AIM Group · TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam

Hệ thống AI cấp production, xây dựng tại Việt Nam.

Chúng tôi thiết kế, xây dựng và vận hành hệ thống AI cho doanh nghiệp — ứng dụng LLM và AI agent, retrieval-augmented generation (RAG), computer vision, machine learning dự báo, cùng nền tảng MLOps giúp chúng vận hành ổn định trong production. Triển khai bởi đội ngũ kỹ sư chuyên trách với chi phí tối ưu tại Việt Nam.

Trao đổi về dự án Xem dịch vụ
  • LLM & AI Agent
  • RAG
  • Computer Vision
  • ML dự báo
  • MLOps / LLMOps
  • Đội ngũ AI chuyên trách
// cách chúng tôi triển khai
  • Bắt đầu bằng PoCKiểm chứng bài toán trên chính dữ liệu của bạn trước khi cam kết xây dựng đầy đủ.
  • Định hướng bằng đánh giáOffline eval, bộ regression test và giám sát production cho mọi model và agent.
  • Triển khai ở bất kỳ đâuCloud của bạn (AWS, Azure, GCP), GPU on-premise hoặc hạ tầng đặt tại Việt Nam.
  • NDA & chuyển giao toàn bộ IPBạn sở hữu toàn bộ mã nguồn, model, prompt và pipeline dữ liệu chúng tôi xây dựng.

Về chúng tôi

Đối tác kỹ thuật AI, không phải công ty phần mềm tổng quát.

AIM Group là đơn vị cung cấp giải pháp AI và outsourcing phần mềm có trụ sở tại Việt Nam. Kỹ sư của chúng tôi chuyên sâu toàn bộ vòng đời của AI ứng dụng: định hình bài toán, đánh giá dữ liệu, xây dựng và đánh giá model, tích hợp vào hệ thống hiện có và vận hành sau khi ra mắt.

Chúng tôi làm việc với cả các frontier model thương mại (Claude, GPT, Gemini) lẫn model open-weights (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek), và chọn kiến trúc phù hợp với yêu cầu về độ chính xác, độ trễ, chi phí và nơi lưu trữ dữ liệu của bạn — chứ không làm ngược lại.

Chuyên sâu AI ứng dụngML, NLP, computer vision và generative AI là mảng thực hành chuyên trách.
Triển khai toàn cầuPhục vụ khách hàng tại Việt Nam, APAC và Hoa Kỳ với khung giờ làm việc trùng lặp.
Đội ngũ chuyên tráchKỹ sư có tên cụ thể, gắn bó với dự án của bạn — không phải nhóm luân chuyển.
Tối ưu chi phíKỹ thuật AI cấp senior với mức giá Việt Nam, phạm vi và chi phí minh bạch.

Dịch vụ

Chúng tôi xây dựng gì

Dịch vụ kỹ thuật AI trọn gói, mỗi dịch vụ đi kèm các sản phẩm bàn giao kỹ thuật cụ thể.

Ứng dụng LLM & AI Agent

Trợ lý, copilot và agent tự hành xây trên frontier model hoặc open-weights model, dựa trên dữ liệu của bạn và kết nối với công cụ của bạn.

  • Pipeline RAG: chunking, hybrid search (BM25 + vector), reranking, trích dẫn nguồn
  • Hệ thống multi-agent với tool use, function calling và MCP server
  • Fine-tuning (LoRA / QLoRA), tối ưu prompt, structured output
  • Guardrail, phòng chống prompt injection, điểm kiểm soát human-in-the-loop

Computer Vision

Hệ thống thị giác máy tính cho kiểm tra chất lượng, xử lý tài liệu và giám sát — từ huấn luyện model đến triển khai trên thiết bị biên.

  • Phát hiện, phân đoạn và theo dõi đối tượng (YOLO, DETR, SAM)
  • OCR và Document AI: hóa đơn, giấy tờ tùy thân, biểu mẫu — bao gồm tài liệu tiếng Việt
  • Kiểm tra trực quan và phát hiện lỗi sản phẩm trên dây chuyền sản xuất
  • Inference trên thiết bị biên với ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO và NVIDIA Jetson

Machine Learning & Phân tích dự báo

Model học máy cổ điển và deep learning biến dữ liệu lịch sử thành dự báo, điểm số và gợi ý.

