Power BI Cơ bản K16

template1

minhchaunguyenngoc2109

Khóa học Power BI Cơ Bản giúp bạn làm chủ Power BI từ cơ bản đến thực chiến, bao gồm xử lý dữ liệu với Power Query, xây dựng mô hình Data Model, viết công thức DAX, thiết kế báo cáo và trực quan hóa dữ liệu chuyên nghiệp.

Power BI Cơ Bản

KPIM Academy

1. Nội dung khóa Power BI Cơ Bản

2. Thông tin về bộ dữ liệu thực hành

3. Giới thiệu về bộ dữ liệu KPIM Mart

Dữ liệu thực hành

Giới thiệu khóa học

Thực hành trên lớp

Bài tập về nhà

File đính kèm

Game

Chapter 1: Giới thiệu về Power BI

Chapter 2: Xử lý dữ liệu với Power Query

Bài kiểm tra giữa khoá

Chapter 3: Mô hình dữ liệu Data Model

Chapter 4: Phân tích với hàm DAX

Bài kiểm tra cuối khoá

Chapter 5: Tạo biểu đồ và thiết kế báo cáo

1. Dự án Capstone cuối khóa

2. Chữa và giải thích bài kiểm tra cuối kỳ

3. Hướng dẫn Capstone Project Phân Tích Doanh Thu

4. Hướng dẫn Capstone Project Phân Tích Khách Hàng

5. Hướng dẫn Capstone Project Phân Tích Đơn Hàng

6. Hướng dẫn Capstone Project Phân Tích Cửa Hàng

Nộp bài Capstone

File đính kèm buổi 6

Chapter 6: Capstone Project và Tổng kết kiến thức

Artificial Intelligence

Business Intelligence

Cloud Platforms

Data Analysis Techniques

Data Analytics

Data Analytics Tools

Data Automation & Pipelines

Data Engineering Tools

Data Science

Data Storytelling

Data Visualization

Deep Learning

Excel

Exploratory Data Analysis

General

Google BigQuery

Machine Learning Model

MLOps & Deployment

Natural Language Processing (NLP)

NoSQL & Big Data

Power BI

Predictive Analytics

Programming

Python for Data

Real-Time Analytics

R Programming

SQL & Databases

Khi công nghệ giáo dục "đập tan" cách học truyền thống

COMPA chính thức xuất hiện tại Tiger Funding Vietnam

rí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hiện đại. 

Trí tuệ nhân tạo (AI): Khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tiễn

Hôm nay mình muốn chia sẻ về một công nghệ đang "làm mưa làm gió" trong làng AI, đó chính là RAG

RAG: Bí kíp giúp AI "thông minh" hơn, hiểu bạn hơn! 

Khóa học SQL Cơ Bản dành cho người mới bắt đầu, giúp bạn nắm vững các kỹ thuật truy vấn SQL từ cơ bản đến nâng cao, áp dụng trong phân tích dữ liệu thực tế.

SQL Cơ Bản

Phiên bản 1

SQL Cơ Bản K04

Nội dung khoá SQL Cơ Bản

Hướng dẫn cài đặt SSMS

Giới thiệu khoá học SQL Cơ Bản

Nội dung

Thực hành

Bài tập

Buổi 01: Giới thiệu về SQL và cơ sở dữ liệu

Buổi 02: Tổng hợp dữ liệu và các hàm cơ bản

Buổi 03: Truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng trong CSDL nghiệp vụ

