Công nghệ AI
Khái niệm nền tảng · giải cho người quyết
Giải các khái niệm AI nền tảng — token, RAG, agent, context, fine-tuning, evals... — bằng tiếng Việt dễ hiểu cho chủ doanh nghiệp và người quyết: đủ sâu để hiểu đúng và quyết đúng, kèm góc thực chiến khi MONA xây phần mềm.
ĐÃ TRIỂN KHAI Semantic Search là gì — tìm theo nghĩa giúp khách tìm thấy, không bỏ sót vì khác từ
Giải khái niệm semantic search: tìm theo nghĩa thay vì khớp từ khoá, giúp khách tìm thấy đúng thứ kể cả khi dùng từ khác. Khác tìm từ khoá, hybrid search, xếp hạng, cơ chế và cách MONA dựng tìm kiếm thông minh.
Xem demo →
Reranking là gì — vòng chọn lọc thứ hai đưa kết quả đúng nhất lên đầu
Reranking là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là bước sắp xếp lại kết quả tìm để đưa cái đúng nhất lên đầu, giúp tìm kiếm và chatbot RAG chính xác hơn. Bài giải khái niệm, vì sao tìm thôi chưa đủ, cơ chế, trục đánh đổi và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
Chunking là gì — cắt tài liệu thành đoạn vừa phải để AI tìm và trả lời đúng
Chunking là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cắt tài liệu dài thành các đoạn vừa phải để AI tìm đúng chỗ và trả lời sát. Bài giải khái niệm, các kiểu cắt, ảnh hưởng tới chất lượng trả lời và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
Hybrid Search là gì — ghép tìm từ khoá với tìm theo nghĩa để không bỏ sót kết quả
Hybrid search là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là ghép tìm theo từ khoá với tìm theo nghĩa để vừa bắt đúng mã, tên chính xác vừa hiểu ý khách. Bài giải khái niệm, khác hai cách tìm đơn lẻ, cơ chế trộn điểm và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
Knowledge Graph là gì — bản đồ nối các thực thể để AI trả lời câu hỏi nhiều bước
Knowledge graph là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cách lưu tri thức dưới dạng các thực thể nối với nhau bằng quan hệ, giúp AI trả lời câu hỏi nhiều bước và truy đúng liên hệ. Bài giải khái niệm, khác kho tài liệu thường, cơ chế và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
OCR và IDP là gì — bóc chữ rồi hiểu chứng từ để doanh nghiệp hết nhập tay
OCR và IDP là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: OCR bóc chữ từ ảnh, scan; IDP hiểu chứng từ và rút đúng trường cần. Bài giải khái niệm, khác nhau giữa hai mức, cơ chế xử lý hoá đơn, hợp đồng và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
ASR là gì — nhận dạng giọng nói thành chữ để cuộc gọi và ghi âm trở nên tra được
ASR là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là nhận dạng giọng nói rồi chuyển thành văn bản, giúp cuộc gọi, cuộc họp, ghi âm trở nên tra cứu và phân tích được. Bài giải khái niệm, khác thu âm thường, cơ chế và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
TTS là gì — đọc văn bản thành giọng nói tự nhiên để doanh nghiệp nói chuyện ở quy mô
TTS là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là đọc văn bản thành giọng nói tự nhiên, giúp tổng đài tự động, thông báo, đọc nội dung phục vụ khách ở quy mô. Bài giải khái niệm, khác giọng thu sẵn, cơ chế và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
NER là gì — nhận diện tên, ngày, số tiền trong văn bản để máy rút đúng thông tin
NER là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là nhận diện thực thể như tên người, công ty, ngày, số tiền, mã trong văn bản để máy rút đúng thông tin tự động. Bài giải khái niệm, khác tìm từ khoá, cơ chế và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
Computer Vision là gì — cho máy nhìn và hiểu hình ảnh để tự kiểm, tự đếm, tự soi
Computer vision là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cho máy nhìn và hiểu hình ảnh, video để nhận diện, đếm, kiểm lỗi, soi camera tự động. Bài giải khái niệm, các tác vụ chính, cơ chế và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
Diffusion là gì — mô hình khử nhiễu dần để sinh ảnh, video từ một câu mô tả
Diffusion là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là mô hình sinh ảnh, video bằng cách khử nhiễu dần từ một đám hạt ngẫu nhiên theo câu mô tả. Bài giải khái niệm, khác ảnh thật, cơ chế và góc thực chiến MONA.
Đọc chi tiết →
Mixture of Experts là gì — gọi đúng chuyên gia con để mô hình lớn chạy rẻ hơn
Mixture of Experts là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là kiến trúc mô hình chia thành nhiều chuyên gia con, mỗi câu chỉ gọi vài chuyên gia phù hợp nên to mà vẫn chạy rẻ. Bài giải khái niệm, khác mô hình đặc, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Mô hình mở vs mô hình đóng — tự host hay gọi API, doanh nghiệp chọn thế nào
Mô hình mở vs mô hình đóng là gì và doanh nghiệp chọn ra sao: mô hình mở tải về tự chạy, kiểm soát và bảo mật cao; mô hình đóng gọi qua API, nhanh và mạnh nhưng phụ thuộc nhà cung cấp. Bài giải khái niệm, so sánh, trục đánh đổi và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Chain-of-Thought là gì — cho AI suy luận từng bước để bớt sai ở bài toán khó
Chain-of-Thought là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cách cho AI trình bày suy luận từng bước thay vì trả lời ngay, giúp bớt sai ở bài toán nhiều bước. Bài giải khái niệm, khác trả lời thẳng, cơ chế, trục đánh đổi và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Few-shot là gì — cho AI vài ví dụ mẫu để làm theo đúng kiểu, không cần đào tạo lại
Few-shot là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là đưa vài ví dụ mẫu ngay trong yêu cầu để AI làm theo đúng kiểu, không cần đào tạo lại mô hình. Bài giải khái niệm, khác zero-shot và fine-tuning, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Structured Output là gì — ép AI trả về dữ liệu có cấu trúc để hệ thống dùng được ngay
Structured output là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là ép AI trả về dữ liệu theo khuôn có cấu trúc thay vì văn xuôi, để hệ thống đọc và xử lý tự động. Bài giải khái niệm, khác trả lời văn xuôi, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Streaming là gì — AI trả lời theo dòng, hiện dần từng chữ để người dùng thấy phản hồi ngay
Streaming là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cách AI trả lời hiện dần từng chữ thay vì chờ xong mới hiện hết, giúp người dùng thấy phản hồi ngay và giảm cảm giác chờ. Bài giải khái niệm, khác trả lời một lần, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Prompt Caching là gì — lưu tạm phần đầu vào lặp lại để gọi AI rẻ hơn và nhanh hơn
Prompt caching là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là lưu tạm phần đầu vào lặp lại như tài liệu nền, hướng dẫn hệ thống dài, để các lần gọi sau không xử lại từ đầu, nhờ đó rẻ hơn và nhanh hơn. Bài giải khái niệm, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
AI Gateway là gì — cổng trung gian đứng giữa ứng dụng và các mô hình AI để quản lý mọi lượt gọi
AI Gateway là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cổng trung gian đứng giữa ứng dụng và các mô hình AI, quản lý mọi lượt gọi gồm định tuyến, kiểm soát chi phí, giới hạn lượt, ghi log, áp bảo mật. Bài giải khái niệm, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Synthetic data là gì — dữ liệu tổng hợp do máy tạo để huấn luyện và kiểm thử AI
Synthetic data là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: dữ liệu tổng hợp do máy tạo ra mô phỏng dữ liệu thật, dùng huấn luyện và kiểm thử AI khi thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu thật nhạy cảm. Bài giải khái niệm, khác dữ liệu thật, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Data Labeling là gì — gán nhãn dữ liệu thô để dạy AI biết đâu là gì
