Tri thức công ty, truy vấn được.
Biến tài liệu, SOP, FAQ, hợp đồng và tài liệu đào tạo thành kho tri thức có thể hỏi đáp. Nhân viên hỏi 1 câu bằng tiếng Việt — AI tìm, tóm tắt từ hàng nghìn trang tài liệu và trích dẫn rõ nguồn.
Addy giúp đội ngũ làm nhanh hơn ở 4 điểm
Nạp mọi định dạng tài liệu
Word, PDF, Excel, Google Docs, Notion, Confluence, SharePoint, lịch sử Slack. AI tự trích xuất + lập chỉ mục.
Hỏi đáp tiếng Việt + trích dẫn
"Quy trình hoàn tiền cho khách VIP?" → AI tìm + tóm tắt từ file chính sách, ghi rõ trang nào, tài liệu nào. Truy nguồn được.
Phân quyền
Sales chỉ thấy tài liệu marketing + sản phẩm. HR chỉ thấy tài liệu nội bộ. Founder thấy tất cả. RBAC theo tài khoản Google/Microsoft.
Tại chỗ hoặc trên đám mây
Dữ liệu nhạy cảm có thể triển khai tại chỗ. Khối lượng thông thường có thể chạy trên hạ tầng đám mây tại Việt Nam. Doanh nghiệp chọn theo yêu cầu bảo mật.
Hoạt động trên các kênh doanh nghiệp đang dùng
4 bước từ cài đặt đến vận hành
Kiểm kê tài liệu
1 tuần. Liệt kê toàn bộ nguồn tài liệu, xác định trùng lặp/lỗi thời, làm sạch.
Xây knowledge graph
2 tuần. Nạp, chia khúc, embed, xây pipeline truy xuất với bộ đánh giá.
Cài đặt RBAC
1 tuần. Phân quyền theo đội ngũ. Thử truy vấn với 10 trường hợp thực tế.
Triển khai + giám sát
Ra mắt thử với 1 phòng ban, triển khai dần. Dashboard hiện câu hỏi nào AI bỏ sót để cải thiện.
Câu hỏi thường gặp
AI có "bịa" thông tin không (hallucination)?
Đây là vấn đề chính của RAG. Addy giải bằng: (1) Bắt buộc trích dẫn — AI chỉ trả lời với tham chiếu, không có tham chiếu thì nói "tôi không biết". (2) Pipeline đánh giá hàng tuần kiểm tra 20 câu hỏi bộ chuẩn. (3) Người dùng báo "AI sai" → vào hàng đợi kiểm tra.
Bao nhiêu tài liệu thì hoạt động tốt?
Khoảng đã chạy thực tế: 100 tài liệu (công ty nhỏ) đến 50.000 tài liệu (SME tầm trung). Trên 50k cần kiến trúc tuỳ chỉnh — vào gói Custom.
Tiếng Việt vs tiếng Anh — độ chính xác thế nào?
AI hiểu cả 2. Tiếng Việt độ chính xác ~85% (tốt nhất hiện nay cho VN), tiếng Anh ~92%. Nội dung pha trộn (chuyển ngôn ngữ) xử lý được nhờ embedding đa ngôn ngữ BGE-M3.
Dữ liệu nhạy cảm (lương, tài chính) — xử lý thế nào?
Phương án 1: tách tài liệu nhạy cảm ra knowledge graph riêng với RBAC chặt. Phương án 2: triển khai tại chỗ, dữ liệu không rời server công ty. Phương án 3: ẩn các trường nhạy cảm trước khi nạp.
Sẵn sàng triển khai?
30 phút tư vấn miễn phí. Sau buổi đó anh chị có lộ trình rõ ràng — triển khai hay không là quyết định của anh chị.