Trong kỷ nguyên số, dữ liệu ngày càng trở thành “tài sản” quý giá của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc nhập liệu thủ công từ hàng nghìn hóa đơn, hợp đồng hay chứng từ giấy không chỉ tốn thời gian mà còn tiềm ẩn nhiều sai sót. Đây chính là lúc OCR (Optical Character Recognition) ra đời như một giải pháp đột phá, giúp máy tính “đọc hiểu” văn bản từ hình ảnh hoặc tài liệu scan. Vậy OCR là gì, hoạt động như thế nào và mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp? Hãy cùng Base.vn khám phá trong bài viết dưới đây. 1. OCR là gì? OCR là viết tắt của Optical Character Recognition, dịch sang tiếng Việt là nhận dạng ký tự quang học. Hiểu một cách đơn giản, đây là công nghệ giúp máy tính “đọc” và chuyển đổi chữ trong hình ảnh (ví dụ như từ tài liệu in, giấy tờ viết tay, hoặc file scan) thành văn bản số. Nhờ đó, dữ liệu sau khi số hóa có thể được tìm kiếm, chỉnh sửa và lưu trữ dễ dàng hơn. Ví dụ: Giả sử bạn có một bản hợp đồng, hóa đơn hoặc chứng từ đã được quét và lưu dưới dạng ảnh hoặc PDF. Thông thường, bạn chỉ có thể xem nội dung chứ không thể sao chép hay chỉnh sửa. Nhưng khi áp dụng OCR, toàn bộ phần chữ trong hình ảnh sẽ được “biến” thành văn bản kỹ thuật số. Điều này giúp bạn có thể trích xuất, chỉnh sửa và xử lý thông tin nhanh chóng thay vì nhập tay từng chữ. Đọc thêm: Computer Vision là gì? Ứng dụng thị giác máy tính trong doanh nghiệp 2. Nguyên lý hoạt động của OCR OCR (Nhận dạng ký tự quang học) vận hành theo một trình tự các bước rõ ràng để chuyển tài liệu từ hình ảnh sang văn bản kỹ thuật số. Nguyên lý hoạt động của

Trong thời đại AI phát triển ngày càng mạnh mẽ, việc xây dựng và vận hành các mô hình học máy (Machine Learning – ML) không chỉ dừng lại ở khâu nghiên cứu. Để đưa mô hình vào thực tế, đảm bảo hoạt động ổn định và hiệu quả, một quy trình chuyên biệt mang tên MLOps đã ra đời. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Base.vn tìm hiểu MLOps là gì, và khám phá vai trò quan trọng của MLOps trong phát triển, vận hành AI cũng như các ứng dụng mạnh mẽ đối với nhiều ngành nghề khác nhau.  1. MLOps là gì? 1.1 Định nghĩa  MLOps (Machine Learning Operations) là tập hợp các phương pháp và công cụ giúp tự động hóa, chuẩn hóa quy trình phát triển, triển khai và vận hành các mô hình học máy. Nói cách khác, MLOps là cầu nối giữa nhóm phát triển mô hình (Data Science) và nhóm vận hành hệ thống (IT Operations), giúp đảm bảo mô hình ML hoạt động mượt mà trong môi trường sản xuất. 1.2 Nguồn gốc của MLOps MLOps được phát triển dựa trên nguyên tắc của DevOps, đây là một phương pháp tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm thông qua tự động hóa và tích hợp liên tục. Tuy nhiên, MLOps mở rộng hơn khi xử lý thêm các yếu tố đặc thù của học máy như dữ liệu huấn luyện, mô hình, kiểm thử mô hình, và giám sát hiệu suất sau triển khai. 1.3 Thành phần chính trong MLOps Để vận hành một hệ thống học máy hiệu quả, MLOps bao gồm các thành phần cốt lõi sau: Đọc thêm: Data Mining là gì? 4 bước quan trọng trong khai phá dữ liệu 2. Vì sao doanh nghiệp cần MLOps? Trong quá trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thực tiễn, nhiều doanh nghiệp gặp phải tình trạng mô hình học máy hoạt động tốt trong

