Phát Triển Ứng Dụng GenAI Cho Doanh Nghiệp – Xây App AI Theo Bài Toán Riêng
Mục tiêu - Sứ mệnh

✅ Tự thiết kế ứng dụng GenAI bằng công cụ không-code, low-code hoặc code

✅ Sử dụng OpenAI API, LangChain, RAG… để tạo ứng dụng tùy biến

✅ Kết nối ứng dụng với dữ liệu nội bộ, hệ thống CRM, ERP hoặc website

  • Phát Triển Ứng Dụng GenAI Cho Doanh Nghiệp – Xây App AI Theo Bài Toán Riêng, Tối Ưu Quy Trình & Trải Nghiệm Khách Hàng

    Thời lượng: 40 giờ

    Lớp cấp tốc: 16 giờ

    Kết quả đầu ra:

    ✅ Xây dựng được ít nhất 1 prototype ứng dụng GenAI giải bài toán thật của doanh nghiệp
    ✅ Biết chọn nền tảng phát triển phù hợp (ChatGPT GPTs, Python, LangChain...)
    ✅ Tự tạo giao diện người dùng cơ bản cho GenAI app (web, chatbot, embed…)
    ✅ Biết cách nhúng dữ liệu riêng, bảo mật và tối ưu mô hình
    ✅ Hiểu cách đánh giá hiệu quả – cải tiến – mở rộng ứng dụng

Chi tiết khóa học

Bài 1: Tư duy kiến trúc ứng dụng GenAI trong doanh nghiệp

  • GenAI là gì – đâu là ứng dụng thật sự hiệu quả?

  • Các loại ứng dụng GenAI phổ biến: trợ lý, tạo nội dung, phân tích dữ liệu, QA bot

  • Mô hình phát triển GenAI app: No-code, Low-code, Dev-code

  • Phân tích 5 use-case GenAI có thể áp dụng trong doanh nghiệp bạn

Bài 2: Lựa chọn công nghệ – xây nền móng ứng dụng GenAI

  • OpenAI GPTs, OpenAI API, Claude, Gemini, Meta LLaMA: chọn sao cho đúng

  • Tổng quan LangChain, RAG (Retrieval-Augmented Generation), vector DB

  • Kết nối ứng dụng với dữ liệu riêng: Notion, Drive, PDF, CRM...

  • Tạo GenAI bot trả lời theo dữ liệu nội bộ (nhúng tài liệu riêng)

Bài 3: Thiết kế ứng dụng – từ prompt đến sản phẩm đầu tiên

  • Prompt engineering nâng cao: prompt + function calling

  • Thiết kế giao diện app cơ bản: Web App, Chatbot, Plugin nội bộ

  • Tích hợp API (form nhập liệu, hệ thống doanh nghiệp...)

  • Tạo ứng dụng demo: “Trợ lý đọc & phân tích hợp đồng PDF”

Bài 4: Triển khai thử nghiệm và đo lường hiệu quả

  • Đo trải nghiệm người dùng: UX của AI khác gì app thường?

  • Đánh giá hiệu suất ứng dụng GenAI: độ chính xác, tốc độ, feedback

  • Lập kế hoạch thử nghiệm (POC – MVP – Production)

  • Lên kế hoạch thử nghiệm MVP của ứng dụng GenAI nội bộ

Bài 5: Bảo mật, chi phí và mở rộng quy mô ứng dụng GenAI

  • Bảo mật khi dùng GenAI: dữ liệu nhạy cảm, quyền truy cập, audit log

  • Tối ưu chi phí token, gọi API hiệu quả

  • Khi nào scale? Làm sao mở rộng từ prototype → sản phẩm?

  • Thiết kế mô hình tính chi phí GenAI và mô hình mở rộng cho doanh nghiệp

Đăng ký khóa học