Tra cứu 50 khái niệm quan trọng về AI – Trí tuệ nhân tạo

Trong vài năm trở lại đây, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã chuyển mình từ một khái niệm khoa học viễn tưởng thành một công cụ vận hành thiết yếu trong hầu hết mọi lĩnh vực. Từ marketing, bán hàng, tối ưu hóa quy trình cho đến phát triển sản phẩm, AI đang định hình lại cách chúng ta làm việc và kinh doanh. Tuy nhiên, Toàn nhận thấy có một rào cản lớn khiến nhiều người còn e ngại khi tiếp cận AI: đó là ma trận thuật ngữ chuyên ngành. Nếu không hiểu rõ các khái niệm này, bạn sẽ rất khó để đánh giá, lựa chọn và ứng dụng công nghệ một cách hiệu quả.

Là một chuyên gia về Tối ưu Vận hành, mình hiểu rằng việc nắm vững bản chất của công cụ là bước đầu tiên để làm chủ nó. Vì vậy, trong bài viết chuyên sâu này, Toàn sẽ hệ thống hóa và giải thích một cách đơn giản, trực diện nhất 50 thuật ngữ AI phổ biến và quan trọng. Bài viết này không chỉ dành cho các kỹ sư, mà được thiết kế đặc biệt cho các nhà lãnh đạo, quản lý, người làm marketing và bất kỳ ai muốn ứng dụng AI vào công việc thực tế. Chúng ta sẽ cùng nhau bóc tách từng lớp, đi từ nền tảng cốt lõi đến cách triển khai và vận hành một hệ thống AI thực chiến.

Mục tiêu của Toàn là sau khi đọc xong bài viết này, bạn có thể tự tin trao đổi với các chuyên gia AI, hiểu rõ hơn về các công cụ mình đang dùng, và quan trọng nhất là có đủ kiến thức nền để đưa ra những quyết định chiến lược đúng đắn về việc tích hợp AI vào doanh nghiệp của mình.

I. NHÓM KHÁI NIỆM NỀN TẢNG (CỐT LÕI CỦA AI HIỆN ĐẠI)

Đây là những thuật ngữ gốc rễ, là nền móng xây dựng nên toàn bộ thế giới AI. Hiểu được chúng cũng giống như việc bạn học bảng chữ cái trước khi học đọc vậy.

1. AI (Artificial Intelligence) – Trí tuệ nhân tạo

AI (Trí tuệ nhân tạo) là thuật ngữ bao trùm nhất, chỉ bất kỳ hệ thống máy tính nào có khả năng mô phỏng trí thông minh của con người. Các khả năng này bao gồm học hỏi, lập luận, giải quyết vấn đề, nhận dạng giọng nói, và hiểu ngôn ngữ. Hãy hình dung AI là một ngành khoa học lớn, và các thuật ngữ bên dưới là những lĩnh vực con hoặc công nghệ cụ thể bên trong nó.

2. Machine Learning (ML) – Máy học

Machine Learning (Máy học) là một nhánh cốt lõi của AI. Thay vì lập trình rõ ràng từng quy tắc, chúng ta dạy cho máy tính bằng cách cung cấp cho nó một lượng lớn dữ liệu. Từ đó, hệ thống sẽ tự tìm ra các quy luật, các patterns (các mẫu) ẩn trong dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Ví dụ: hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon học từ lịch sử mua hàng của bạn để đề xuất những món đồ bạn có thể thích.

3. Deep Learning (DL) – Học sâu

Deep Learning (Học sâu) là một lĩnh vực con, chuyên sâu hơn của Machine Learning. Nó sử dụng một cấu trúc phức tạp gọi là mạng nơ-ron nhân tạo với rất nhiều layers (các lớp), mô phỏng cấu trúc của bộ não người. Chính vì có nhiều lớp sâu như vậy, Deep Learning có thể xử lý các tác vụ cực kỳ phức tạp như nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái hay dịch thuật ngôn ngữ với độ chính xác cao.

4. Neural Network – Mạng nơ-ron nhân tạo

Đây chính là bộ não của Deep Learning. Mạng nơ-ron là một mô hình toán học bao gồm các nơ-ron (nút xử lý) được kết nối với nhau theo từng lớp. Mỗi nơ-ron nhận tín hiệu đầu vào, xử lý và truyền tín hiệu đến các nơ-ron ở lớp tiếp theo. Quá trình học chính là việc điều chỉnh sức mạnh của các kết nối này.