Digital Twin (bản sao số) đang nổi lên như một trong những công nghệ đột phá, giúp doanh nghiệp mô phỏng, theo dõi và tối ưu quy trình vận hành trong thời gian thực. Công nghệ này hỗ trợ doanh nghiệp từ sản xuất, y tế, đến đô thị thông minh, Digital Twin không chỉ mở ra tiềm năng nâng cao hiệu suất mà còn định hình chiến lược phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.  Trong bài viết này, hãy cùng Base.vn tìm hiểu chi tiết hơn về Digital Twin và những xu hướng chiến lược mà các doanh nghiệp cần biết để đột phá và tăng trưởng trong thời đại công nghệ số.  1. Digital Twin là gì? 1.1 Khái niệm Digital Twin, hay còn gọi là bản sao số, là một mô hình ảo phản ánh trung thực một đối tượng, hệ thống hoặc quy trình trong thế giới thực. Điểm đặc biệt của Digital Twin là khả năng cập nhật liên tục theo thời gian thực nhờ dữ liệu thu thập từ cảm biến, thiết bị IoT hay các nguồn dữ liệu liên quan. Nói một cách dễ hiểu, nếu ngoài đời có một cỗ máy, một tòa nhà, hay thậm chí cả một dây chuyền sản xuất, thì trong thế giới số sẽ tồn tại một “phiên bản song sinh” của nó. Phiên bản này không chỉ giống về cấu trúc, mà còn sống động hơn nhờ dữ liệu, cho phép chúng ta theo dõi, phân tích và dự đoán hành vi của đối tượng gốc. 1.2 Nguồn gốc và sự phát triển Ý tưởng về mô hình song sinh không phải mới xuất hiện gần đây. Từ những năm 1960, NASA đã áp dụng mô hình mô phỏng trên mặt đất để kiểm tra, dự đoán sự cố trong các sứ mệnh vũ trụ, điển hình là Apollo 13. Khi đó, “bản sao” của tàu vũ trụ trên Trái Đất đã giúp kỹ sư

Trong thời đại công nghệ phát triển, dữ liệu được coi là một trong những tài sản quan trọng của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc tập trung dữ liệu về một nơi để huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) lại tiềm ẩn nhiều rủi ro: rò rỉ thông tin, vi phạm quyền riêng tư, chi phí lưu trữ và xử lý khổng lồ. Đây chính là lý do Federated Learning (Học liên kết) ra đời. Đây một phương pháp mới cho phép AI học từ nhiều nguồn dữ liệu phân tán mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc. Hãy cùng Base.vn tìm hiểu chi tiết về Federated Learning, ưu điểm và những ứng dụng thực tế trong bài viết đươi đây.  1. Federated Learning là gì? 1.1 Khái niệm  Federated Learning, hay còn gọi là Học liên kết, là một phương pháp huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mà dữ liệu không cần tập trung về một nơi. Thay vì đưa toàn bộ dữ liệu từ nhiều nguồn về máy chủ để xử lý, mỗi thiết bị (như điện thoại, máy tính, hoặc máy chủ nhỏ) sẽ tự huấn luyện mô hình trên dữ liệu cục bộ của mình. Sau đó, chỉ kết quả huấn luyện (trọng số mô hình) mới được gửi về trung tâm để tổng hợp, thay vì gửi toàn bộ dữ liệu thô. 1.2 Điểm khác biệt so với Machine Learning truyền thống Trong Machine Learning truyền thống, dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được tập trung về một hệ thống trung tâm, nơi mô hình sẽ được huấn luyện. Điều này đồng nghĩa với việc dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm phải rời khỏi thiết bị gốc và được lưu trữ ở nơi khác. Ngược lại, với Federated Learning, dữ liệu không rời khỏi thiết bị gốc. Toàn bộ quá trình huấn luyện được diễn ra ngay trên thiết bị, và hệ thống trung tâm chỉ

