Cài đặt, vận hành và bàn giao phần mềm AI.

Quản lý sinh viên cho hơn 40.000 người dùng

Giáo dục · Trường đại học công lập · 10+ khoa

Vấn đề: Lịch học, lịch thi, hồ sơ đoàn viên và hoạt động ngoại khoá nằm ở những phần mềm riêng biệt, mỗi kỳ lại phải đối soát thủ công.

Cách làm: Một siêu hệ thống thông tin dùng chung cho toàn trường, kèm ứng dụng di động cho sinh viên và console phân quyền theo từng vai trò. Triển khai ở cấp trường thay vì mỗi đơn vị một phần mềm.

Kết quả: 40.000+ Tài khoản sinh viên hoạt động · 10+ Khoa đã triển khai · 1 học kỳ Từ thí điểm tới toàn trường

Node.js · MongoDB · React Native · Socket.IO · Elasticsearch

Trợ lý nội bộ không gửi tài liệu ra ngoài

Logistics · Công ty logistics

Vấn đề: Nhân viên cần tra cứu thông tin trong hợp đồng và chứng từ giao nhận, nhưng bộ phận pháp chế không cho phép đưa những tài liệu đó qua một dịch vụ AI công cộng.

Cách làm: Trợ lý truy hồi chạy hoàn toàn trên máy chủ của công ty: tài liệu được lập chỉ mục tại chỗ, mô hình chạy nội bộ, không có gì rời khỏi mạng nội bộ. Câu trả lời dẫn kèm đoạn văn nguồn.

Kết quả: 0 Tài liệu gửi ra bên thứ ba · ~15 giây Thời gian trả lời kèm trích dẫn · 2 tuần Từ khảo sát tới bàn giao

RAG · LLM on-premise · Vector DB · FastAPI · Docker

Đưa đơn hàng ra khỏi bảng tính, vào một luồng tự động

Thương mại điện tử · Công ty thương mại điện tử · 5 kênh bán

Vấn đề: Đơn về từ website, hai sàn và hai fanpage. Nhân viên chép tay từng đơn vào một bảng tính chung, tồn kho tới cuối ngày mới đối soát - và đó cũng là lúc phát hiện đã bán vượt hàng.

Cách làm: Một bản n8n tự host gom cả năm kênh về một luồng: đơn được chuẩn hoá, kiểm và giữ tồn kho ngay, khách nhận xác nhận tự động. Trường hợp nào không rõ thì dừng lại chờ người xử lý thay vì đẩy tiếp.

Kết quả: 5 → 1 Kênh gom về một luồng · ~4 giờ/ngày Thời gian nhập liệu cắt được · Thời gian thực Đối soát tồn kho

n8n self-hosted · Webhooks · PostgreSQL · Docker

Đội kỹ sư tự làm được tính năng AI

Đào tạo · Công ty phần mềm · 12 kỹ sư

Vấn đề: Đội gọi được API AI nhưng không đánh giá được câu trả lời, không ước lượng nổi context window, và không phân biệt được lỗi do truy hồi hay do prompt - nên mọi tính năng AI đều dừng lại chờ tư vấn bên ngoài.

Cách làm: Mười hai tuần dạy trên chính codebase của công ty chứ không dạy trên slide: truy hồi, đánh giá, chi phí và các kiểu hỏng. Mỗi học phần kết thúc bằng một thứ được merge vào sản phẩm của họ.

Kết quả: 12 Kỹ sư được đào tạo · 3 Tính năng ra mắt ngay trong khoá · 0 Lần thuê tư vấn ngoài từ đó

LLM · RAG · Evaluation · Prompt Engineering · Python