Mô-đun 2: Hiểu biết kỹ thuật về sản phẩm
Giới thiệu về kiến trúc tác nhân AI
Trong mô-đun này, bạn sẽ có được hiểu biết kỹ thuật về kiến trúc tác nhân AI, điều này sẽ cho phép bạn tự tin trả lời các câu hỏi của khách hàng và giải thích các khả năng của sản phẩm. Đây là kỹ năng cốt lõi để bán thành công các giải pháp kỹ thuật phức tạp.
Các thành phần chính của tác nhân AI
Tác nhân AI bao gồm một số thành phần cốt lõi, mỗi thành phần đóng vai trò quan trọng trong kiến trúc tổng thể:
Bộ nhớ (Memory):
- Bộ nhớ ngắn hạn: lưu trữ thông tin về tương tác hiện tại
- Bộ nhớ dài hạn: lưu trữ thông tin về các tương tác trước đó
- Bộ nhớ vector: cho phép tác nhân trích xuất thông tin liên quan từ các lượng dữ liệu lớn
Trình lập kế hoạch (Planner):
- Chia các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ con nhỏ hơn
- Xác định chuỗi hành động để đạt được mục tiêu
- Có thể điều chỉnh kế hoạch tùy theo hoàn cảnh
Công cụ (Tools):
- Công cụ nội bộ: chức năng tích hợp sẵn của tác nhân
- Công cụ bên ngoài: API, cơ sở dữ liệu, hệ thống CRM và các dịch vụ bên ngoài khác
- Công cụ tùy chỉnh: được tạo cho các nhiệm vụ cụ thể của khách hàng
Trình thực thi (Executor):
- Thực hiện các hành động được xác định bởi trình lập kế hoạch
- Tương tác với các công cụ
- Cập nhật bộ nhớ dựa trên kết quả của các hành động
Nguyên tắc hoạt động của tác nhân
Tác nhân AI hoạt động theo nguyên tắc cảm nhận-tư duy-hành động:
- Cảm nhận: Tác nhân phân tích dữ liệu đầu vào (câu hỏi của người dùng, thông tin từ hệ thống bên ngoài)
- Tư duy: Tác nhân sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) để phân tích tình huống, lập kế hoạch hành động và đưa ra quyết định
- Hành động: Tác nhân thực hiện các hành động được lập kế hoạch (gọi công cụ, tạo câu trả lời)
Ví dụ kiến trúc
Tác nhân RAG đơn giản:
- Nhận yêu cầu từ người dùng
- Trích xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu vector
- Tạo câu trả lời dựa trên thông tin được trích xuất
Tác nhân có lập kế hoạch:
- Phân tích yêu cầu phức tạp
- Tạo kế hoạch hành động
- Thực hiện chuỗi gọi công cụ
- Hình thành câu trả lời cuối cùng
Hệ thống đa tác nhân:
- Nhiều tác nhân chuyên biệt làm việc cùng nhau
- Điều phối viên phân phối nhiệm vụ giữa các tác nhân
- Mỗi tác nhân giải quyết một phần của nhiệm vụ
RAG và xử lý kiến thức
RAG là gì
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là công nghệ cho phép các mô hình ngôn ngữ trích xuất thông tin từ các nguồn bên ngoài để tạo ra các câu trả lời chính xác hơn.
Lợi ích của RAG:
- Câu trả lời dựa trên tài liệu cụ thể của khách hàng, chứ không phải thông tin chung
- Tính cập nhật của thông tin: tác nhân sử dụng dữ liệu mới nhất
- Độ chính xác: giảm xác suất "ảo giác" (thông tin sai lệch)
- Khả năng giải thích: có thể chỉ định nguồn của từng tuyên bố
Tình huống sử dụng điển hình của RAG
PharmAssist - Tự động hóa hỗ trợ dược phẩm:
- Trích xuất thông tin từ giao thức điều trị
- Kiểm tra sự tương thích của thuốc từ cơ sở dữ liệu
- Đề xuất dựa trên khuyến nghị lâm sàng
Tác nhân SEO - Tự động hóa tiếp thị:
- Phân tích đối thủ cạnh tranh từ các nguồn mở
- Tạo nội dung tối ưu hóa SEO dựa trên dữ liệu hiện tại
- Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo
Tự động hóa Notion - Tự động hóa kinh doanh:
- Trích xuất thông tin từ tài liệu nội bộ
- Tự động hóa quy trình làm việc dựa trên quy tắc
- Tích hợp với kho kiến thức doanh nghiệp
Giải thích RAG cho khách hàng
Khi khách hàng hỏi về độ chính xác và tính cập nhật của thông tin, cần giải thích:
"Tác nhân AI của chúng tôi không dựa vào kiến thức được tích hợp sẵn trong quá trình huấn luyện. Thay vào đó, họ trích xuất thông tin từ tài liệu và cơ sở dữ liệu riêng của bạn theo thời gian thực."
"Điều này có nghĩa là tác nhân luôn sử dụng phiên bản cập nhật nhất của chính sách, quy trình và dữ liệu của bạn."
"Ngoài ra, chúng tôi có thể chỉ định nguồn của từng tuyên bố, điều này đảm bảo tính minh bạch và đáng tin cậy."
