0:00 Hello, xin chào các bạn. Dũng lại lập trình đây. Ở trong video này Dũng sẽ hướng dẫn và giới thiệu cho các bạn những cái quy trình để các bạn có thể tạo nên một con AI agents. Đây là một cái từ khóa rất là hot trong những năm gần đây mà Dũng nghĩ nó không phải là một từ khóa hot mà đây sẽ là một cái xu hướng của thế giới sắp tới. Những cái kiến thức mà Dũng nói trong video này nó là những kiến thức rất mới và Dũng tin là nếu bạn chưa biết đến nó thì nó có thể giúp bạn mở mang rất là nhiều và thậm chí là bạn có thể tìm ra được những cái cơ hội mới có thể kiếm tiền rất là nhiều. Về mặt định nghĩa và lý thuyết thì AI agents là một cái hệ thống mà có thể lấy thông tin từ môi trường đưa ra quyết định thực hiện một cái hành động để có thể đạt được một cái mục đích mà nó đã đề ra. Đấy là một cái lý thuyết và bất kỳ một cái chương trình nào mà nó đạt đủ bốn cái yếu tố đấy thì nó gọi là một cái AI agents. Tuy nhiên là trong
0:47 video này Dũng sẽ tập trung vào cái loại AI agents mà có sử dụng gen AI tức là generative AI để đưa ra quyết định. Tức là nói chung là sử dụng cái chat GPT để đưa ra quyết định. Nhưng mà không chỉ đơn giản là mình hỏi chat GPD và nó đưa lại kết quả cho mình. Như thế thì quá đơn giản. Trong video này Dũng sẽ hướng dẫn các bạn làm sao để xây dựng được những chương trình nâng cao phức tạp hơn, đạt được nhiều thứ hơn, nhiều mục đích hơn dựa vào cái phần chat GPT. Đấy, trước khi vào video, Dũng xin tự giới thiệu hiện tại Dũng đang làm giảng viên trường đạp Xuyên Bờn ở bên Úc có dạy về trí tuệ nhân tạo, hệ thống thông minh và các môn lập trình khác. Và Dũng có bằng tiến sĩ về xây dựng hệ thống AI làm sao cho nó hoạt động trơn chu từ trường đại học Deon và công việc chính của Dũng trước đấy là làm việc ở viện trí tuệ nhân tạo với ứng dụng AQU I square ở bên Úc. Khi mà làm về IT thì Dũng thích nhất
1:32 là xây dựng một chương trình mà người khác có thể sử dụng được. Từ những năm 2018 thì Dũng có xây dựng một số những chương trình về chatbot để người khiếm thính khiếm thị có thể sử dụng và đã được đăng trên báo khoa học của bên Úc. Và sau đấy Dũng cũng có duyên với cả chatbot thì Dũng cũng có xây dựng một vài những con chatbot cho cái viện nghiên cứu AQ I square. Thì con chatbot về sau thì có tích hợp về nhận diện khuôn mặt và liên kết với một số phần như kiểu là nhận diện xong thì tự động mở cửa, tự động thông báo với cả những người bên trong, tự động sắp xếp lịch. Còn con chatbot trước thì tích hợp được một số những công nghệ. Ví dụ như là khi mình quay sang bên trái bên phải khi mà mình đang đeo headphone thì mình nó có thể biết được xem là mình đang quay hướng nào và nó điều chỉnh cái âm thanh theo cái đấy và con chatbot sẽ nói chuyện dựa vào mình đang quay hướng nào và đang ở đâu. Nhưng mà công nghệ thì thay đổi rất là nhanh. những cái chương
2:18 trình con chatbot mà ngày xưa Dũng xây dựng từ những năm 2019 2020 sử dụng những cái như kiểu là dialog flow xong là khớp với cả những cái từ khóa rồi dùng những cái thư viện như kiểu NLTK, những kỹ thuật NLP, Dialog Flow thì về sau năm 2022 thì Open AI nó ra cái chat GPT nó đã làm thay đổi mọi thứ rất là nhiều và cả một cái nền công nghiệp mới được mở lên dựa vào cái thằng chat GPT đấy. cái bản chất của cái chat GPT khi mà các bạn sử dụng nếu mà như các bạn đang sử dụng chỉ đơn giản là tìm kiếm thông tin thì Dũng cảm thấy nó chỉ là một cái phần bề nổi rất là nhỏ của chat GPT thôi. Thì bản chất của cái đằng sau chat GPT là một mô hình ngôn ngữ lớn nó gọi là Last Language Model LM. Thì cái Last Language Model này cái bản chất đó là nó có thể tiếp nhận được thông tin dưới dạng chữ và nó có thể phân tích, xử