Data labeling là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là gán nhãn cho dữ liệu thô như ảnh, văn bản, âm thanh để dạy AI nhận ra đâu là gì. Bài giải khái niệm, vì sao chất lượng nhãn quyết định chất lượng mô hình, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Temperature là gì — núm vặn điều chỉnh độ ngẫu nhiên và sáng tạo của đầu ra AI
Temperature là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là tham số điều chỉnh độ ngẫu nhiên của đầu ra AI. Thấp thì bám sát, ổn định, lặp lại được; cao thì đa dạng, sáng tạo nhưng dễ lệch. Bài giải khái niệm, cơ chế, cách chọn và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Rate Limit là gì — giới hạn lượt gọi mô hình AI và cách doanh nghiệp không bị gián đoạn dịch vụ
Rate limit là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là giới hạn số lượt gọi mô hình AI trong một khoảng thời gian do nhà cung cấp đặt. Bài giải khái niệm, cách ứng phó bằng hàng đợi, thử lại, mô hình dự phòng và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Latency là gì — độ trễ của AI quyết định khách chờ bao lâu mỗi câu trả lời
Latency là gì và vì sao doanh nghiệp cần quan tâm: đó là độ trễ từ lúc gửi yêu cầu tới lúc nhận phản hồi của AI, ảnh hưởng trực tiếp trải nghiệm khách. Bài giải khái niệm, các yếu tố gây trễ, cách giảm và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
ReAct là gì — vòng lặp Suy nghĩ, Hành động, Quan sát giúp AI agent giải việc nhiều bước
ReAct là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cách AI agent lặp suy nghĩ, hành động gọi công cụ, rồi quan sát kết quả để nghĩ tiếp, thay vì trả lời một phát. Bài giải khái niệm, khác trả lời một phát, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Memory cho AI Agent là gì — cơ chế giúp agent nhớ khách qua nhiều phiên thay vì quên sạch mỗi lần
Memory cho AI agent là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cơ chế giúp agent nhớ khách là ai, đã trao đổi gì, sở thích và lịch sử, thay vì quên sạch sau mỗi lần gọi. Bài giải khái niệm, khác mô hình quên sạch, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
AI planning là gì — khi AI agent tự chia mục tiêu lớn thành chuỗi bước có thứ tự rồi làm
AI planning là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là khả năng AI agent chia một mục tiêu lớn thành chuỗi bước nhỏ có thứ tự rồi thực thi từng bước, biết phụ thuộc và điều chỉnh khi gặp trở ngại. Bài giải khái niệm, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Multi-agent là gì — nhiều AI agent chuyên trách phối hợp làm chung một việc lớn
Multi-agent là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là nhiều AI agent chuyên trách phối hợp làm chung một việc lớn, một agent điều phối giao việc, các agent con mỗi con một chuyên môn. Bài giải khái niệm, khác một agent ôm hết, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
BM25 là gì — công thức chấm điểm độ liên quan của tìm kiếm từ khoá cổ điển
BM25 là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là công thức chấm điểm độ liên quan của tìm kiếm từ khoá, dựa trên tần suất từ trong tài liệu và độ hiếm của từ trên toàn kho. Bài giải khái niệm, khác tìm theo nghĩa, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Cross-encoder là gì — mô hình đọc đồng thời câu hỏi và tài liệu để chấm độ khớp chính xác
Cross-encoder là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là mô hình đọc đồng thời câu hỏi và một đoạn tài liệu rồi chấm điểm độ khớp rất chính xác, dùng ở bước rerank để chọn đoạn đúng nhất. Bài giải khái niệm, khác bi-encoder, cơ chế và góc MONA.