Tích hợp với các hệ thống bên ngoài
Tích hợp điển hình
Tác nhân AI có thể tích hợp với các hệ thống khác nhau:
Hệ thống CRM:
- Đọc và cập nhật thông tin khách hàng
- Tạo và cập nhật các giao dịch
- Theo dõi các giai đoạn ống dẫn bán hàng
Hệ thống ERP:
- Truy cập thông tin về đơn hàng, hàng tồn kho và hóa đơn
- Tạo và cập nhật bản ghi
- Tự động hóa quy trình kinh doanh
Cơ sở dữ liệu:
- Truy vấn SQL đến cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
- Trích xuất và cập nhật thông tin
- Tích hợp với kho dữ liệu
Hệ thống luồng công việc:
- Đọc và phân tích tài liệu
- Tự động điền biểu mẫu
- Phân loại và định tuyến tài liệu
Bảo mật tích hợp
Xác thực và ủy quyền:
- OAuth 2.0 và mã thông báo JWT cho quyền truy cập an toàn
- Quyền truy cập dựa trên vai trò
- Ghi nhật ký tất cả các yêu cầu truy cập
Mã hóa:
- Mã hóa dữ liệu đang nghỉ
- Mã hóa trong quá trình truyền tải
- Bảo vệ thông tin nhạy cảm
Tuân thủ tiêu chuẩn:
- GDPR để bảo vệ dữ liệu cá nhân
- HIPAA cho thông tin y tế
- SOC 2 cho bảo mật điện toán đám mây
Trả lời các câu hỏi về bảo mật
Khi khách hàng lo lắng về bảo mật tích hợp:
"Chúng tôi sử dụng hệ thống bảo mật nhiều lớp: mã hóa dữ liệu đang nghỉ và trong quá trình truyền tải, môi trường thực thi cô lập, kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, kiểm toán tất cả các hành động. Tất cả các giải pháp của chúng tôi đều tuân thủ các tiêu chuẩn GDPR, HIPAA và SOC 2."
"Mỗi lệnh gọi công cụ được ghi lại, và bạn luôn có thể kiểm tra dữ liệu nào đã được tác nhân truy cập và họ đã làm gì với dữ liệu đó."
"Chúng tôi có thể cấu hình tác nhân sao cho chỉ có mức truy cập tối thiểu cần thiết đến hệ thống của bạn, giới hạn nghiêm ngặt phạm vi hành động được phép."
Buổi thực hành
Chuẩn bị cho các câu hỏi kỹ thuật điển hình
Câu hỏi: "Yêu cầu về cơ sở hạ tầng là gì?" Trả lời: "Các giải pháp của chúng tôi có thể chạy trên cả đám mây và máy chủ cục bộ. Yêu cầu tối thiểu: 8GB RAM, 4 vCPU, 100GB dung lượng trống. Chúng tôi hỗ trợ hầu hết các nền tảng đám mây (AWS, Azure, GCP) và có thể tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có của bạn."
Câu hỏi: "Bảo mật dữ liệu được đảm bảo như thế nào?" Trả lời: "Chúng tôi sử dụng hệ thống bảo mật nhiều lớp: mã hóa dữ liệu đang nghỉ và trong quá trình truyền tải, môi trường thực thi cô lập, kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, kiểm toán tất cả các hành động. Tất cả các giải pháp của chúng tôi đều tuân thủ các tiêu chuẩn GDPR, HIPAA và SOC 2."
Câu hỏi: "Tích hợp với hệ thống hiện tại được thực hiện như thế nào?" Trả lời: "Chúng tôi cung cấp các đầu nối sẵn sàng cho các hệ thống phổ biến (CRM, ERP, cơ sở dữ liệu). Đối với các hệ thống độc đáo, đội ngũ kỹ sư của chúng tôi sẽ phát triển các tích hợp tùy chỉnh bằng cách sử dụng REST API, GraphQL hoặc các giao thức khác."
Trình diễn trong hộp cát
Trong khuôn khổ mô-đun này, bạn sẽ:
- Làm quen với môi trường trình diễn
- Tạo một tác nhân đơn giản trong hộp cát
- Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi kỹ thuật điển hình
- Luyện tập giải thích kiến trúc cho khách hàng
Thông điệp chính cho khách hàng
Đối với CTO/Giám đốc IT:
- "Tích hợp với hệ thống hiện có"
- "Tuân thủ các yêu cầu bảo mật"
- "Kiến trúc có thể mở rộng"
Đối với chuyên gia kỹ thuật:
- "Khả năng tích hợp linh hoạt"
- "Tính minh bạch của kiến trúc"
- "Hỗ trợ các giao thức khác nhau"
Các bước tiếp theo
Sau khi nghiên cứu mô-đun này, bạn nên:
- Hiểu kiến trúc của tác nhân AI
- Có thể giải thích công nghệ RAG
- Giải thích các khả năng tích hợp
- Trả lời các câu hỏi về bảo mật
- Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi kỹ thuật điển hình
Sau đó chuyển sang Mô-đun 3: Bán các giải pháp kỹ thuật phức tạp để phát triển kỹ năng bán hàng và xử lý phản đối.