Tự Động Hóa Sáng Tạo Nội Dung Với Generative AI của AWS

Industry

E-commerce

Technology

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Amazon Aurora PostgreSQL

VectorDB

Prompt Engineering

Tổng Quan

FireGroup Technology, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực cung cấp các giải pháp SaaS cho lĩnh vực thương mại điện tử đang đối mặt thách thức trong việc đảm bảo nội dung được tạo bởi AI phục vụ cho nhu cầu cụ thể của người dùng. FireGroup đã quyết định đồng hành cùng Renova Cloud triển khai giải pháp Retrieval-Augmented Generation (RAG) được hỗ trợ bởi Amazon Aurora PostgreSQL như một vector database (VectorDB). Giải pháp tiên tiến này tích hợp hiệu quả kiến thức chuyên ngành vào quy trình làm việc của AI, cho phép tạo ra nội dung có liên quan cao và chính xác về mặt ngữ cảnh. Việc triển khai công nghệ này không chỉ cải thiện chất lượng nội dung mà còn tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao khả năng mở rộng trong hoạt động thương mại điện tử, thúc đẩy sự tương tác của người dùng tốt hơn và cải thiện kết quả kinh doanh cho FireGroup và khách hàng của doanh nghiệp.

Thách Thức Chính

FireGroup Technology, một công ty Việt Nam được thành lập vào năm 2016, chuyên cung cấp các sản phẩm SaaS cho thương mại điện tử. Sản phẩm chủ lực của doanh nghiệp là Promer, sử dụng Generative AI (GenAI) để tự động hóa các tác vụ tạo nội dung như tạo tiêu đề sản phẩm, mô tả, bài viết blog và chiến dịch email marketing. Những công cụ này được thiết kế để giúp các thương nhân tối ưu hóa hoạt động thương mại điện tử của doanh nghiệp. Khi FireGroup muốn nâng cao chất lượng và sự phù hợp của nội dung được tạo bởi AI, doanh nghiệp cần một hệ thống toàn diện tích hợp việc lưu trữ và truy vấn kiến thức chuyên ngành vào quy trình tạo nội dung. Sự tích hợp này rất quan trọng để cải thiện đầu ra nội dung của AI, đảm bảo độ chính xác, sự tương tác và sự hài lòng của người dùng cao hơn, từ đó thúc đẩy thành công kinh doanh.

Tuy nhiên, FireGroup đang phải đối mặt với một số thách thức chính liên quan đến quản lý kiến thức miền và việc tích hợp nó vào hệ thống Generative AI:

1. Quản lý kiến thức miền: Phát triển và duy trì một hệ thống lưu trữ kiến thức tập trung là một quá trình đòi hỏi nhiều nguồn lực. Hệ thống phải hỗ trợ các trường hợp sử dụng đa dạng và dễ dàng cập nhật để phản ánh các tiêu chuẩn ngành đang phát triển.
2. Truy vấn kiến thức hiệu quả: Hệ thống phải tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy xuất kiến thức chuyên ngành phù hợp nhất cho mỗi prompt. Cơ chế truy vấn không đầy đủ có thể dẫn đến sự chậm trễ hoặc thông tin không phù hợp, ảnh hưởng xấu đến chất lượng nội dung được tạo ra.
3. Tích hợp kiến thức chuyên ngành với mô hình AI: Kết hợp liền mạch kiến thức chuyên ngành truy xuất vào quy trình AI tạo sinh là một thách thức kỹ thuật phức tạp. Đảm bảo rằng kiến thức này phù hợp với cấu trúc prompt là điều cần thiết để nâng cao đầu ra của AI mà không gây ra sự không nhất quán hoặc thiên vị.
4. Khả năng mở rộng: Khi sản phẩm mở rộng để đáp ứng nhiều người dùng hơn và phạm vi nội dung rộng hơn, hệ thống kiến thức chuyên ngành phải mở rộng tương ứng. Điều này liên quan đến việc quản lý các tập dữ liệu lớn hơn, hỗ trợ thêm các danh mục nội dung và duy trì hiệu suất truy vấn nhanh ngay cả khi nhu cầu cao.
5. Đảm bảo chất lượng: Đánh giá chất lượng nội dung được tạo bởi AI vốn mang tính chủ quan và phụ thuộc vào ngữ cảnh. Phát triển một vòng phản hồi đáng tin cậy để đánh giá và nâng cao hiệu suất hệ thống theo thời gian là một thách thức đáng kể.
6. Khả năng chuyển đổi theo từng lĩnh vực cụ thể: Các ngành công nghiệp và doanh nghiệp khác nhau có thể có yêu cầu nội dung khác nhau. Việc điều chỉnh hệ thống để phù hợp với các sắc thái cụ thể của từng lĩnh vực, đồng thời duy trì một khung linh hoạt cho các ứng dụng rộng hơn, làm tăng thêm độ phức tạp cho thiết kế hệ thống.

