Bỏ qua đến nội dung chính
FromNine
Danh mục

AI và dữ liệu

AI tạo sinh đứng vững khi vận hành thực tế.

Chúng tôi xây dựng ứng dụng AI tạo sinh trên tri thức và dữ liệu của chính tổ chức, với cơ chế truy xuất tôn trọng quyền truy cập, bước đánh giá kiểm soát từng lần phát hành, và chi phí, chất lượng, độ trễ luôn được hiển thị rõ.

Dành cho tổ chức vận hành một nền tảng AI trên nhiều quốc gia, nhiều ngôn ngữ và nhiều bộ quy định, như doanh nghiệp Việt Nam làm việc với khách hàng và đối tác châu Âu.

Trao đổi về dự ánXem tri thức doanh nghiệp
Phát triển AI: các lớp năng lựcBốn lớp xếp chồng theo chiều sâu. Từ trên xuống: truy xuất trên các nguồn dữ liệu của tổ chức, cổng mô hình, đánh giá và cơ chế bảo vệ, và ứng dụng mà người dùng làm việc. Một luồng đi từ các nguồn đến ứng dụng.01Truy xuất trên nguồn dữ liệu02Cổng mô hình và định tuyến03Đánh giá và cơ chế bảo vệ04Ứng dụng vận hành thực tế
  1. 01Câu trả lời trích dẫn nguồn và từ chối trả lời khi thiếu căn cứ
  2. 02Bộ dữ liệu chuẩn và ngưỡng kiểm thử hồi quy thống nhất với các nhóm nghiệp vụ trước khi vận hành
  3. 03Định tuyến mô hình và ngân sách giúp nhìn rõ chi phí và độ trễ của từng yêu cầu

01 Vấn đề

AI tạo sinh thường vướng ở đâu

Mô hình hiếm khi là phần khó. Điều làm phần lớn chương trình chững lại là mọi thứ xung quanh nó.

  1. 01

    Bản thử nghiệm gây ấn tượng, rồi không ai nói được nó tốt hay không

    Chất lượng được vài người đánh giá bằng vài câu hỏi. Không có bộ kiểm thử, nên mỗi lần sửa câu lệnh hay nâng cấp mô hình là một lần đánh cược.

  2. 02

    Trợ lý hiển thị tài liệu mà người dùng không được phép xem

    Nội dung được lập chỉ mục mà không kèm quyền truy cập. Bộ phận an toàn thông tin dừng việc triển khai, và họ đúng.

  3. 03

    Chi phí tăng nhanh hơn mức sử dụng

    Mọi yêu cầu đều gửi đến mô hình lớn nhất với ngữ cảnh dài nhất. Không ai biết một câu trả lời tốn bao nhiêu, nên không ai quản lý được.

  4. 04

    Câu trả lời nghe có vẻ đúng nhưng không đúng

    Truy xuất trả về những đoạn gần đúng, mô hình lấp chỗ trống một cách trôi chảy, và người dùng mất niềm tin sau câu trả lời sai đầy tự tin thứ ba.

02 Hạng mục triển khai

Những gì chúng tôi triển khai

  1. 01 Truy xuất và hệ thống tri thức doanh nghiệp

    Truy xuất được thiết kế theo từng nguồn: nội dung được phân tích và chia đoạn ra sao, tìm kiếm từ khóa và tìm kiếm vector kết hợp thế nào, và quyền truy cập đi kèm từng đoạn văn bản ra sao. Đây là nền tảng cho các trợ lý trong giải pháp Tri thức doanh nghiệp.

    Công việc chúng tôi thực hiện

    • Kiểm kê nguồn dữ liệu với người phụ trách, định dạng và mô hình truy cập
    • Chiến lược chia đoạn và siêu dữ liệu theo từng loại tài liệu
    • Tìm kiếm kết hợp từ khóa và vector, có xếp hạng lại
    • Truy xuất theo quyền, kế thừa quyền truy cập từ nguồn

    Kết quả bàn giao

    • Luồng nạp dữ liệu có phát hiện thay đổi
    • Dịch vụ truy xuất có trích dẫn và quy tắc từ chối trả lời
    • Báo cáo chất lượng truy xuất theo từng nguồn

  2. 02 Chiến lược mô hình không bị phụ thuộc nhà cung cấp

    Một cổng mô hình đặt giữa ứng dụng và các mô hình, để quý vị định tuyến theo tác vụ, chuyển sang phương án dự phòng khi một nhà cung cấp gặp sự cố và thay mô hình khi giá cả và năng lực thay đổi.

