Bắt đầu từ đâu với Generative AI

Giới thiệu về Generative AI

Thế giới của Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh (Generative AI – GenAI) đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Các mô hình, kỹ thuật và ứng dụng mới ra đời hàng ngày, vượt qua những giới hạn về khả năng của trí tuệ nhân tạo. Xét đến bối cảnh phát triển nhanh chóng này, các nhà phát triển và chuyên gia công nghệ cần liên tục trau dồi kỹ năng và đi trước đón đầu. Để giúp bạn bắt đầu với GenAI, Priyanka Vergadia  và tôi đã cùng nhau xây dựng một hướng dẫn ngắn gọn bao gồm các bước thiết yếu. Bao gồm:

  • Hiểu các thuật ngữ
  • Sử dụng API của mô hình
  • Xây dựng ứng dụng sử dụng mô hình AI
  • Tạo mô hình của riêng bạn:
    • RAG 
    • Fine-Tuning

Dưới đây là một cái nhìn sơ lược về tất cả các chủ đề thú vị mà chúng tôi sẽ đề cập.

Hãy bắt đầu với bước đầu tiên. Ngoài ra, đừng quên theo dõi LinkedIn của Priyanka Vergadia, đây là tài liệu phải đọc đối với bất kỳ ai làm việc trên đám mây và GenAI.

Hiểu các thuật ngữ GenAI

Một trong những trở ngại lớn nhất khi bắt đầu với GenAI là không hiểu các thuật ngữ cơ bản. Chúng ta hãy cùng tìm hiểu những điều quan trọng nhất cần biết.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)

Trí tuệ Nhân tạo (AI) đề cập đến việc phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Nó là một lĩnh vực khoa học giống như Vật lý học.

AI bao gồm nhiều phân ngành khác nhau, chẳng hạn như Học máy (Machine Learning), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), Thị giác máy tính (Computer Vision), v.v.

Các hệ thống AI có thể chuyên sâu (chỉ tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể) hoặc tổng quát (có khả năng thực hiện nhiều loại nhiệm vụ khác nhau).

Máy học (Machine Learning)

Học Máy (Machine Learning) là một phân ngành của Trí tuệ Nhân tạo (AI), tập trung vào việc cho phép máy tính học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình chi tiết. Nó liên quan đến việc huấn luyện các mô hình trên dữ liệu để nhận dạng các mẫu hình, đưa ra dự đoán hoặc thực hiện các hành động. Học máy có ba loại chính:

  • Học có Giám sát (Supervised Learning)
  • Học không Giám sát (Unsupervised Learning)
  • Học Thường Phân (Reinforcement Learning)

Cuối cùng, Học sâu (Deep Learning) là một phân ngành của Học máy, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Biểu đồ dưới đây cho thấy sự khác biệt chính giữa quy trình học máy thông thường và Học sâu.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Natural Language Processing (NLP)

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là một phân ngành của Trí tuệ Nhân tạo (AI), tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.

NLP bao gồm các nhiệm vụ như: phân loại văn bản, phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể, dịch máy và sinh văn bản.

Trong những năm gần đây, các mô hình học sâu, đặc biệt là mô hình Transformer, đã tạo nên cuộc cách mạng trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên.

Mô hình Transformer (Transformer Models)

Mô hình Transformer là một loại kiến ​​trúc mô hình deep learning được giới thiệu trong bài báo nổi tiếng “Attention is All You Need” năm 2017. Họ dựa vào cơ chế tự chú ý để xử lý và tạo ra dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản.

Transformer đã trở thành nền tảng cho các mô hình tiên tiến nhất trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), chẳng hạn như BERT, GPT và T5. Chúng cũng được điều chỉnh để ứng dụng cho các lĩnh vực khác, chẳng hạn như thị giác máy tính (Computer vision) và xử lý âm thanh.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI – GenAI)

GenAI, viết tắt của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, đề cập đến các hệ thống AI có khả năng tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc âm nhạc. Nó có thể được coi là một phân ngành của Học sâu (Deep learning).