Giải Pháp

Giải pháp được Renova Cloud đề xuất cho FireGroup sử dụng chuyên môn lĩnh vực nâng cao và generative AI để cách mạng hóa việc tạo nội dung. Bằng cách áp dụng khung Retrieval-Augmented Generation (RAG) nhằm nâng cao việc tạo nội dung bằng AI với kiến thức chuyên ngành cụ thể, đảm bảo nội dung không chỉ chính xác mà còn phù hợp với tiêu chuẩn ngành.

[High-level Infrastructure Diagram]

Cốt lõi của giải pháp là một kho lưu trữ kiến thức tập trung, bao gồm các phương pháp tốt nhất, hướng dẫn viết và thông tin chi tiết về lĩnh vực chuyên môn, được phân loại theo các trường hợp sử dụng như tiêu đề sản phẩm, bài viết blog, và hơn thế nữa. Kiến thức có cấu trúc này được lưu trữ trên Amazon S3 và tích hợp với Amazon Aurora PostgreSQL để truy xuất hiệu quả trong quá trình tạo nội dung. Quá trình truy xuất sử dụng tìm kiếm tương đồng dựa trên vector để xác định thông tin phù hợp nhất, đảm bảo AI nhận được hướng dẫn chính xác, cụ thể cho từng ngành. Bằng cách kết hợp chuyên môn lĩnh vực với hướng dẫn AI, mô hình tạo nội dung tạo ra tài liệu mạch lạc, có liên quan cao được điều chỉnh cho đối tượng mục tiêu, từ đó cải thiện chất lượng nội dung. Trong khi đó, hệ thống thích nghi theo thời gian bằng cách kết hợp phản hồi của người dùng và tinh chỉnh cơ chế truy xuất, đảm bảo sự phù hợp liên tục với nhu cầu người dùng đang phát triển.

Hơn nữa, khả năng mở rộng là một trong những lợi thế chính của giải pháp này. Amazon Aurora PostgreSQL cung cấp khả năng mở rộng bộ nhớ tự động, đảm bảo hiệu suất mượt mà khi khối lượng chuyên môn tăng lên. Hệ thống có thể dễ dàng mở rộng bằng cách thêm nhiều instance hoặc điều chỉnh loại instance, cho phép xử lý nhu cầu ngày càng tăng mà không bị gián đoạn trong khi vẫn duy trì hiệu suất tối ưu. Ngoài ra, hệ thống phản hồi và phân tích mạnh mẽ cho phép người dùng đánh giá và cải thiện chất lượng nội dung được tạo ra, đảm bảo hiệu quả lâu dài và cải tiến liên tục.

Các công nghệ chính được ứng dụng:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kết hợp truy xuất thông tin với generative AI để nâng cao chất lượng nội dung bằng cách đưa kiến thức chuyên ngành liên quan vào prompt.
• VectorDB: Cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa để lưu trữ và truy vấn các vector đa chiều, cho phép truy xuất thông tin liên quan về ngữ cảnh một cách hiệu quả cho các mô hình AI.
• Prompt Engineering: Thực hành thiết kế và tinh chỉnh các prompt đầu vào để hướng dẫn các mô hình AI tạo ra đầu ra chính xác hơn, phù hợp với ngữ cảnh và chất lượng cao.

Lợi Ích

Amazon Web Services (AWS) đưa đến những lợi ích lớn cho FireGroup, cung cấp tối ưu hóa chi phí, hợp lý hóa hoạt động, cơ sở hạ tầng có thể mở rộng và bảo mật mạnh mẽ. Những lợi thế này đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất vượt trội cho các ứng dụng của FireGroup để thúc đẩy thành công lâu dài và sự hài lòng của người dùng.

Lợi ích cho quy trình vận hành

• Quy trình làm việc hợp lý: Các dịch vụ được quản lý giảm bớt gánh nặng quản trị, cho phép các nhóm tập trung vào các ưu tiên cốt lõi như quản lý kiến thức và tối ưu hóa prompt.
• Hiệu quả nâng cao: Cải thiện hiệu suất đáng kể nâng cao sự phù hợp của nội dung và sự tương tác của người dùng, dẫn đến kết quả tốt hơn.

Lợi ích về mặt tài chính

• Tối ưu hóa chi phí: Lựa chọn Amazon Aurora PostgreSQL thay vì các giải pháp thay thế như Amazon OpenSearch Serverless và Pinecone mang lại tiết kiệm đáng kể mà không ảnh hưởng đến chức năng hoặc khả năng mở rộng.

Cải thiện hiệu suất

• Chất lượng nội dung vượt trội: Tích hợp ngữ cảnh chuyên ngành đảm bảo đầu ra chính xác và có liên quan cao.
• Tăng cường sự tương tác của người dùng: Đầu ra chính xác về ngữ cảnh và được tinh chỉnh dẫn đến sự hài lòng và tương tác cao hơn giữa người dùng.

Kết Luận

Thông qua sự hợp tác chiến lược với Renova Cloud, FireGroup hoàn toàn khai thác sức mạnh của các dịch vụ AWS để đạt được kết quả đầy tích cực. Sự hợp tác đã thể hiện cách công nghệ tiên tiến và sự cộng tác với đội ngũ chuyên gia có thể mở ra các cấp độ mới về sự linh hoạt, khả năng mở rộng và thành công cho một doanh nghiệp năng động và có tầm nhìn xa.