    Công việc chúng tôi thực hiện

    • Phương án gồm mô hình tiên tiến dạng dịch vụ, bản triển khai đặt tại EU và mô hình trọng số mở tự vận hành
    • Định tuyến theo tác vụ, mức độ nhạy cảm và chi phí
    • Phương án dự phòng, giới hạn thời gian, bộ nhớ đệm và giới hạn tần suất
    • Điều khoản xử lý dữ liệu được rà soát cùng bộ phận pháp chế và an toàn thông tin

    Kết quả bàn giao

    • Cổng mô hình với chính sách định tuyến dưới dạng cấu hình
    • Hồ sơ quyết định mô hình cho từng tình huống sử dụng
    • Ngân sách chi phí và độ trễ theo từng loại yêu cầu

  3. 03 Đánh giá như một kỷ luật kỹ thuật

    Tiêu chí chất lượng được thống nhất với những người phụ trách quy trình, rồi chuyển thành bộ kiểm thử chạy ở mỗi lần thay đổi. Các bước chấm điểm bằng mô hình được hiệu chỉnh theo đánh giá của con người trước khi chúng tôi dựa vào chúng.

    Công việc chúng tôi thực hiện

    • Bộ dữ liệu chuẩn cho từng tình huống sử dụng, xây dựng cùng chuyên gia nghiệp vụ
    • Đánh giá ngoại tuyến riêng cho truy xuất và cho sinh câu trả lời
    • Kiểm thử tấn công giả lập về chèn câu lệnh và rò rỉ dữ liệu
    • Đánh giá trực tuyến từ phản hồi vận hành và rà soát theo mẫu

    Kết quả bàn giao

    • Bộ đánh giá gắn vào CI làm điều kiện phát hành
    • Tiêu chí chất lượng được người phụ trách nghiệp vụ phê duyệt
    • Kết quả kiểm thử tấn công giả lập và biện pháp khắc phục

  4. 04 LLMOps và khả năng quan sát

    Truy vết từ câu hỏi đến các đoạn được truy xuất, lệnh gọi mô hình và câu trả lời, với câu lệnh và mô hình được quản lý phiên bản như mã nguồn và ngân sách được áp dụng khi vận hành thực tế.

    Công việc chúng tôi thực hiện

    • Truy vết và ghi nhật ký có cấu trúc cho mọi yêu cầu
    • Quản lý phiên bản câu lệnh, mô hình và chỉ mục
    • Bộ nhớ đệm theo ngữ nghĩa và theo khớp chính xác ở nơi an toàn
    • Giám sát độ lệch và chất lượng, có cảnh báo

    Kết quả bàn giao

    • Bảng theo dõi chất lượng, chi phí và độ trễ
    • Kịch bản xử lý sự cố riêng cho lỗi của AI
    • Sổ tay vận hành khi cập nhật mô hình và chỉ mục

  5. 05 Quản trị ngay từ thiết kế

    Chúng tôi thiết kế có tính đến Đạo luật AI của EU, từ phân loại rủi ro và vai trò nhà cung cấp hay bên triển khai đến ghi nhật ký, giám sát của con người và tài liệu. Đánh giá pháp lý thuộc về luật sư của quý vị.

    Công việc chúng tôi thực hiện

    • Phân loại tình huống sử dụng và nghĩa vụ theo vai trò
    • Đầu vào cho đánh giá tác động về bảo vệ dữ liệu theo GDPR và Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân
    • Thiết kế ghi nhật ký và giám sát của con người
    • Tài liệu mô hình và hệ thống lưu cùng mã nguồn

    Kết quả bàn giao

    • Bộ tài liệu hệ thống
    • Thiết kế ghi nhật ký và thời hạn lưu trữ
    • Quy trình giám sát cho từng tình huống sử dụng

  6. 06 Tinh chỉnh mô hình và hiểu tài liệu, khi kết quả đánh giá cho thấy cần

    Tinh chỉnh, chưng cất mô hình và hiểu tài liệu đa phương thức là công cụ cho những khoảng trống cụ thể. Chúng tôi chỉ dùng khi bộ đánh giá cho thấy truy xuất và câu lệnh chưa đủ, không sớm hơn.