Các mô hình GenAI có thể tạo ra các đầu ra mới lạ và mạch lạc, tương tự như dữ liệu huấn luyện. Chúng sử dụng các mô hình học máy (Machine learning), đặc biệt là các mô hình học sâu (deep learning), để học các khuôn mẫu (Pattern) và biểu diễn từ dữ liệu đang có.

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực trọng tâm trong GenAI vì nó liên quan đến việc tạo và hiểu ngôn ngữ của con người. Mô hình Transformer đã trở thành nền tảng của nhiều hệ thống GenAI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ.

Khả năng của Transformer trong việc học các biểu diễn phong phú và tạo ra văn bản mạch lạc khiến chúng phù hợp với các ứng dụng GenAI. Để tham khảo, mô hình Transformer là một loại mạng nơ-ron nhân tạo, hoạt động xuất sắc trong việc hiểu ngữ cảnh của dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản hoặc giọng nói, và tạo ra dữ liệu mới. Nó sử dụng một cơ chế gọi là “sự chú ý” (attention) để đánh giá tầm quan trọng của các phần khác nhau trong chuỗi đầu vào và hiểu tổng thể ngữ cảnh tốt hơn.

Các loại hình GenAI khác nhau:

  • Mô hình ngôn ngữ: Chuyên xử lý và tạo văn bản. Ví dụ: Gemini của Google, GPT-4, Claude Opus, Llama3
  • Mô hình đa phương thức: Có thể xử lý nhiều phương thức khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh. Ví dụ: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion.
  • Mô hình âm thanh: Có thể tạo và xử lý giọng nói, nhạc và các dữ liệu âm thanh khác. Ví dụ: SunoAI, Imagen của Google, Wavenet.

Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering)

Kỹ thuật Prompt (Prompt engineering) là quy trình thiết kế các câu gợi ý (prompt) hiệu quả để lấy được đầu ra mong muốn từ các mô hình GenAI. Nó bao gồm việc hiểu các khả năng, hạn chế và thiên kiến của mô hình.

Câu gợi ý hiệu quả cung cấp hướng dẫn rõ ràng, ví dụ liên quan và ngữ cảnh để định hướng đầu ra của mô hình. Kỹ thuật Prompt là một kỹ năng then chốt để khai thác tối đa tiềm năng của các mô hình GenAI.

Sử dụng API của mô hình

Hầu hết các mô hình Trí Tuệ Nhân Tạo Sinh Thành (GenAI) đều có thể truy cập thông qua các REST API. Điều này cho phép các nhà phát triển tích hợp liền mạch những mô hình mạnh mẽ này vào ứng dụng của họ.

Để bắt đầu, bạn cần lấy quyền truy cập API từ nền tảng mong muốn, chẳng hạn như Vertex AI của Google, OpenAI, Anthropic hoặc Hugging Face. Mỗi nền tảng có quy trình riêng để cấp quyền truy cập API, thường bao gồm:

  • Đăng ký tài khoản
  • Tạo khóa API
  • Hoàn thành quy trình xác minh hoặc phê duyệt

Sau khi có API KEY, bạn có thể gửi yêu cầu của mình tới endpoint của mô hình GenAI. Việc xác thực thường liên quan đến việc cung cấp API KEY trong request header hoặc dưới dạng tham số. Điều quan trọng là giữ bí mật API KEY của bạn, tránh chia sẻ công khai.