  • Dự báo nhu cầu, dự đoán khách hàng rời bỏ (churn), chấm điểm tín dụng và rủi ro
  • Phát hiện bất thường và bảo trì dự đoán trên dữ liệu chuỗi thời gian và cảm biến
  • Hệ thống gợi ý và cá nhân hóa
  • Feature store, theo dõi thí nghiệm và giải thích model (SHAP)

NLP & Giọng nói (ưu tiên tiếng Việt)

Công nghệ ngôn ngữ tinh chỉnh cho tiếng Việt và các bài toán đa ngôn ngữ mà model tổng quát chưa đáp ứng tốt.

  • NER, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và nhận diện ý định tiếng Việt
  • Tích hợp ASR / TTS và phân tích hội thoại tổng đài
  • Chatbot và trợ lý ảo đa ngôn ngữ (web, Zalo, Messenger, giọng nói)
  • Embedding model chuyên ngành và bộ dữ liệu đánh giá

MLOps & LLMOps

Phần kỹ thuật đưa model từ notebook lên production và giữ chúng chính xác, nhanh và tiết kiệm chi phí.

  • CI/CD cho model, model registry, pipeline dữ liệu và feature
  • Serving với vLLM, NVIDIA Triton, KServe và TorchServe
  • Giám sát: data drift, độ trễ, chi phí mỗi token, tracing với Langfuse / LangSmith
  • Khung đánh giá: offline eval, LLM-as-judge, bộ regression test

Kỹ thuật dữ liệu & Gán nhãn

Nền tảng dữ liệu tin cậy — vì chất lượng model bị giới hạn bởi chất lượng dữ liệu.

  • Pipeline batch và streaming với Airflow, Spark, dbt và Kafka
  • Thiết kế lakehouse và vector store (pgvector, Qdrant, Milvus, Weaviate)
  • Gán nhãn dữ liệu cho CV và NLP với quy trình QA nhiều vòng
  • Sinh dữ liệu tổng hợp và giám sát chất lượng dữ liệu

Chiến lược & Tư vấn AI

Quyết định nên xây gì, mua gì và bỏ qua gì trước khi đầu tư vào kỹ thuật.

  • Đánh giá mức độ sẵn sàng AI và ưu tiên use case theo ROI và tính khả thi
  • Lựa chọn model: thương mại vs open-weights, hosted vs tự vận hành
  • Rà soát kiến trúc, mô hình chi phí và khung quản trị
  • Lộ trình từ thí điểm đến triển khai toàn doanh nghiệp

Đội ngũ AI chuyên trách

Mở rộng đội ngũ của bạn với chuyên gia AI tại Việt Nam, làm việc theo quy trình và công cụ của bạn.

  • Kỹ sư ML, data scientist, kỹ sư backend AI, kỹ sư MLOps
  • Squad đầy đủ có technical lead, hoặc bổ sung nhân sự đơn lẻ
  • Dùng Jira, Git, Slack và nhịp sprint của bạn; khung giờ làm việc trùng lặp
  • Tăng hoặc giảm quy mô theo tháng

Chưa biết bắt đầu từ đâu?

Gửi cho chúng tôi một đoạn mô tả bài toán và dữ liệu bạn đang có. Chúng tôi sẽ phản hồi với đánh giá thẳng thắn về tính khả thi, hướng tiếp cận và ước lượng công sức.

Nhận đánh giá miễn phí

Giải pháp

AI ứng dụng cho ngành của bạn

Các use case tiêu biểu chúng tôi triển khai, theo chức năng kinh doanh và lĩnh vực.

Chăm sóc khách hàng

  • Trợ lý hỗ trợ dựa trên RAG trên cơ sở tri thức của bạn
  • Phân loại, điều phối ticket và soạn sẵn câu trả lời
  • Chuyển giọng nói cuộc gọi thành văn bản, chấm điểm QA và phân tích cảm xúc

Vận hành

  • Xử lý tài liệu và trích xuất dữ liệu (hóa đơn, hợp đồng)
  • Tự động hóa quy trình bằng agent trên ERP / CRM
  • Bảo trì dự đoán từ dữ liệu cảm biến và log

