AIESCU
AI cho production, triển khai trong 4 tuần.
Chúng tôi xây dựng cho startup của bạn hoặc hướng dẫn bạn tự xây dựng bằng Claude Code. Một kỹ sư điều phối nhiều agent chạy song song và chịu trách nhiệm về kết quả.
99.9%
độ sẵn sàng của API trên nền tảng production của khách hàng
10×
mức cắt giảm chi phí hạ tầng của khách hàng
93%
độ chính xác truy xuất của AI tài liệu trên production của khách hàng (được CI kiểm soát)
15+
năm triển khai phần mềm production
Cần triển khai ngay? Bắt đầu bên trái. Muốn tự học? Bắt đầu bên phải.
CHÚNG TÔI LÀM CHO BẠN
Chúng tôi xây dựng AI production cho bạn.
- RAG trên production trong 4 tuần
- Agent với eval CI + cơ chế bảo vệ
- Pipeline nạp tài liệu
TỰ MÌNH THỰC HIỆN
Học cách triển khai bằng Claude Code.
- Khóa học chuyên sâu 2 ngày
- Chương trình kỹ sư AI kéo dài 6 tuần
- Quyền truy cập trọn đời + thư viện kỹ năng
Chọn dịch vụ trọn gói nếu…
- Bạn cần lên production nhanh mà không phải tuyển cả đội AI
- Bạn muốn sở hữu hệ thống hoàn chỉnh hơn là tự xây dựng
- Bạn đang có dữ liệu thật và một bài toán thực tế
Chọn tự mình thực hiện nếu…
- Bạn là kỹ sư và muốn tự tay xây dựng
- Bạn muốn có kỹ năng lâu dài, không chỉ một sản phẩm bàn giao
- Bạn thích tự học theo nhịp độ riêng với quyền truy cập trọn đời
- RAG + hệ thống agent hoạt động trong 4 tuần
- Eval CI kiểm soát mọi PR
- Khả năng quan sát ngay từ ngày đầu
- Bản mô tả kỹ thuật công khai để kiểm chứng
Nguyên tắc chúng tôi theo đuổi · LLMs trên production
10 nguyên tắc đưa AI lên production mà không đốt tiền
Những điều chúng tôi đúc kết khi xây dựng với LLMs. Mọi dự án và khóa học đều tuân theo các nguyên tắc này.
- 01
Đặc tả chặt, mã nguồn linh hoạt.
Một trang đặc tả khả thi đáng giá bằng một tuần viết mã rồi bỏ. Nếu đặc tả sai, LLMs sẽ tăng tốc sai việc.
- 02
Đánh giá trước khi gọi mô hình.
Hãy viết bài đánh giá thất bại trước. Không có ngưỡng đạt nghĩa là bạn không có sản phẩm, mà chỉ có nguyên mẫu vĩnh viễn.
- 03
Công cụ thắng prompt.
Một công cụ 20 dòng với schema nghiêm ngặt tốt hơn prompt hệ thống dài 2.000 token. Mô hình có thể phục hồi sau khi gọi sai công cụ; không thể phục hồi sau một chỉ dẫn mơ hồ.
- 04
Cache quyết liệt, định tuyến dứt khoát.
Cache prompt, embedding và phản hồi. Mô hình rẻ định tuyến; mô hình đắt tạo kết quả. 80% hóa đơn đến từ việc dùng sai mô hình cho sai lời gọi.
- 05
Monolith cho LLMs, microservice cho con người.
LLMs đọc một monolith nhanh hơn mạng lưới 12 dịch vụ. Tách quá sớm và bạn mất đi thế mạnh lớn nhất của chúng: nắm toàn bộ hệ thống cùng lúc.
- 06
Chọn lọc ngữ cảnh, đừng tô chuốt prompt.
Mô hình chỉ tốt bằng nội dung trong cửa sổ ngữ cảnh. Hãy bỏ mọi token không phải dữ kiện, ví dụ hoặc ràng buộc.
- 07
Bằng chứng, không phải tuyên bố.
Mỗi câu “chạy được” phải đi kèm một lượt chạy kiểm thử, một dòng đánh giá hoặc một dòng trong nhật ký git. Cảm tính không thể đưa sản phẩm ra mắt.
- 08
Đánh giá bằng agent phụ = 2 giai đoạn.
Người tìm kiếm + người xác minh phản biện. Một agent có thể tự tin mà sai; hai agent bất đồng sẽ buộc sự thật lộ diện.
- 09
Chế độ quản lý: 5 → 1.
Một người vận hành điều phối 5 agent chạy song song có thể làm việc trước đây cần cả đội. Luồng việc riêng, làm việc bất đồng bộ, bàn giao có tài liệu.
- 10
Huấn luyện viên kiêm cầu thủ.
Vừa triển khai mã vừa đánh giá agent trong cùng một ngày. Kỹ năng nằm ở việc nhận ra hôm nay cần trực tiếp gõ phím hay cần điều phối.