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang bước vào giai đoạn bùng nổ, len lỏi vào mọi lĩnh vực từ sản xuất, y tế, giao thông cho đến bán lẻ. Nếu như trước đây, phần lớn các giải pháp AI được triển khai trên nền tảng đám mây (Cloud AI), thì hiện nay xu hướng đang dần chuyển dịch sang Edge AI, mô hình xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị, gần với nguồn phát sinh dữ liệu. Trong bài viết này, hãy cùng Base.vn tìm hiểu Edge AI là gì, những lợi ích nổi bật, các ứng dụng thực tiễn và chiến lược triển khai phù hợp. Qua đó, doanh nghiệp có thể chủ động đón đầu xu hướng, nắm bắt cơ hội và tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn. 1. Edge AI là gì? Edge AI (Edge Artificial Intelligence) là công nghệ triển khai và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên thiết bị ở gần nguồn dữ liệu, chẳng hạn như cảm biến, camera, máy đo IoT hoặc thiết bị nhúng. Thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên máy chủ hoặc đám mây để xử lý, hệ thống sẽ phân tích và đưa ra quyết định ngay tại “biên”,nơi dữ liệu được tạo ra. Edge AI được cấu thành từ hai yếu tố: Nhờ tốc độ phản hồi gần như tức thời, khả năng bảo vệ dữ liệu tốt hơn và giảm chi phí vận hành, Edge AI ngày càng được các doanh nghiệp ưu tiên. Đặc biệt, trong những lĩnh vực cần xử lý dữ liệu thời gian thực như sản xuất, y tế, giao thông thông minh hay an ninh giám sát, Edge AI không chỉ mang lại lợi thế cạnh tranh mà còn mở ra cơ hội để doanh nghiệp có thể phát triển vượt bậc. 2. Cơ chế hoạt động của Edge AI Edge AI vận hành theo một chuỗi các bước khép kín, nhằm đảm

Trong thời đại chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành “trợ thủ” đắc lực cho doanh nghiệp trong chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình. Tuy nhiên, các mô hình AI truyền thống như LLM thường chỉ dựa vào dữ liệu đã được huấn luyện trước, dẫn đến hạn chế về tính cập nhật và độ chuyên sâu. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ra đời như một giải pháp khắc phục điểm yếu này, kết hợp khả năng truy xuất dữ liệu thực tế với sức mạnh tạo sinh của AI, giúp câu trả lời vừa chính xác vừa luôn mới. Trong bài viết này, hãy cùng Base.vn tìm hiểu RAG là gì, cách thức hoạt động, lợi ích, ứng dụng và chiến lược triển khai hiệu quả để tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ này. 1. RAG là gì? 1.1 Định nghĩa Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một phương pháp kết hợp giữa hai khả năng: Nhờ cách phối hợp này, RAG giúp hệ thống AI vừa khai thác được kiến thức mới nhất, vừa đưa ra phản hồi mạch lạc và sát với nhu cầu của người dùng. 1.2 Hai thành phần cốt lõi của RAG Trong mô hình RAG, quá trình trả lời được xây dựng dựa trên sự phối hợp của hai thành phần chính: 1.3 Điểm nổi bật so với LLM truyền thống So với các mô hình LLM truyền thống, RAG mang lại một số ưu điểm nổi bật: 2. Cơ chế hoạt động của RAG  RAG hoạt động bằng cách kết hợp khả năng tìm kiếm thông tin từ kho dữ liệu với sức mạnh tạo sinh của mô hình ngôn ngữ lớn. Quy trình này thường được triển khai qua bốn bước rõ ràng, đảm bảo câu trả lời vừa chính xác vừa có căn cứ. 2.1 Tiếp nhận truy vấn từ người dùng Hệ thống nhận