    Công việc chúng tôi thực hiện

    • Phân tích khoảng trống từ kết quả đánh giá
    • Kế hoạch chuẩn bị và gán nhãn dữ liệu
    • Chưng cất sang mô hình nhỏ hơn vì chi phí hoặc độ trễ
    • Trích xuất theo bố cục cho tài liệu quét và tài liệu phức tạp

    Kết quả bàn giao

    • Đánh giá so sánh trước và sau
    • Nguồn gốc dữ liệu huấn luyện
    • Quyết định giữ lại, quay về bản trước hoặc ngừng sử dụng

03 Kiến trúc

Một kiến trúc tham chiếu minh họa

Phần lớn hệ thống AI tạo sinh cho doanh nghiệp mà chúng tôi xây dựng có chung một hình dạng: truy xuất trên các nguồn dữ liệu, một cổng mô hình, cơ chế bảo vệ ở cả hai phía của mô hình, và bên dưới là vòng đánh giá và quan sát quyết định những gì được phép đưa vào vận hành.

Bộ lọc quyền nằm trong khâu truy xuất, không nằm ở giao diện người dùng. Nếu một người không mở được tài liệu trong hệ thống nguồn, các đoạn của tài liệu đó không bao giờ được gửi đến mô hình thay cho người đó.

Các lớp trong sơ đồ

Nguồn
Kho tài liệu, wiki và hệ thống nghiệp vụ, cùng hệ thống quản lý định danh biết ai được xem gì.
Truy xuất
Nạp dữ liệu, chỉ mục kết hợp, xếp hạng lại và bộ lọc quyền.
Mô hình
Một cổng định tuyến giữa mô hình dạng dịch vụ, mô hình lưu trữ tại EU và mô hình tự vận hành, có phương án dự phòng và bộ nhớ đệm.
Ứng dụng
Câu trả lời có trích dẫn, từ chối trả lời khi thiếu căn cứ, và cơ chế bảo vệ đầu vào và đầu ra.
Vận hành và cải tiến
Bộ dữ liệu chuẩn, ngưỡng kiểm thử hồi quy, truy vết và ngân sách. Truy vết từ vận hành thực tế trở thành nguồn cho bộ kiểm thử tiếp theo.
Ví dụ minh họa

  1. Nguồn

    • Kho tài liệu và wiki
    • Hệ thống nghiệp vụ
    • Quản lý định danh

  2. Truy xuất

    • Nạp dữ liệu và chia đoạn
    • Chỉ mục kết hợp
    • Bộ lọc quyền
    • Truy xuất và xếp hạng lại

  3. Mô hình

    • Cổng mô hình
    • Mô hình dạng dịch vụ, tại EU và tự vận hành
    • Bảo vệ đầu vào và đầu ra

  4. Ứng dụng

    • Ứng dụng có trích dẫn

  5. Vận hành và cải tiến

    • Dữ liệu chuẩn và kiểm thử hồi quy
    • Truy vết, ngân sách chi phí và độ trễ
Truy xuất, cổng mô hình và vòng đánh giá

Kiến trúc minh họa, không phải hệ thống của khách hàng.

Đọc sơ đồ dưới dạng văn bản

Luồng chính đi từ kho tài liệu qua khâu nạp dữ liệu, chỉ mục kết hợp, truy xuất có xếp hạng lại và cổng mô hình đến ứng dụng.

Hệ thống nghiệp vụ cũng cung cấp dữ liệu cho khâu nạp. Hệ thống quản lý định danh cung cấp thông tin cho bộ lọc quyền, nơi giới hạn phạm vi truy xuất. Cơ chế bảo vệ kiểm tra đầu vào và đầu ra của ứng dụng. Cổng mô hình định tuyến đến mô hình tiên tiến dạng dịch vụ, bản triển khai đặt tại EU và mô hình trọng số mở tự vận hành.

Bên dưới là bộ đánh giá với bộ dữ liệu chuẩn và ngưỡng kiểm thử hồi quy, cùng khả năng quan sát với truy vết, ngân sách chi phí và độ trễ. Truy vết từ vận hành thực tế được đưa vào bộ đánh giá.

04 Lưu ý và giới hạn

Lưu ý kỹ thuật và giới hạn

  • Chất lượng được đo, không phải được hứa

    Cách chúng tôi xử lý

    Chúng tôi thống nhất tiêu chí chất lượng với người phụ trách quy trình và kiểm thử đầu ra của AI theo các tiêu chí đó trước và sau mỗi lần phát hành.

    Truy xuất và sinh câu trả lời được đánh giá riêng, để mỗi lỗi chỉ ra đúng nguyên nhân.