3:06 lý, trả lời câu hỏi, tư duy, lập luận dựa trên cái mà bạn viết lên. hay nói cách khác là nó có thể đưa ra quyết định dựa vào dữ liệu mà bạn đưa cho nó. Vậy thì cái bản chất của AI mà mình muốn các bạn nhớ đến đấy là nó có thể tiếp nhận thông tin của bạn, tư duy lập luận và đưa ra hành động, đưa ra kết quả. Đây là cái mà hàng ngày mình vẫn phải sử dụng. Hàng ngày công việc, cuộc sống hàng ngày của mình mình đều phải đưa ra quyết định dựa vào thông tin mà mình có, dựa vào cái mà mình muốn đạt được. Vậy thì tại sao mình không sử dụng AI để đưa ra quyết định đấy? hay là một trong một cái công ty, tất cả những nhân viên trong công ty đều đang hoạt động thực hiện một cái hành động đều phải đưa ra quyết định, đều phải tư duy lập luận và đưa ra quyết định. Tuy nhiên, không phải công ty nào cũng đang sử dụng AI cho việc đấy. Thì cái đấy cũng dễ hiểu. Lý do thứ nhất là vì để con AI đưa ra quyết định
3:52 thì mình phải đưa cho nó toàn bộ những thông tin mà nó cần. Ví dụ như là để đưa ra một quyết định mà mình phải lấy thông tin từ người này người kia, chỗ này chỗ kia vào cái trang web này, vào trang web kia lật lại cái email này vào cái mở cái file này lên. Nó tất cả những hành động đấy nó mới đủ thông tin để AI đưa ra quyết định thì cái việc lấy toàn bộ thông tin đấy nhồi nhét nó vào một cái con chat GPT để nó trả lời có thể nó tốn rất nhiều thời gian. Thế nên người ta làm tự làm luôn cho nó nhanh. Thì đấy là lý do thứ nhất đấy là không đủ thông tin và cái việc mình đưa thông tin cho cái con AI đấy nó tốn quá nhiều thời gian. Cái lý do thứ hai đấy là người ta không tin tưởng cái mà AI tạo ra. có thể là nó không chính xác như cách người ta muốn hoặc có thể là không biết là ai sẽ chịu trách nhiệm cho cái con AI đấy. Thế nên là đấy là lý do các công việc hàng ngày
4:38 người ta vẫn chưa sử dụng AI để đưa ra quyết định và các công ty vẫn chưa sử dụng AI để đưa ra quyết định. Tuy nhiên, hai cái điểm này cũng là chỗ mà những người lập trình viên như mình và các bạn đang xem video có thể tham gia và giải quyết nó. Và các bạn có thể tạo nên được những chương trình AI giúp cho công việc hàng ngày của người khác hoặc giúp cho công ty của người khác. Và đây cũng là một cái dịch vụ gọi là AI Automations mà công ty AI Consulting của Dũng ở bên Úc đang thực hiện và giúp cho rất là nhiều khách hàng. Khi mình có thể giúp họ tự động hóa những công việc thì họ sẽ giảm chi phí, giảm nhân lực và tức là sẽ kiếm được thêm nhiều tiền. Đấy là cách mà mình sẽ kiếm tiền với AI và Dũng sẽ hướng dẫn ở trong video này. Tuy nhiên, nếu mà các bạn đang là một nhà phát hành game, một người lập trình game hoặc có đam mê về lập trình game, muốn tạo ra những cái game mà người khác có thể sử dụng, Dũng muốn giới thiệu cho các bạn nhà tài trợ của video ngày hôm nay đấy