Marketing & Bán hàng

  • Phân khúc khách hàng và mô hình giá trị vòng đời (LTV)
  • Đo lường hiệu quả chiến dịch và tối ưu ngân sách
  • Chấm điểm lead và sinh nội dung cá nhân hóa

Sản xuất

  • Phát hiện lỗi và kiểm soát chất lượng bằng camera
  • Lập lịch sản xuất và tối ưu năng suất
  • Giám sát an toàn và trang bị bảo hộ (PPE) tại xưởng

Tài chính & Ngân hàng

  • eKYC: OCR giấy tờ tùy thân, so khớp khuôn mặt, kiểm tra liveness
  • Phát hiện gian lận và bất thường trong giao dịch
  • Chấm điểm tín dụng với model có thể giải thích

Bán lẻ & Thương mại điện tử

  • Gợi ý sản phẩm và tối ưu độ liên quan của tìm kiếm
  • Dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho
  • Tìm kiếm bằng hình ảnh và làm giàu danh mục tự động

Y tế

  • Xử lý hồ sơ y tế và yêu cầu bảo hiểm
  • Tóm tắt bệnh án và hỗ trợ mã hóa lâm sàng
  • Trợ lý phân loại bệnh nhân và đặt lịch hẹn

Logistics

  • Tối ưu tuyến đường và tải hàng
  • Dự đoán ETA và chấm điểm rủi ro chậm trễ
  • OCR chứng từ vận chuyển và trích xuất dữ liệu hải quan

Quy trình

Cách chúng tôi đưa AI lên production

Tiếp cận theo giai đoạn, mỗi bước có sản phẩm bàn giao rõ ràng và quyết định go / no-go.

  1. 01

    Khảo sát & đánh giá dữ liệu

    Xác định mục tiêu kinh doanh và chỉ số thành công, kiểm kê dữ liệu hiện có, đánh giá chất lượng, khối lượng, nhu cầu gán nhãn và ràng buộc tuân thủ.

    Bàn giao: bản tóm tắt use case, báo cáo mức độ sẵn sàng của dữ liệu, sổ rủi ro
  2. 02

    Thiết kế giải pháp

    Chọn hướng tiếp cận (rule, ML cổ điển, model fine-tune, RAG, agent), lựa chọn model và hạ tầng, định nghĩa quy trình đánh giá trước khi viết code.

    Bàn giao: tài liệu kiến trúc, lý do chọn model, kế hoạch đánh giá, ước tính chi phí
  3. 03

    Proof of concept

    Xây dựng nguyên mẫu hoạt động trên một phần dữ liệu đại diện và đo lường theo các chỉ số đã thống nhất — độ chính xác, độ trễ, chi phí mỗi request.

    Bàn giao: PoC chạy được, kết quả benchmark, khuyến nghị go / no-go
  4. 04

    Xây dựng & tích hợp

    Kỹ thuật hóa hệ thống production: pipeline dữ liệu, huấn luyện hoặc điều phối model, API, tích hợp với ứng dụng và hệ thống định danh hiện có.

    Bàn giao: mã nguồn production, hợp đồng API, infrastructure-as-code, bộ test
  5. 05

    Đánh giá & gia cố

    Chạy regression và adversarial eval, red-team prompt và agent, bổ sung guardrail và cổng duyệt của con người, load-test hệ thống serving.

    Bàn giao: báo cáo đánh giá, chính sách guardrail, rà soát bảo mật, runbook
  6. 06

    Triển khai, giám sát & cải tiến

    Phát hành lên môi trường của bạn với giám sát drift, chất lượng, độ trễ và chi phí. Retrain, re-prompt hoặc re-index theo chu kỳ đã định dựa trên tín hiệu production.

    Bàn giao: hệ thống được giám sát, dashboard, SLA và backlog cải tiến

Công nghệ

Stack của chúng tôi

Công cụ chúng tôi dùng trong production, nhóm theo tầng. Chúng tôi trung lập về nhà cung cấp và chọn theo từng dự án.