5. Natural Language Processing (NLP) – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là lĩnh vực giúp máy tính có thể “hiểu”, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người (cả văn bản và giọng nói). Mọi công cụ bạn dùng hàng ngày như ChatGPT, Google Translate, hay trợ lý ảo Siri/Google Assistant đều là sản phẩm của NLP.

6. Computer Vision – Thị giác máy tính

Nếu NLP là “tai” và “miệng” của AI thì Computer Vision (Thị giác máy tính) chính là “mắt”. Lĩnh vực này cho phép AI “nhìn” và hiểu thế giới thông qua hình ảnh và video. Ứng dụng của nó bao gồm nhận dạng vật thể, kiểm tra chất lượng sản phẩm trên dây chuyền, hay phân tích hình ảnh y tế. Xem thêm về các công cụ tạo ảnh bằng AI tại: So sánh toàn diện các công cụ AI tạo ảnh tốt nhất hiện tại.

7. Reinforcement Learning – Học tăng cường

Đây là một phương pháp học rất đặc biệt, mô phỏng cách con người và động vật học qua thử và sai. Hệ thống AI (gọi là agent hay tác tử) sẽ thực hiện các hành động trong một môi trường. Nếu hành động đó dẫn đến kết quả tốt, nó sẽ nhận được phần thưởng (reward); nếu xấu, nó sẽ bị phạt (penalty). Dần dần, AI sẽ học được chiến lược tối ưu để tối đa hóa phần thưởng. Đây là công nghệ đằng sau các AI chơi cờ vây như AlphaGo hay điều khiển robot.

8. Supervised Learning – Học có giám sát

Đây là phương pháp học phổ biến nhất. Trong Học có giám sát, chúng ta cung cấp cho AI dữ liệu đã được gắn nhãn (labeled) sẵn. Ví dụ, để dạy AI nhận diện email spam, chúng ta đưa cho nó hàng triệu email và gắn nhãn sẵn đâu là “spam”, đâu là “không phải spam”. AI sẽ học cách phân biệt dựa trên các ví dụ này.

9. Unsupervised Learning – Học không giám sát

Trái ngược với học có giám sát, phương pháp này sử dụng dữ liệu không hề được gắn nhãn. AI sẽ phải tự mình khám phá ra các cấu trúc hoặc cụm (clusters) dữ liệu có chung đặc điểm. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể dùng Học không giám sát để tự động phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm của họ mà không cần định nghĩa trước các nhóm đó.

10. Semi-supervised Learning – Học bán giám sát

Đây là phương pháp lai giữa hai phương pháp trên. Nó sử dụng một tập dữ liệu nhỏ đã được gắn nhãn cùng với một tập dữ liệu lớn chưa được gắn nhãn. Cách này rất hữu ích trong thực tế vì việc gắn nhãn dữ liệu thường rất tốn kém và mất thời gian.

II. NHÓM DỮ LIỆU VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU (NGUYÊN LIỆU ĐẦU VÀO CỦA AI)

Nếu AI là động cơ thì dữ liệu chính là nhiên liệu. Chất lượng của “nhiên liệu” này quyết định trực tiếp đến hiệu suất của toàn bộ hệ thống. Dân trong ngành có câu “Garbage in, garbage out” (Rác vào, rác ra) để nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu.

11. Dataset – Tập dữ liệu

Đơn giản là một tập hợp dữ liệu được thu thập để phục vụ cho một mục đích cụ thể. Dataset (Tập dữ liệu) có thể là một thư mục chứa hàng triệu hình ảnh, một file Excel chứa thông tin khách hàng, hoặc một kho văn bản khổng lồ. Đây là điểm khởi đầu của mọi dự án AI.

12. Labeling – Gắn nhãn dữ liệu

Đây là quá trình thêm các “nhãn” hoặc “tag” mô tả cho dữ liệu thô. Ví dụ: trong một dataset về ảnh động vật, quá trình labeling (gắn nhãn) là việc gán nhãn “mèo” cho các ảnh có con mèo, “chó” cho các ảnh có con chó. Đây là bước bắt buộc cho Học có giám sát (Supervised Learning).