5:24 là nền tảng Playop. Đây là một nền tảng giúp bạn phát hành và kiếm tiền từ game của mình mà không phải đối mặt với nhiều rắc rối khi mà bạn tự phát hành game của mình trên các cửa hàng ứng dụng di động. Việc mình tự lập trình lên một trò chơi mới chỉ là nửa chạng đường. Nửa chạng đường còn lại là kiếm những người chơi thực sự trải nghiệm cái game bạn tạo ra. Nếu muốn phát hành trên di động, bạn phải hiểu chính sách của các cửa hàng ứng dụng, quy trình phê duyệt, cạnh tranh và cả chi phí marketing. Để bỏ qua tất cả những rắc rối trên thì bạn có thể phát hành game của mình trên nền tảng playop. Đây là nền tảng game trên trình duyệt. Bạn có thể tải trò chơi của mình lên và nhanh chóng tiếp cận hàng triệu người chơi cả trên máy tính để bàn và di động mà không phải tải xuống hay cài đặt bất kỳ thứ gì. Và điều tuyệt vời nhất là bạn có thể thực sự kiếm tiền từ trò chơi của mình thông qua quảng cáo và mua hàng trong ứng dụng. Cũng giống như trên nền tảng di động, tuy nhiên Play Hop sẽ giúp bạn chi phí marketing và quảng bá trò chơi đến nhiều người hơn. Nếu bạn đã có
6:10 sẵn game làm bằng nền tảng Unity, Default, Cocose hay là Construct thì bạn có thể sử dụng Play hop và tải ứng dụng, tải game của mình lên luôn và có thể lập tức tiếp cận đến nhiều người. Vậy nên nếu bạn nào thực sự nghiêm túc với việc phát triển game của mình hoặc chỉ đơn giản là bạn muốn game của mình tiếp cận đến nhiều người hơn và bắt đầu kiếm được thu nhập từ game của mình thì các bạn có thể sử dụng nền tảng playop và Dũng sẽ để link để các bạn có thể trải nghiệm nền tảng ở phần mô tả và đính kèm ở phần comment bình luận ở trong video này nha. Bây giờ quay trở lại AI agents. Nếu như các bạn chưa biết về việc generative AI có thể ứng dụng ở trong các lĩnh vực như thế nào thì mình khuyên là các bạn nên đọc cái bài báo report của Deloy. Theo dự báo của Deloy thì đến năm 2027 một nửa những công ty mà đang sử dụng Generative AI sẽ tạo nên những cái con agents. Thì Generative AI nó chỉ đơn
6:56 giản là lấy về thông tin và nó sản xuất ra thông tin trả lại các bạn. Còn agent là nó có thể tác động vào hệ thống, sửa đổi file, đưa ra một số những hành động ví dụ gửi tin nhắn người này người kia. Đó thì đấy gọi là agent. Mà không những như vậy, multiagent có nghĩa là nhiều các cái con agents, mỗi một con có một mục đích khác nhau. Nó có thể phân chia công việc, phân bố đầu việc, kết nối nhiều thứ và có thể đưa ra quyết định. Hiện tại bây giờ những cái công ty công nghệ lớn nó đang đua nhau, chạy đua để tạo nên những cái last language model như kiểu là chat GPT này. Ví dụ open AI ra chat GPT hay là Antropic thì ra clot AI. hay là Google thì ra con Gemini hay là Facebook thì ra con Lama hay là các pháp sư Trung Hoa thì ra con deep của anh Elon Mus thì ra con Group thì cái đấy là những cái con model là gọi là
7:42 những cái trí thông minh ở cái gọi là cái tầng cao nhất. Tuy nhiên là cái cách họ kiếm tiền đấy là họ sẽ cho những người khác như kiểu là Dũng và các bạn sử dụng các cái model đấy để tạo nên cái chương trình phù hợp với cái hoàn cảnh sử dụng của mình và họ sẽ kiếm tiền nhờ những người như mình tạo nên cái chương trình mà người khác sử dụng. Tiếp theo là nói đến những công việc liên quan đến AI thì Dũng cảm thấy là Dũng muốn nhóm các công việc về AI vào năm nhóm sau đây. Các bạn hãy nghe để xem là mình có thể phù hợp với nhóm nào. Nhóm đầu tiên là AI Low Code, tức là những cái người sử dụng những cái công cụ người ta có sẵn ở trên mạng. nhụ tạo những con chatbot mà có sẵn ở trên mạng chỉ việc sử dụng nó hoặc là những cái nền tảng mà các bạn chỉ cần kéo thả để các bạn có thể gửi tin nhắn hay là phân chia công việc hay là gọi các cái chat GPT trả lời các câu hỏi khác nhau. Thứ hai là AI
