Dịch vụ 03 — AI Agent · RAG · Workflow Automation

AI làm việc lặp lại. Con người làm việc cần phán đoán.

DTCSoft xây giải pháp AI và tự động hóa gắn với dữ liệu, quy trình và hệ thống thật của doanh nghiệp — có kiểm soát, đo lường được và an toàn dữ liệu.

Luồng AI Agent

  1. Sự kiệnTin nhắn · Email · Tài liệu · Lịch
  2. AI AgentHiểu ý định · Truy xuất tri thức (RAG)
  3. Kiểm soátQuy tắc nghiệp vụ · Người duyệt
  4. Hành độngCRM · ERP · Trả lời · Thông báo

Mọi hành động quan trọng đều có nhật ký và có thể yêu cầu người duyệt.

01 — Khi nào cần

Bạn đang gặp tình huống nào?

Những dấu hiệu cho thấy doanh nghiệp cần đến dịch vụ này.

01

Trả lời cùng một câu hỏi mỗi ngày

Đội CSKH, sales mất nhiều thời gian cho câu hỏi lặp lại.

02

Nhập liệu từ chứng từ

Hóa đơn, hợp đồng, hồ sơ phải gõ lại vào hệ thống.

03

Tri thức nằm rải rác

Quy trình, chính sách, tài liệu kỹ thuật khó tìm khi cần.

04

Công việc chuyển tay giữa các hệ thống

Copy dữ liệu từ form sang CRM, từ CRM sang kế toán.

02 — Năng lực

Giải pháp AI & Automation

Từ trợ lý trả lời khách hàng đến các luồng tự động hóa chạy ngầm giữa các hệ thống.

Nhóm 1

AI cho khách hàng

AI ChatbotTrả lời trên website, Zalo, Facebook.
AI Customer ServicePhân loại, trả lời, chuyển người đúng lúc.
AI AgentThực hiện tác vụ nhiều bước qua API.
AI RecommendationGợi ý sản phẩm, nội dung phù hợp.

Nhóm 2

AI cho tri thức & tài liệu

AI Knowledge BaseTrợ lý hỏi đáp trên tài liệu nội bộ.
RAGAI trả lời dựa trên nguồn dữ liệu được kiểm soát.
Document AIĐọc, trích xuất, phân loại tài liệu.
OCR + AISố hóa chứng từ giấy, ảnh chụp.
AI ReportingTóm tắt, phân tích, hỏi đáp số liệu.

Nhóm 3

Automation

Workflow AutomationQuy trình nhiều bước chạy tự động.
Sales & CRM AutomationPhân lead, nhắc việc, cập nhật pipeline.
Marketing AutomationKịch bản chăm sóc theo hành vi.
n8n / Make / CustomChọn công cụ phù hợp quy mô và bảo mật.
API / WebhookKết nối hệ thống theo thời gian thực.
Data SynchronizationĐồng bộ dữ liệu giữa các nền tảng.

03 — Nguyên tắc

Triển khai có trách nhiệm

01

Bắt đầu từ một use case đo được

Chọn một quy trình cụ thể, xác định chỉ số trước và sau khi áp dụng.

02

Con người trong vòng kiểm soát

AI đề xuất, con người duyệt với các quyết định quan trọng.

03

Dữ liệu được kiểm soát

Phân quyền truy cập tri thức, không đưa dữ liệu nhạy cảm ra ngoài khi không cần thiết.

04

Không phụ thuộc một mô hình

Kiến trúc cho phép đổi giữa OpenAI, Gemini, Claude hoặc mô hình tự triển khai.

04 — Triển khai

Cách chúng tôi triển khai

  1. 01

    Chọn use case

    Đánh giá quy trình, dữ liệu sẵn có và giá trị kỳ vọng.

    Đầu raUse case và chỉ số đo

  2. 02

    Proof of concept

    Thử nghiệm trên dữ liệu thật với phạm vi nhỏ.

    Đầu raBản thử và đánh giá chất lượng

  3. 03

    Tích hợp

    Kết nối CRM, ERP, kênh chat, kho tài liệu.

    Đầu raLuồng chạy end-to-end

  4. 04

    Vận hành & giám sát

    Theo dõi chất lượng câu trả lời, chi phí, phản hồi người dùng.

    Đầu raDashboard giám sát

  5. 05

    Mở rộng

    Nhân rộng sang bộ phận và quy trình khác.

    Đầu raLộ trình AI

Doanh nghiệp nhận được

  • Use case, chỉ số đo và báo cáo đánh giá
  • Luồng AI / automation tích hợp với hệ thống
  • Bộ tri thức và quy trình cập nhật tri thức
  • Giám sát chất lượng và chi phí vận hành

05 — Giải pháp

Giải pháp thường đi kèm

Tất cả giải pháp

06 — Công nghệ

Công nghệ sử dụng

01AI
OpenAIGeminiClaudeLangChainLangGraph

AI agent, chatbot, RAG, Document AI

02Automation
n8nMakeWebhookREST API

Tự động hóa quy trình, đồng bộ dữ liệu

03Backend
JavaSpring BootNode.jsNestJSPython

Nghiệp vụ phức tạp, API, xử lý dữ liệu

04Data
PostgreSQLMySQLMongoDBRedis

Giao dịch, lưu trữ, cache, phân tích

07 — Dự án

Hệ thống liên quan

08 — FAQ

Câu hỏi thường gặp

Chưa thấy câu trả lời bạn cần?

Hỏi trực tiếp chuyên gia
AI có trả lời sai không?

Có thể, nếu không được thiết kế đúng. Chúng tôi dùng RAG để AI trả lời dựa trên tài liệu của doanh nghiệp, giới hạn phạm vi trả lời và chuyển cho nhân viên khi độ tin cậy thấp.

Dữ liệu doanh nghiệp có bị dùng để huấn luyện mô hình không?

Chúng tôi ưu tiên gói API doanh nghiệp có điều khoản không dùng dữ liệu để huấn luyện, hoặc triển khai mô hình riêng khi yêu cầu bảo mật cao. Lựa chọn cụ thể được thống nhất trong dự án.

Nên dùng n8n, Make hay tự viết?

n8n và Make phù hợp để triển khai nhanh các luồng vừa và nhỏ; luồng phức tạp, cần hiệu năng hoặc bảo mật cao nên viết riêng. Chúng tôi tư vấn theo từng trường hợp.

Chi phí vận hành AI hằng tháng thế nào?

Phụ thuộc vào số lượng yêu cầu và mô hình sử dụng. Chúng tôi ước tính chi phí trong giai đoạn thử nghiệm và tối ưu bằng cache, chọn mô hình phù hợp từng tác vụ.

Bắt đầu với AI & Automation

Mô tả ngắn gọn bài toán — chuyên gia của DTCSoft phản hồi trong 24 giờ làm việc.

Trao đổi dự án0973 393 165Chat ZaloFacebook