13. Training Data – Dữ liệu huấn luyện

Đây là phần lớn nhất của dataset (thường khoảng 70-80%), được sử dụng để dạy cho mô hình AI. Mô hình sẽ phân tích dữ liệu huấn luyện để học các quy luật và mối tương quan.

14. Test Data – Dữ liệu kiểm tra

Đây là phần dữ liệu (khoảng 10-15%) mà mô hình chưa từng “nhìn thấy” trong quá trình huấn luyện. Chúng ta dùng dữ liệu kiểm tra để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình, xem nó hoạt động tốt như thế nào với dữ liệu thực tế.

15. Validation Data – Dữ liệu xác thực

Đây là một phần dữ liệu nhỏ (khoảng 10-15%) được dùng trong quá trình huấn luyện để “tinh chỉnh” các tham số của mô hình. Nó giúp các kỹ sư lựa chọn được cấu hình mô hình tốt nhất trước khi kiểm tra lần cuối trên Test Data.

16. Data Cleaning – Làm sạch dữ liệu

Dữ liệu trong thế giới thực thường rất “bẩn”: bị thiếu, sai định dạng, trùng lặp, hoặc chứa các giá trị ngoại lai. Làm sạch dữ liệu là quá trình xử lý các vấn đề này để đảm bảo chất lượng của “nhiên liệu” đầu vào. Đây là một trong những công đoạn tốn nhiều thời gian nhất nhưng lại cực kỳ quan trọng.

17. Data Augmentation – Tăng cường dữ liệu

Đây là một kỹ thuật để tạo ra thêm dữ liệu huấn luyện từ dữ liệu hiện có. Ví dụ, từ một ảnh gốc, chúng ta có thể tạo ra nhiều ảnh mới bằng cách xoay, lật, cắt, thay đổi độ sáng… Kỹ thuật này giúp mô hình trở nên “mạnh mẽ” hơn và chống lại hiện tượng Overfitting.

18. Overfitting – Quá khớp

Overfitting (Quá khớp) là một vấn đề nghiêm trọng khi mô hình học thuộc lòng dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả những chi tiết nhiễu không quan trọng. Kết quả là nó hoạt động cực tốt trên training data nhưng lại rất tệ khi gặp dữ liệu mới. Giống như một học sinh học tủ, chỉ làm được bài trong sách giáo khoa mà không giải được bài tập lạ.

19. Underfitting – Chưa khớp

Ngược lại với Overfitting, Underfitting (Chưa khớp) xảy ra khi mô hình quá đơn giản và không thể nắm bắt được quy luật cơ bản trong dữ liệu. Nó hoạt động tệ trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu mới. Giống như một học sinh lười, không học đủ để hiểu bài.

20. Bias & Variance – Thiên lệch & Dao động

Đây là hai nguồn gây ra lỗi chính trong mô hình. Bias (Thiên lệch) là lỗi do các giả định sai lầm trong mô hình, dẫn đến Underfitting. Variance (Dao động) là lỗi do mô hình quá nhạy cảm với các biến động nhỏ trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến Overfitting. Mục tiêu của các kỹ sư AI là tìm ra sự cân bằng (trade-off) giữa Bias và Variance.

III. NHÓM MÔ HÌNH & THUẬT TOÁN (TRÁI TIM XỬ LÝ CỦA AI)

Nếu dữ liệu là nguyên liệu, thì mô hình và thuật toán chính là “công thức” và “bộ máy” để chế biến nguyên liệu đó thành sản phẩm có giá trị (dự đoán, phân loại, sáng tạo…).

21. Model – Mô hình AI

Mô hình AI là sản phẩm cuối cùng của quá trình huấn luyện. Nó là một tệp tin chứa đựng toàn bộ “tri thức” mà hệ thống đã học được từ dữ liệu. Bạn có thể xem nó như một bộ não đã được huấn luyện, sẵn sàng để đưa ra dự đoán hoặc thực hiện một tác vụ cụ thể. Xem thêm về so sánh các mô hình AI tại: Mô hình AI nào mạnh nhất hiện nay?