8:28 training là những cái người đào tạo người khác cách sử dụng AI có thể là đào tạo về cái mức rất là cơ bản cách sử dụng chat GPT cho công việc hàng ngày hay là nâng cao hơn như kiểu là dạy học về AI hay là có thể nâng cao hơn là dạy học những cái kỹ thuật ở trong AI. Công việc thứ ba là về AI automations, tức là những người có thể tạo ra được những cái sản phẩm nó cao hơn cái phần đầu tiên, cao hơn cái AI low code và người ta có thể tạo được những cái chương trình hệ thống AI mà khi mà ví dụ bạn đi vào một công ty, các bạn sẽ hỏi tìm hiểu xem là cái công ty của họ đang có những quy trình như thế nào và mình có thể xây dựng được những cái chương trình mà tự mình xây dựng từ đầu nhá. có sử dụng những cái như kiểu chat GPT chẳng hạn và có thể tự động hóa được quy trình đấy thì Dũng gọi đấy là AI automations. Tiếp
9:13 theo là AI Research, những cái người nghiên cứu chuyên sâu hàn lâm, tối ưu thuật toán, xây dựng những cái model cho tiếng Việt. Ví dụ như vậy. Và cuối cùng là AI product là những sự kết hợp giữa toàn bộ những cả tất cả những cái ở phần trên và tạo ra nên một cái sản phẩm mà cho một nhóm người có thể sử dụng. Cái phần cuối cùng là AI Product. Thì bây giờ có rất là nhiều các cái startup được mở lên sử dụng Generative AI rất rất nhiều luôn. Có một cái ứng dụng cầm cái điện thoại chụp cái hình một cái đồ ăn và nó tính được xem là hàm lượng calori là bao nhiêu. Hoặc là một cái công ty có thể xử lý được hình ảnh của cái bệnh nhân X-ray trong lĩnh vực sức khỏe và trong bệnh viện. Hoặc là magic school là một cái công cụ mà giúp cho những người học sinh, giáo viên tạo slide bài giảng, nghiên cứu bài giảng, tạo quiz, tạo ra
9:58 giáo trình. Vậy thì dựa theo cái năm nhóm công việc mà Dũng vừa mới đưa lên thì Dũng nghĩ là mỗi người cũng nên kiểu tự nhìn vào bản thân xem mình mạnh ở phần nào, mình có thể làm tốt ở phần nào chứ không nên thấy cái gì hot nhất mà mình đu theo thì có khi mình không đủ khả năng để làm cái phần đấy. Ví dụ như bạn là một bác sĩ, bạn 50 tuổi và trước giờ bạn toàn là bác sĩ, chuyên môn của bạn toàn là bác sĩ và bạn cảm thấy là AI có thể làm được một cái phần gì đấy mà bạn nhận ra tại vì bạn có chuyên môn là bác sĩ thì Dũng nghĩ là bạn không nên học theo kiểu là học từng cái thuật toán để mình có thể hy vọng sau này tự xây dựng một cái công nghệ lõi gì đấy mà Dũng nghĩ là bạn nên học xem là các cái như kiểu là chat GPT Gamerine nó hoạt động như thế nào và các bạn sẽ tìm cách xây dựng những hệ thống xung quanh cái phần chat GPT Chamberine các thứ đấy để phục vụ cho cái mục mục đích mà bạn biết
10:43 có thể giải quyết được tại vì bạn có chuyên môn trong ngành bác sĩ. Tiếp theo Dũng muốn nói về cái sự khác biệt giữa cái hệ thống phần mềm bình thường và một cái phần mềm hệ thống có AI. Thì một cái phần mềm thông thường nó xử lý logic thì nó có cái đúng sai nó rất là rõ ràng. Nó có yêu cầu rõ ràng, đúng sai rõ ràng và logic đằng sau rất rõ ràng. Tuy nhiên khi mà bạn chuẩn bị ứng dụng AI vào trong hệ thống của mình thì các bạn cũng cần biết là cái đấy nó có cái điểm gì mà các bạn cần lưu ý. Thì đầu tiên là cái kết quả mà AI tạo ra không thể nào mình biết được là nó đúng hay nó sai. Thế nên cái tính chính xác nó không đảm bảo. Tại vì bản chất đằng sau cái AI là mọi thứ nó đều tính theo phần trăm, mọi thứ nó đều là xác suất chứ không phải là nó 100% nó không có tính logic rõ ràng. Nó đều là xác suất hết. Vậy nên là khi các bạn có sử dụng AI trong hệ thống của
