1️⃣ Prompt Engineering – “Cách Dạy AI Nói” ✍️🤖

📌 Định nghĩa

Prompt Engineering là nghệ thuật thiết kế lời nhắc (prompt) để LLM hiểu đúng ý & trả về kết quả mong muốn.
Không cần huấn luyện mô hình, chỉ cần:

• Cấu trúc câu hỏi rõ ràng 🧭

• Đưa ví dụ hướng dẫn (few-shot)

• Quy định vai trò, format trả lời

👉 Đây là cách rẻ – nhanh – dễ áp dụng nhất cho các bài toán AI nội bộ cơ bản.

💡 Ứng dụng thực tế

• Soạn email marketing theo phong cách thương hiệu

• Viết báo cáo ngắn từ mô tả sản phẩm

• Tóm tắt tài liệu dài → bullet rõ ràng

• Tạo template nội dung tự động 📝

⚡ Ưu điểm

• ⏱ Triển khai cực nhanh (gần như không cần hạ tầng)

• 💸 Chi phí gần như = 0

• 🧠 Tận dụng được sức mạnh sẵn có của mô hình lớn

🚧 Hạn chế

• Prompt phức tạp dễ rối

• Không xử lý tốt kiến thức chuyên biệt / nội bộ

• Khó kiểm soát khi bài toán mở rộng quy mô

👉 Thích hợp cho: marketing, automation đơn giản, demo nhanh, PoC.

2️⃣ RAG – “Cho AI Đọc Tài Liệu Của Bạn” 📚✨

📌 Định nghĩa

RAG (Retrieval-Augmented Generation) = LLM + kho tri thức nội bộ.
Thay vì dạy lại mô hình, ta lưu tài liệu vào Vector DB → mỗi lần hỏi, AI:

1. Biến truy vấn thành vector

2. Tìm tài liệu liên quan

3. Đưa vào context → trả lời chính xác theo dữ liệu thật

👉 Đây là chiến lược phổ biến nhất hiện nay trong doanh nghiệp 🚀

💡 Ứng dụng thực tế

• Chatbot nội bộ (HR, tài chính, vận hành, pháp lý…)

• Tra cứu tài liệu kỹ thuật, SOP

• Hỗ trợ khách hàng tự động có dẫn chứng 📄

⚡ Ưu điểm

• 🧠 Độ chính xác cao (vì dùng dữ liệu thật)

• ⚡ Dễ update kiến thức (chỉ cần thêm tài liệu)

• 🔐 Có thể triển khai on-premise → bảo mật cao

• 💰 Rẻ hơn fine-tuning rất nhiều

🚧 Hạn chế

• Cần xây pipeline embedding + vector search

• Kết quả phụ thuộc chất lượng dữ liệu & chunking

• Prompt cần được tối ưu để lấy đúng ngữ cảnh

👉 Thích hợp cho: hệ thống tư vấn nội bộ, chatbot doanh nghiệp, tìm kiếm tri thức.

3️⃣ Fine-Tuning – “Huấn Luyện Mô Hình Theo DNA Của Bạn” 🧠💪

📌 Định nghĩa

Fine-tuning là huấn luyện lại mô hình nền trên dữ liệu đặc thù của doanh nghiệp → giúp mô hình:

• Hiểu domain chuyên sâu

• Sử dụng thuật ngữ, ngữ điệu riêng

• Giảm phụ thuộc vào prompt dài dòng

💡 Ứng dụng thực tế

• Trợ lý pháp lý, y tế, tài chính chuyên sâu 🏥📈

• Mô hình phân loại, gợi ý theo nghiệp vụ riêng

• Dịch thuật nội bộ với ngữ cảnh đặc thù

• Viết báo cáo chuyên ngành chuẩn tone công ty

⚡ Ưu điểm

• 🧠 Hiểu sâu ngữ cảnh chuyên ngành

• 📈 Tăng độ chính xác & ổn định lâu dài

• ✍️ Có thể giảm chi phí inference nếu dùng mô hình nhỏ đã fine-tune

🚧 Hạn chế

• 💰 Chi phí cao (dữ liệu + compute + kỹ thuật)

• ⏱ Thời gian chuẩn bị dài

• 🧪 Cần team kỹ thuật có kinh nghiệm

👉 Thích hợp cho: doanh nghiệp có domain chuyên sâu, quy mô lớn, cần kiểm soát mô hình.

4️⃣ Bảng So Sánh Tổng Quan 📝

5️⃣ Chiến Lược Thực Tế Cho Doanh Nghiệp 🧭

✅ Bước 1: Bắt đầu với Prompt Engineering → kiểm chứng nhanh use case
✅ Bước 2: Khi cần chính xác → tích hợp RAG với Vector DB nội bộ
✅ Bước 3: Nếu domain đặc thù & quy mô lớn → cân nhắc fine-tuning

👉 Nhiều doanh nghiệp hiện nay kết hợp cả 3 chiến lược:

• Prompt tốt để “dẫn đường”

• RAG để cung cấp tri thức

• Fine-tuning cho các tác vụ đặc thù

💡 Insight Tổng Kết

Không có chiến lược nào “tốt nhất”, chỉ có chiến lược phù hợp nhất với giai đoạn & mục tiêu 🎯

• ✍️ Prompt → nhanh, rẻ, linh hoạt

• 📚 RAG → chính xác, dễ mở rộng

• 🧠 Fine-tuning → chuyên sâu, bền vững

👉 Biết khi nào dùng cái nào = bí kíp để triển khai AI hiệu quả & tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp 🚀

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn