Dịch vụ

Giải pháp AI cho doanh nghiệp

Phần lớn doanh nghiệp không cần một mô hình AI riêng. Cái cần là ghép AI vào đúng chỗ đang tốn người và tốn thời gian. Solv khảo sát nghiệp vụ trước. Chỗ nào AI làm được và chỗ nào không nên dùng đều được chỉ rõ trước khi triển khai.

Solv nhận làm gì

Chatbot tra cứu tài liệu nội bộ

Nạp quy trình, tài liệu và hướng dẫn của công ty vào một trợ lý hỏi đáp. Nhân viên hỏi bằng tiếng Việt và nhận câu trả lời kèm trích dẫn nguồn, thay vì lục thư mục chung.

Tích hợp LLM vào sản phẩm sẵn có

Thêm tính năng AI vào phần mềm hoặc website đang chạy. Tóm tắt, phân loại, soạn nội dung, trả lời khách. Không phải làm lại hệ thống.

Agent tự động hoá quy trình

AI tự chạy chuỗi thao tác nhiều bước thay người, từ đọc đơn, nhập liệu tới gọi API và xử lý hồ sơ. Mỗi bước đều ghi log để bạn kiểm tra lại được.

Phân tích dữ liệu và báo cáo

Tổng hợp dữ liệu rải rác thành báo cáo và nhận định tự động. F68 gom dữ liệu giá, báo cáo tài chính và tin tức thị trường rồi dựng báo cáo đầu tư theo cách này.

Model và hạ tầng

Solv chọn model theo mức nhạy cảm của dữ liệu và ngân sách, không theo model nào đang được nhắc nhiều. Phần ứng dụng bao quanh model thì dùng chung bộ công nghệ với các dự án khác.

Model thương mại qua API

Model mạnh nhất hiện có, không phải nuôi máy chủ. Mỗi hãng mạnh một kiểu và giá chênh nhau nhiều, nên Solv thử trên chính dữ liệu của bạn rồi mới chọn. Dữ liệu gửi ra ngoài nên Solv giới hạn phần nào được gửi đi và ghi rõ trong tài liệu bàn giao.

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Gemini
  • DeepSeek

Tự host model mã nguồn mở

Model chạy ngay trong máy chủ của bạn, dữ liệu không ra khỏi hệ thống. Chi phí hạ tầng cao hơn và chất lượng thấp hơn model thương mại. Nhưng đây là lựa chọn bắt buộc khi dữ liệu không được phép gửi đi.

  • Llama
  • DeepSeek
  • Ollama
  • Docker
  • Máy chủ riêng

Nền ứng dụng quanh model

Model chỉ là một phần. Phần còn lại là chỗ lưu tài liệu, tìm kiếm đoạn liên quan, phân quyền người dùng và giao diện hội thoại.

  • NestJS
  • Node.js
  • Next.js
  • PostgreSQL
  • Elasticsearch
  • Redis

Cách Solv triển khai

  1. 01

    Khảo sát nghiệp vụ

    Xem quy trình hiện tại, tìm chỗ tốn người và tốn thời gian nhất. Có việc AI làm tốt, có việc viết vài dòng code thường lại rẻ và chắc hơn.

  2. 02

    Đánh giá khả thi

    Thử trên dữ liệu thật của bạn ở quy mô nhỏ. Bước này trả lời câu quan trọng nhất, là AI làm việc đó đã đủ chính xác chưa, trước khi bạn bỏ tiền triển khai.

  3. 03

    Chuẩn bị dữ liệu

    Gom tài liệu, làm sạch và cắt nhỏ để model tra cứu được. Chất lượng câu trả lời phụ thuộc bước này nhiều hơn phụ thuộc model.

  4. 04

    Dựng và đo

    Xây tính năng rồi chấm điểm trên bộ câu hỏi thật. Không đo thì không biết bản sau tốt hơn hay tệ hơn bản trước.