11:29 mình thì các bạn cần phải có một hệ thống để có thể theo dõi liên tục và phải có hệ thống cảnh báo để xem khi nào cái hệ thống đấy nó sai hay nó không đúng hay có vấn đề. Trước khi vào phần hướng dẫn AI agents thì Dũng muốn giới thiệu cho các bạn xem con chat con chatbot này. Đây là con chatbot cho cái công ty cung cấp một số những dịch vụ về AI. Thì khi mà vào con chatbot nó sẽ hỏi bạn làm trong lĩnh vực gì và con chatbot sẽ hỏi bạn gặp vấn đề gì. Và khi mà mình nhập vào cái vấn đề của mình rồi, con chatbot sẽ đưa ra những cái gợi ý, những cái dịch vụ của bên mình mà phù hợp với cái vấn đề của bạn, phù hợp với cả cái ngành nghề của bạn. Thì cái mà Dũng lập trình lên con chatbot này dựa vào những cái thông tin mà có sẵn của công ty đó. Thì con chatbot này có chức năng tư vấn và nó sẽ đưa người dùng đến để đặt một cái buổi hẹn. Đây là một con chatbot rất cơ bản gọi là lead generation chatbot
12:14 dùng để khi mà người ta mới vào website của bạn sẽ lấy thông tin tư vấn sơ qua và hướng người ta đặt một buổi hẹn. Thì đây chỉ là một trong số những ứng dụng rất là bình thường, rất là nhỏ của Generative AI. Thì như các bạn thấy là cái câu hỏi câu trả lời mà cái con chatbot đấy nó tạo lên nó rất là phù hợp với trong cái bối cảnh để nó không có trả lời lan man và nó hướng người dùng đặt buổi hẹn và có thể đưa vào những cái thông tin của công ty mình. Vậy nếu chỉ đơn giản là mình sử dụng chat GPT đưa vào câu hỏi và đưa câu trả lời thì không thể nào mình xây dựng được một cái chương trình như vừa nãy mình show cho các bạn. Ở đây cái mà Dũng đã sử dụng để làm con chatbot đấy là Dũng thêm một số những cái phần khác vào trong cái last language model vào trong cái prom mà mình gửi đến chat GPT. Thì cái này nó gọi là augmented lm. Augmented có nghĩa là bạn thêm vào củng cố thêm vào cái
13:00 prom mà bạn gửi đến chat GPT. Cái bài blog này được viết lên bởi Antropic từ đầu năm 2025. Tức là cái bài này nó mới chỉ 2 tháng thôi. Vậy nên là nếu bạn đang xem video này, những cái kiến thức này nó đang rất là mới. Ở đây các bạn nhìn vào cái phần memory tức là bộ nhớ. Tức là khi mà con chatbot nó hỏi là mình làm ở cái lĩnh vực nào, nó sẽ lưu lại câu trả lời của mình. Rồi nó hỏi mình gặp vấn đề gì, nó sẽ lưu lại cái vấn đề của mình. Thì cái đấy nó sẽ lưu vào trong bộ nhớ. Và các cái vấn đề của mình đã mô tả từ những cái câu trước nó sẽ lưu lại trong bộ nhớ và nó sẽ thêm vào cái prom để cái last language model đưa ra câu trả lời tiếp theo. Phần tiếp theo ở đây là retrieval. Có nghĩa là mình sẽ thêm những cái phần thông tin khác cho vào cái mà mình sẽ đưa lên chat GPT. Cái mà mình đưa lên chat GPT để đưa câu trả lời cho mình ấ nó gọi là cái prom đó thì
13:47 receival nó có thể là những thông tin từ bên ngoài. Ví dụ như là khi người dùng hỏi là công ty của mình có dịch vụ gì đó thì mình sẽ đưa lên chat GPT là người dùng đặt câu hỏi là công ty mình có dịch vụ gì và sau đây là các dịch vụ bên mình đó mình sẽ đưa thông tin các dịch vụ bên mình vào trong cái câu hỏi của người dùng để chat GPT có thể đưa ra câu trả lời dựa vào cái thông tin mà mình đưa cho nó. Và phần cuối cùng ở đây là to tức là những cái công cụ bên ngoài. Như bạn thấy là cái chat GPT nó chỉ được huấn luyện dựa vào dữ liệu đến năm 2022. Tức là những cái dữ liệu mới thì nó không biết. Và đặc biệt là những cái dữ liệu hiện tại ngay bây giờ ví dụ như là nhiệt độ ở bên thành phố Marbon là bao nhiêu thì chat GPT không thể biết được. Vậy nên cái phần two này chính là cái chỗ mà mình gọi để mình tương tác với cả
