Kỹ sư Triển khai AI Tiến công: Xác định phạm vi, Xây dựng và Vận hành Hệ thống AI Thương mại Khóa Học Đào Tạo

Kỹ sư Triển khai AI Tiến công

• Vai trò so với Kỹ sư ML và Kỹ sư Giải pháp
• Chịu trách nhiệm về kết quả thay vì các mốc thời gian giao hàng
• Làm việc với các nhóm sản phẩm, nghiên cứu và bảo mật

Khám phá trong các Doanh nghiệp Rối rắm

• Theo dõi một quy trình đầu cuối (end to end)
• Lập bản đồ các hệ thống, dữ liệu và điểm chuyển giao
• Tìm ra ràng buộc đang ngăn cản giá trị

Xác định phạm vi vấn đề và Ưu tiên hóa

• Xác định độ hợp lệ của các trường hợp sử dụng về mặt tính khả thi
• Đánh giá các quy trình ứng viên dựa trên công sức đầu tư
• Chọn quy trình đầu tiên để chứng minh

Khung giá trị và Tiêu chí chấp nhận

• Đặt mức cơ sở cho các chỉ số trước khi bắt đầu xây dựng
• Ngôn ngữ hồ sơ kinh doanh dành cho các nhà tài trợ tài chính
• Thống nhất tiêu chí chấp nhận với người dùng

Chọn lựa mô hình: Tiên phong và Mã nguồn mở

• So sánh GPT-6, Claude 5.5 và các mô hình mở
• Các đánh đổi về ngữ cảnh, độ trễ và chi phí đơn vị
• Khi nào quy tắc dữ liệu buộc phải sử dụng mô hình lưu trữ cục bộ

Kỹ thuật Ngữ cảnh và Thiết kế Prompt

• Cấu trúc các hướng dẫn cho hành vi đáng tin cậy
• Tập hợp ngữ cảnh từ các hệ thống lưu trữ chính (systems of record)
• Cached prompt và tối thiểu hóa token

Tra cứu và Căn cứ Kiến thức

• Chia nhỏ và lập chỉ mục nội dung doanh nghiệp
• Tra cứu lai, xếp hạng lại (reranking) và trích dẫn
• Đánh giá quá trình tra cứu riêng biệt với quá trình sinh văn bản

Agents và Sử dụng Công cụ

• Thiết kế công cụ và giao diện có kiểu dữ liệu (typed interfaces)
• Xây dựng bằng các SDK agent của OpenAI và Claude
• Duyệt, thử lại và xử lý lỗi

MCP và Tích hợp Doanh nghiệp

• Bản sửa đổi ngày 28-07-2026 của Model Context Protocol
• Xây dựng và bảo mật các máy chủ MCP
• Cấp quyền cho công cụ dựa trên danh tính doanh nghiệp

Đánh giá như Ngôn ngữ Giao hàng

• Các tập hợp mẫu vàng (Golden sets) xây dựng từ công việc thực tế
• Điểm tự động và LLM làm giám khảo
• Cổng phát hành gắn liền với ngưỡng đánh giá

Cà ràng, An toàn và Giám sát của Con người

• Cà ràng ở các lớp prompt, công cụ và chính sách
• Điểm leo thang và rà soát của con người
• Chuỗi kiểm toán và nghĩa vụ xử lý dữ liệu

Kiến trúc Triển khai trong Hệ thống của Khách hàng

• Các ràng buộc về danh tính, mạng và lưu trú dữ liệu (data residency)
• Cổng mô hình (Model gateway) và trừu tượng hóa đa nhà cung cấp
• Hạ tầng như mã (Infrastructure as code) và quy trình phát hành

Tính quan sát, Chi phí và Kinh tế học Token

• Theo dõi các lần chạy agent và các cuộc gọi công cụ
• Bảng điều khiển cho chất lượng và chi tiêu
• Cắt giảm chi phí mà không làm mất chất lượng

Nhận thức và Thay đổi

• Bàn giao khả năng cho những người thực hiện công việc
• Mạng lưới các đầu mối (champion networks) và vòng lặp phản hồi
• Đo lường tốc độ nhận thức

Từ Dự án đến Năng lực Tái sử dụng

• Bao gói các quy trình đã được chứng minh
• Sổ tay hướng dẫn (Playbooks), bản thiết kế (blueprints) và trình tăng tốc (accelerators)
• Bàn giao cho các nhóm nội bộ