Klu AI

Klu AI là gì?

Klu AI là nền tảng LLM App Platform “tất cả trong một” giúp kỹ sư AI và đội ngũ sản phẩm xây dựng, triển khai và tối ưu hóa ứng dụng AI tạo sinh nhanh chóng. Công cụ tập trung vào collaborative prompt engineering, đánh giá tự động các thay đổi prompt/mô hình, fine-tuning 1-click và kết nối liền mạch với dữ liệu nội bộ (cơ sở dữ liệu, tệp, website) lẫn các LLM hàng đầu như Claude, GPT-4, Llama 2, Mistral, Cohere. Giá trị cốt lõi của Klu là tăng tốc vòng lặp thử nghiệm–học hỏi, hiểu sở thích người dùng, tuyển chọn dữ liệu chất lượng cho mô hình tùy chỉnh, từ đó tạo trải nghiệm AI khác biệt và lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp.

Các tính năng chính của Klu AI

• Collaborative Prompt Engineering: cộng tác, versioning, nhận xét và phê duyệt thay đổi prompt trong một không gian thống nhất.
• Đánh giá tự động và A/B testing: đo lường chất lượng đầu ra theo bộ tiêu chí/dataset, so sánh mô hình và biến thể prompt.
• Fine-tuning 1-click: huấn luyện tinh chỉnh nhanh trên dữ liệu đã tuyển chọn để cải thiện độ chính xác theo ngữ cảnh doanh nghiệp.
• Tích hợp dữ liệu đa nguồn: kết nối cơ sở dữ liệu, tệp, website; hỗ trợ quy trình RAG để truy xuất tri thức nội bộ an toàn.
• Hỗ trợ đa mô hình: tương thích Claude, GPT-4, Llama 2, Mistral, Cohere… cho phép chọn mô hình tối ưu theo bài toán.
• Quan sát và phân tích: theo dõi độ trễ, chi phí, tỷ lệ thành công; thu thập phản hồi người dùng để lặp nhanh.
• Quy trình triển khai: môi trường dev/staging/production, SDK/API tích hợp ứng dụng chỉ với vài bước.
• Quản trị và bảo mật: phân quyền theo vai trò, không gian làm việc nhóm, nhật ký thay đổi và kiểm soát truy cập.
• Thư viện template và playground: khởi tạo nhanh use case, thử nghiệm tương tác trước khi tích hợp thực tế.

Đối tượng phù hợp với Klu AI

Klu AI phù hợp với kỹ sư AI/ML, đội ngũ product và data, startup đến doanh nghiệp đang xây dựng trợ lý AI, công cụ tìm kiếm tri thức nội bộ, chatbot chăm sóc khách hàng hoặc các tính năng tạo sinh nhúng trong sản phẩm. Những đội cần lặp nhanh trên prompt/mô hình, chứng minh chất lượng bằng đánh giá định lượng, và tận dụng dữ liệu riêng để tạo mô hình tùy chỉnh sẽ hưởng lợi rõ rệt từ Klu.

Cách sử dụng Klu AI

1. Tạo dự án mới và định nghĩa mục tiêu (use case, KPI chất lượng, chi phí, độ trễ).
2. Kết nối nguồn dữ liệu (DB, tệp, website) và cấu hình truy xuất ngữ cảnh nếu dùng RAG.
3. Thiết kế prompt và workflow trong playground; quản lý phiên bản và biến thể.
4. Thiết lập bộ đánh giá/dataset, chạy A/B test giữa mô hình và biến thể prompt.
5. Thực hiện fine-tuning 1-click trên dữ liệu đã tuyển chọn để cải thiện độ phù hợp nghiệp vụ.
6. Tích hợp vào ứng dụng qua SDK/API; cấu hình khóa, môi trường và tuyến mô hình.
7. Giám sát kết quả thực tế, thu thập phản hồi người dùng và lặp lại chu trình tối ưu.

Trường hợp ứng dụng thực tế của Klu AI

Doanh nghiệp dùng Klu để xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng tích hợp tri thức từ FAQ, tài liệu, ticket; trợ lý tìm kiếm nội bộ cho đội ngũ bán hàng/CS với RAG; trợ lý soạn thảo nội dung marketing có kiểm soát; công cụ tổng hợp và phân tích tài liệu pháp lý; hay các tính năng AI in-app như tự động tóm tắt, sinh truy vấn, viết email. Nhờ đánh giá tự động và fine-tuning, các nhóm có thể chứng minh cải thiện về độ chính xác, nhất quán giọng điệu và giảm chi phí suy luận.

Ưu điểm và nhược điểm của Klu AI

Các câu hỏi thường gặp về Klu AI

• Câu hỏi: Klu AI hỗ trợ những mô hình ngôn ngữ nào?

  Trả lời: Klu tương thích với nhiều LLM hàng đầu như Claude, GPT-4, Llama 2, Mistral, Cohere… giúp bạn chọn mô hình phù hợp hiệu năng, chi phí và chất lượng.

• Câu hỏi: Tôi có thể đánh giá chất lượng prompt như thế nào?

  Trả lời: Bạn tạo bộ dataset và tiêu chí đo, sau đó dùng tính năng đánh giá tự động/A-B test để so sánh biến thể prompt hoặc mô hình theo các chỉ số đã định.

• Câu hỏi: Klu có hỗ trợ fine-tuning không?

  Trả lời: Có. Tính năng fine-tuning 1-click cho phép huấn luyện tinh chỉnh trên dữ liệu tuyển chọn nhằm cải thiện độ chính xác theo ngữ cảnh doanh nghiệp.

• Câu hỏi: Tôi có thể tích hợp dữ liệu nội bộ?

  Trả lời: Klu hỗ trợ kết nối nhiều nguồn như cơ sở dữ liệu, tệp và website, đồng thời thiết lập pipeline truy xuất ngữ cảnh (RAG) để tận dụng tri thức nội bộ.

• Câu hỏi: Việc triển khai vào sản phẩm diễn ra ra sao?

  Trả lời: Bạn tích hợp qua SDK/API, quản lý khóa và môi trường, sau đó giám sát hiệu năng thực tế để lặp và tối ưu liên tục.