Đọc chi tiết →
Agentic RAG là gì — RAG nâng cấp có agent tự quyết tra cứu nhiều vòng trước khi trả lời
Agentic RAG là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là RAG nâng cấp có agent tự đánh giá đủ thông tin chưa, đặt lại câu tra, tra nhiều vòng rồi mới trả lời. Bài giải khái niệm, khác RAG thường, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Cosine Similarity là gì — cách đo độ gần nghĩa giữa hai vector bằng góc thay vì độ dài
Cosine similarity là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cách đo độ gần nghĩa giữa hai vector bằng góc giữa chúng, không quan tâm độ dài. Bài giải khái niệm, khác khoảng cách thường, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Tokenizer là gì — bộ phận cắt câu chữ thành token để mô hình AI đọc được
Tokenizer là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là bộ phận cắt câu chữ thành các token, đơn vị nhỏ mô hình AI đọc được. Cách cắt khác nhau giữa các mô hình ảnh hưởng số token tính tiền và xử lý tiếng Việt có dấu. Bài giải khái niệm, cơ chế, góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Sampling Top-p (nucleus sampling) là gì — cách mô hình AI chọn từ kế tiếp và vì sao chủ doanh nghiệp nên biết
Top-p sampling là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là cách mô hình AI chọn từ kế tiếp, chỉ xét nhóm từ có xác suất cao gộp tới một ngưỡng. Ngưỡng thấp bám sát an toàn, ngưỡng cao đa dạng sáng tạo. Bài giải khái niệm, cơ chế và góc MONA.
Đọc chi tiết →
Speculative Decoding là gì — kỹ thuật cho AI trả lời nhanh hơn mà giữ nguyên chất lượng mô hình lớn
Speculative decoding là gì và vì sao doanh nghiệp nên biết: một mô hình nhỏ nhanh đoán trước vài từ, mô hình lớn kiểm lại một lượt và chấp nhận phần đúng, nhờ vậy AI trả lời nhanh hơn mà chất lượng vẫn của mô hình lớn. Bài giải khái niệm, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Batch Inference là gì — gộp nhiều yêu cầu chạy chung một mẻ để giảm chi phí trên mỗi yêu cầu
Batch inference là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: gộp nhiều yêu cầu chạy chung một lượt qua mô hình thay vì xử từng cái, để tận dụng phần cứng và giảm chi phí mỗi yêu cầu. Bài giải khái niệm, khác xử lý thời gian thực, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Moderation là gì — lớp kiểm duyệt nội dung AI để chặn nội dung độc hại ở cả đầu vào và đầu ra
Moderation là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là lớp lọc tự động phát hiện và chặn nội dung độc hại, vi phạm ở cả đầu vào người dùng gửi và đầu ra AI sinh ra. Bài giải khái niệm, cơ chế, đánh đổi và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
AI Watermark là gì — dấu ẩn nhúng vào nội dung AI để sau này nhận biết và chống giả mạo
AI watermark là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là dấu hiệu ẩn nhúng vào nội dung do AI tạo ra như ảnh, văn bản, để sau này máy dò ra đây là nội dung AI. Bài giải khái niệm, cơ chế, đánh đổi và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Content Provenance là gì — gắn lý lịch xuất xứ vào nội dung số để chứng minh thật giả
Content provenance là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là gắn hồ sơ lý lịch vào nội dung số gồm ai tạo, tạo bằng công cụ gì, chỉnh sửa ra sao. Bài giải khái niệm, chuẩn C2PA, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Guard Model là gì — mô hình AI canh gác đứng kiểm đầu vào và đầu ra trước khi tới khách
Guard model là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: một mô hình AI chuyên trách đứng canh, kiểm đầu vào người dùng và đầu ra mô hình chính để phát hiện lệnh tấn công, nội dung độc, rò rỉ dữ liệu, lệch chủ đề rồi chặn trước khi tới khách. Bài giải khái niệm, cơ chế và góc MONA.