Ngoài ra, việc tuân theo các quy trình và cách thức tốt nhất cũng rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả. Dưới đây là một vài quy trình và cách thức quan trọng:

  • Xử lý lỗi API linh hoạt bằng cách kiểm tra mã trạng thái phản hồi (response status code).
  • Tối ưu hóa việc sử dụng API bằng cách lựa chọn cẩn thận các tham số mô hình, chẳng hạn như số token tối đa. Điều này cần thiết để cân bằng giữa chất lượng đầu ra mong muốn và chi phí.
  • Khi thực hiện yêu cầu API, hãy lưu ý đến giới hạn tốc độ (rate limit) do nền tảng áp đặt. Giới hạn tốc độ xác định số lượng yêu cầu tối đa bạn có thể thực hiện trong một khung thời gian cụ thể. Vượt quá giới hạn tốc độ có thể dẫn đến lỗi API hoặc hạn chế truy cập tạm thời.
  • Sử dụng các framework và thư viện như Langchain để đơn giản hóa tương tác API. Các framework này cung cấp các lớp trừu tượng (abstraction) và tiện ích để làm việc với API của mô hình GenAI.

Xây dựng ứng dụng bằng Mô hình AI

Có một số use cases sử dụng các ứng dụng GenAI trên nhiều lĩnh vực khác nhau:

  • Sản xuất nội dung và Tiếp thị: Các ứng dụng GenAI có thể giúp tạo dàn ý bài viết, slogan quảng cáo và mô tả sản phẩm.
  • Hỗ trợ khách hàng: AI Chatbot có thể hiểu các câu hỏi của người dùng và cung cấp phản hồi chính xác, phù hợp với ngữ cảnh.
  • Kinh doanh và Tài chính: Các ứng dụng GenAI có thể giúp tạo báo cáo tài chính, tóm tắt hoặc phân tích dựa trên dữ liệu công ty.
  • Giáo dục và Học tập: Các ứng dụng GenAI có thể tạo ra tài liệu học tập và giải thích tùy chỉnh dựa trên phong cách học của học sinh.

Giả sử chúng tôi muốn xây dựng một ứng dụng chatbot sử dụng LLM để cung cấp các đề xuất sách được cá nhân hóa dựa trên sở thích của người dùng. Dưới đây là các bước liên quan.

Ví dụ: Xây dựng Chatbot Giới thiệu sách sử dụng GenAI

1. Chọn Nhà cung cấp Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

  • Nghiên cứu và so sánh các nhà cung cấp LLM khác nhau, chẳng hạn như Google AI, OpenAI hoặc Hugging Face.
  • Trước khi lựa chọn, bạn có thể cân nhắc nhiều yếu tố như giá cả, tính sẵn sàng, tài liệu API và hỗ trợ cộng đồng.

2. Thiết lập môi trường phát triển

  • Thông thường, các nhà cung cấp LLM cung cấp quyền truy cập vào LLM của họ thông qua API.
  • Bạn cần đăng ký khóa API từ nhà cung cấp đã chọn và cài đặt các thư viện và framework cần thiết.
  • Ví dụ: Nếu bạn xây dựng ứng dụng bằng Python, bạn nên thiết lập một dự án Python và cấu hình thông tin đăng nhập API theo các quy trình thực hành tốt nhất.

3. Thiết kế luồng hội thoại AI Chatbot

  • Lên kế hoạch cho luồng hội thoại cho chatbot giới thiệu sách. Xác định các câu hỏi chính mà chatbot sẽ hỏi người dùng để thu thập sở thích, chẳng hạn như thể loại yêu thích, tác giả hoặc chủ đề sách.
  • Xác định cấu trúc và định dạng của phản hồi của chatbot, bao gồm các sách được đề xuất và bất kỳ thông tin bổ sung nào cần cung cấp.

4. Triển khai ứng dụng AI Chatbot

  • Sử dụng một framework web như FastAPI, Flask hoặc Django để xây dựng ứng dụng chatbot.
  • Tạo giao diện người dùng cho chatbot, dưới dạng trang web hoặc giao diện nhắn tin. Triển khai các route và view cần thiết để xử lý tương tác của người dùng và tạo phản hồi của AI chatbot.