Buổi 04: Subqueries, CTE, Views

Kiểm tra cuối khoá

Buổi 05: Giải quyết bài toán phân tích dữ liệu thực tế

Capstone Project: Xmas Gift Sales Analysis

Nộp Capstone Project

Buổi 06: Tổng kết khoá học

Power BI Cơ bản K21

Power BI Cơ Bản - CTE

Power BI Cơ Bản K22

Bài viết về Trí tuệ nhân tạo (AI): Khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tiễnTrí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hiện đại. Tuy nhiên, khái niệm về AI vẫn còn khá mơ hồ đối với nhiều người. Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về AI, bao gồm định nghĩa, các lĩnh vực chính, những ứng dụng thực tiễn quan trọng, cũng như những thách thức và triển vọng trong tương lai.<figure class="image image_resized" style="width:58.92%;"><img style="aspect-ratio:1024/679;" src="https://imagedelivery.net/aonlYIGqKQ-R2d4wSTpZjA/ea312d19-f64f-4d25-ae7d-000a82947f00/default" width="1024" height="679"></figure>&nbsp;Về bản chất, AI là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy tính có khả năng mô phỏng các chức năng nhận thức của con người, như học tập, lập luận, giải quyết vấn đề và ra quyết định. AI không phải là một công nghệ đơn lẻ mà là sự kết hợp của nhiều kỹ thuật và thuật toán khác nhau, liên tục được phát triển và cải tiến. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh con người, thậm chí vượt trội hơn trong một số lĩnh vực cụ thể.Một số lĩnh vực trọng yếu của AI bao gồm:<ul><li>Học máy (Machine Learning): Học máy cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Các thuật toán học máy tìm kiếm các mô hình, quy luật trong dữ liệu để đưa ra dự đoán và quyết định. Các phương pháp học máy phổ biến bao gồm học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning) và học tăng cường (reinforcement learning). Ví dụ: hệ thống đề xuất sản phẩm trên các trang thương mại điện tử như Amazon, Netflix sử dụng dữ liệu người dùng để đưa ra các gợi ý cá nhân hóa; phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính bằng cách phân tích các mẫu giao dịch bất thường.</li><li>Học sâu (Deep Learning): Là một nhánh của học máy sử dụng các mạng lưới thần kinh nhân tạo với nhiều lớp để xử lý dữ liệu phức tạp. Học sâu đã đạt được những đột phá đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh. Các kiến trúc mạng thần kinh phổ biến gồm mạng lưới hồi tiếp (RNN), mạng lưới xoắn (CNN) và mạng lưới chuyển đổi (Transformer). Ví dụ: các trợ lý ảo như Siri và Alexa sử dụng deep learning để hiểu và phản hồi câu hỏi của người dùng; chẩn đoán bệnh ung thư từ hình ảnh y tế với độ chính xác cao.</li><li>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP bao gồm các nhiệm vụ như phân tích cú pháp, trích xuất thông tin, dịch máy, tổng hợp văn bản và tạo văn bản. NLP được ứng dụng rộng rãi trong dịch máy, phân tích cảm xúc và chatbot. Ví dụ: các công cụ dịch thuật tự động như Google Translate sử dụng NLP để dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau; chatbot hỗ trợ khách hàng trên các website thương mại điện tử.</li><li>Nhận dạng hình ảnh (Computer Vision): Nhận dạng hình ảnh cho phép máy tính "nhìn thấy" và hiểu nội dung trong hình ảnh và video. Computer vision sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh và học sâu để phân tích hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và tái tạo hình ảnh 3D. Ứng dụng bao gồm tự lái xe, giám sát an ninh và y tế. Ví dụ: xe tự lái sử dụng computer vision để nhận diện biển báo giao thông, người đi bộ và các phương tiện khác; phát hiện ung thư bằng hình ảnh y tế, phân tích hình ảnh vệ tinh để theo dõi biến đổi khí hậu.</li><li>Robotics: Kết hợp AI với rô-bốt vật lý để tạo ra các hệ thống tự động hóa, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường thực tế. Robotics kết hợp nhiều lĩnh vực của AI, bao gồm computer vision, NLP và học máy để cho phép rô-bốt điều hướng, tương tác với môi trường và thực hiện các tác vụ phức tạp. Ví dụ: rô-bốt phẫu thuật thực hiện các ca phẫu thuật chính xác cao; rô-bốt trong nhà máy sản xuất thực hiện các công việc lắp ráp, hàn và sơn.</li></ul><figure class="image image_resized" style="width:61.54%;"><img style="aspect-ratio:854/768;" src="https://imagedelivery.net/aonlYIGqKQ-R2d4wSTpZjA/2fa23a3b-2d06-4329-32dd-12f83fffb600/default" width="854" height="768"></figure>AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, từ y tế và tài chính đến sản xuất và vận tải. Ví dụ cụ thể: trong y tế, AI được sử dụng để chẩn đoán bệnh, cá nhân hóa điều trị và phát triển thuốc mới; trong tài chính, AI được sử dụng để phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và tư vấn đầu tư; trong sản xuất, AI được sử dụng để tự động hóa quy trình sản xuất và tối ưu hóa chuỗi cung ứng; trong vận tải, AI được sử dụng để phát triển xe tự lái và quản lý giao thông thông minh.Sự phát triển của AI mang lại nhiều cơ hội to lớn nhưng cũng đặt ra những thách thức về đạo đức, an ninh và quyền riêng tư cần được giải quyết một cách thận trọng. Những thách thức này bao gồm: việc làm bị thay thế bởi tự động hóa, thiên vị thuật toán, bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, sự kiểm soát và quản lý AI để ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích.Tóm lại, AI là một lĩnh vực năng động và đầy tiềm năng. Sự hiểu biết cơ bản về AI là cần thiết để nắm bắt được những thay đổi lớn mà nó đang mang lại cho thế giới. Việc nghiên cứu và phát triển AI một cách có trách nhiệm là điều cần thiết để đảm bảo rằng AI được sử dụng để tạo ra lợi ích cho nhân loại.

