Ứng dụng AI và Tri thức

Tích hợp AI

Một trợ lý không nhìn thấy đơn hàng, tài khoản hay hồ sơ vụ việc thì chỉ là một cỗ máy tìm kiếm lịch sự hơn. Chúng tôi xây các tích hợp cho phép AI đọc và ghi vào chính những hệ thống mà doanh nghiệp bạn đang chạy.

Bài toán kinh doanh

Phần thú vị không phải là mô hình

Các nhóm đánh giá thấp phần tích hợp vì bản demo mô hình không cần đến nó. Rồi thực tế ập tới: ERP không có API dùng được cho đối tượng đó, CRM giới hạn tần suất, danh tính không truyền qua được, và bản ghi gốc thì mâu thuẫn với chính nó giữa hai hệ thống. Không cái nào trong số đó là việc của AI, nhưng tất cả đều quyết định phần việc AI có dùng được hay không.

Chúng tôi làm gì

Giao diện có kiểu dữ liệu đặt trên hệ thống của bạn

Chúng tôi xây một lớp giao diện có kiểm tra giữa mô hình và hệ thống của bạn thay vì để mô hình gọi thẳng API. Mọi lệnh gọi đều có kiểu dữ liệu, được kiểm tra và được cấp quyền thay mặt người dùng đang thao tác, còn giới hạn tần suất và thử lại được xử lý ở đúng nơi cần xử lý. Nơi không có API dùng được, chúng tôi xây một cái thay vì điều khiển giao diện người dùng, vì tự động hóa giao diện thì dễ vỡ và không kiểm toán được.

Tích hợp AI

Năng lực

  • Tích hợp mô hình ngôn ngữ

  • Tích hợp ứng dụng doanh nghiệp

  • Tích hợp CRM

  • Tích hợp ERP

  • Tích hợp API

  • Tích hợp dữ liệu

Các tình huống sử dụng phổ biến

Các tình huống sử dụng phổ biến

  • Cho một trợ lý quyền đọc CRM theo đúng quyền hạn của từng người dùng.
  • Để một tác tử tạo và cập nhật bản ghi trong ERP, có kiểm tra trước khi ghi bất cứ thứ gì.
  • Kết nối AI với một hệ thống cũ mà giao diện duy nhất là cơ sở dữ liệu hoặc một thư mục thả tệp.
  • Hợp nhất nhiều tích hợp điểm về một lớp giao diện được quản trị.

Cách chúng tôi triển khai

Cách chúng tôi triển khai

  1. Định hình

    Biến yêu cầu thành đặc tả: ai dùng, thế nào là câu trả lời đúng, ai quyết định.

  2. Neo vào nguồn

    Kết nối tới nội dung và hệ thống nắm câu trả lời, tôn trọng các quyền đã được thiết lập.

  3. Đánh giá

    Chấm điểm trên tập gán nhãn dựng từ chính các trường hợp của bạn, trước khi ai bên ngoài nhìn thấy.

  4. Ra mắt và vận hành

    Phát hành theo giai đoạn, kèm giám sát, kiểm soát chi phí và bộ kiểm thử hồi quy giữ chất lượng.

Công nghệ

Công nghệ

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • pgvector
  • Elasticsearch
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Confluence
  • Salesforce

Bảo mật và quản trị

An ninh và quản trị

Câu trả lời được neo vào chính nội dung của bạn và có trích dẫn, nên người đọc kiểm chứng được. Việc truy xuất tôn trọng các quyền đã thiết lập ở nguồn, nghĩa là qua ứng dụng người dùng không bao giờ nhìn thấy thứ mà lẽ ra họ không thấy được. Câu lệnh, bối cảnh truy xuất và phản hồi đều được ghi nhật ký để kiểm toán, và việc đánh giá chạy liên tục chứ không phải chỉ một lần lúc ra mắt.

Mô hình hợp tác

Mô hình hợp tác

Dự án AI

Chúng tôi chịu trách nhiệm thiết kế và bàn giao một giải pháp AI đã được xác định.

Đội AI chuyên trách

Năng lực kỹ thuật chuyên trách dài hạn, xây dựng quanh nền tảng công nghệ và mô hình bàn giao của bạn.

AI vận hành trọn gói

Chúng tôi vận hành, giám sát và liên tục cải tiến các hệ thống AI đang chạy thật.

Vì sao chọn TeamExtension.ai

Chúng tôi đã tích hợp các hệ thống này từ trước khi có AI

SAP, Salesforce, ServiceNow và cái hệ thống nội bộ khó nhằn mà không ai muốn đụng vào đều là địa hình quen thuộc. Phần AI thì mới; phần tích hợp thì không, và đó chính là chỗ các dự án này thực sự mắc kẹt.

Khách hàng tiêu biểu

Câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp

Nếu một hệ thống không có API thì sao?
Chúng tôi xây một lớp tích hợp dựa trên cơ sở dữ liệu hoặc giao diện tệp. Chúng tôi tránh điều khiển giao diện người dùng, vì nó hỏng sau mỗi lần nâng cấp và tạo ra dấu vết kiểm toán không ai dám dựa vào.
Việc cấp quyền được xử lý thế nào?
Các lệnh gọi được cấp quyền thay mặt người dùng đang thao tác thông qua nhà cung cấp danh tính của bạn, nên AI không với tới được thứ mà người đó không với tới được. Tài khoản dịch vụ với phạm vi quyền rộng là nguyên nhân phơi nhiễm phổ biến nhất và chúng tôi tránh chúng.
Việc này có tạo ra phụ thuộc vào các anh không?
Không. Lớp tích hợp là mã của bạn, trong kho mã của bạn, có tài liệu, có kiểm thử. Chúng tôi xây sao cho đội của bạn mở rộng được nó mà không cần chúng tôi.
Còn giới hạn tần suất và sự cố dịch vụ thì sao?
Được xử lý ở lớp tích hợp bằng thử lại, giãn cách, bộ nhớ đệm và suy giảm có chủ đích, để một sự cố phía trên tạo ra một lỗi rõ ràng thay vì một câu trả lời sai đầy tự tin.

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn

Kết nối AI với ERP, CRM và các hệ thống dữ liệu nơi công việc và bản ghi thực sự nằm ở đó.