5. Tích hợp LLM

  • Hầu hết các nhà cung cấp LLM đều phát hành các thư viện để tương tác với API mô hình của họ. Khởi tạo mô hình với các tham số thích hợp, chẳng hạn như tên mô hình, phiên bản và temperature.
  • Xác định các câu gợi ý (prompt) và hướng dẫn cho LLM để tạo đề xuất sách được cá nhân hóa dựa trên sở thích của người dùng.
  • Ví dụ: Bạn có thể tạo các câu gợi ý như: “Đề xuất một cuốn sách khoa học viễn tưởng cho người dùng thích cốt truyện nhanh và khám phá vũ trụ.”
  • Truyền sở thích của người dùng và các câu gợi ý cho LLM bằng cách sử dụng API và trích xuất các đề xuất sách được tạo ra.

6. Xử lý và hiển thị đề xuất

  • Xử lý các đề xuất sách do LLM tạo ra để trích xuất thông tin liên quan, chẳng hạn như tiêu đề sách, tác giả và mô tả.
  • Hiển thị các sách được đề xuất theo định dạng rõ ràng và hấp dẫn trực quan. Cung cấp các tùy chọn cho người dùng tương tác với các đề xuất, chẳng hạn như lưu chúng để xem sau hoặc yêu cầu chi tiết hơn về một cuốn sách cụ thể.

7. Tinh chỉnh và mở rộng

  • Kiểm tra ứng dụng chatbot với các sở thích và câu gợi ý khác nhau của người dùng để đảm bảo nó tạo ra các đề xuất sách có liên quan và đa dạng.
  • Thu thập phản hồi của người dùng và lặp lại luồng hội thoại, câu gợi ý và định dạng đề xuất của chatbot dựa trên các đề xuất.
  • Tích hợp các tính năng bổ sung, chẳng hạn như cung cấp bài đánh giá sách, đề xuất các tác giả tương tự, v.v. để mở rộng khả năng của chatbot.

8. Triển khai và Giám sát

  • Triển khai ứng dụng chatbot lên một nền tảng lưu trữ hoặc nhà cung cấp dịch vụ đám mây, giúp người dùng truy cập được thông qua URL web.
  • Thiết lập giám sát và phân tích để theo dõi tương tác của người dùng, hiệu suất chatbot và bất kỳ lỗi hoặc sự cố nào.
  • Cập nhật thường xuyên các câu gợi ý LLM và logic ứng dụng dựa trên phản hồi của người dùng và các bản phát hành sách mới.

Tùy chỉnh mô hình

Có một sự quan tâm đáng kể đến việc làm cho các mô hình thích ứng và tùy chỉnh hơn để phù hợp với các nhu cầu cụ thể của từng lĩnh vực. Hãy cùng xem xét các kỹ thuật chính để đạt được mục tiêu này.

Retrieval-Augmented Generation – RAG

RAG là một kỹ thuật giúp cải thiện độ chính xác và tính liên quan của các phản hồi được tạo dựa trên trường hợp sử dụng của bạn. Nó cho phép LLM của bạn có các nguồn thông tin bên ngoài như cơ sở dữ liệu, tài liệu và thậm chí cả Internet theo thời gian thực. Bằng cách này, LLM có thể lấy được thông tin cập nhật và có liên quan nhất để trả lời các truy vấn cụ thể cho doanh nghiệp của bạn.

Dưới đây là tổng quan cấp cao về cách hoạt động của hệ thống RAG:

  • Người dùng đặt câu hỏi cho hệ thống RAG.
  • Thành phần truy hồi tìm kiếm kho tri thức bằng câu hỏi làm truy vấn và truy xuất các đoạn văn hoặc tài liệu có liên quan nhất.
  • Các đoạn văn được truy xuất đi qua bước tăng cường, nơi thông tin này được đưa vào làm đầu vào cho mô hình ngôn ngữ lớn. Bước này rất quan trọng vì nó bổ sung kiến thức của mô hình với bối cảnh liên quan từ các nguồn bên ngoài.
  • Mô hình ngôn ngữ xử lý đầu vào và tạo ra câu trả lời bằng cách kết hợp thông tin từ các đoạn văn được truy xuất và kiến thức nền tảng của nó.
  • Câu trả lời được tạo ra được trả về cho người dùng.

