Dữ liệu và Mô hình AI

Chiến lược dữ liệu cho AI

Phần lớn sáng kiến AI bị đứng lại đều đứng lại vì dữ liệu: không truy cập được, không rõ chất lượng, hoặc không có ai duyệt cho dùng. Chúng tôi xác định bạn thực sự đang có gì, và điều gì phải đúng để use case bạn muốn có thể thành hình.

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn Tư vấn

Bài toán kinh doanh

Mức sẵn sàng được mặc định, rồi bị lộ ra

Lộ trình được dựng trên giả định rằng dữ liệu tồn tại, truy cập được và đủ tốt. Giả định đó lần đầu bị thử thách là ngay giữa lúc triển khai, tức thời điểm đắt đỏ nhất có thể. Các phát hiện thường giống nhau: không có người sở hữu rõ ràng, chất lượng chẳng ai đo, quyền truy cập cần một quyết định mà không ai muốn đưa ra, và cơ sở pháp lý cho mục đích sử dụng dự kiến thì chưa được làm rõ.

Chúng tôi làm gì

Đánh giá mức sẵn sàng theo từng use case, không đánh giá chung chung

Mức sẵn sàng của dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi gắn với một mục đích, nên chúng tôi đánh giá nó theo đúng các use case đang được cân nhắc. Với từng cái, chúng tôi xác định dữ liệu nằm ở đâu, ai sở hữu, đang ở tình trạng nào, cần gì để truy cập, và mục đích dự kiến có hợp pháp hay không. Nơi tri thức là phi cấu trúc, chúng tôi thiết kế kiến trúc truy xuất và tri thức để dùng được nó. Kết quả tách bạch cái dùng được ngay với cái cần làm việc trước, và sắp trình tự cho phần việc đó.

Chiến lược dữ liệu cho AI

Năng lực

Mức sẵn sàng dữ liệu cho AI
Kiến trúc tri thức doanh nghiệp
Quản trị dữ liệu cho AI
Chiến lược tìm kiếm vector
Chiến lược chất lượng dữ liệu
Chiến lược quản lý tri thức

Các tình huống sử dụng phổ biến

Kiểm chứng dữ liệu có đỡ nổi một lộ trình AI hay không, trước khi lao vào nó.
Thiết lập người sở hữu và mốc chất lượng cơ sở cho dữ liệu mà các sáng kiến đầu tiên phụ thuộc vào.
Thiết kế kiến trúc tri thức nằm sau một trợ lý dùng chung toàn công ty.
Tìm ra vì sao một sáng kiến đầy hứa hẹn lại đứng lại ở khâu truy cập dữ liệu.

Cách chúng tôi triển khai

Kiểm kê

Xác định có dữ liệu gì, ai sở hữu, và thực tế nó đang ở tình trạng nào.
Đường ống

Xây dựng phần nạp, biến đổi và kiểm tra chất lượng mà các mô hình phụ thuộc vào.
Đối chuẩn

So sánh các hướng tiếp cận trên dữ liệu của bạn, chứ không phải trên bảng xếp hạng công khai.
Phục vụ

Triển khai sau một giao diện ổn định, có quản lý phiên bản, giám sát và đường quay lui.

Công nghệ

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Bảo mật và quản trị

An ninh và quản trị

Nguồn gốc dữ liệu được ghi nhận đầu cuối, nên luôn trả lời được một giá trị đến từ đâu và phiên bản mô hình nào tạo ra một đầu ra cụ thể. Dữ liệu cá nhân được tối thiểu hóa, phân loại và lưu giữ theo một chính sách rõ ràng chứ không phải theo mặc định. Tập huấn luyện và tập đánh giá được quản lý phiên bản song song với mã sử dụng chúng.

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 đánh giá dựa trên việc triển khai, không dựa trên lý thuyết

Chiến lược dữ liệu làm tách rời sẽ đẻ ra các mô hình trưởng thành. Khi những người xây hệ thống đánh giá dựa trên các use case cụ thể, bạn nhận được một trình tự có thể đi được và một lời nói thẳng về những mục tiêu hiện chưa với tới. Phần tiết kiệm nằm ở nửa sau.

Khách hàng tiêu biểu

Câu hỏi thường gặp

Chúng tôi có cần một kho dữ liệu trước không?

Thường là không. Nhiều use case đọc từ các hệ thống nghiệp vụ và nội dung phi cấu trúc, chứ không từ kho dữ liệu. Đặt việc xây kho làm điều kiện tiên quyết có thể trì hoãn công việc AI nhiều năm mà chẳng để làm gì.

Chất lượng dữ liệu phải tốt đến mức nào?

Đủ tốt cho đúng use case đó, và đó là một ngưỡng thấp hơn nhiều so với tốt nói chung. Chúng tôi đánh giá theo mục đích chứ không theo một chuẩn trừu tượng, và phần việc cải thiện chất lượng cũng giới hạn trong những gì use case đó đòi hỏi.

Còn dữ liệu cá nhân thì sao?

Cơ sở pháp lý, tối thiểu hóa và thời hạn lưu trữ được đánh giá theo từng use case như một phần của mức sẵn sàng, chứ không để lại sau. Một use case không có cơ sở pháp lý thì không phải là bài toán dữ liệu để giải sau, mà là một use case cần thiết kế lại hoặc bỏ đi.

Việc đánh giá mất bao lâu?

Bốn đến tám tuần, tùy số use case và số hệ thống trong phạm vi. Ràng buộc thường không phải thời gian phân tích mà là việc gặp được người sở hữu dữ liệu.

Năng lực liên quan

Hạ tầng AI và LLMOps

Kiến trúc AI

Thiết kế kiến trúc tham chiếu mà các hệ thống AI của bạn dùng chung: mô hình, truy xuất, điều phối, dữ liệu và kiểm soát.

Tìm hiểu thêm

Chiến lược và Chuyển đổi AI

Đánh giá cơ hội AI

Phân tích quy trình kinh doanh và xác định nơi AI tạo ra giá trị tài chính hoặc vận hành đo lường được.

Tìm hiểu thêm

Quản trị, Rủi ro và Tuân thủ AI

Quản trị AI

Thiết lập các chính sách, biện pháp kiểm soát và phân công trách nhiệm cần thiết để triển khai AI an toàn ở quy mô doanh nghiệp.

Tìm hiểu thêm

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn

Biến tri thức nội bộ thành thứ AI dùng được: mức sẵn sàng, quyền sở hữu, chất lượng và kiến trúc truy xuất.

Trao đổi với chuyên gia AI Bắt đầu đánh giá AI