Công ty quản lý dự án xây dựng Trunk Tools vừa công bố việc chuyển đổi từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa dụng sang một kiến trúc chuyên biệt ba lớp nhằm tối ưu hóa việc xử lý tài liệu. Theo nhà sáng lập và CEO Sarah Buchner, giải pháp này đã giúp rút ngắn chu kỳ kiểm duyệt tài liệu từ 50-60 ngày xuống chỉ còn 10 ngày, đồng thời ngăn chặn các lỗi thực địa đắt đỏ.
Bối cảnh
Các mô hình AI phổ thông như GPT-4 thường gặp khó khăn với các tài liệu mang tính đặc thù cao, chứa nhiều thuật ngữ chuyên ngành và ký hiệu kỹ thuật của ngành xây dựng. Theo CTO Amrish Kapoor của Trunk Tools, các mô hình xác suất thông thường chỉ có thể nhận diện vật thể ở mức "có thể", điều này không đủ an toàn cho các bản vẽ kỹ thuật vốn đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối đến từng milimét. Để giải quyết vấn đề, Trunk Tools đã phát triển hệ thống ba lớp gồm: Perception (nhận diện dữ liệu từ bản vẽ/PDF), Semantic (xây dựng đồ thị tri thức để kết nối thông tin) và lớp Agent/LLM ở trên cùng.
Vì sao đáng chú ý
Giải pháp của Trunk Tools là một bài học thực tế cho cộng đồng AI và doanh nghiệp Việt Nam trong việc giải bài toán dữ liệu chuyên ngành sâu. Thay vì cố gắng tinh chỉnh (fine-tune) một mô hình khổng lồ để nó trở nên "thông minh hơn", việc xây dựng cấu trúc dữ liệu chặt chẽ và kết hợp các tác vụ chuyên biệt sẽ mang lại hiệu quả vượt trội. Các tác nhân AI (agent) của Trunk Tools hiện có khả năng tự động giao tiếp với nhau để phát hiện sai sót thiết kế, giúp tiết kiệm hàng chục nghìn USD chi phí sửa chữa trên công trường thực tế.