22. Algorithm – Thuật toán

Thuật toán là một tập hợp các quy tắc hoặc các bước hướng dẫn máy tính thực hiện một nhiệm vụ. Trong Machine Learning, thuật toán là công thức được sử dụng để học từ dữ liệu và xây dựng nên mô hình. Có rất nhiều loại thuật toán khác nhau, mỗi loại phù hợp với một dạng bài toán riêng.

23. Gradient Descent – Giảm Gradient

Đây là thuật toán tối ưu hóa phổ biến nhất trong Deep Learning. Hãy tưởng tượng bạn đang đứng trên một ngọn đồi và muốn đi xuống điểm thấp nhất (thung lũng) trong sương mù. Gradient Descent chính là chiến lược bạn đi từng bước nhỏ theo hướng dốc nhất. Trong AI, “thung lũng” chính là điểm mà lỗi của mô hình là thấp nhất.

24. Activation Function – Hàm kích hoạt

Trong mạng nơ-ron, mỗi nơ-ron sẽ quyết định có “kích hoạt” (gửi tín hiệu đi tiếp) hay không dựa trên tín hiệu nó nhận được. Hàm kích hoạt chính là công thức toán học thực hiện quyết định này. Nó giúp mạng nơ-ron có thể học được các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp.

25. Loss Function – Hàm mất mát

Hàm mất mát (hay hàm lỗi) dùng để đo lường mức độ “sai” của mô hình. Nó so sánh kết quả dự đoán của mô hình với giá trị thực tế trong dữ liệu huấn luyện. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là điều chỉnh mô hình để giá trị của hàm mất mát càng nhỏ càng tốt.

26. Backpropagation – Lan truyền ngược

Đây là cơ chế cốt lõi giúp mạng nơ-ron “học”. Sau khi tính toán lỗi bằng Hàm mất mát, Backpropagation sẽ “lan truyền” thông tin về lỗi này ngược từ lớp cuối cùng về các lớp đầu tiên. Dựa vào đó, mô hình sẽ biết cần điều chỉnh các kết nối nơ-ron như thế nào để giảm lỗi trong lần lặp tiếp theo.

27. Transformer – Kiến trúc Transformer

Đây là một kiến trúc mô hình mang tính cách mạng, được giới thiệu vào năm 2017. Transformer đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu chuỗi như văn bản. Nó chính là nền tảng công nghệ đằng sau các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đình đám như GPT của OpenAI hay Gemini của Google.

28. CNN (Convolutional Neural Network) – Mạng nơ-ron tích chập

CNN là một loại kiến trúc mạng nơ-ron được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý dữ liệu dạng lưới, điển hình là hình ảnh. Nó hoạt động bằng cách “quét” qua ảnh bằng các bộ lọc (filters) để nhận diện các đặc trưng như cạnh, góc, màu sắc… và sau đó tổng hợp lại để nhận diện vật thể phức tạp. Đây là công nghệ chủ đạo trong Computer Vision.

29. RNN (Recurrent Neural Network) – Mạng nơ-ron hồi tiếp

RNN là loại kiến trúc phù hợp cho dữ liệu có tính tuần tự (sequential data) như chuỗi văn bản, chuỗi thời gian hay âm thanh. Điểm đặc biệt của RNN là nó có “bộ nhớ”, cho phép thông tin từ các bước trước đó ảnh hưởng đến các bước sau này. Tuy nhiên, các kiến trúc mới hơn như Transformer đang dần thay thế RNN trong nhiều ứng dụng.

30. Embedding – Nhúng dữ liệu

Máy tính chỉ hiểu được các con số. Embedding (Nhúng dữ liệu) là quá trình chuyển đổi các đối tượng phức tạp (như từ ngữ, sản phẩm, hình ảnh) thành các véc-tơ (một dãy số). Quan trọng hơn, quá trình này giữ lại được “ngữ nghĩa”. Các từ có nghĩa tương tự nhau (ví dụ: “vua” và “nữ hoàng”) sẽ có véc-tơ biểu diễn gần nhau trong không gian toán học. Đây là nền tảng cho tìm kiếm thông minh và hệ thống gợi ý.

