1. Overview (Bối cảnh dự án)

Hansol Paper bắt đầu từ nhu cầu cơ sở dữ liệu hóa các nhật ký bán hàng được tích lũy trong nhiều năm, khám phá những hiểu biết ẩn tiềm ẩn trong đó và tích cực sử dụng chúng trong kinh doanh. Động lực chính là khai thác thông tin có giá trị từ các bản ghi hiện có để nâng cao hiệu quả công việc và tạo ra các cơ hội kinh doanh mới.

Mục tiêu dự án

1. Chuẩn bị hệ thống sử dụng Knowledge của doanh nghiệp dựa trên việc sử dụng AI sinh tạo

2. Tăng cường khả năng tiếp cận thông tin lịch sử cần thiết để thực hiện công việc

3. Hình thành văn hóa kiểm soát Shadow-IT thông qua nội tại hóa việc sử dụng AI sinh tạo

2. Solution (Giải pháp)

Chúng tôi đã xác thực nền tảng dựa trên AWS để xác định tài nguyên phù hợp nhất với yêu cầu của Hansol Paper.

Các thành phần

1. Bedrock, Claude : Mô hình LLM có khả năng duy trì luồng hội thoại và trả lời các câu hỏi

2. Bedrock(Agent) : Phát triển AI Agent phù hợp với các chủ đề hoặc dịch vụ cụ thể

3. AmazonQ : Dịch vụ trợ lý AI cung cấp câu trả lời bằng giọng nói theo thời gian thực cho các câu hỏi liên quan đến dịch vụ Amazon

4. AmazonOpensearch : Dễ dàng xây dựng và vận hành công cụ tìm kiếm trong môi trường đám mây

3. Result (Kết quả)

1. Đã chuẩn bị hệ thống (nền tảng) cho phép sử dụng kiến thức doanh nghiệp

2. Thông qua tinh chỉnh prompt phù hợp với tính chất dữ liệu, chất lượng câu trả lời thông qua AI sinh tạo đã được cải thiện lên 95%.

3. Cải tiến chất lượng liên tục dựa trên AI sinh tạo

   1. Tăng cường xử lý dữ liệu

   2. Cải tiến từ điển từ đồng nghĩa/từ tương tự

   3. Xử lý ngày tháng

   4. Cải tiến hiệu suất truy vấn dựa trên độ tương tự vector