Trong cuộc đua AI toàn cầu, Grok AI nổi lên như một “người chơi mới” đầy tiềm năng khi được hậu thuẫn bởi Elon Musk và tích hợp trực tiếp vào mạng xã hội X (Twitter). Không chỉ là một trợ lý ảo, Grok mang theo tham vọng tái định nghĩa cách con người tìm kiếm và tương tác với thông tin thời gian thực. Vậy Grok AI là gì và vì sao mô hình này đang được giới công nghệ đặc biệt quan tâm? Hãy cùng Base.vn tìm hiểu trong bài viết sau. 1. Giới thiệu về Grok AI 1.1 Grok AI là gì?  Grok AI là một mô hình trí tuệ nhân tạo dạng chatbot được phát triển bởi xAI – startup về trí tuệ nhân tạo được Elon Musk thành lập vào tháng 7 năm 2023, nhằm mục tiêu xây dựng hệ thống AI “tìm kiếm sự thật” và mang tính phản biện xã hội. Grok AI được ra mắt chính thức vào ngày 4/11/2023, và hiện đã được tích hợp trực tiếp vào nền tảng mạng xã hội X (Twitter) – cũng do Elon Musk sở hữu. Theo giới thiệu từ chính xAI, Grok được thiết kế để “trả lời hầu hết mọi câu hỏi và thậm chí còn gợi ý cho bạn những điều nên hỏi”. Không giống như nhiều chatbot mang phong cách trung lập và an toàn, Grok nổi bật nhờ cách trả lời mang tính hài hước, đôi khi có phần châm biếm hoặc ‘cà khịa’, đúng với cá tính thường thấy của Elon Musk trên mạng xã hội. Cái tên “Grok” lấy cảm hứng từ tiểu thuyết khoa học viễn tưởng kinh điển Stranger in a Strange Land (1961) của tác giả Robert A. Heinlein. Trong tác phẩm này, “grok” là một từ của người sao Hỏa, mang nghĩa “hiểu một điều gì đó một cách trực giác, toàn diện, và thấu đáo đến mức không thể tách rời giữa người

Trong bối cảnh AI ngày càng đóng vai trò trung tâm trong quản trị doanh nghiệp, Claude AI – mô hình ngôn ngữ mới từ Anthropic – đang thu hút sự chú ý với triết lý an toàn, minh bạch và hiệu quả. Không chỉ là đối thủ của ChatGPT, Claude AI mở ra hướng tiếp cận AI thân thiện và đáng tin cậy hơn cho doanh nghiệp. Vậy Claude AI là gì và có gì đặc biệt? Cùng Base.vn khám phá ngay. 1. Claude AI là gì? Claude AI là một trí tuệ nhân tạo hỗ trợ người dùng trong nhiều lĩnh vực như viết nội dung, lập trình, nghiên cứu và xử lý thông tin. Đây là sản phẩm do công ty Anthropic – một startup công nghệ đặt trụ sở tại San Francisco phát triển, được thành lập vào năm 2021 bởi những cựu nhân sự cấp cao của OpenAI, trong đó có hai anh em Dario và Daniela Amodei. Ngay từ khi ra mắt, Claude AI đã được định hướng trở thành một trợ lý ảo thông minh, có khả năng tương tác một cách tự nhiên, đồng thời đảm bảo yếu tố an toàn, đáng tin cậy và có trách nhiệm với người dùng. Điểm nổi bật của Claude so với nhiều công cụ AI khác nằm ở khả năng xử lý ngữ cảnh phức tạp, đưa ra câu trả lời dễ hiểu và hạn chế tối đa các phản hồi sai lệch hoặc gây hại. Anthropic – công ty đứng sau Claude là một trong những đơn vị hiếm hoi hoạt động dưới mô hình Public Benefit Corporation (PBC), tức là doanh nghiệp có cam kết phục vụ lợi ích cộng đồng. Họ không chỉ tập trung vào việc phát triển AI mạnh mẽ, mà còn đặt nặng yếu tố đạo đức và tính an toàn của công nghệ. Để hiện thực hóa định hướng này, Anthropic đã phát triển một phương pháp huấn