IV. NHÓM MÔ HÌNH NGÔN NGỮ & ỨNG DỤNG (AI SÁNG TẠO)

Đây là lĩnh vực AI đang bùng nổ mạnh mẽ nhất hiện nay, đặc biệt là Generative AI (AI tạo sinh). Các thuật ngữ này liên quan trực tiếp đến những công cụ như ChatGPT mà chúng ta đang sử dụng hàng ngày.

31. LLM (Large Language Model) – Mô hình ngôn ngữ lớn

LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) là các mô hình Deep Learning được huấn luyện trên một kho dữ liệu văn bản khổng lồ (hàng trăm tỷ từ). Nhờ đó, chúng có khả năng hiểu và tạo ra văn bản một cách tự nhiên, mạch lạc, thực hiện các tác vụ như tóm tắt, dịch thuật, trả lời câu hỏi, và viết lách. GPT-4, Gemini, Llama 3 đều là các LLM.

32. Chatbot – Trợ lý ảo

Chatbot là một ứng dụng phần mềm được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng thông qua văn bản hoặc giọng nói. Các chatbot hiện đại thường được xây dựng dựa trên các LLM, giúp chúng có khả năng đối thoại linh hoạt và thông minh hơn nhiều so với các chatbot dựa trên kịch bản cũ.

33. Prompt – Câu lệnh đầu vào

Prompt là chỉ dẫn (câu hỏi, yêu cầu, mệnh lệnh) mà bạn cung cấp cho AI tạo sinh để nó tạo ra kết quả. Chất lượng của đầu ra phụ thuộc rất lớn vào chất lượng của prompt. Một prompt rõ ràng, chi tiết và có ngữ cảnh sẽ giúp AI hiểu đúng ý bạn và cho ra kết quả tốt hơn.

34. Zero-shot Learning – Học không cần ví dụ

Đây là khả năng ấn tượng của các LLM. Chúng có thể thực hiện một tác vụ mà chưa từng được huấn luyện cụ thể cho tác vụ đó. Ví dụ, một LLM được huấn luyện chủ yếu bằng tiếng Anh vẫn có thể dịch một câu sang tiếng Pháp mà không cần được dạy dịch thuật một cách tường minh.

35. Few-shot Learning – Học từ vài ví dụ

Để AI thực hiện tác vụ tốt hơn, thay vì chỉ đưa ra yêu cầu (zero-shot), bạn có thể cung cấp cho nó một vài ví dụ mẫu ngay trong prompt. Ví dụ, để AI phân loại cảm xúc, bạn có thể đưa ra: “Câu: ‘Phim này hay quá’ -> Tích cực. Câu: ‘Tôi rất thất vọng’ -> Tiêu cực. Câu: ‘Sản phẩm này tạm được’ -> ?”. AI sẽ học từ các ví dụ này và đưa ra câu trả lời.

36. Fine-tuning – Tinh chỉnh

Fine-tuning (Tinh chỉnh) là quá trình lấy một LLM lớn đã được huấn luyện trước (pre-trained) và tiếp tục huấn luyện nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, chuyên biệt hơn. Việc này giúp “chuyên môn hóa” mô hình cho một lĩnh vực cụ thể, ví dụ như tạo ra một chatbot chuyên trả lời về luật pháp bằng cách fine-tuning nó trên kho dữ liệu văn bản luật.

37. Token – Đơn vị xử lý

LLM không xử lý văn bản theo từng từ hay ký tự, mà theo các token. Một token có thể là một từ, một phần của từ, hoặc một dấu câu. Ví dụ, câu “Xin chào các bạn” có thể được chia thành các token: “Xin”, “chào”, “các”, “bạn”. Số lượng token là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chi phí và giới hạn xử lý của mô hình.

38. Hallucination – “Ảo giác” của AI

Đây là một trong những rủi ro lớn nhất khi dùng LLM. Hallucination (“Ảo giác”) là hiện tượng AI “bịa” ra thông tin hoàn toàn sai sự thật nhưng trình bày một cách rất tự tin và hợp lý. Điều này xảy ra vì AI được thiết kế để tạo ra chuỗi từ hợp lý tiếp theo, chứ không phải để truy xuất sự thật. Vì vậy, việc kiểm chứng thông tin do AI tạo ra là cực kỳ quan trọng.