Foundation model

ClaudeGPTGeminiLlamaQwenMistralDeepSeekWhisperEmbedding model

Framework ML & agent

PyTorchTensorFlowscikit-learnXGBoostLightGBMHugging FaceLangGraphLangChainLlamaIndexOpenCVUltralytics YOLO

Truy xuất & dữ liệu

pgvectorQdrantMilvusWeaviateElasticsearchOpenSearchPostgreSQLRedisKafkaAirflowSparkdbt

Serving & inference

vLLMNVIDIA TritonTensorRTONNX RuntimeOpenVINOKServeTorchServeFastAPIgRPC

MLOps & observability

MLflowKubeflowWeights & BiasesDVCLangfuseLangSmithPrometheusGrafanaOpenTelemetry

Cloud, hạ tầng & giao thức

AWS SageMaker / BedrockAzure AI FoundryGoogle Vertex AIDockerKubernetesTerraformGitHub ActionsGPU on-premiseMCPA2AOpenAPI

Hợp tác

Các hình thức hợp tác

Chọn mô hình phù hợp với độ trưởng thành của use case và cấu trúc đội ngũ của bạn.

Proof of concept

Phạm vi cố định · giá cố định

Kiểm chứng một use case trên dữ liệu của bạn với chỉ số thành công đã thống nhất.

  • Phù hợp: sáng kiến AI đầu tiên, tính khả thi chưa được chứng minh
  • Bạn nhận: nguyên mẫu, báo cáo benchmark, kế hoạch production

Triển khai dự án

Theo milestone

Xây dựng trọn gói một hệ thống đã xác định với tiêu chí nghiệm thu theo từng milestone.

  • Phù hợp: yêu cầu rõ ràng, tích hợp đã xác định
  • Bạn nhận: hệ thống production, tài liệu, bàn giao, thời gian bảo hành

Đội ngũ chuyên trách

Theo tháng · linh hoạt quy mô

Một squad kỹ sư AI ổn định có technical lead, làm việc trực tiếp trong quy trình của bạn.

  • Phù hợp: phát triển sản phẩm liên tục, nhiều use case
  • Bạn nhận: kỹ sư có tên cụ thể, dùng công cụ và quy trình của bạn, linh hoạt theo tháng

Build-Operate-Transfer

Dài hạn

Chúng tôi xây dựng và vận hành đội ngũ AI của bạn tại Việt Nam, sau đó chuyển giao thành pháp nhân của riêng bạn.

  • Phù hợp: thành lập trung tâm AI in-house tại Việt Nam
  • Bạn nhận: đội ngũ đã tuyển dụng, văn phòng và vận hành, quy trình chuyển giao có cấu trúc

Tin cậy

Bảo mật, bảo vệ dữ liệu & quản trị AI

Các biện pháp kiểm soát chúng tôi áp dụng mặc định trong mọi dự án.

Hợp đồng & IP

  • Ký NDA trước khi bắt đầu khảo sát
  • Chuyển giao toàn bộ quyền sở hữu mã nguồn, model, prompt và bộ dữ liệu cho bạn
  • Minh bạch giấy phép của mọi thành phần mã nguồn mở và bên thứ ba

Xử lý dữ liệu

  • Tối thiểu hóa dữ liệu và che dữ liệu cá nhân (PII) trước khi đến bất kỳ model nào
  • Mã hóa khi truyền và khi lưu trữ; secret được quản lý tập trung, không bao giờ hard-code
  • Tùy chọn nơi lưu dữ liệu: cloud tenant của bạn, on-premise hoặc đặt tại Việt Nam

Kiểm soát truy cập

  • Quyền truy cập tối thiểu cần thiết, SSO và phân quyền theo vai trò
  • Ghi log kiểm toán cho truy cập dữ liệu, lời gọi model và hành động của agent
  • Tách biệt môi trường development, staging và production

Biện pháp riêng cho AI

  • Guardrail đầu vào / đầu ra và phòng chống prompt injection
  • Con người phê duyệt các hành động agent có tác động lớn
  • Cổng đánh giá trước mỗi lần phát hành model hoặc prompt

Thực hành kỹ thuật

  • Quản lý phiên bản cho code, dữ liệu và model; huấn luyện tái lập được
  • Model card và nhật ký quyết định để truy vết
  • Test tự động, code review và infrastructure-as-code

Tuân thủ pháp lý

  • Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (Luật số 91/2025/QH15, hiệu lực từ 01/01/2026)
  • Luật Trí tuệ nhân tạo (khung quản lý theo mức độ rủi ro, hiệu lực từ 01/03/2026)
  • Xử lý dữ liệu theo chuẩn GDPR cho khách hàng EU và quốc tế

FAQ

Câu hỏi thường gặp

Không nhất thiết. Nhiều use case LLM và RAG hoạt động với tài liệu sẵn có của bạn mà không cần nhãn. Với computer vision và ML cổ điển, chúng tôi bắt đầu từ những gì bạn có, đánh giá độ bao phủ trong bước khảo sát dữ liệu, và có thể gán nhãn, tăng cường hoặc sinh dữ liệu tổng hợp trong phạm vi dự án. Điều quan trọng nhất là dữ liệu phản ánh đúng điều kiện production thực tế.