Đọc chi tiết →
Vector Dimension là gì — số chiều của một vector embedding và vì sao chọn số chiều là cân giữa độ tinh và chi phí
Vector dimension là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là số con số mô tả một mẩu ý nghĩa trong vector embedding. Nhiều chiều nắm ý tinh tế hơn nhưng tốn bộ nhớ và chậm tìm hơn. Bài giải khái niệm, cơ chế, đánh đổi và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Logits là gì — điểm số thô mô hình chấm cho mỗi từ ứng viên trước khi quy thành xác suất
Logits là gì và vì sao doanh nghiệp nên biết: đó là điểm số thô mô hình chấm cho mỗi từ ứng viên trước khi quy thành xác suất, là tín hiệu nội bộ quyết định mô hình thiên về từ nào. Bài giải khái niệm, cơ chế logits qua softmax và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
Context Caching là gì — lưu sẵn ngữ cảnh dài dùng lại để gọi AI nhanh và rẻ hơn
Context caching là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là lưu sẵn phần ngữ cảnh dài dùng lại nhiều lần, như tài liệu nền hay lịch sử hội thoại, để các lần gọi sau không nạp lại từ đầu, nhờ đó nhanh và rẻ hơn. Bài giải khái niệm, cơ chế và góc MONA.
Đọc chi tiết →
Hybrid RAG là gì — kết hợp nhiều cách tìm tài liệu để bước truy hồi chắc hơn
Hybrid RAG là gì và vì sao doanh nghiệp cần biết: đó là hệ RAG kết hợp nhiều cách tìm tài liệu cùng lúc, tìm theo nghĩa và tìm theo từ khoá, để truy hồi đúng đoạn cho mô hình trả lời. Bài giải khái niệm, khác RAG một cách tìm, cơ chế và góc nhìn MONA.
Đọc chi tiết →
ĐÃ TRIỂN KHAI Prompt Injection là gì — lỗ hổng để kẻ xấu lừa AI làm bậy, và cách phòng
Giải khái niệm prompt injection: kẻ xấu chèn lệnh lừa AI bỏ hướng dẫn gốc và làm theo ý chúng, nguy hiểm với AI có quyền. Trực tiếp vs gián tiếp, cơ chế, cách phòng theo tầng và cách MONA bảo vệ AI khỏi bị lừa.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Distillation là gì — mô hình nhỏ học từ mô hình lớn để gọn mà vẫn giỏi
Giải khái niệm distillation: huấn luyện mô hình nhỏ học từ mô hình lớn để chạy gọn, nhanh, rẻ mà vẫn giỏi ở việc cần. Khác quantization, cơ chế thầy-trò, trục đánh đổi gọn-rộng và cách MONA tối ưu mô hình cho từng việc.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Quantization là gì — nén mô hình AI để chạy nhẹ và rẻ hơn, chất lượng giảm rất ít
Giải khái niệm quantization: nén mô hình AI bằng giảm độ chính xác số để chạy nhẹ, nhanh, rẻ hơn mà chất lượng giảm rất ít. Cơ chế, gốc vs nén, trục đánh đổi, chạy mô hình riêng và cách MONA tối ưu chạy AI.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Multimodal là gì — AI hiểu được cả ảnh, giọng nói và văn bản, mở ra việc gì cho doanh nghiệp
Giải khái niệm multimodal: AI hiểu nhiều loại dữ liệu — ảnh, giọng nói, văn bản — không chỉ chữ. Khác AI chỉ chữ, mở ra đọc hoá đơn ảnh, kiểm sản phẩm, voicebot, cơ chế và cách MONA đưa AI vào việc ảnh và giọng.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Reasoning model là gì — mô hình dừng lại suy nghĩ, khác mô hình trả lời ngay
Giải khái niệm reasoning model: mô hình AI suy luận từng bước trước khi trả lời, giỏi việc khó nhưng chậm và đắt hơn. Khác mô hình thường, khi nào dùng, định tuyến theo độ khó và cách MONA chọn đúng mô hình cho từng việc.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Context Engineering là gì — nghệ thuật đưa đúng thông tin cho AI đúng lúc