39. Context Window – Cửa sổ ngữ cảnh

Cửa sổ ngữ cảnh là lượng thông tin (tính bằng token) mà một mô hình có thể ghi nhớ trong một cuộc hội thoại. Nếu cuộc trò chuyện quá dài, vượt qua cửa sổ ngữ cảnh, mô hình sẽ bắt đầu “quên” những gì đã được nói ở phần đầu. Các mô hình mới hơn có cửa sổ ngữ cảnh ngày càng lớn, cho phép các cuộc trò chuyện phức tạp và dài hơn.

40. Chain-of-Thought (CoT) – Chuỗi tư duy

Đây là một kỹ thuật trong prompt engineering, yêu cầu AI phải “suy nghĩ từng bước” trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Bằng cách thêm vào prompt cụm từ như “Hãy suy luận từng bước một”, bạn có thể buộc AI phải trình bày logic của nó, giúp tăng độ chính xác cho các bài toán phức tạp và dễ dàng gỡ lỗi hơn.

V. NHÓM TRIỂN KHAI & TÍCH HỢP AI (ĐƯA AI VÀO THỰC TẾ)

Xây dựng được một mô hình AI tốt mới chỉ là một nửa chặng đường. Nửa còn lại, và cũng là phần quyết định giá trị kinh doanh, là làm thế nào để đưa mô hình đó vào vận hành, tích hợp với các hệ thống hiện có một cách hiệu quả và bền vững.

41. Inference – Suy luận

Nếu huấn luyện (training) là quá trình “học”, thì inference (suy luận) là quá trình “làm bài thi”. Đây là giai đoạn mà mô hình đã được huấn luyện sử dụng tri thức của mình để đưa ra dự đoán hoặc tạo ra kết quả từ dữ liệu đầu vào mới. Ví dụ, khi bạn tải một ảnh lên Google Photos và nó nhận diện được khuôn mặt của bạn, đó chính là quá trình inference.

42. API (Application Programming Interface) – Giao diện lập trình ứng dụng

Trong bối cảnh AI, API là “cánh cổng” cho phép các ứng dụng của bạn giao tiếp và sử dụng một mô hình AI mà không cần phải tự xây dựng nó. Ví dụ, khi bạn sử dụng một công cụ viết email bằng AI, công cụ đó đang gửi yêu cầu của bạn qua API đến máy chủ của OpenAI hoặc Google, nhận kết quả trả về và hiển thị cho bạn. Xem thêm tại: AI API là gì?

43. Latency – Độ trễ

Latency (Độ trễ) là khoảng thời gian từ lúc bạn gửi yêu cầu đến AI cho đến khi bạn nhận được phản hồi. Trong nhiều ứng dụng thời gian thực như chatbot hỗ trợ khách hàng, độ trễ thấp là yếu tố cực kỳ quan trọng để đảm bảo trải nghiệm người dùng tốt.

44. Prompt Engineering – Kỹ thuật xây dựng prompt

Đây là nghệ thuật và khoa học của việc thiết kế các prompt đầu vào hiệu quả để AI tạo sinh có thể tạo ra kết quả mong muốn một cách nhất quán và chính xác. Đây là một kỹ năng cực kỳ quan trọng cho bất kỳ ai muốn khai thác tối đa sức mạnh của các LLM. Xem thêm tại: Prompt Engineering Nâng Cao.

45. Agent – Tác tử AI

Một Agent (Tác tử AI) là một hệ thống AI tự hành, không chỉ tạo ra văn bản mà còn có khả năng thực hiện hành động. Nó có thể quan sát môi trường (ví dụ: đọc email, lướt web), ra quyết định (ví dụ: cần đặt vé máy bay) và sử dụng các công cụ (ví dụ: API của hãng hàng không) để hoàn thành mục tiêu. Đây được xem là tương lai của trợ lý AI cá nhân. Xem thêm: Xây dựng trợ lý AI cá nhân.

46. Vector Database – Cơ sở dữ liệu vector

Như đã nói ở mục Embedding, dữ liệu (văn bản, ảnh) được chuyển thành các vector. Một Vector Database (cơ sở dữ liệu vector) là một loại cơ sở dữ liệu được thiết kế đặc biệt để lưu trữ và truy vấn các vector này một cách cực kỳ hiệu quả. Nó cho phép tìm kiếm dựa trên “ngữ nghĩa” thay vì từ khóa, là công nghệ nền tảng cho các hệ thống RAG.

47. RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Sinh tăng cường truy xuất

RAG là một kiến trúc giúp giải quyết vấn đề “ảo giác” (Hallucination) và cập nhật kiến thức cho LLM. Trước khi trả lời câu hỏi của bạn, hệ thống RAG sẽ tìm kiếm thông tin liên quan từ một nguồn kiến thức đáng tin cậy (ví dụ: cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty bạn), sau đó cung cấp thông tin này cho LLM làm ngữ cảnh để tạo ra câu trả lời. Điều này giúp câu trả lời chính xác hơn và dựa trên dữ liệu thực tế. Xem thêm: Giải thích về RAG và cách xây dựng chatbot RAG.

48. Embedding Search – Tìm kiếm nhúng

Đây chính là quá trình tìm kiếm thông minh được thực hiện trên Vector Database. Thay vì tìm các tài liệu chứa chính xác từ khóa bạn gõ, Embedding Search sẽ tìm các tài liệu có ý nghĩa gần nhất với câu hỏi của bạn. Ví dụ, bạn tìm “chi phí sinh hoạt tại Hà Nội”, nó có thể trả về các tài liệu nói về “giá thuê nhà”, “tiền ăn uống”, “chi phí đi lại” ở Hà Nội dù không chứa chính xác cụm từ bạn tìm.

49. Self-hosted AI – AI tự lưu trữ

Thay vì sử dụng AI qua API của các công ty lớn, Self-hosted AI có nghĩa là bạn tự triển khai và vận hành các mô hình AI trên hạ tầng máy chủ của riêng mình (hoặc trên đám mây của mình). Cách tiếp cận này mang lại khả năng kiểm soát tối đa, bảo mật dữ liệu và tùy biến, nhưng đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật và chi phí vận hành cao hơn.

50. Open-source AI – AI mã nguồn mở

Đây là các mô hình AI (như Llama, Mistral) có mã nguồn và trọng số (weights) được công bố công khai. Điều này cho phép bất kỳ ai cũng có thể tải về, sử dụng, sửa đổi và triển khai chúng miễn phí. AI mã nguồn mở đang thúc đẩy một làn sóng đổi mới mạnh mẽ, giúp dân chủ hóa AI và giảm sự phụ thuộc vào các công ty công nghệ lớn.

KẾT LUẬN

Thế giới AI rộng lớn và phát triển không ngừng, nhưng Toàn tin rằng với 50 khái niệm cốt lõi này, bạn đã có một tấm bản đồ vững chắc để tự tin khám phá. Bạn không nhất thiết phải trở thành một kỹ sư AI, nhưng việc hiểu rõ ngôn ngữ và các thành phần cơ bản sẽ giúp bạn trở thành một người dùng thông thái, một nhà quản lý sáng suốt và một nhà lãnh đạo có tầm nhìn trong kỷ nguyên số.

Hãy xem bài viết này như một tài liệu tham khảo, quay lại bất cứ khi nào bạn gặp một thuật ngữ lạ. Việc ứng dụng AI vào kinh doanh không phải là một cuộc chạy đua vũ trang, mà là một hành trình xây dựng năng lực một cách bài bản và bền vững. Nếu bạn cần một người đồng hành để phân tích, lên chiến lược và triển khai các giải pháp AI, Tối ưu Vận hành một cách thực tế và hiệu quả cho doanh nghiệp của mình, đừng ngần ngại liên hệ với Toàn. Hãy chia sẻ bài viết này nếu bạn thấy hữu ích và đăng ký nhận thông tin mới nhất từ website để không bỏ lỡ những kiến thức chuyên sâu sắp tới nhé!

Nguyễn Thiệu Toàn

Tôi là người biến ý tưởng thành hệ thống AI và Tự động hóa thực tế. Tôi dùng Marketing để tìm hiểu những khó khăn bạn đang gặp, sau đó xây dựng các giải pháp tự động để giúp bạn thoát khỏi những công việc tẻ nhạt. Mục đích là để bạn có thể tập trung vào những việc lớn hơn, chứ không phải để thay thế vị trí của bạn.

Xem thêm

Xem thêm về Nguyễn Thiệu Toàn