Chúng tôi benchmark cả hai trên bài toán của bạn trước khi khuyến nghị. Frontier model dạng hosted thường thắng về chất lượng suy luận và tốc độ ra thị trường; open-weights model tự vận hành thắng khi bạn cần dữ liệu không rời khỏi hệ thống, chi phí dự đoán được ở khối lượng lớn, hoặc fine-tune trên dữ liệu độc quyền. Nhiều hệ thống production dùng kết hợp cả hai, định tuyến theo tác vụ.

Một PoC điển hình kéo dài 4–8 tuần tùy mức độ sẵn sàng của dữ liệu và độ phức tạp tích hợp. Kết thúc bằng kết quả đo lường theo chỉ số đã thống nhất từ đầu và khuyến nghị rõ ràng về việc có nên — và làm thế nào — để đưa lên production.

Có. Chúng tôi triển khai vào tenant AWS, Azure hoặc GCP của bạn bằng infrastructure-as-code, hoặc trên máy chủ GPU on-premise khi dữ liệu không được phép rời khỏi mạng nội bộ. Tự vận hành LLM với vLLM hoặc Triton là phần tiêu chuẩn trong stack của chúng tôi.

Bằng bộ đánh giá xây từ các trường hợp thực tế, chấm điểm kết hợp kiểm tra tất định, rubric LLM-as-judge và đánh giá của con người. Với RAG, chúng tôi theo dõi precision và recall của truy xuất, độ trung thực (faithfulness) và độ liên quan của câu trả lời; với agent, theo dõi tỷ lệ hoàn thành tác vụ, độ chính xác của tool call và vi phạm an toàn. Mọi thay đổi prompt hoặc model đều chạy qua bộ đánh giá trước khi phát hành, và lưu lượng production được trace và lấy mẫu để rà soát liên tục.

Bạn. Toàn bộ sản phẩm bàn giao — mã nguồn, trọng số đã huấn luyện, prompt, bộ đánh giá, pipeline và tài liệu — được chuyển giao cho bạn theo hợp đồng. Chúng tôi làm việc trong repository của bạn ngay từ ngày đầu khi có thể.

Tiếng Việt là ngôn ngữ hạng nhất với chúng tôi. Chúng tôi đánh giá model riêng trên văn bản và giọng nói tiếng Việt, xây bộ đánh giá tiếng Việt, và fine-tune embedding hoặc classification model khi model tổng quát xử lý kém với dấu thanh, phương ngữ vùng miền hoặc thuật ngữ chuyên ngành.

Đội ngũ của chúng tôi đặt tại TP. Hồ Chí Minh (UTC+7). Mặc định giờ làm việc trùng với khách hàng APAC, và bố trí khung giờ trùng lặp hằng ngày với đội ngũ tại Mỹ và châu Âu. Giao tiếp qua công cụ của bạn — Slack hoặc Teams, Jira, GitHub — với cập nhật bằng văn bản để không việc gì phụ thuộc vào một cuộc họp.

Liên hệ

Kể cho chúng tôi về dự án của bạn

Mô tả bài toán và dữ liệu bạn đang có. Một kỹ sư — không phải nhân viên bán hàng — sẽ phản hồi.

Trụ sở chính

265 Ung Văn Khiêm, Quận Bình Thạnh
TP. Hồ Chí Minh 700000, Việt Nam

Điện thoại

+84 79 627 0089 (Việt Nam)
+1 678 967 8666 (Hoa Kỳ)

Giờ làm việc

Thứ Hai – Thứ Sáu, 08:30 – 18:00 (UTC+7)
Bố trí khung giờ trùng lặp cho khách hàng Mỹ và EU

Muốn email trực tiếp? [email protected]