MasterOS

Tra cứu

Bảng thuật ngữ

Giải thích các khái niệm trong chương trình bằng ví dụ công việc, kèm phần học liên quan.

  1. Prompt
    Trong chương trình
    Yêu cầu hoặc hướng dẫn bạn đưa cho một công cụ AI.

    Ví dụ: Yêu cầu AI soạn phản hồi dựa trên phiếu hỗ trợ và chính sách hoàn tiền đã cung cấp.

    M3 - Viết yêu cầu cho AI

  2. Skill
    Trong chương trình
    Một cách làm được lưu lại với tên, hướng dẫn, đầu vào và tiêu chí kiểm tra kết quả để dùng lại.

    Ví dụ: Lưu Skill soạn phản hồi khách hàng, ghi rõ thông tin cần có và những cam kết không được tự thêm.

    M5 - Lưu và đánh giá cách làm

  3. Knowledge
    Trong chương trình
    Nguồn thông tin AI có thể tra cứu để hỗ trợ trả lời câu hỏi.

    Ví dụ: Dùng chính sách hoàn tiền áp dụng cho trường hợp đó làm nguồn, rồi kiểm tra câu trả lời có đúng với chính sách không.

    M2, M7 - Chuẩn bị thông tin và sử dụng Knowledge

  4. Trích dẫn (Citation)
    Trong chương trình
    Tham chiếu đến nguồn được dùng cho câu trả lời. Trích dẫn giúp bạn đối chiếu, không bảo đảm mọi thông tin đều đúng.

    Ví dụ: Mở tài liệu được trích dẫn và đối chiếu thông tin quan trọng với đoạn liên quan.

    M2, M7 - Kiểm tra nguồn

  5. Model / chế độ chọn model
    Trong chương trình
    Model tạo câu trả lời. Chế độ chọn model giúp hệ thống lựa chọn theo ưu tiên xử lý, không phải tên một model cụ thể.

    Ví dụ: MasterOS có Smart, Fast và Best. Chỉ ghi tên model thực tế khi hệ thống hiển thị.

    M3 - Chọn model theo công việc

  6. Quota
    Trong chương trình
    Hạn mức sử dụng của gói dịch vụ. Bạn cần kiểm tra phần còn lại trước khi bắt đầu công việc.

    Ví dụ: Xem hạn mức còn lại và chi phí các lần chạy lại khi so sánh cách làm.

    M0, M3 - Hạn mức và chi phí

  7. Agentic AI
    Trong chương trình
    Cách tổ chức hệ thống để AI agent thực hiện mục tiêu trong các quy trình có kiểm soát, kết hợp Skill, nguồn thông tin và công cụ. Quyền quyết định, giám sát và xử lý sự cố vẫn rõ ràng; không phải công việc nào cũng cần nhiều agent.

    Ví dụ: Agent chọn bước tra cứu phù hợp, workflow kiểm tra kết quả và người phụ trách duyệt hành động có ảnh hưởng trước khi thực hiện.

    M9-M10 - Quyết định dùng agent và vận hành có kiểm soát

  8. Agent
    Trong chương trình
    Hệ thống AI thực hiện một mục tiêu bằng cách chọn bước xử lý và công cụ được phép trong phạm vi đã xác định. Agent cần giới hạn quyền, điều kiện dừng và người chịu trách nhiệm.

    Ví dụ: Agent tra cứu thông tin đơn hàng được phép và soạn phản hồi. Việc gửi tin nhắn hoặc sửa bản ghi vẫn phải tuân thủ quy định phê duyệt.

    M9-M10 - Chọn, kiểm thử và vận hành agent

  9. Workflow
    Trong chương trình
    Quy trình nối các bước công việc, với đầu vào, kết quả, người phụ trách và điều kiện chuyển bước rõ ràng. Bạn có thể kết hợp Skill, nguồn thông tin và công cụ, đồng thời quy định cách kiểm tra và xử lý khi có lỗi.

    Ví dụ: Yêu cầu hỗ trợ đi qua Skill tóm tắt, Skill soạn phản hồi và bước kiểm tra. Nếu thiếu thông tin, quy trình dừng và chuyển cho người phụ trách bổ sung.

    M6 - Ghép Skill thành workflow