Power BI Cơ Bản K19

Power BI Cơ Bản - BSC

Power BI Cơ Bản K20

**「生成AIとChatGPTの応用講座」**では、次世代の人工知能の力を活用し、仕事や日常生活に役立てるための基礎知識と実践スキルを習得します。
受講者は、ChatGPTや他の生成AIツールを活用して、タスクの自動化、コンテンツの作成、創造的思考の支援、データ分析の補助、そして業務効率の向上などを実現する方法を学びます。

この講座は、初心者から専門家、マネージャー、業務オペレーション担当者まで、AIを現場に効果的かつ安全に導入したいすべての方に適しています。

生成AIとChatGPTの応用講座

Chat GPT

AIに関する導入記事

ChatGPTアカウントの作成ガイド

ビデオ1：AIとは何か

ビデオ2：自然言語処理（NLP）の紹介

ビデオ3：音声認識（Computer Speech）の紹介

ビデオ4：コンピュータビジョン（Computer Vision）の紹介

ビデオ5：ロボティクス（Robotic）の紹介

AIアイスブレイクゲーム

第1課題：ChatGPTを業務に応用する実践演習

クイズ1：AIのスキルを理解しよう

第1章：AIの概要と基本的な応用例

Power BI Cơ bản K17

Power BI Cơ Bản - DMVN

Power BI Fundamental

Nguyễn Thị Hoàng Minh

Khóa học Power BI Nâng Cao chuyên sâu giúp bạn làm chủ Power BI, từ quản trị hệ thống, xử lý dữ liệu nâng cao, đến xây dựng báo cáo chuyên nghiệp và tối ưu hiệu suất.