Giải khái niệm context engineering: quản lý đưa đúng thông tin cho AI đúng lúc, bước tiến từ prompt engineering, quyết định với agent và hệ thống AI phức tạp. Khác prompt, các nguồn ngữ cảnh, cơ chế và cách MONA điều phối ngữ cảnh.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Prompt Engineering là gì — viết lệnh cho AI hiểu đúng, cách rẻ nhất để AI làm tốt
Giải khái niệm prompt engineering: viết lệnh để AI hiểu đúng và trả lời đúng, cách rẻ nhất cải thiện AI trước cả RAG và fine-tune. Thành phần prompt tốt, kỹ thuật, sai lầm thường gặp và cách MONA tối ưu prompt.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Guardrails là gì — rào chắn an toàn giữ AI không làm bậy khi phục vụ khách
Giải khái niệm guardrails: rào chắn an toàn giữ AI không trả lời bậy, không vượt quyền, không lộ dữ liệu, không cam kết sai. Các loại rào đầu vào đầu ra, cơ chế, trục đánh đổi chặt-mượt và cách MONA dựng AI an toàn.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Hallucination là gì — vì sao AI bịa trơn tru, và cách chặn trước khi mất uy tín
Giải khái niệm hallucination: khi AI nói trôi chảy điều không có thật, rủi ro lớn nhất khi đưa AI ra phục vụ. Vì sao AI bịa, các nguyên nhân, cách chặn theo tầng (RAG, dẫn nguồn, người duyệt) và góc thực chiến MONA.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Foundation Model là gì — mô hình nền giúp doanh nghiệp dùng AI mà không phải tự xây
Giải khái niệm foundation model: mô hình nền khổng lồ học sẵn để doanh nghiệp dùng và tuỳ biến thay vì tự xây AI. Vì sao thay đổi cuộc chơi, mô hình đóng vs mở, bảo mật và cách MONA chọn nền, dựng AI hợp doanh nghiệp.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Benchmark AI là gì — đọc bảng xếp hạng mô hình sao cho đúng, đừng chọn mù quáng
Giải khái niệm benchmark AI: thước đo chuẩn so sánh năng lực mô hình, nhưng điểm cao không bằng làm tốt việc của bạn. Khác evals riêng, cách đọc đúng, bẫy bảng xếp hạng và cách MONA chọn mô hình hợp việc.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI AI Evals là gì — cách đánh giá AI trước khi giao việc thật, đừng tin demo
Giải khái niệm AI Evals: đánh giá có hệ thống xem AI có đủ tốt cho việc thật không, thay vì tin demo. Cơ chế, demo vs đánh giá, eval một lần vs liên tục, sai lầm thường gặp và cách MONA đánh giá AI trước go-live.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Inference là gì — vì sao AI trả lời nhanh hay chậm, và đây là chi phí vận hành thật
Giải khái niệm inference: lúc AI thực sự chạy để trả lời, quyết định tốc độ và chi phí vận hành mỗi câu hỏi. Khác training, cơ chế, trục đánh đổi nhanh-rẻ-chất lượng, cách tối ưu và góc thực chiến MONA.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI RLHF là gì — vì sao AI biết điều và hữu ích, học từ phản hồi của con người
Giải khái niệm RLHF: huấn luyện AI học từ phản hồi con người để trả lời hữu ích, lịch sự, an toàn. Cơ chế, vì sao AI từ chối việc nguy hiểm, RLHF không dạy kiến thức, thiên lệch và cách MONA dùng AI tỉnh táo.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI LoRA là gì — cách fine-tune AI siêu nhẹ, rẻ hơn nhiều mà vẫn hợp việc