14:34 những cái thành phần ở bên ngoài. Ví dụ như là Dũng muốn đặt câu hỏi là ngày mai Dũng sẽ mặc gì đi ra ngoài đường. đó thì nó sẽ cần biết là Dũng đang sống ở đâu. Thì có thể trước đấy Dũng đã lưu lại thông tin đấy rồi và chat GPT nó đã nhớ vào rồi. Và để chat GPT trả lời được là ngày mai Dũng nên mặc gì thì nó cần biết thời tiết ngày mai là như nào và Dũng đang sống ở đâu. Đó. Vậy thì cái thời tiết ngày mai nó phải lấy thông tin ở đâu? nó phải sử dụng một cái API từ bên ngoài để lấy thông tin hiện tại, lấy thông tin ngày mai bao nhiêu độ có mưa hay không để đưa ra câu trả lời thì đấy gọi là cái phần to. Cứ bất ký khi nào bạn cần tương tác với một hệ thống khác thì nó gọi là cái thành phần to. Vậy thì đây là ba cái mà nếu mà bạn dùng chat GPT một cách thông thường thì sẽ không tận dụng được thông tin từ ba cái này. Bây giờ mình sẽ đi vào kiểu thiết kế một
15:20 cái chương trình đấy là bạn có thể kết nối nhiều các cái câu lệnh mà các bạn gửi đến chat GPT. Tức là không phải là bạn ghép gộp toàn bộ mọi thứ vào trong một cái câu hỏi rồi bạn đưa chat GPT hoặc là bất ký một cái last language model nào khác để nó đưa cho câu trả lời. Mà nếu mà bạn biết là cái việc mà bạn cần làm có thể chia tách ra bởi nhiều phần nhỏ khác nhau thì các bạn sẽ nên mỗi một lần bạn bảo nó làm một cái bước nhỏ bạn sẽ gửi lên chat GPT để nó gửi cho bạn kết quả rồi bạn lại dùng cái kết quả của cái đấy lại gửi lên chat GPT để làm bước tiếp theo. đó nếu như các bạn biết là một cái vấn đề có thể chia làm nhiều bước mà bạn đã biết trước là các cái bước đấy nó trông như thế nào thì bạn nên làm theo cái kiểu này. Dũng lấy luôn một cái ví dụ. Nếu như bạn đang làm ở một công ty mà bạn thường xuyên làm ở bên HR tức là bên tuyển dụng và
16:07 bạn cần phải xem xét hồ sơ của rất nhiều người để xem là có cần có tuyển được họ không. Đó thì cái quá trình tuyển dụng và quá trình xét duyệt hồ sơ nó có rất là nhiều bước. Đầu tiên là các bạn phải check CV này. CV mà đủ điều kiện, có đủ kinh nghiệm thì các bạn sẽ cho vào vòng tiếp theo này. Phỏng vấn này. Rồi là đánh giá câu trả lời phỏng vấn của họ này. Rồi sau khi phỏng vấn OK thì bạn sẽ phải hỏi người khác, hỏi những cái cấp cao hơn để xem là có nhận được không. Xong là khi mà đã người ta đã bảo là nhận được rồi thì bạn sẽ phải kiểm tra hồ sơ người ta xem là có thật hay không, thông tin có chính xác hay không, hay là visa họ còn hạn hay không, rồi là sơ yếu lý lịch của họ có cái vấn đề gì cần nghiêm trọng mà phải biết hay không. Đó thì các bạn thấy là rất là nhiều bước như vậy. Nếu như mình cứ vứt toàn bộ thông tin vào trong chat GPT thì kết quả nó sẽ ra không tốt. Đối với những cái
16:53 vấn đề phức tạp mà chỉ hỏi đúng một câu mà nhồi nhét rất nhiều thông tin thì kết quả không bao giờ tốt. Tuy nhiên, nếu như bạn là một lập trình viên, bạn biết về AI, bạn biết về cái phần tự động hóa này và các bạn tạo nên một cái luồng để cho giúp cho những cái người HR, human resource có thể tuyển dụng làm tất cả những cái bước ấy tự động dễ hơn thì cái chương trình bạn tạo nên nó tốt hơn cái việc bạn cho trực tiếp vào chat GPT rất là nhiều. Bây giờ những công ty ở bên Úc nó cũng làm cũng kiểu kiểu tự động hết như này. Bạn sẽ gửi CV nhé. Cái AI nó sẽ kiểm tra CV của bạn có đủ tiêu chuẩn hay không. Nó sẽ cho tự động gửi tin nhắn, gửi email cho bạn. để bạn phỏng vấn. Mà khi bạn tham gia phỏng vấn, bạn sẽ phỏng vấn với máy chứ không phải phỏng vấn với người. Máy nó sẽ hỏi bạn câu hỏi như kiểu một con boss ấy. Đó giờ nó bạn sẽ đưa ra câu trả lời rồi nó máy nó sẽ tự
