ENTERPRISE KNOWLEDGE PLATFORM
Nền tảng tri thức đưa thông tin doanh nghiệp vào từng quyết định và công việc.
AIKNOW chuyển tài liệu, bản vẽ, âm thanh và dữ liệu nghiệp vụ thành tri thức để AI khai thác. Các tác nhân AI dựa vào bối cảnh và quy trình nghiệp vụ để tìm câu trả lời, xác định bước tiếp theo và thực hiện công việc trong phạm vi được cấp quyền. Nguồn tri thức, cách cập nhật và kết nối hệ thống được thiết kế theo hoạt động của bạn.
Cùng sử dụng một mô hình AI, mỗi doanh nghiệp có thể đạt kết quả khác nhau. Tri thức phù hợp, chất lượng dữ liệu, thiết kế hệ thống và cách đánh giá quyết định AI có hữu ích trong công việc thực tế hay không.
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) học từ dữ liệu huấn luyện để hiểu và tạo nội dung. Những năng lực chung này chưa cung cấp khả năng truy cập thông tin nội bộ mới nhất của doanh nghiệp.
Lựa chọn mô hình vẫn quan trọng: chất lượng, bảo mật, tốc độ phản hồi và chi phí phải phù hợp mục đích sử dụng.
Tài liệu nội bộ, dữ liệu vận hành và kinh nghiệm đã ghi nhận cung cấp bối cảnh cho hoạt động kinh doanh. Giá trị của chúng phụ thuộc vào độ đầy đủ, chất lượng, tính cập nhật và quyền truy cập phù hợp.
Tổ chức tốt nguồn tri thức này giúp câu trả lời và đề xuất của AI sát với sản phẩm, quy trình và điều kiện vận hành của bạn.
Đúc kết chuyên môn và bài học thực tế, bổ sung bối cảnh liên quan và đưa vào sử dụng theo phạm vi truy cập đã thống nhất. Các đề xuất cập nhật được rà soát trước khi bổ sung vào nguồn tri thức chung.
Technica còn cung cấp AISECI, sản phẩm hỗ trợ chính quá trình kiến tạo tri thức.
RAG giúp AI trả lời dựa trên thông tin truy xuất được. Để xử lý nghiệp vụ, hệ thống còn cần xét điều kiện áp dụng, ghi nhớ trạng thái công việc và thực hiện thao tác được cấp quyền. AIKNOW kết hợp truy xuất với tri thức có cấu trúc, bối cảnh quy trình và cơ chế kiểm soát thực thi.
Tương đồng về ngữ nghĩa chưa đủ để xác định thông tin có áp dụng được cho một tình huống hay không. Việc truy xuất cần xét sản phẩm, thị trường, phiên bản, thời điểm và quyền truy cập. Bộ lọc dữ liệu và phân quyền có thể đáp ứng yêu cầu này, nhưng cần được thiết kế và duy trì phù hợp.
Một bước truy xuất và tạo câu trả lời có thể chưa đủ cho tác vụ phức tạp. Quy trình nhiều bước cần ghi nhận trạng thái công việc, mục tiêu, hành động đã thực hiện và vấn đề chưa giải quyết cùng lịch sử trao đổi.
Một câu trả lời chưa hoàn tất quy trình nghiệp vụ. Để thực hiện thao tác trên hệ thống, cần có quyền sử dụng công cụ, quy tắc nghiệp vụ, luồng phê duyệt hoặc chuyển cấp xử lý và hồ sơ kết quả. Quyền phải được hệ thống kiểm soát, không chỉ quy định bằng lời trong câu lệnh cho AI.
Để trả lời, cần có căn cứ, điều kiện áp dụng, quan hệ giữa các thông tin, trạng thái công việc và quy tắc vận hành. AIKNOW kết hợp những yếu tố này theo quy trình và dữ liệu hiện có; nếu còn thiếu căn cứ hoặc chưa giải quyết được ngoại lệ, hệ thống cần làm rõ hoặc chuyển người phụ trách xem xét.
AIKNOW kết hợp xử lý theo quy tắc cho các quy trình đã xác định, kết hợp với tác nhân AI cho những công việc cần diễn giải và truy xuất nhiều bước. Thao tác và phạm vi thực thi tuân theo theo phân quyền; hiệu quả hệ thống được đánh giá theo tiêu chí đã thống nhất.