Giải khái niệm LoRA: tinh chỉnh mô hình siêu nhẹ, chỉ huấn luyện lớp nhỏ gắn thêm nên rẻ và nhanh hơn fine-tune đầy đủ. Cơ chế, khác full fine-tune, nhiều phiên bản từ một nền, khi nào dùng và cách MONA tư vấn.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Fine-tuning là gì — khi nào nên dạy thêm cho AI, khi nào chỉ cần RAG hay prompt
Giải khái niệm fine-tuning: huấn luyện thêm cho mô hình trên dữ liệu riêng để hợp việc và giọng. Khác RAG và prompt, khi nào đáng làm, chi phí, sai lầm thường gặp và cách MONA tư vấn chọn đúng phương án.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI MCP là gì — chuẩn cổng cắm vạn năng giúp AI nối vào mọi hệ thống của doanh nghiệp
Giải khái niệm MCP (Model Context Protocol): chuẩn chung giúp AI cắm vào dữ liệu và công cụ của doanh nghiệp mà không phải làm lại từng tích hợp. Cơ chế, khác cách nối cũ, phân tầng quyền, rủi ro và cách MONA dùng.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI AI Agent là gì — khái niệm tác tử tự lập kế hoạch và làm, khác chatbot ở đâu
Giải khái niệm AI Agent (tác tử AI): tự nhận mục tiêu, lập kế hoạch, gọi công cụ và điều chỉnh theo kết quả, khác chatbot chỉ trả lời. Vòng lặp agent, mức tự chủ, một vs nhiều agent, rủi ro và cách MONA dựng.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Tool Calling là gì — cách AI gọi công cụ để làm được việc, không chỉ nói
Giải khái niệm tool calling (function calling): AI gọi công cụ bên ngoài để tra dữ liệu thật và thực hiện hành động, biến chatbot thành trợ lý làm được việc, nền của AI Agent. Cơ chế, ranh giới hành động, bảo mật và cách MONA dùng.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Context Window là gì — cửa sổ trí nhớ của AI, vì sao có giới hạn và ảnh hưởng tới chi phí
Giải khái niệm context window: lượng token tối đa AI nhớ trong một lần, quyết định chất lượng, chi phí và cách làm RAG. Cơ chế, cửa sổ lớn vs nhỏ, lạc giữa ngữ cảnh, sai lầm thường gặp và cách MONA quản khi xây phần mềm.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Vector Database là gì — kho giúp AI tìm theo nghĩa ở quy mô triệu bản ghi
Giải khái niệm vector database: kho chuyên lưu vector và tìm gần nghĩa nhanh ở quy mô lớn, nền của RAG và tìm kiếm thông minh. Cơ chế, khác database thường, trục đánh đổi tốc độ-chính xác và cách MONA dùng khi xây phần mềm.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Embedding & Vector là gì — cách AI hiểu nghĩa để tìm đúng, và doanh nghiệp được gì
Giải khái niệm embedding: biến chữ thành vector toạ độ ý nghĩa để AI tìm theo nghĩa, nền của RAG và semantic search. Cơ chế, tìm nghĩa vs từ khoá, embedding tiếng Việt, sai lầm thường gặp và cách MONA dùng khi xây phần mềm.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI RAG là gì — vì sao AI cần tra tài liệu trước khi trả lời, và doanh nghiệp được gì
Giải khái niệm RAG: AI truy xuất đúng đoạn tài liệu thật rồi mới trả lời, kèm nguồn, chống bịa. Cơ chế, khác fine-tuning, trục đánh đổi truy xuất, sai lầm thường gặp và cách MONA làm RAG khi xây phần mềm.
Xem demo →
ĐÃ TRIỂN KHAI Token là gì — đơn vị AI đếm chữ và tính tiền, hiểu để không đốt ngân sách
Giải khái niệm token: đơn vị AI đọc và sinh chữ, cũng là đơn vị tính tiền. Cơ chế tokenize, token vào/ra, context window, đặc thù tiếng Việt tốn token hơn, sai lầm thường gặp và cách MONA tối ưu token khi xây phần mềm AI.
Xem demo →