Trong bối cảnh doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) tại Việt Nam đang bước vào giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ, nhu cầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu vận hành, chăm sóc khách hàng và ra quyết định ngày càng cấp thiết. Tuy nhiên, phần lớn SMEs gặp khó khăn ở bước đầu: không có đội ngũ dữ liệu, không có chuyên gia AI nội bộ, dữ liệu phân tán và khó chuẩn hóa. Đây chính là lý do mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) trở thành lựa chọn lý tưởng – vừa hiệu quả, vừa dễ triển khai theo từng giai đoạn.
Trong hệ sinh thái công nghệ Việt Nam, NKKTech Global đang nổi lên như một AI company tiên phong triển khai RAG bài bản, phù hợp với ngân sách và nhu cầu thực tế của SMEs.
RAG là gì và tại sao SMEs cần?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là kiến trúc AI kết hợp giữa tìm kiếm thông tin chính xác và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra câu trả lời chất lượng cao, dựa trên dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp.
Điểm mạnh của RAG:
- Giảm sai lệch và giảm “hallucination” của AI.
- Trả lời dựa trên tài liệu thật của doanh nghiệp.
- Dễ mở rộng theo nhu cầu kinh doanh.
- Bảo mật dữ liệu tốt hơn so với training truyền thống.
Đối với SMEs, đây là giải pháp:
- Chi phí thấp hơn rất nhiều so với huấn luyện mô hình riêng.
- Có thể triển khai trong vài tuần thay vì vài tháng.
- Phù hợp với dữ liệu phân tán: PDF, Excel, Google Docs, hệ thống nội bộ.
NKKTech Global – Công ty AI dẫn đầu triển khai RAG cho SMEs
Là một AI company hoạt động tại Việt Nam và Singapore, NKKTech Global phát triển quy trình triển khai RAG theo chuẩn quốc tế, nhưng tối ưu chi phí phù hợp SMEs Việt Nam.
1. Quy trình triển khai RAG bài bản theo 6 bước
Bước 1: Đánh giá dữ liệu
Phân tích tài liệu hiện có, chuẩn hóa định dạng, phân loại loại dữ liệu (FAQ, quy trình, chính sách…).
Bước 2: Xây dựng pipeline ingest dữ liệu
Tự động hóa việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: Google Drive, hệ thống CRM, website, Excel, PDF.
Bước 3: Tối ưu Vector Database
Sử dụng Pinecone/Weaviate với chuẩn cấu trúc: embedding, metadata, phân mảnh (chunking), hybrid search.
Bước 4: Xây dựng RAG Engine
Kết hợp retrieval, ranking, context filtering, và LLM (OpenAI GPT-4/5 hoặc Azure GPT-4o).
Bước 5: Thiết kế ứng dụng AI
- Chatbot nội bộ (HR, vận hành, đào tạo)
- Chatbot chăm sóc khách hàng
- Hệ thống trợ lý ra quyết định
Bước 6: Đánh giá & cải thiện liên tục (Evaluation Loop)
Đo lường độ chính xác, cập nhật dữ liệu, tối ưu pipeline.
2. Kiến trúc tiêu chuẩn RAG dành cho SMEs
Kiến trúc RAG mà NKKTech Global triển khai được xây dựng theo hướng:
- Chi phí thấp
- Dễ bảo trì
- Có thể mở rộng
Bao gồm các thành phần:
- Data Ingestion Service
- Preprocessing & Chunking Pipeline
- Vector Database (Pinecone/ElasticSearch)
- Embedding Model (Azure hoặc OpenAI)
- RAG Orchestrator
- Web/App/CRM integration
3. Ưu điểm khi SMEs hợp tác cùng NKKTech Global
- Đội ngũ AI Engineer kinh nghiệm cao trong RAG, NLP tiếng Việt.
- Quy trình rõ ràng, minh bạch, phù hợp SMEs.
- Thời gian triển khai nhanh (2–4 tuần).
- Tối ưu chi phí, không lãng phí ngân sách.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Nhật.
- Có thể tích hợp vào các hệ thống doanh nghiệp đang dùng: CRM, ERP, Zalo OA, Facebook, website.
Các bài toán RAG mà SMEs đang yêu cầu nhiều nhất
- Chatbot hỗ trợ chăm sóc khách hàng
- Trợ lý nội bộ tra cứu quy trình & chính sách
- Tự động hóa đào tạo và hỗ trợ nhân viên mới
- RAG cho vận hành – kiểm tra nhanh quy trình
- Trợ lý phân tích tài liệu – hợp đồng – báo cáo
Đây đều là những bài toán mang lại ROI nhanh, phù hợp SMEs.
Kết luận
Với sự phát triển của AI và đặc biệt là RAG, SMEs Việt Nam có cơ hội triển khai các ứng dụng AI mạnh mẽ với chi phí phù hợp hơn bao giờ hết. NKKTech Global, với vai trò là một AI company chuyên sâu về RAG, cam kết giúp doanh nghiệp Việt nâng cao hiệu suất, tiết kiệm thời gian và tạo ưu thế cạnh tranh bền vững.
Liên hệ để nhận tư vấn RAG và Demo miễn phí:
contact@nkk.com.vn
https://nkk.com.vn