17:40 động đánh giá câu trả lời của bạn rồi nó mới cho bạn sang những cái bước tiếp theo. Và như bạn thấy ở cái hình này cái luồng của mình có một cái thành phần nó gọi là get. Tức là bạn có thể cho vào một số những cái logic vào trong cái luồng đấy. Ví dụ như khi câu trả lời phỏng vấn của bạn không tốt và hoặc là câu trả lời phỏng vấn của bạn nó thể hiện cái kỹ năng ở một cái khía cạnh khác, một cái mảng khác thì thay vì nó đưa bạn vào một cái luồng để phỏng vấn tiếp theo cho cái vị trí đấy, nó sẽ cho bạn vào một cái luồng tự động khác. Ví dụ như nó sẽ nói là ok tôi thấy bạn có vẻ không tốt về cái mảng này nhưng mà bạn có vẻ tốt vềảng này. Bạn hãy thử cân nhắc apply cái việc này xem. Đó ví dụ như thế hoặc là nó bỏ luôn nó bảo là bạn không đủ điều kiện để apply tiếp. Cái luồng mà Dũng vừa mô tả nó gọi là prom chaining. Tức là bạn cứ nối cái prom này với cái prom khác. Và một cái luồng tiếp theo mà Dũng muốn giới thiệu cũng ở trong cái bài blog này đấy là routing.
18:27 Cái này một cái ví dụ rất là điển hình đấy là nếu mà bạn cần làm một con AI để xử lý email. Ví dụ như hiện tại Dũng chẳng hạn, Dũng làm giáng viên bên Úc thì có quá nhiều email gửi về hàng ngày của bao nhiêu sinh viên hỏi những vấn đề khác nhau như kiểu là ngày mai người ta muốn xin nghỉ này, người ta muốn xin ra hạn assignment này hoặc là người ta muốn đổi lớp này hoặc là vấn đề lớp học có vấn đề này rất rất nhiều vấn đề khác hoặc người ta hỏi bài hoặc là email từ những cái người cấp trên, email từ giảng viên, những cái người khác đồng nghiệp. Đó thì Dũng cần một cái con AI để có thể phân loại được tất cả những cái email đấy một cách tự động. có thể chỉ đơn giản là gán nhãn. Vậy nên theo cái luồng này thì đầu tiên Dũng sẽ gọi Elem để nó phân loại trước và tùy vào xem nó thuộc cái loại nào thì Dũng sẽ có kiểu nhắn tin khác nhau. Ví dụ như là khi mà nhắn tin cho cấp trên chẳng hạn thì Dũng sẽ
19:14 phải bảo con AI là dùng một cái tôn giọng tôn trọng hơn, tôn kính hơn hay như nào đấy. Còn khi mà mình nhắn tin cho đồng nghiệp thì sẽ sử dụng một cái con AI cùng với một cái prom khác, tức là một cái hướng dẫn khác. hoặc là khi nhắn tin cho những cái bạn sinh viên mà có hoàn cảnh khó khăn hoặc là bị một cái bệnh hiểm nghèo gì đấy hoặc người ta có vấn đề về sức khỏe thì mình sẽ phải sử dụng một cái tôn giọng gọi là thông cảm cảm thông phải cảm thông người ta trước khi mình đi vào câu trả lời. Hoặc là nếu câu hỏi là một cái câu hỏi bài mang tính kỹ thuật cao thì thay vì dùng cái model thông thường để trả lời, để tiết kiệm chi phí thì Dũng sẽ phải sử dụng những cái model nó phức tạp hơn. Ví dụ như là model 1 của chat GPT hay là Clot Sonnet 3.7 của Antropic thì chi phí nó cao hơn nhưng mà nó có khả năng tư duy lập luận nhiều hơn. Tiếp theo là một cái luồng tự động mà bạn sẽ chạy song song. Cái này