Power BI Nâng Cao

Power BI Nâng cao K06

Chapter 1: Quản trị hệ thống Power BI và Microsoft Fabric

Chapter 2: Power Query Nâng cao và Ngôn Ngữ M Language

Chapter 3: Data Model nâng cao và các tình huống đặc biệt

Chapter 4: Các nguyên lý hoạt động của DAX

Chapter 5: Các hàm DAX nâng cao

Chapter 6: Xây dựng các biểu đồ nâng cao trong Power BI

Chapter 7: Xây dựng các tính năng báo cáo trong Power BI

Project 1: Internet Ads Report

Project 2: Product Delivery Report

Project 3: BI Assets Management

Project 4: HR Management

Project 5: Recruiting Pipeline Report

Project 6: IT Ticket Report

Project 7: Product Review Scoring

Project 8: Inventory Report

Capstone Project

Power BI Training - NCB K02

Power BI Cơ bản K18

Power BI Nâng cao K08

Google vừa ra mắt công cụ mới sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) với mục tiêu giúp người dùng học ngoại ngữ một cách hiệu quả hơn. Công cụ này có tên là Little Language Lessons, sử dụng mô hình ngôn ngữ tiên tiến của Google để cung cấp các bài tập học tập được cá nhân hóa.&nbsp;&nbsp;Theo Google, công cụ tập trung vào ba tình huống học tập chính, xây dựng thành bộ công cụ như 3 “người bạn đồng hành” cực kỳ thú vị:<ul><li>Tính năng thứ nhất Tiny Lesson – &nbsp;Học theo ngữ cảnh:</li></ul>Bạn không còn phải học từng từ đơn rời rạc, Tiny Lesson thiết kế bài học siêu ngắn gọn nhưng giàu ngữ cảnh. Bạn sắp đi du lịch? AI sẽ gợi ý ngay mẫu câu giao tiếp tại sân bay, khách sạn, nhà hàng. Gọn, nhanh và đúng cái bạn cần! Bạn có thẻ học cụm từ theo ngữ cảnh, với các mẫu hội thoại mô phỏng tình huống thực tế như đặt phòng khách sạn hay hỏi đường khi đi du lịch. Tính năng này giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt những mẫu câu thiết yếu trong các chuyến đi.<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img style="aspect-ratio:1015/870;" src="https://www.blognone.com/sites/default/files/externals/65c7e7fb7e3ad66a0419c5ac1cfbc2e3.png" width="1015" height="870"></figure><ul><li>Tính năng thứ hai : Slang Hang – Chuyên gia tiếng lóng:</li></ul>Đây chính là “điểm cộng” khiến dân học ngoại ngữ phải reo lên sung sướng! Tính năng này mô phỏng các đoạn hội thoại đời thường – nơi tiếng lóng, biểu cảm tự nhiên và cách nói chuyện “chuẩn bản xứ” được tái hiện sinh động. Một cách luyện phản xạ ngôn ngữ cực kỳ hiệu quả mà giáo trình truyền thống không làm được. Tính năng này hướng đến giao tiếp đời thường, cung cấp các bài tập sử dụng ngôn ngữ ít trang trọng hơn, có thể tùy chỉnh theo từng bối cảnh, chẳng hạn như khi trò chuyện tại quán bar hay gặp gỡ bạn bè.<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img style="aspect-ratio:566/700;" src="https://www.maketecheasier.com/assets/uploads/2025/04/skip-duolingos-premium-ai-for-google-little-language-lessons-slang.jpg" width="566" height="700"></figure><ul><li>Tính năng thư ba : Word Cam – Camera biết nói, học từ vạn vật xung quanh:</li></ul>Chỉ cần đưa điện thoại lên và hướng về vật thể xung quanh, Word Cam sẽ nhận diện và bật mí từ vựng, mẫu câu kèm phát âm chính xác. Giơ máy lên tách cà phê? Bạn sẽ nghe: “a cup of coffee”, “Would you like some coffee?”. Học ngôn ngữ bỗng trở thành một hành trình thị giác và thính giác cực kỳ hấp dẫn!Đây là điểm nổi bật ở khả năng học từ vựng thông qua hình ảnh. Người dùng có thể sử dụng camera để chụp lại các vật thể, bảng hiệu hoặc thực đơn trong môi trường xung quanh. Hệ thống sẽ nhận diện và hiển thị từ vựng tương ứng, tương tự cách hoạt động của Google Lens.<figure class="image image_resized" style="width:75%;"><img style="aspect-ratio:1280/926;" src="https://www.zdnet.com/a/img/resize/f8eab10093f0e71d969564fe4e39861bb581dc25/2025/04/30/94ac9950-cd6a-4d5f-9765-a5d5d4a05c41/google-labs-little-language-lessons-word-cam.jpg?auto=webp&amp;width=1280" width="1280" height="926"></figure>Google cho biết việc tích hợp AI vào công cụ học ngôn ngữ sẽ giúp người dùng tiếp cận nhanh chóng với từ vựng và ngữ pháp phù hợp trong từng tình huống cụ thể, đặc biệt hữu ích với người bận rộn hoặc cần sử dụng ngôn ngữ trong hoàn cảnh cấp bách.Động thái này được xem là bước đi chiến lược nhằm cạnh tranh với Duolingo – ứng dụng học ngoại ngữ phổ biến vốn đã tích hợp AI để cải thiện trải nghiệm người dùng. Với lợi thế về mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, Google kỳ vọng sẽ tạo ra môi trường học tập hấp dẫn và hiệu quả hơn.&nbsp;Hiện tại, các công cụ "Little Language Lessons" đang được cung cấp miễn phí thông qua Google Labs và hỗ trợ các ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Hy Lạp, tiếng Ý, tiếng Nhật, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Nga.&nbsp;Truy cập <a href="https://labs.google/lll/en">Google Labs</a> để khám phá ngay nhé !!!