    Giới hạn và điều kiện phụ thuộc

    Đầu ra của AI có thể sai. Vì vậy chúng tôi thiết kế bước rà soát cho các trường hợp chưa chắc chắn và cho phép hệ thống từ chối trả lời khi thiếu căn cứ.

    Bộ kiểm thử chỉ tốt bằng các chuyên gia góp phần xây dựng nó. Chúng tôi cần thời gian của họ ngay từ đầu.

  • Quyền truy cập đi cùng nội dung

    Cách chúng tôi xử lý

    Quyền truy cập được ghi nhận khi nạp dữ liệu và được áp dụng tại thời điểm truy vấn dựa trên hệ thống quản lý định danh của tổ chức.

    Giới hạn và điều kiện phụ thuộc

    Khi hệ thống nguồn lưu quyền theo cách không đọc được một cách tin cậy, chúng tôi để nội dung đó ngoài phạm vi cho đến khi đọc được.

    Nội dung đang chia sẻ quá rộng ở nguồn vẫn sẽ bị chia sẻ quá rộng. Truy xuất khiến nó dễ tìm hơn, nên đôi khi bước đầu tiên là dọn dẹp quyền truy cập.

  • Chi phí và độ trễ là đầu vào của thiết kế

    Cách chúng tôi xử lý

    Mỗi loại yêu cầu có một ngân sách. Định tuyến, bộ nhớ đệm và độ dài ngữ cảnh được điều chỉnh theo ngân sách đó, và bảng theo dõi cho thấy tiền được chi vào đâu.

    Giới hạn và điều kiện phụ thuộc

    Giá và giới hạn tần suất của nhà cung cấp thay đổi ngoài tầm kiểm soát của quý vị. Cổng mô hình giúp phản ứng kịp, nhưng không làm một lần tăng giá biến mất.

  • Mô hình thay đổi bên dưới hệ thống

    Cách chúng tôi xử lý

    Mô hình được cố định theo phiên bản, và mỗi lần nâng cấp đều chạy toàn bộ bộ đánh giá trước khi đến tay người dùng.

    Giới hạn và điều kiện phụ thuộc

    Mô hình dạng dịch vụ đôi khi bị ngừng cung cấp với thời hạn báo trước ngắn. Chúng tôi lập phương án thay thế cho từng tình huống sử dụng, và phương án đó cần người phụ trách phê duyệt.

05 Cách chúng tôi làm việc

Cách chúng tôi làm việc

Thứ tự rất quan trọng: chúng tôi quyết định cách đo trước khi quyết định xây gì.

  1. 01

    Xác định tình huống sử dụng

    Ai dùng, hệ thống hỗ trợ quyết định nào, được chạm tới nguồn nào và một câu trả lời sai gây thiệt hại ra sao.

    Kết quảMô tả tình huống sử dụng và phân loại rủi ro

  2. 02

    Xây dựng bộ dữ liệu chuẩn

    Câu hỏi thực tế và câu trả lời mong đợi, thu thập cùng chuyên gia nghiệp vụ, kể cả những câu hệ thống phải từ chối.

    Kết quảBộ kiểm thử có quản lý phiên bản

  3. 03

    Làm truy xuất trước tiên

    Nạp dữ liệu, chỉ mục và bộ lọc quyền, được tinh chỉnh đến khi chất lượng truy xuất đạt mức đã thống nhất.

    Kết quảBáo cáo chất lượng truy xuất

  4. 04

    Phát hành qua ngưỡng kiểm soát

    Khâu sinh câu trả lời, cơ chế bảo vệ và cổng mô hình chỉ đi vào vận hành khi bộ đánh giá đạt trong CI.

    Kết quảBản phát hành kèm bằng chứng đánh giá

  5. 05

    Vận hành và cải tiến

    Truy vết, rà soát theo mẫu và phản hồi của người dùng trở thành đầu vào cho bộ kiểm thử và lần phát hành tiếp theo.

    Kết quảRà soát hằng tháng về chất lượng, chi phí và độ trễ

06 Con người kiểm soát

Nơi con người giữ quyền kiểm soát

AI tạo sinh soạn thảo, truy xuất và gợi ý. Con người quyết định AI được xem gì, thế nào là đạt và điều gì xảy ra khi AI không chắc chắn.

  • Người phụ trách phê duyệt chất lượng

    Người phụ trách nghiệp vụ của từng tình huống sử dụng phê duyệt tiêu chí chất lượng và bằng chứng phát hành, không chỉ riêng đội ngũ triển khai.

