Bạn từng gặp tình huống cần tra cứu nhanh tài liệu kỹ thuật nhưng phải “lục tung” Google Drive, Confluence, email, Slack… mà vẫn không chắc thông tin đúng phiên bản? Với RAG AI (Retrieval-Augmented Generation), bạn có thể nhập câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận lại câu trả lời có trích dẫn nguồn từ chính kho tài liệu nội bộ.

Trong bài viết này, NKKTech giới thiệu trải nghiệm demo: nhập câu hỏi → nhận thông tin kỹ thuật ngay lập tức, phù hợp cho đội ngũ Engineering, Product, QA, Support, và cả Business team khi cần hiểu nhanh tài liệu.

RAG AI là gì và vì sao doanh nghiệp cần?

RAG AI kết hợp 2 phần:

• Retriever: tìm đúng đoạn thông tin liên quan trong kho tài liệu (PDF, DOCX, Wiki, ticket, spec, SOP…)
• Generator: tổng hợp câu trả lời mạch lạc dựa trên các đoạn đã tìm được, kèm nguồn trích dẫn

Điểm quan trọng: RAG giúp giảm tình trạng “AI trả lời hay nhưng sai”, vì câu trả lời được neo theo ngữ cảnh thực của doanh nghiệp.

Với định hướng của NKKTech Global là một AI company tập trung vào ứng dụng AI thực chiến, demo RAG AI này hướng đến mục tiêu: tìm đúng – trả lời nhanh – kiểm chứng được.

Demo hoạt động thế nào? (Nhập câu hỏi → nhận thông tin kỹ thuật)

Trải nghiệm demo của NKKTech được thiết kế đơn giản để ai cũng dùng được:

Bước 1: Nhập câu hỏi theo cách bạn thường hỏi

Ví dụ:

• “Quy trình deploy staging của dự án A là gì?”
• “API tạo invoice cần những field nào?”
• “Cách tính OT và nghỉ phép trong HRM theo rule hiện tại?”
• “Chính sách retry khi Redis timeout là gì?”

Bước 2: Hệ thống truy xuất tài liệu liên quan

RAG AI sẽ tìm các đoạn phù hợp nhất từ kho knowledge base:

• Tài liệu kỹ thuật, PRD, SRS
• Runbook, SOP vận hành
• README, API spec, database schema
• Biên bản họp, decision log (nếu được đưa vào KB)

Bước 3: Trả lời có cấu trúc + trích dẫn nguồn

Kết quả thường gồm:

• Tóm tắt câu trả lời
• Chi tiết kỹ thuật (steps, params, lưu ý)
• Danh sách nguồn tham chiếu (liên kết tới tài liệu/đoạn trích)

Nhờ vậy, người dùng có thể kiểm chứng nhanh “đúng doc nào, đúng phiên bản nào”.

Bạn nhận được gì từ trải nghiệm RAG AI của NKKTech?

1) Tra cứu nhanh hơn, giảm gián đoạn cho team kỹ thuật

Thay vì hỏi người khác hoặc mất 30–60 phút tìm tài liệu, bạn có thể có câu trả lời trong vài giây.

2) Đồng bộ kiến thức nội bộ, giảm phụ thuộc “người biết việc”

RAG AI giúp “đóng gói” tri thức rải rác thành một điểm truy cập duy nhất, đặc biệt hữu ích khi:

• onboarding nhân sự mới
• team phân tán nhiều dự án
• thay đổi tài liệu theo thời gian

3) Hạn chế trả lời sai nhờ có nguồn trích dẫn

Câu trả lời đi kèm nguồn giúp:

• dễ kiểm tra lại
• dễ audit
• giảm tranh cãi “em nhớ là…”

4) Hỗ trợ nhiều định dạng tài liệu và luồng công việc

Tùy nhu cầu, NKKTech có thể triển khai ingestion & search cho:

• PDF, Word, Excel, Wiki page
• Ticket system, log vận hành
• Bộ tài liệu SOP/HR/Finance (theo phân quyền)

Những use-case kỹ thuật phổ biến (thực tế doanh nghiệp hay dùng)

• Engineering/DevOps: hỏi quy trình deploy, rollback, cấu hình env, cách chạy migration, checklist release
• Backend/Frontend: hỏi API spec, format request/response, auth flow, coding conventions
• QA: hỏi test case chuẩn, acceptance criteria, flow nghiệp vụ theo PRD
• Support/CS: hỏi cách xử lý lỗi phổ biến, hướng dẫn user theo SOP
• Product/BA: hỏi rule nghiệp vụ, scope tính năng, thay đổi theo phiên bản

NKKTech triển khai RAG AI như thế nào?

Là một AI company hướng tới triển khai nhanh và vận hành lâu dài, NKKTech Global thường đi theo các lớp sau:

• Chuẩn hóa dữ liệu & phân quyền: ai được hỏi gì, truy cập tài liệu nào
• Chunking & indexing tối ưu: chia đoạn đúng ngữ nghĩa để truy xuất chính xác
• Hybrid search (dense + sparse): tăng chất lượng tìm kiếm cho cả từ khóa lẫn ngữ cảnh
• Cơ chế trích dẫn & scoring: hiển thị nguồn và độ tin cậy
• Guardrails: giới hạn trả lời ngoài phạm vi tài liệu, chặn lộ dữ liệu nhạy cảm

Mục tiêu là hệ thống dễ dùng như chat, nhưng đúng như tra cứu tài liệu.

Bạn muốn trải nghiệm demo?

Nếu bạn muốn xem demo theo đúng kho tài liệu của doanh nghiệp mình, NKKTech có thể hỗ trợ:

• Setup knowledge base mẫu
• Mapping nguồn dữ liệu ưu tiên
• Demo theo nhóm câu hỏi thực tế của team bạn (Engineering / HR / Support…)

Chỉ cần chuẩn bị một tập tài liệu đại diện (hoặc mô tả nguồn dữ liệu), NKKTech sẽ đề xuất cấu hình RAG AI phù hợp.

FAQ ngắn

RAG AI khác gì chatbot thông thường?
RAG AI trả lời dựa trên tài liệu nội bộ và có trích dẫn nguồn, giúp giảm trả lời “tưởng đúng nhưng sai”.

RAG AI có dùng được cho tài liệu kỹ thuật không?
Có. Đây là một trong những use-case mạnh nhất: API spec, runbook, SOP, PRD, decision log.

NKKTech Global có triển khai RAG AI theo yêu cầu không?
Có. NKKTech Global cung cấp tư vấn, triển khai và tối ưu hệ thống RAG AI theo dữ liệu, phân quyền và workflow của doanh nghiệp.

Thông tin liên hệ:
🌐 Website: https://nkk.com.vn
📧 Email: contact@nkk.com.vn
💼 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/nkktech