Với sự phát triển của khoa học và công nghệ trong thời đại 4.0, nhu cầu chuyển đổi số ngày càng gia tăng, do đó, ngành công nghệ thông tin được quan tâm hơn bao giờ hết. Mỗi vị trí trong nhóm phát triển đều là những nhân tố làm nên thành công của một dự án công nghệ, trong đó, Business Analyst là một trong những người đầu tiên xây dựng lên ý tưởng cho dự án, đóng vai trò không thể thiếu trong một dự án.Vậy, Business Analyst thực sự là ai? Công việc của họ bao gồm những gì? Hãy cùng Nhung khám phá chi tiết hơn về Business Analyst và những đóng góp của họ trong các dự án hiện nay.<h1>1. Business Analyst là gì?</h1>🔍 Business Analyst hay BA là tên gọi cho vị trí chuyên viên phân tích nghiệp vụ. Theo Viện Phân tích Kinh doanh Quốc tế (IIBA): Business Analyst là “Người định hướng sự chuyển đổi tổ chức bằng cách xác định nhu cầu và đề xuất giải pháp mang lại giá trị cho doanh nghiệp”. Qua quá trình khảo sát, phân tích, thiết kế các quy trình và hệ thống của công ty, từ đó, đề xuất các giải pháp giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả kinh doanh bằng cách tích hợp công nghệ vào hoạt động kinh doanh.Bên cạnh đó, BA cũng là người giúp truyền tải ý tưởng và yêu cầu của khách hàng đến tay nhóm phát triển bao gồm lập trình viên (Developer) và chuyên viên kiểm thử (Tester). Nói cách khác, Business Analyst chính là cầu nối quan trọng giữa khách hàng và nhóm phát triển công nghệ, giữa những vấn đề kinh doanh và giải pháp công nghệ trong doanh nghiệp.<h1>2. Công việc của một chuyên viên phân tích nghiệp vụ là gì?</h1>Một business analyst phải thực hiện nhiều công việc và phải đảm bảo tiến độ và chất lượng dự án, bao gồm:<h2>2.1. Trao đổi với khách hàng</h2>💬 Để hiểu được nhu cầu của khách hàng và vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải, BA cần trao đổi chi tiết với khách hàng để thu thập đầy đủ thông tin để phân tích và tìm ra giải pháp công nghệ cho khách hàng của mình theo một quy trình:<ul><li>Thu thập yêu cầu từ khách hàng.</li><li>Xác định được yêu cầu và những tài liệu cần thiết cho việc phân tích.</li><li>Mô hình hóa các thông tin.</li><li>Suy luận các thông tin yêu cầu từ khách hàng.</li><li>Phân tích chi tiết các yêu cầu.</li><li>Quản lý sự thay đổi trong quá trình triển khai.</li><li>Thử nghiệm sản phẩm mới từ đội lập trình.</li><li>Phối hợp với đội kiểm thử để kiểm tra sản phẩm khi hoàn tất và khi bàn giao cho khách hàng.</li></ul>Mỗi dự án sẽ gặp những khách hàng đến từ nhiều nơi khác nhau với ngôn ngữ, tính cách và phong cách làm việc khác nhau. Là một trong những người tiếp xúc đầu tiên với khách hàng, business analyst luôn phải thành thạo ngoại ngữ, có khả năng giao tiếp và truyền đạt tốt để thu thập được nhiều thông tin cần thiết và xác định đúng yêu cầu của khách hàng.