  • Câu trả lời chưa chắc chắn được chuyển cho con người

    Dưới ngưỡng tin cậy đã thống nhất, hệ thống từ chối trả lời hoặc chuyển câu hỏi cho một nhóm được chỉ định.

  • Quyền truy cập được quyết định tại nguồn

    Ai được xem một tài liệu là do hệ thống nguồn và hệ thống quản lý định danh quyết định, không bao giờ do lớp AI.

  • Phản hồi làm thay đổi hệ thống

    Người dùng có thể đánh dấu câu trả lời. Con người rà soát các đánh dấu đó, và lỗi đã được xác nhận trở thành ca kiểm thử.

07 Công nghệ

Các công nghệ chúng tôi sử dụng

Truy xuất
  • OpenSearch và Elasticsearch
  • PostgreSQL với pgvector
  • Azure AI Search
  • Mô hình xếp hạng lại dạng cross-encoder
Mô hình
  • Mô hình tiên tiến dạng dịch vụ
  • Dịch vụ mô hình được quản lý tại vùng EU
  • Mô hình trọng số mở chạy trên vLLM
  • Mô hình embedding theo từng ngôn ngữ
Đánh giá và vận hành
  • Truy vết bằng OpenTelemetry
  • Bộ đánh giá chạy trong CI
  • Kho quản lý câu lệnh và mô hình
  • Langfuse hoặc công cụ tương đương
Ứng dụng
  • Dịch vụ viết bằng TypeScript và Python
  • API truyền dữ liệu liên tục (streaming)
  • Cổng thông tin hiện có, giao diện Salesforce, SAP và Odoo

Việc liệt kê một công nghệ mô tả kinh nghiệm kỹ thuật của chúng tôi. Điều đó không có nghĩa là chúng tôi có quan hệ đối tác với nhà cung cấp hoặc được nhà cung cấp chứng nhận.

08 Ví dụ

Một ví dụ minh họa

Ví dụ minh họa

Trợ lý chính sách cho một nhà sản xuất linh kiện điện tử

01Bối cảnh
Ví dụ: một nhà sản xuất linh kiện điện tử có nhà máy tại Việt Nam và công ty bán hàng ở châu Âu. Chính sách tập đoàn viết bằng tiếng Anh, còn quy trình nhà máy và sổ tay sản phẩm viết bằng tiếng Việt. Nhân viên hỏi cùng một câu bằng hai ngôn ngữ và nhận hai câu trả lời khác nhau.
02Hệ thống chúng tôi sẽ xây dựng
Truy xuất đa ngôn ngữ trên tài liệu của tập đoàn và của nhà máy, kế thừa quyền truy cập từ kho tài liệu của từng công ty, với câu trả lời trích dẫn văn bản có hiệu lực.
03Nơi con người quyết định
Người phụ trách chính sách của từng công ty phê duyệt bộ kiểm thử cho ngôn ngữ của mình và phê duyệt các bản phát hành làm thay đổi câu trả lời tại công ty đó.
04Những gì chúng tôi sẽ đo lường
Tỷ lệ câu trả lời trích dẫn đúng văn bản có hiệu lực, tỷ lệ từ chối trả lời với câu hỏi ngoài phạm vi và chi phí mỗi câu trả lời theo ngôn ngữ.

09 Theo ngành

Theo ngành của quý vị

  • Khu vực công

    Trợ lý cho cán bộ xử lý hồ sơ và người dân, trích dẫn văn bản pháp luật làm căn cứ và ghi lại nội dung nào đã được truy xuất cho ai.

  • Dịch vụ tài chính

    Trợ lý về chính sách và quy trình với phân quyền chặt chẽ, truy vết đầy đủ và tài liệu về rủi ro mô hình mà tuyến phòng vệ thứ hai có thể rà soát.

  • Y tế và khoa học sự sống

    Truy xuất trên phác đồ và tài liệu sản phẩm với giới hạn rõ ràng: không đưa ra quyết định lâm sàng, dữ liệu nhạy cảm chỉ nằm trong môi trường đã được phê duyệt.

Việt Nam

Tiếng Việt, tiếng Anh, một chuẩn đánh giá

Tri thức của một doanh nghiệp Việt Nam làm việc với châu Âu thường nằm ở cả hai ngôn ngữ: quy trình nội bộ bằng tiếng Việt, hợp đồng và tài liệu sản phẩm bằng tiếng Anh. Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15, có hiệu lực từ ngày 1/1/2026, áp dụng cho dữ liệu cá nhân trong các nguồn đó; khi chuyển dữ liệu cá nhân ra nước ngoài, chẳng hạn đến một dịch vụ mô hình đặt ngoài Việt Nam, bên chuyển phải lập hồ sơ đánh giá tác động chuyển dữ liệu cá nhân xuyên biên giới theo Điều 20 của luật này, trừ các trường hợp được miễn. Đạo luật AI của EU áp dụng cả với nhà cung cấp và bên triển khai ở ngoài EU khi kết quả đầu ra của hệ thống được sử dụng tại EU.

