Gần đây, cục diện AI một lần nữa thay đổi khi OpenAI ra mắt Nghiên cứu sâu.
Ngay sau đó, Perplexity, xAI, Manus và nhiều công ty khác cũng ra mắt các sản phẩm tương tự. Về bản chất, Nghiên cứu sâu là một tác nhân tìm kiếm có thể tiếp nhận truy vấn của người dùng và thực hiện nghiên cứu phức tạp, gồm nhiều bước trên Internet trong tối đa 30 phút, đôi khi sử dụng hơn 100 nguồn. Chỉ trong vài phút, công cụ này tạo ra một báo cáo nghiên cứu toàn diện—khối lượng công việc mà một nhà nghiên cứu thường phải mất nhiều giờ mới hoàn thành.
Chúng tôi cho rằng đây là một trong những sản phẩm AI quan trọng nhất kể từ GPT-3.
Trong những cuộc trao đổi sau đó với khách hàng, có một câu hỏi nổi bật: “Khi nào chúng tôi có thể áp dụng hình thức nghiên cứu sâu này cho dữ liệu của mình?”
Nhiều khách hàng trong số này đã dành nhiều năm—thậm chí nhiều thập kỷ—để tỉ mỉ xây dựng những kho tri thức độc quyền thuộc hàng lớn nhất thế giới. Dữ liệu này vô cùng quý giá và tạo nên lợi thế cạnh tranh cho họ trong từng ngành.
Nhận thấy nhu cầu đó, chúng tôi bắt tay phát triển một phương pháp giúp mọi doanh nghiệp xây dựng năng lực nghiên cứu sâu phù hợp với thị trường, dữ liệu và bối cảnh riêng.
Chúng tôi gọi giải pháp này là Nghiên cứu sâu cho doanh nghiệp.
Trong Nghiên cứu sâu cho doanh nghiệp, chúng tôi vận dụng nhiều bài học đã đề cập trong bài phân tích chuyên sâu về các phương pháp RAG.
Việc cải thiện truy vấn của người dùng qua từng vòng lặp còn quan trọng hơn trong các tác vụ nghiên cứu sâu so với RAG truyền thống
Quản lý ngữ cảnh vẫn là yếu tố then chốt. Tác nhân nghiên cứu phải nắm rõ những gì mình đã khám phá và hướng nghiên cứu nào mang lại nhiều kết quả hơn. Việc quản lý trạng thái này một cách thông minh giúp khả năng suy luận của mô hình phát huy hiệu quả tối đa
Tác nhân nghiên cứu là động cơ vận hành Nghiên cứu sâu cho doanh nghiệp.
Tác nhân nghiên cứu có thể xem câu hỏi của người dùng, các truy vấn đã thực thi trước đó và những thông tin hữu ích thu được từ chúng. Sau đó, tác nhân sử dụng khả năng suy luận để chuyển luồng dữ liệu đã được tuyển chọn thành hành động.
Tác nhân nghiên cứu được cấp quyền sử dụng nhiều công cụ để hoàn thành mục tiêu. Các công cụ này có thể gồm công cụ tìm kiếm web và trình vận hành web thường thấy trong các công cụ nghiên cứu sâu dành cho người tiêu dùng, cũng như công cụ tương tác với nguồn dữ liệu độc quyền và các điểm cuối của bạn.
Điều này giống như một hộp dụng cụ ngoài đời thực—Tác nhân nghiên cứu chỉ cần chọn đúng công cụ cho công việc. Đôi khi, tìm kiếm web là công cụ hữu ích nhất—bạn có thể muốn nhanh chóng xem một bài nghiên cứu vừa công bố hôm nay nhưng chưa được đưa vào cơ sở tri thức của công ty.
Tuy nhiên, nếu hoạt động trong các ngành như dược phẩm, tài chính hoặc pháp lý, quy trình làm việc của bạn sẽ phụ thuộc rất nhiều vào các cơ sở tri thức nội bộ. Với những nguồn này, chúng tôi có thể tinh chỉnh kỹ lưỡng Tác nhân nghiên cứu bằng phương pháp học tăng cường đầu cuối để tác nhân khai thác tri thức độc quyền của bạn hiệu quả nhất. Và đó chính là điểm Nghiên cứu sâu cho doanh nghiệp của chúng tôi thực sự tỏa sáng.
Đây chính là nơi điều kỳ diệu xảy ra.
Internet cung cấp lượng thông tin khổng lồ, nhưng việc tích hợp trực tiếp chuyên môn độc quyền của bạn vào các hệ thống AI mới giúp khai phá toàn bộ tiềm năng của chúng. Chúng tôi tin rằng những giải pháp hiệu quả nhất được tạo ra bằng cách tích hợp tri thức riêng và thế mạnh cạnh tranh của bạn vào mọi bước trong quy trình.