Bốn bộ máy tri thức đáp ứng những nhu cầu thông tin khác nhau. AIKNOW kết hợp truy xuất, điều kiện áp dụng và bối cảnh công việc chung để xây dựng câu trả lời hoặc đề xuất hành động. Khi nguồn mâu thuẫn hoặc thông tin còn thiếu, hệ thống có thể cần tìm thêm, hỏi lại hoặc chuyển người phụ trách rà soát.
Tìm thông tin liên quan và xem xét khả năng áp dụng dựa trên nguồn, phiên bản hiện có.
Hình thành kết luận theo điều kiện xác định, dựa trên căn cứ và quy tắc nghiệp vụ.
Theo dõi trạng thái công việc, xác định bước tiếp theo, yêu cầu phê duyệt và ngoại lệ.
Tham chiếu tình huống, cách xử lý và kết quả trước đây để đánh giá vấn đề hiện tại.
AIKNOW kết nối các nguồn dữ liệu được phê duyệt, trích xuất và tổ chức thông tin để ứng dụng nghiệp vụ và tác nhân AI có thể truy xuất, sử dụng. Phạm vi nguồn, chất lượng trích xuất, tần suất cập nhật và quyền truy cập được xác định cho từng lần triển khai.
Các ứng dụng kết nối nhân sự, chăm sóc khách hàng và quản lý dự án khai thác tri thức của nền tảng qua tích hợp đã thống nhất, với quyền riêng cho từng ứng dụng và người dùng.
TừDữ liệuĐếnThông tin
PerceptionXử lý đa phương thức trích xuất thông tin từ tài liệu, bản vẽ và âm thanh thông qua các năng lực như AIKNOW Capture và AIKNOW Voice. Văn bản, bảng, hình và hội thoại được tổ chức để khai thác tiếp. Chất lượng phụ thuộc nguồn đầu vào; kết quả chưa chắc chắn hoặc có ảnh hưởng lớn cần được kiểm chứng.
TừThông tinĐếnTri thức
Knowledge StructureAIKNOW nhận diện người, sản phẩm, tình huống và quyết định, rồi biểu diễn quan hệ giữa chúng bằng đồ thị tri thức để bổ sung cho tìm kiếm tài liệu và vector. Tri thức được hỗ trợ có thể nhập, xuất bằng đặc tả mở Open Knowledge Format (OKF). Phạm vi xuất và ánh xạ dữ liệu được cấu hình theo dự án; chuyển toàn bộ ứng dụng vẫn cần xử lý tích hợp và tương thích.
TừTri thứcĐếnHành động
Reasoning & OperationTác nhân AI dựa vào yêu cầu và bối cảnh công việc để chọn bước truy xuất, công cụ được phép sử dụng. Hệ thống có thể tìm thêm căn cứ trước khi trả lời hoặc đề xuất hành động. Việc AI tự kiểm tra không bảo đảm kết quả luôn đúng; thao tác nhạy cảm tuân theo quy tắc phê duyệt và chuyển cấp đã thống nhất.
Hai vòng lặp tạo cơ sở cải tiến liên tục khi kết quả được đánh giá và cập nhật tri thức được rà soát.
Tính đến tháng 9/2026, Technica đã tham gia hơn 30 dự án AI tại Nhật Bản và quốc tế, trong các lĩnh vực truyền hình, nhân sự, sản xuất và chăm sóc khách hàng. Các dự án trải rộng từ kiểm chứng PoC đến phát triển hệ thống và triển khai vận hành, thể hiện năng lực của Technica trên nhiều bài toán; không phải tất cả đều sử dụng AIKNOW.
Chia sẻ hệ thống hiện có và những vấn đề cần giải quyết để chúng tôi đề xuất bước khởi đầu phù hợp. Nếu bạn đã có hệ thống RAG hoặc nền tảng tri thức, chúng tôi có thể xây dựng lộ trình triển khai từng bước trên nền tảng đó.
Liên hệ để trao đổi về demo hoặc thử nghiệm với phạm vi, môi trường và điều kiện được thống nhất trước.