Luật Trí tuệ nhân tạo có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, và Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo được phê duyệt tại Quyết định số 1671/QĐ-TTg ngày 28/8/2026. Chúng tôi tính đến những điều này ngay từ giai đoạn khảo sát: truy xuất và đánh giá theo từng ngôn ngữ, nơi lưu trữ dữ liệu xác định cho từng tình huống sử dụng, cùng nhật ký và tài liệu trả lời được câu hỏi của từng bên mà không cần một hệ thống riêng cho mỗi quốc gia.

Câu hỏi về phát triển AI

Nên dùng mô hình nào?

Điều đó tùy vào tác vụ, dữ liệu liên quan và yêu cầu về nơi lưu trữ. Chúng tôi thường kết hợp nhiều mô hình: một mô hình mạnh cho các bước cần suy luận nhiều, mô hình nhỏ hơn hoặc tự vận hành cho phân loại và trích xuất, và bản triển khai đặt tại EU khi dữ liệu phải ở lại EU.

Cổng mô hình giữ cho lựa chọn đó luôn có thể thay đổi, nên câu trả lời có thể khác đi khi mô hình và giá cả thay đổi.

Hệ thống sẽ chính xác đến mức nào?

Chúng tôi không đưa ra con số độ chính xác trước khi đo trên dữ liệu thực của tổ chức. Chúng tôi cùng thống nhất tiêu chí chất lượng, xây dựng bộ kiểm thử và báo cáo kết quả theo bộ kiểm thử đó trước khi vận hành và sau mỗi lần thay đổi.

Mô hình có thể sai, nên thiết kế luôn tính đến điều xảy ra khi đó: từ chối trả lời, bước rà soát và chuyển câu hỏi cho con người.

Dữ liệu của tổ chức có bị dùng để huấn luyện mô hình của bên khác không?

Không, trong các kiến trúc chúng tôi thiết kế. Chúng tôi chọn dịch vụ mô hình có điều khoản loại trừ việc huấn luyện trên dữ liệu đầu vào, hoặc tự vận hành mô hình trong môi trường của tổ chức, và ghi lại lựa chọn đó cho từng tình huống sử dụng cùng bộ phận an toàn thông tin.

Đạo luật AI của EU có áp dụng cho tình huống sử dụng của chúng tôi không?

Đạo luật AI của EU có thể áp dụng cả với tổ chức ở ngoài EU, nếu kết quả đầu ra của hệ thống được sử dụng tại EU. Chúng tôi giúp quý vị hiểu nghĩa vụ nào có thể áp dụng, dựa trên tình huống sử dụng và vai trò nhà cung cấp hay bên triển khai, cùng thời gian chuyển tiếp mà Luật Trí tuệ nhân tạo của Việt Nam dành cho hệ thống đã đưa vào hoạt động. Sau đó chúng tôi thiết kế ghi nhật ký, giám sát và tài liệu tương ứng, để luật sư của quý vị có đủ dữ kiện đưa ra kết luận.

FromNine xử lý an toàn thông tin và dữ liệu nhạy cảm thế nào?

FromNine đạt chứng nhận ISO/IEC 27001. Ranh giới truy cập, nơi lưu trữ dữ liệu và thời hạn lưu trữ được thống nhất trước khi xây dựng, và kiểm thử tấn công giả lập về chèn câu lệnh và rò rỉ dữ liệu là một phần của quy trình phát hành mà chúng tôi thiết lập.

Bước đầu tiên hợp lý là gì?

Một tình huống sử dụng có người phụ trách rõ ràng, một số nguồn giới hạn và bộ kiểm thử xây dựng cùng chuyên gia của tổ chức. Kết quả là một hệ thống chạy được và bằng chứng về chất lượng, chi phí và độ trễ, đúng những gì quyết định đầu tư tiếp theo cần.

Hãy mang đến một tình huống sử dụng và những câu hỏi khó nhất của nó

Chúng tôi sẽ cho thấy cách đo lường trước khi bàn đến việc xây dựng.

Trao đổi về dự ánXem xử lý tài liệu