  5. 05

    Ghép vào hệ thống

    Nối với phần mềm, website hoặc kênh chat bạn đang dùng. Kèm phân quyền để mỗi người chỉ tra cứu được phần tài liệu họ được xem.

  6. 06

    Bàn giao và theo dõi

    Bàn giao mã nguồn và tài liệu vận hành. Theo dõi chi phí gọi model và chất lượng câu trả lời sau khi chạy thật.

Dự án Solv đã làm

F68

Nền tảng phân tích chứng khoán. Hệ thống gom dữ liệu giá, báo cáo tài chính và tin tức thị trường. Từ đó so sánh doanh nghiệp, đánh giá rủi ro rồi dựng báo cáo đầu tư trên một giao diện hội thoại. Dùng model của OpenAI và Anthropic.

EzBook

Ứng dụng đọc và nghe tài liệu. Người dùng quét trang sách bằng camera hoặc đưa vào tệp PDF. Hệ thống nhận dạng chữ trong ảnh, chuyển thành văn bản đọc được rồi đọc thành tiếng. Phần khó là ảnh chụp từ điện thoại thường nghiêng, mờ hoặc thiếu sáng. Chất lượng nhận dạng vì thế phụ thuộc nhiều vào khâu xử lý ảnh đầu vào.

Câu hỏi thường gặp

AI có thay được nhân viên không?
Không, và Solv cũng không bán theo hướng đó. AI làm tốt phần lặp đi lặp lại và phần phải đọc nhiều tài liệu. Quyết định cuối vẫn nên do người làm, nhất là việc dính tới tiền và hợp đồng.
Dữ liệu công ty có bị gửi ra ngoài không?
Tuỳ cách triển khai. Dùng API OpenAI hoặc Anthropic thì nội dung câu hỏi có đi ra ngoài. Solv giới hạn phần được gửi và ghi rõ trong tài liệu bàn giao. Nếu dữ liệu không được phép rời hệ thống, Solv dựng model mã nguồn mở chạy ngay trên máy chủ của bạn.
Chatbot trả lời sai thì sao?
Model nào cũng có lúc trả lời sai. Solv giảm rủi ro bằng cách bắt chatbot chỉ trả lời dựa trên tài liệu của bạn. Mỗi câu trả lời đều trích dẫn nguồn để người đọc kiểm chứng. Câu nào không có trong tài liệu thì trả lời là không biết, thay vì bịa ra.
Chi phí vận hành khoảng bao nhiêu?
Có hai khoản. Chi phí làm ban đầu, và chi phí gọi model hàng tháng. Khoản thứ hai tính theo lượng chữ xử lý nên phụ thuộc số người dùng và tần suất. Solv ước tính khoản này ngay từ bước đánh giá khả thi để bạn biết trước, và đặt hạn mức để không bị vượt.
Công ty nhỏ, ít dữ liệu thì làm được không?
Được. Một chatbot tra cứu chỉ cần vài chục tài liệu là đã chạy có ích. Thứ quyết định không phải khối lượng dữ liệu mà là tài liệu có được viết rõ ràng hay không.
Làm mất bao lâu?
Đánh giá khả thi thường một tới hai tuần. Một chatbot tra cứu nội bộ ở mức dùng được thường mất vài tuần tới một tháng. Agent tự động hoá quy trình lâu hơn vì phải nối với nhiều hệ thống sẵn có.
Solv có bàn giao mã nguồn không?
Có, như mọi dự án khác. Bạn nhận đủ mã nguồn, tài liệu vận hành và quyền quản lý tài khoản model. Sau này đổi đơn vị phát triển cũng không bị vướng.

Bạn đang cân nhắc dùng AI ở khâu nào?

Kể ngắn gọn quy trình đang tốn thời gian nhất. Solv trả lời lại bằng đánh giá AI có làm được không và làm tới đâu.

Liên hệ với Solv