RAG đã chứng minh được hiệu quả hứa hẹn trong việc cải thiện độ chính xác và tính liên quan của các phản hồi được tạo ra, đặc biệt trong các tình huống mà câu trả lời yêu cầu tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Phương pháp này tận dụng thế mạnh của cả kỹ thuật truy hồi thông tin và sinh văn bản để cung cấp các câu trả lời chất lượng hơn.

Fine-tuning các mô hình AI

Fine-tuning mô hình cơ sở trên dữ liệu theo lĩnh vực cụ thể là một kỹ thuật mạnh mẽ để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các mô hình AI cho các tác vụ hoặc ngành công nghiệp cụ thể. Hãy cùng tìm hiểu cách thực hiện việc này.

1. Hiểu về mô hình cơ sở

Các mô hình cơ sở, còn được gọi là mô hình được đào tạo sẵn, là các mô hình AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn, đa năng. Các mô hình này đã học được kiến thức và mô thức tổng quát từ dữ liệu huấn luyện, khiến chúng trở nên linh hoạt và có thể áp dụng cho nhiều tác vụ khác nhau. Ví dụ về các mô hình cơ sở bao gồm BERT và GPT của Google, được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản hoặc hình ảnh.

2. Cần thiết phải Fine-tuning

Mặc dù các mô hình cơ sở rất mạnh mẽ, nhưng chúng không phải lúc nào cũng hoạt động tối ưu cho các lĩnh vực hoặc tác vụ cụ thể. Sau đây là những lý do để fine-tuning một mô hình nền tảng:

  • Thêm một tác vụ cụ thể (chẳng hạn như tạo mã hoặc tạo nội dung) vào mô hình nền tảng.
  • Tạo phản hồi dựa trên bộ dữ liệu độc quyền của công ty bạn.
  • Thích ứng với các thuật ngữ, phong cách viết hoặc phân phối dữ liệu độc đáo có thể khác nhau trong trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
  • Giảm thiểu ảo giác, là đầu ra không chính xác về mặt sự thật hoặc không hợp lý. Fine-tuning cho phép chúng ta điều chỉnh mô hình cơ sở để hiểu và tạo nội dung tốt hơn cho một lĩnh vực cụ thể.

3. Quá trình Fine-Tuning

Quá trình fine-tuning bao gồm một số bước như:

  • Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập một bộ dữ liệu đại diện cho lĩnh vực hoặc tác vụ mục tiêu, đồng thời đảm bảo bộ dữ liệu đó có kích thước và chất lượng đủ. Xử lý sơ bộ dữ liệu để phù hợp với các yêu cầu đầu vào của mô hình cơ sở.
  • Khởi tạo mô hình: Bắt đầu với mô hình cơ sở được đào tạo sẵn phù hợp nhất cho tác vụ mục tiêu. Nạp các trọng số được đào tạo sẵn của mô hình cơ sở.
  • Huấn luyện: Nạp bộ dữ liệu theo lĩnh vực cụ thể vào mô hình cơ sở đã được sửa đổi và đào tạo mô hình bằng các kỹ thuật như học chuyển giao (transfer learning). Fine-tuning các tham số của mô hình bằng cách backpropagation lỗi và cập nhật trọng số dựa trên dữ liệu theo lĩnh vực cụ thể.
  • Đánh giá và Lặp lại: Đánh giá hiệu suất của mô hình đã được fine-tuning trên một tập dữ liệu xác thực từ dữ liệu theo lĩnh vực cụ thể. Dựa trên các số liệu, lặp lại quá trình fine-tuning.

4. Lợi ích của Fine-tuning

Fine-tuning đem lại những lợi ích đáng kể:

  • Cho phép mô hình nắm bắt được các sắc thái và đặc điểm của lĩnh vực mục tiêu, dẫn đến độ chính xác và hiệu suất tốt hơn trên các tác vụ cụ thể theo lĩnh vực.
  • Bắt đầu với mô hình cơ sở được đào tạo sẵn, fine-tuning yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán hơn so với việc đào tạo mô hình từ đầu.
  • Fine-tuning cho phép mô hình tận dụng kiến thức học được từ dữ liệu huấn luyện đa năng và thích ứng nó với lĩnh vực cụ thể.