19:59 sẽ phù hợp khi mà bạn một là bạn có thể chia một cái bài toán nhỏ thành nhiều cái bài toán nhỏ nhỏ hơn và cần phải kết quả của từng cái bài toán nhỏ đấy thì mới đưa được ra được quyết định cuối cùng. Và để làm cái đấy thì bạn có thể chạy song song từng cái bài toán nhỏ. Ví dụ như là bạn có một cái bản hợp đồng mà tận 1000 trang rất là nhiều chữ thì bạn không thể nào cho toàn bộ mọi thứ trong cái hợp đồng đấy vào trong con chat GPT để nó có thể phân tích được. Nó không thể nào phân tích được một cái bản quá dài như thế. Mỗi một lần bạn cho vào chat GPT nó có một cái gọi là context window. Có nghĩa là bạn chỉ được cho vào giới hạn số lượng chữ. Vậy nên mình sẽ phải chia nhỏ cái bản hợp đồng đấy thành nhiều phần khác nhau và mình sẽ bảo chat GPT là check phần này. Ok, không có vấn đề gì. Check phần thứ hai, check phần
20:45 thứ ba, ch phần tư. Đó, mình chia ra và nó sẽ chạy song song từ trên xuống dưới. Và sau đấy mình sẽ tổng hợp kết quả của từng cái phần phân tích để xem cuối cùng mình có phải sửa soạn cái gì không. Một kiểu thứ hai trong cái kiểu chạy song song đấy là cũng là một cái bản hợp đồng chẳng hạn. Nhưng mà khi mà bạn cho vào một cái bản hợp đồng quá lớn thì thường những cái model all lem nó có cái xu hướng là nó sẽ bị quên những cái thông tin ở giữa. Thế nên là các bạn có thể thay vì hỏi nó một lần và bảo nó đưa ra kết quả, bạn có thể chạy nó 10 lần khác nhau. Và trong mỗi 10 cái lần bạn bảo nó check cái hợp đồng ấy, bạn sẽ bảo nó check. Ví dụ check theo yếu tố này, check yếu tố này, check yếu tố này. Đó và sau đấy bạn sẽ cũng tổng hợp lại toàn bộ cái bản report của cả 10 cái đấy. Thì đấy cũng là một cái cách để các bạn chạy song song. Và cái luồng cuối cùng là sau khi các bạn tạo lên kết quả, các bạn sẽ
21:31 bảo nó tự đánh giá lại cái kết quả mà AI tạo ra và cái vòng lặp nó cứ tiếp tục tiếp tục tiếp tục tùy theo khi nào bạn muốn dừng lại là do bạn. Vậy là đấy là những cái kiến thức cơ bản mà Dũng muốn giới thiệu đến các bạn. Tất cả những kiến thức này là những kiến thức cực kỳ mới và Dũng tin là nó sẽ là một cái thứ sẽ bùng nổ trong những năm tới. Hiện tại mình và các bạn ngồi ở đây cũng là một cái giai đoạn Dũng nghĩ là cũng rất là bắt đầu của cái AI agent này. Tức là những cái chương trình mà sử dụng Last Language Model để đưa ra quyết định. Như các bạn thấy là những cái công ty doanh nghiệp nhỏ ngoài kia có rất là nhiều chỗ họ vẫn chưa sử dụng AI. Mặc dù Dũng biết là nếu sử dụng AI công ty của họ sẽ tự động hóa rất là nhiều, cắt giảm chi phí rất là nhiều. cùng lắm là họ chỉ sử dụng chat GPT để tự động tạo nên một số những cái văn bản, kiểm tra văn bản hoặc là tạo thêm một số những cái hình ảnh, video các thứ chứ họ chưa tận dụng được
22:17 cái cách mà Dũng hướng dẫn các bạn trong video này tạo nên những cái con ADI agent khác nhau để tối ưu hóa những cái luồng có ở trong công ty của họ. Dũng nghĩ là cái thời điểm này là cái cơ hội tuyệt vời cho cả Dũng và tất cả các bạn đang xem video này để mình có thể nghĩ ra được xem làm những cái AI agent cho những cái công ty doanh nghiệp ngoài kia tối ưu hóa, tự động hóa như thế nào. Làm cái này thì Dũng thấy nó cũng không phải là dễ đâu. Tại vì nó phải yêu cầu bạn phải hiểu được cái doanh nghiệp của người ta. Tức là những cái người mà họ không biết gì về AI họ là làm trong những cái lĩnh vực khác. Họ phải giao tiếp được với bạn và bạn phải hiểu họ thì hai người mới kết hợp được với nhau, tạo nên một cái sản phẩm được. Nếu như các bạn đang là một cái chủ doanh nghiệp, chủ công ty hoặc các bạn có những cái công việc kinh doanh mà các bạn muốn sử dụng AI vào trong công việc của các bạn để giảm chi phí, tối ưu các
23:02 công đoạn và kiếm được nhiều tiền hơn thì các bạn hãy liên hệ với cả công ty của Dũng tại mytech.ai. By ai