<h2>2.2. Trao đổi với nhóm kỹ thuật</h2>🗣️ Sau khi đã hiểu rõ những yêu cầu từ phía khách hàng, Business Analyst cần mô hình hóa những thông tin đó thành những sơ đồ giúp đội nhóm kỹ thuật hiểu được công việc phải triển khai và xây dựng được sản phẩm đáp ứng yêu cầu từ phía khách hàng.<ul><li>Đảm bảo thông tin từ khách hàng được chuyển tiếp một cách rõ ràng và chính xác.</li><li>Phối hợp với các nhóm nội bộ để đưa ra giải pháp cải thiện chất lượng sản phẩm và hiệu suất làm việc.</li></ul>Việc trao đổi với nhóm kỹ thuật đã giúp Nhung hiểu hơn về những công nghệ mới, những kỹ thuật chưa được tiếp xúc, từ đó đưa ra những giải pháp hiệu quả, giúp doanh nghiệp giải quyết được những vấn đề trong quy trình làm việc.<h2>2.3. Quản lý dự án</h2>📋 Bên cạnh việc trao đổi với các bên liên quan, phân tích và đề xuất giải pháp, việc quản lý công việc và tiến độ dự án là công việc vô cùng quan trọng của một Business Analyst nhằm đảm bảo dự án hoạt động đúng tiến độ, đồng thời đánh giá được hiệu suất làm việc của các thành viên để từ đó có những điều chỉnh giúp nhóm phát triển xây dựng những sản phẩm chất lượng.<figure class="image"><img style="aspect-ratio:629/329;" src="https://scontent.fhan19-1.fna.fbcdn.net/v/t39.30808-6/490747125_2277687796081910_3814532163121327464_n.jpg?_nc_cat=100&amp;ccb=1-7&amp;_nc_sid=aa7b47&amp;_nc_eui2=AeG438HQtgDYQfk5GVpKcaL-NbCSJj-bfog1sJImP5t-iNfxaLhrW4AVA2Kk49LvDH8NHr2eSFldqKWfd3vJJpFw&amp;_nc_ohc=VuKudzaOjWMQ7kNvwEq4dc5&amp;_nc_oc=AdnTDCoDGNnCUcMWsuuRkVN_kVVPqc2DxflLnUlovjN538GsxutcPPs6WqQbJRug3Ss&amp;_nc_pt=1&amp;_nc_zt=23&amp;_nc_ht=scontent.fhan19-1.fna&amp;_nc_gid=JReJXHMgr5bdpF_mgt83-g&amp;oh=00_AfHN8uHESVC68xMpO2n-YOjTnfgx0BmQmlPli8XzruavnQ&amp;oe=681A11A8" width="629" height="329"><figcaption>Báo cáo quản lý dự án phát triển phần mềm</figcaption></figure>Những báo cáo này giúp người quản lý dự án nắm rõ được công việc của từng thành viên, khối lượng công việc, thời hạn cho từng giai đoạn. Vì vậy, chúng cần được thực hiện một cách chính xác, trực quan và có tính tổng hợp, so sánh cao, do đó, một dự án rất cần một Business Analyst có khả năng lập báo cáo và quản lý dự án tốt.Bằng việc kết nối ý tưởng và việc hiện thực hóa ý tưởng của khách hàng, Business Analyst giúp mỗi dự án đều diễn ra suôn sẻ, là cầu nối giúp khách hàng và nhóm phát triển có tiếng nói chung, sản phẩm được xây dựng đáp ứng được yêu cầu của khách hàng, giải quyết được vẫn đề gặp phải, từ đó, nâng cao hiệu quả công việc, giúp thúc đẩy tình hình kinh doanh của doanh nghiệp