Kết luận

Tóm lại, việc bắt đầu với Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh (GenAI) là một hành trình thú vị, mở ra vô vàn khả năng cho cả nhà phát triển và doanh nghiệp. Bằng cách hiểu các khái niệm cốt lõi, khám phá các mô hình và API sẵn có, đồng thời tuân theo các quy trình thực hành tốt nhất, bạn có thể tận dụng sức mạnh của GenAI để xây dựng các ứng dụng sáng tạo và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Cho dù bạn quan tâm đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo hình ảnh hay tổng hợp âm thanh, thì cũng có rất nhiều mô hình và nền tảng GenAI để lựa chọn. Bạn có thể tạo ra các giải pháp AI hiệu quả và chính xác cao, phù hợp với các nhu cầu cụ thể của mình bằng cách tận dụng các mô hình được đào tạo sẵn và fine-tuning chúng trên dữ liệu theo lĩnh vực.

Nguồn: https://blog.bytebytego.com/p/where-to-get-started-with-genai

Nếu bạn cần một trợ lý trí tuệ nhân tạo AI chatbot xin vui lòng liên hệ: 0983082334

0 Lời bình

Gửi Lời bình

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Bạn cũng có thể đọc thêm:

Dùng google sheet với AI miễn phí

Mô hình AI mới nhất của Google, Gemini (trước đây được gọi là Bard), có thể được sử dụng trong trình duyệt của bạn cho các tác vụ hàng ngày. Một tính năng tuyệt vời khác là khả năng sử dụng nó theo cách tự động bằng cách tích hợp nó với các ứng dụng của bạn. May mắn...

Tạo hàm tùy biến trong Google sheet để sử dụng AI

Với thông báo Gemini mở cửa cho các nhà phát triển, tôi vô cùng háo hức muốn thử nghiệm nó. Phải nói rằng tôi rất ấn tượng với hiệu suất của Gemini. Có rất nhiều đánh giá so sánh Gemini Pro với GPT-3.5 và GPT-4, và dường như Gemini Pro chiến thắng trong hầu hết các...

OpenAI trình làng GPT-4o mini, Mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn

OpenAI đã giới thiệu GPT-4o mini vào thứ Năm, mô hình AI nhỏ mới nhất của họ. Công ty cho biết GPT-4o mini, rẻ hơn và nhanh hơn các mô hình AI hàng đầu hiện tại của OpenAI, đang được phát hành cho các nhà phát triển, cũng như thông qua ứng dụng web và di động ChatGPT...

Đi tìm cách triển khai tốt nhất cho RAG

Tóm tắt Các kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) đã chứng minh hiệu quả trong việc tích hợp thông tin cập nhật, giảm thiểu ảo giác và nâng cao chất lượng phản hồi, đặc biệt trong các lĩnh vực chuyên môn. Mặc dù nhiều phương pháp RAG đã được đề xuất để cải...

Lộ Trình Chuyển Đổi AI cho Doanh Nghiệp

Chuyển đổi AI Nội dung bài viết:1. Đánh giá hiện trạng và chuẩn bị Chuyển đổi AI2. Xây dựng chiến lược Chuyển đổi AI3. Triển khai thử nghiệm (Pilot Projects)4. Mở rộng ứng dụng AI5. Duy trì và cải tiến liên tục 1. Đánh giá hiện trạng và chuẩn bị Chuyển đổi AI Đánh giá...

Trở thành AI Agency cùng aichatbot.com.vn

AI automation agency Hướng dẫn từng bước để trở thành AI AgencyNhững lợi ích của việc trở thành AI AgencyCách để doanh nghiệp chọn đúng đối tác AI Agency Hướng dẫn từng bước để trở thành AI Agency Để trở thành một AI Agency thành công, điều quan trọng là phải có một...

Liên hệ