Chúng tôi phối hợp với các tổ chức để phát triển giải pháp tích hợp phù hợp, hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn—dù là cơ sở dữ liệu có cấu trúc như Neo4j, PostgreSQL hay Snowflake, hoặc hệ thống lưu trữ đám mây và tệp như S3 hay SharePoint—vào một hệ sinh thái thống nhất. Việc tích hợp này giúp bảo đảm mọi khía cạnh của hệ thống đều được làm giàu bằng dữ liệu độc quyền và quy trình nội bộ của bạn. Nhờ đó, Tác nhân nghiên cứu có thể thực hiện các bước tương tự như chuyên viên phân tích nội bộ của bạn.
Nỗ lực khai thác dữ liệu hiệu quả thường đặt ra những câu hỏi quan trọng về quyền truy cập và quyền hạn. Các chủ sở hữu dữ liệu có lý do chính đáng để lo ngại rằng thông tin nhạy cảm có thể vô tình bị tiết lộ trong câu trả lời. Chúng tôi chủ trương tích hợp quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu vào giải pháp ngay từ đầu. Khi lập chỉ mục dữ liệu nội bộ, điều thiết yếu là phải ghi nhận quyền sở hữu dữ liệu và thực thi quyền hạn, bảo đảm chỉ người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập thông tin cụ thể. Ngoài ra, các cơ chế mạnh mẽ để xóa dữ liệu khỏi chỉ mục—tuân thủ GDPR và các quy định khác—là yếu tố thiết yếu để duy trì quyền riêng tư và tuân thủ pháp luật. Mức độ kiểm soát và an toàn này tạo nên sự khác biệt giữa phương pháp của chúng tôi với các công cụ nghiên cứu sâu công khai trên toàn Internet.
Tìm kiếm web vẫn là nền tảng cốt lõi trong quy trình nghiên cứu của doanh nghiệp. Thu thập dữ liệu web theo cách truyền thống từ lâu đã là phương pháp đáng tin cậy để lấy dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn trực tuyến. Những phương pháp truyền thống này có hiệu quả khi thu thập lượng lớn thông tin công khai.
Gần đây, các tác nhân trình vận hành web đã xuất hiện để xử lý những tác vụ truy xuất dữ liệu đầy thách thức trên Internet. Các công cụ này gồm Trình vận hành của OpenAI, Claude của Anthropic và Proxy của Convergence. Chúng được thiết kế để điều hướng những môi trường web phức tạp, xử lý các truy vấn nhiều sắc thái và truy xuất dữ liệu mà kỹ thuật thu thập dữ liệu tiêu chuẩn khó tiếp cận.
Đôi khi, LLM không phải là công cụ phù hợp nhất để phân tích dữ liệu đã truy xuất. Vì vậy, chúng tôi có thể cấp cho Tác nhân nghiên cứu quyền sử dụng những công cụ chuyên biệt hơn, như môi trường lập trình hoặc thậm chí công cụ độc quyền của bạn, để hoàn thành các phân tích này. Phương pháp nhiều lớp này—từ thu thập dữ liệu truyền thống đến các tác nhân trình vận hành tiên tiến và công cụ chuyên biệt—bảo đảm hoạt động nghiên cứu của doanh nghiệp vừa toàn diện vừa linh hoạt, bất kể bối cảnh dữ liệu phức tạp đến đâu.
Mỗi doanh nghiệp có văn hóa, đặc thù ngành và thông lệ riêng, ảnh hưởng đến cách tiếp nhận và ứng dụng thông tin chuyên sâu hiệu quả nhất. Các công cụ có sẵn thường đưa ra câu trả lời chung cho mọi trường hợp, có thể không phù hợp với bối cảnh riêng của doanh nghiệp bạn.
Khi xây dựng giải pháp nghiên cứu sâu phù hợp, bạn có thể linh hoạt định dạng kết quả nghiên cứu đúng nơi và đúng cách cần thiết—dù là tích hợp vào công cụ phân tích hiện có hay xây dựng một quy trình riêng cho mục đích này.
Khi điều chỉnh kết quả nghiên cứu theo ngôn ngữ và quy trình riêng của doanh nghiệp, bạn bảo đảm thông tin chuyên sâu không chỉ chính xác mà còn được tích hợp liền mạch vào các khuôn khổ ra quyết định hiện có.
Chúng tôi hình dung một tương lai nơi mọi công ty đều được hưởng lợi từ giải pháp nghiên cứu sâu phù hợp, hỗ trợ những quy trình làm việc quan trọng nhất.
Những sản phẩm ra mắt gần đây—như Responses API của OpenAI với khả năng tìm kiếm web tích hợp, cùng Agent SDK mới được công bố để xây dựng các hệ thống AI tác nhân—cho thấy cam kết của các doanh nghiệp dẫn đầu ngành trong việc phát triển công cụ AI ở lĩnh vực này. Trong khi các công cụ công khai như Nghiên cứu sâu của OpenAI xử lý rất tốt những truy vấn tổng quát, các doanh nghiệp muốn tạo lợi thế cạnh tranh sẽ hưởng lợi từ một phương pháp riêng, khai thác triệt để tri thức độc quyền và thế mạnh khác biệt của mình.
Bạn muốn tìm hiểu cách biến tầm nhìn này thành hiện thực cho doanh nghiệp mình? Hãy liên hệ với chúng tôi qua kênh bạn muốn.