Trong làn sóng phát triển trí tuệ nhân tạo toàn cầu, DeepSeek nổi lên như một mô hình AI mã nguồn mở đầy tiềm năng đến từ Trung Quốc. Không chỉ là đối thủ cạnh tranh với những tên tuổi lớn như ChatGPT, DeepSeek còn mở ra cơ hội mới cho doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI hiệu quả, linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Cùng Base.vn khám phá DeepSeek là gì và lý do nó đang được giới công nghệ đặc biệt quan tâm. 1. DeepSeek là gì? DeepSeek là một dự án trí tuệ nhân tạo đến từ Trung Quốc, được phát triển bởi công ty DeepSeek AI vào năm 2023. Ngay từ khi ra mắt, DeepSeek đã nhanh chóng thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ toàn cầu nhờ định hướng mã nguồn mở và hiệu năng đáng nể trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khác với nhiều mô hình AI phổ biến như GPT (OpenAI), Gemini (Google) hay Claude (Anthropic) vốn thuộc sở hữu độc quyền, DeepSeek lựa chọn con đường cởi mở toàn diện: công khai toàn bộ mã nguồn, dữ liệu huấn luyện và cấu trúc mô hình. Điều này giúp DeepSeek trở thành một trong những LLM mã nguồn mở đầy đủ nhất hiện nay, cho phép nhà phát triển, doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu dễ dàng truy cập, tùy biến và triển khai theo nhu cầu riêng. DeepSeek AI đặt mục tiêu xây dựng một nền tảng AI với các đặc tính nổi bật như: Thông qua DeepSeek, đội ngũ phát triển muốn tạo ra một “công cụ AI vì cộng đồng”, thúc đẩy sự phát triển minh bạch và bền vững trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. 2. Điểm nổi bật của DeepSeek – Vì sao thu hút cộng đồng AI? 2.1 Mã nguồn mở toàn phần Một trong những lý do lớn nhất khiến DeepSeek nhanh chóng thu hút cộng

Trong cuộc đua AI toàn cầu, Google không đứng ngoài cuộc. Với sự ra mắt của Gemini, gã khổng lồ công nghệ đã giới thiệu một mô hình AI mạnh mẽ, đa năng và linh hoạt – được kỳ vọng sẽ định hình lại cách doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Vậy Gemini là gì, khác gì so với ChatGPT và có thể mang lại giá trị gì cho doanh nghiệp? Cùng Base.vn khám phá ngay sau đây. 1. Giới thiệu về Gemini 1.1 Gemini là gì? Gemini là tên gọi của dòng mô hình trí tuệ nhân tạo đa phương thức (multimodal AI) do Google DeepMind phát triển, chính thức ra mắt lần đầu vào tháng 12/2023. Đây là một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực AI khi có thể xử lý cùng lúc nhiều loại dữ liệu khác nhau, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã lập trình, thay vì chỉ dựa vào văn bản như các mô hình trước đây. Khác với các chatbot AI đơn thuần, Gemini không chỉ “hiểu” mà còn có thể phân tích, tổng hợp và tạo nội dung trên nhiều định dạng, mang đến trải nghiệm tương tác gần giống như con người thật. Nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh sâu và tư duy logic cao, Gemini được xem là công nghệ AI toàn diện nhất mà Google từng công bố, và là đối trọng trực tiếp với ChatGPT của OpenAI. Không chỉ dừng lại ở một chatbot, Gemini còn được thiết kế để tích hợp trực tiếp vào các sản phẩm Google như: Gmail, Google Docs, Google Sheets, Google Search và cả Google Assistant trong tương lai. 1.2 Lịch sử phát triển và các phiên bản chính của Gemini Gemini là sản phẩm được phát triển bởi Google DeepMind, sau khi Google Brain và DeepMind, hai đơn vị nghiên cứu AI thuộc Alphabet được hợp nhất vào tháng 4/2023. Mục tiêu của sự hợp nhất này