Nội dung
Việc triển khai AI doanh nghiệp đang gặp trở ngại khi phần lớn chỉ dừng ở giai đoạn "demo" với chatbot, tạo nội dung hoặc tóm tắt văn bản. Tuy nhiên, nếu có chiến lược bài bản, doanh nghiệp có thể chuyển đổi từ việc thử nghiệm rời rạc sang hệ thống AI thực thi, tích hợp và phối hợp chặt chẽ. Prompt Engineering hiệu quả đặt nền móng cho việc truyền đạt mục tiêu doanh nghiệp đến AI, trong khi Agent được tổ chức bài bản giúp AI có thể ra quyết định và hành động như một nhân sự ảo có năng lực.
Hàng trăm doanh nghiệp Việt đang thử nghiệm AI trong các ứng dụng như chatbot chăm sóc khách hàng, sinh nội dung, hay tóm tắt văn bản. Những ứng dụng này giúp tiếp cận AI nhanh chóng, nhưng thường chỉ xử lý các truy vấn đơn lẻ, không kết nối đến hành động cụ thể trong quy trình thực tế.
Theo Google's Prompt Engineering Whitepaper, 2024, thách thức nằm ở việc doanh nghiệp chưa tổ chức quy trình để AI có thể thực sự tương tác với hệ thống – từ việc ra quyết định, gọi API đến phản hồi có kiểm soát. Bài viết này trình bày chi tiết cách chuyển từ "prompt đơn" sang hệ thống AI Agent có khả năng phối hợp và thực thi.
Prompt là cách doanh nghiệp truyền đạt yêu cầu cho AI. Một prompt hiệu quả không chỉ nêu yêu cầu mà còn cung cấp bối cảnh, mục tiêu rõ ràng và hướng dẫn định dạng đầu ra. Các thành phần quan trọng của prompt bao gồm:
Theo Google, prompt càng chi tiết và logic, AI càng có khả năng hiểu đúng ý định. Việc áp dụng kỹ thuật như Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought hay ReAct giúp tăng độ chính xác và kiểm soát kết quả.
Mỗi kỹ thuật đều phù hợp với từng loại tác vụ khác nhau trong doanh nghiệp. Dưới đây sẽ là một vài ví dụ điển hình về kỹ thuật prompting:
Tìm hiểu thêm về các kỹ thuật prompting:
Việc chọn đúng kỹ thuật không chỉ giúp tăng chất lượng đầu ra mà còn giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí xử lý và tối ưu tài nguyên mô hình.
Việc quy trình hóa AI cho phép doanh nghiệp chuyển từ giao tiếp đơn lẻ sang các chuỗi tác vụ có thể đo lường và lặp lại. Một lộ trình triển khai gồm 3 giai đoạn chính:
Ngoài ra, doanh nghiệp cần lựa chọn LLM phù hợp theo khối lượng và độ phức tạp. Ví dụ: dùng GPT-4o cho tạo hình hoặc các tác vụ chung, GPT -3o cho các tác vụ suy luận chuyên sâu hoặc Claude 3 cho tác vụ nhiều logic, trong khi Gemini hoặc Perplexity phù hợp với tổng hợp văn bản, tra cứu.
Một AI Agent khác biệt với chatbot ở khả năng duy trì trạng thái và ra quyết định. Theo hướng dẫn từ OpenAI Agent Guide, 2024, Agent cần hội tụ đủ 3 yếu tố:
Agent có thể:
Nhờ đó, AI Agent không chỉ "phản hồi" mà có thể tự "hành động" như một nhân viên có năng lực.
Để xây dựng một AI Agent từ đầu, doanh nghiệp có thể làm theo 4 bước đơn giản sau, theo hướng dẫn của OpenAI:
Ví dụ: một Agent xử lý yêu cầu khách hàng có thể bao gồm: LLM để phân tích ý định, công cụ tìm kiếm tri thức nội bộ, API gửi phản hồi qua email, và hướng dẫn kiểm tra lỗi hoặc dữ liệu nhạy cảm trước khi phản hồi.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp bắt đầu nhanh chóng mà vẫn đảm bảo kiểm soát và hiệu quả.
Tìm hiểu thêm về xu hướng và tầm ảnh hưởng của AI Agent:
Trong các tác vụ phức tạp như tổng hợp dữ liệu, báo cáo hoặc chăm sóc khách hàng đa kênh, mô hình multi-agent tỏ ra vượt trội. Hệ thống gồm nhiều Agent, mỗi Agent đảm nhiệm một vai trò riêng biệt:
Theo hướng dẫn từ OpenAI, hai mô hình phối hợp chính gồm:
Việc tổ chức rõ ràng giúp tăng tính minh bạch, dễ kiểm tra và giảm rủi ro từ hành vi bất ngờ.
AI càng được trao quyền tự động, càng cần có hệ thống kiểm soát chặt chẽ. Đây là khi chúng ta cần áp dụng Guardrails. Theo McKinsey, Guardrails là các chính sách, nguyên tắc kỹ thuật và quy trình kiểm soát được thiết kế để định hướng hành vi của AI. Hoạt động như những "hàng rào kỹ thuật số", giúp AI không vượt khỏi ranh giới cho phép, từ kiểm soát dữ liệu, luồng thông tin cho tới các hành động được phép thực hiện.
Các loại Guardrails:
Các lớp guardrails nên được triển khai theo mô hình phân tầng – từ bộ lọc input, kiểm tra output đến quyền gọi công cụ, nhằm tạo nên môi trường vận hành an toàn.
Dù tác nhân AI có khả năng xử lý tự động cao, can thiệp của con người vẫn là một hàng rào bắt buộc để đảm bảo tính an toàn và hiệu suất thực tế. Điều này đặc biệt quan trọng trong giai đoạn triển khai, khi hệ thống dễ gặp các tình huống ngoài dự đoán hoặc lỗi lặp lại.
Doanh nghiệp nên thiết lập hai nhóm điều kiện kích hoạt can thiệp:
Việc có kế hoạch can thiệp rõ ràng không chỉ bảo vệ người dùng cuối mà còn tạo điều kiện cải tiến tác nhân AI liên tục, thông qua việc học từ các điểm sai sót và phản hồi con người.
Prompt chỉ là khởi đầu. Để AI Agent trở thành một phần thực sự hữu ích trong doanh nghiệp, cần tư duy hệ thống hóa: từ kỹ thuật Prompt Engineering, tích hợp hệ thống đến quản lý hành vi và rủi ro. Việc triển khai bài bản không chỉ giúp tăng năng suất mà còn mở ra hướng phát triển sản phẩm và dịch vụ mới dựa trên dữ liệu và tự động hóa.
Đã đến lúc doanh nghiệp chuyển từ "thử nghiệm AI" sang "vận hành AI có trách nhiệm".
Liên hệ VietData.AI để nhận tư vấn tổ chức quy trình và thiết kế Agent phù hợp theo từng lĩnh vực.
Cảm ơn bạn đã tin tưởng và lựa chọn chúng tôi. Đội ngũ của chúng tôi sẽ sớm liên hệ lại để hỗ trợ bạn nhanh chóng nhất