MLOps

Triển khai mô hình lên GPU, quản lý phiên bản, theo dõi chất lượng đầu ra và mở rộng theo lượng truy vấn thực tế.

Quy trình

Cách một dự án AI được triển khai

  1. 01

    Xác định bài toán và tiêu chí

    Chốt việc AI phải làm được gì và đo bằng chỉ số nào — trước khi bàn đến mô hình hay công nghệ.

  2. 02

    Chuẩn bị dữ liệu

    Thu thập, làm sạch, phân loại và thiết lập phân quyền cho dữ liệu nội bộ sẽ được sử dụng.

  3. 03

    Thử nghiệm có kiểm chứng

    Xây dựng bản thử trên tập dữ liệu thật, đo độ chính xác và chi phí mỗi truy vấn ở quy mô dự kiến.

  4. 04

    Triển khai và theo dõi

    Đưa vào vận hành trên GPU Cloud, giám sát chất lượng đầu ra và cải thiện dựa trên phản hồi người dùng thật.

Công nghệ

Nền tảng công nghệ sử dụng

Mô hình

  • Mô hình mở tự triển khai
  • API mô hình thương mại
  • Fine-tuning

Nền tảng

  • Vector database
  • RAG pipeline
  • AgentBase
  • MLOps

Hạ tầng

  • GPU Instance
  • GPU Cluster
  • Object Storage
  • Kubernetes

Tích hợp

  • REST API
  • Webhook
  • ERP / CRM
  • Kênh chat nội bộ
Vì sao chọn HiTechCloud

Giá trị HiTechCloud mang lại

Dữ liệu ở lại trong nước

Với dữ liệu nhạy cảm, mô hình mở được chạy trên GPU đặt tại trung tâm dữ liệu ở Việt Nam, đáp ứng yêu cầu bảo vệ dữ liệu cá nhân theo Nghị định 13/2023/NĐ-CP.

GPU là dịch vụ sẵn có

Chúng tôi vận hành GPU Cloud cho khách hàng hằng ngày, nên chi phí và năng lực tính toán cho dự án AI được xác định ngay từ đầu, không phải đi thuê lại.

Đánh giá trung thực

Nếu bài toán chưa cần AI hoặc dữ liệu chưa đủ để mô hình hoạt động tin cậy, chúng tôi nói rõ và đề xuất bước chuẩn bị trước, thay vì triển khai một hệ thống không dùng được.

Hỏi đáp

Câu hỏi thường gặp

Dữ liệu doanh nghiệp có bị dùng để huấn luyện mô hình công cộng không?

Không. Với phương án triển khai mô hình mở trên GPU của HiTechCloud, dữ liệu nằm hoàn toàn trong hạ tầng của doanh nghiệp. Nếu dự án dùng API của bên thứ ba, chúng tôi nêu rõ điều khoản xử lý dữ liệu của nhà cung cấp đó để doanh nghiệp quyết định trước khi triển khai.

Cần bao nhiêu dữ liệu để bắt đầu?

Với các bài toán hỏi đáp tài liệu, chỉ cần bộ tài liệu hiện có của doanh nghiệp là đủ để bắt đầu — không cần huấn luyện lại mô hình. Với dự báo hay thị giác máy tính thì cần dữ liệu lịch sử hoặc ảnh đã gán nhãn; lượng cụ thể được đánh giá trong giai đoạn khảo sát.

Chi phí vận hành một hệ thống AI khoảng bao nhiêu?

Gồm chi phí GPU hoặc chi phí gọi API, cộng chi phí lưu trữ và vận hành. Ở giai đoạn thử nghiệm, chúng tôi đo chi phí trên mỗi truy vấn thực tế và ước tính theo lượng người dùng dự kiến để doanh nghiệp quyết định có mở rộng hay không.

Trợ lý AI có trả lời sai không?

Có thể, và đó là lý do các hệ thống chúng tôi xây dựng luôn trích dẫn nguồn tài liệu cho mỗi câu trả lời, giới hạn phạm vi trả lời trong dữ liệu nội bộ, và chuyển tiếp cho người thật khi độ tin cậy thấp.

Bắt đầu từ một bài toán cụ thể

Mô tả quy trình đang tốn nhiều thời gian nhất của doanh nghiệp. HiTechCloud sẽ đánh giá tính khả thi, dữ liệu cần có và đề xuất một bản thử nghiệm đo được kết quả.

Trao đổi về bài toán AI GPU Cloud cho AI