<h1>RAG: Bí kíp giúp AI "thông minh" hơn, hiểu bạn hơn! (Theo kinh nghiệm của một chuyên gia)</h1>Chào cả nhà! Hôm nay mình muốn chia sẻ về một công nghệ đang "làm mưa làm gió" trong làng AI, đó chính là Retrieval Augmented Generation (RAG). Nghe thì có vẻ "high-tech" nhỉ? Nhưng thực ra, RAG đơn giản hơn bạn tưởng nhiều. Nó như một "trợ lý siêu đẳng" giúp AI không chỉ "học thuộc lòng" kiến thức mà còn biết "tìm kiếm" và "sử dụng" thông tin từ thế giới thực để trả lời bạn chính xác và… "thông minh" hơn! Cụ thể hơn, RAG kết hợp giữa khả năng tạo văn bản của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với khả năng truy xuất thông tin từ một cơ sở dữ liệu bên ngoài. Điều này cho phép AI truy cập và xử lý thông tin cập nhật nhất, dẫn đến các phản hồi chính xác và phù hợp hơn với ngữ cảnh.Thường thì các AI chỉ dựa vào dữ liệu đã được "nhồi nhét" sẵn. Đây thường là tập dữ liệu khổng lồ được huấn luyện trước đó, hạn chế khả năng cập nhật thông tin mới. Nhưng với RAG, mọi chuyện khác hẳn. Hãy tưởng tượng AI của bạn như một học sinh siêu giỏi nhưng lại bị "giam lỏng" trong thư viện khổng lồ. Thư viện này chứa vô vàn sách, báo, bài báo nghiên cứu… nhưng cậu ấy không biết cách tìm kiếm thông tin cần thiết. RAG chính là chìa khóa để cậu ấy có thể tự do "lượn lờ" trong thư viện, tìm kiếm và đọc sách (tức truy xuất thông tin) để trả lời câu hỏi của bạn một cách chính xác và cập nhật nhất! Ví dụ, nếu bạn hỏi về kết quả trận bóng đá tối qua, một AI thông thường chỉ có thể đưa ra câu trả lời dựa trên dữ liệu huấn luyện của nó (có thể là rất cũ), trong khi AI sử dụng RAG sẽ có thể truy xuất thông tin trực tiếp từ các trang thể thao cập nhật, đưa ra kết quả chính xác.&nbsp;<img src="https://imagedelivery.net/aonlYIGqKQ-R2d4wSTpZjA/2a475f0b-0ae4-4b51-7b31-a53b1d9cff00/default" width="1152" height="768">&nbsp;<h2>3 bước "thần kỳ" của RAG: &nbsp;</h2><img class="image_resized image-style-align-left" style="aspect-ratio:768/768;width:27%;" src="https://imagedelivery.net/aonlYIGqKQ-R2d4wSTpZjA/c14c15f4-6a8b-4d67-4179-f7d05a547600/default" width="768" height="768"><ul><li>Tìm kiếm thông tin: AI sẽ "đọc" câu hỏi của bạn và phân tích ý nghĩa của nó. Sau đó, nó sử dụng các kỹ thuật tìm kiếm thông tin, như vector embedding và tìm kiếm dựa trên từ khóa, để tìm kiếm những thông tin liên quan trong kho dữ liệu khổng lồ (có thể là Google, Wikipedia, các cơ sở dữ liệu chuyên ngành, hay bất cứ nguồn nào được cấu hình). Quá trình này đòi hỏi việc chọn lựa kỹ thuật phù hợp với loại dữ liệu và câu hỏi cụ thể.</li><li>Lọc thông tin: Không phải thông tin nào cũng hữu ích, đúng không nào? AI sẽ "lọc" và chọn ra những thông tin chất lượng nhất, liên quan nhất đến câu hỏi của bạn. Điều này liên quan đến việc đánh giá độ tin cậy của nguồn dữ liệu, loại bỏ thông tin trùng lặp hoặc không liên quan. Các thuật toán xếp hạng và lọc thông tin đóng vai trò quan trọng trong bước này.</li><li>Tổng hợp &amp; trả lời: Cuối cùng, AI sẽ tổng hợp những thông tin đã tìm được và trả lời bạn một cách mạch lạc, dễ hiểu. Đây là bước đòi hỏi khả năng tổng hợp thông tin, diễn đạt ý tưởng và tạo ra một câu trả lời logic và tự nhiên. Việc chọn lựa ngôn từ phù hợp với đối tượng người dùng cũng được cân nhắc ở bước này. Quá trình này cũng có thể bao gồm việc trích dẫn nguồn thông tin để đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy.&nbsp;</li></ul><h2>RAG giúp AI làm được gì "thần sầu"?</h2>Từ kinh nghiệm của mình, RAG đã giúp AI thực hiện được những điều "thần sầu" này:<ul><li>Chatbot "siêu hiểu": Chatbot giờ đây không chỉ trả lời những câu hỏi đơn giản mà còn hiểu được ngữ cảnh phức tạp và cung cấp thông tin chính xác, cập nhật. Ví dụ, một chatbot sử dụng RAG có thể trả lời câu hỏi về "thời tiết ở Hà Nội ngày mai" bằng cách truy cập dữ liệu dự báo thời tiết trực tuyến, thay vì chỉ dựa trên thông tin đã được huấn luyện sẵn.</li><li>Viết bài "mượt mà": AI có thể tự động viết bài báo, tóm tắt văn bản, thậm chí sáng tác thơ ca dựa trên thông tin từ các nguồn khác nhau. Việc này đảm bảo nội dung được cập nhật và đa chiều hơn.</li><li>Hỗ trợ quyết định thông minh: RAG cung cấp thông tin cần thiết để hỗ trợ con người đưa ra quyết định chính xác hơn, nhanh chóng hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi cập nhật thông tin thường xuyên, chẳng hạn như tài chính, y tế.</li><li>Tìm kiếm thông tin "nhanh như chớp": Tạm biệt Google search truyền thống! RAG giúp tìm kiếm thông tin chính xác và liên quan hơn nhiều, đặc biệt là khi bạn cần thông tin từ các nguồn dữ liệu chuyên biệt.</li><li>Cung cấp thông tin đa dạng nguồn: RAG không chỉ thu thập thông tin từ một nguồn duy nhất, mà có khả năng kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tạo ra câu trả lời toàn diện hơn.&nbsp;</li></ul><h2>Những "bí quyết" để RAG phát huy hết sức mạnh:</h2>Mặc dù rất tuyệt vời, RAG vẫn cần được "chăm sóc" để phát huy hết sức mạnh. Mình có vài lời khuyên nhỏ:<ul><li>Cập nhật dữ liệu thường xuyên: Dữ liệu cũ sẽ dẫn đến thông tin lỗi thời. Hãy thường xuyên cập nhật kho dữ liệu của AI nhé! Tần suất cập nhật phụ thuộc vào loại dữ liệu và ứng dụng cụ thể.</li><li>Đa dạng nguồn dữ liệu: Càng nhiều nguồn dữ liệu, AI sẽ càng "thông thái". Tuy nhiên, cần đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của các nguồn dữ liệu.</li><li>Bảo mật thông tin: Đây là điều vô cùng quan trọng! Hãy đảm bảo rằng dữ liệu được bảo mật an toàn, tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư.</li><li>Quản lý chi phí: Việc truy xuất và xử lý thông tin từ các nguồn dữ liệu bên ngoài có thể tốn kém. Cần cân nhắc chi phí và hiệu quả khi xây dựng và vận hành hệ thống RAG.</li><li>Thiết kế hệ thống truy xuất hiệu quả: Việc thiết kế một hệ thống truy xuất thông tin hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo tốc độ và độ chính xác của RAG. Việc lựa chọn đúng thuật toán và cấu trúc dữ liệu đóng vai trò quan trọng.</li></ul>Hy vọng bài viết này đã giúp các bạn hiểu rõ hơn về RAG. Đây thực sự là một công nghệ tuyệt vời, và mình tin rằng nó sẽ còn phát triển mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai, mang đến những ứng dụng "thần kỳ" cho cuộc sống của chúng ta! Từ các chatbot thông minh hơn đến các hệ thống hỗ trợ quyết định phức tạp, RAG đang dần thay đổi cách chúng ta tương tác với AI.Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn về RAG ở phần bình luận bên dưới nhé! Cùng thảo luận để hiểu rõ hơn về công nghệ này nha!