Trí tuệ nhân tạo của Google – Mọi điều bạn cần biết về năm 2025

Trí tuệ nhân tạo của Google là gì?

Google AI là thuật ngữ chung bao gồm toàn bộ danh mục nghiên cứu, cơ sở hạ tầng, sản phẩm và công cụ phát triển trí tuệ nhân tạo của Alphabet. Nó bao trùm mọi thứ, từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nền tảng được xây dựng tại Google DeepMind đến các tính năng hướng đến người dùng được tích hợp trong Tìm kiếm, Gmail, Ảnh và Android, cho đến các API dựa trên đám mây và môi trường phát triển mà các kỹ sư bên ngoài sử dụng để xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI của riêng họ. Nói tóm lại, Google AI không phải là một sản phẩm duy nhất — mà là một hệ thống công nghệ đa tầng tích hợp, tác động đến hầu hết mọi sản phẩm mà Google tung ra thị trường và mọi dịch vụ mà hãng bán ra.

Tổng quan về các thành phần cốt lõi

• Google DeepMind: Tổ chức nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hợp nhất được thành lập năm 2023 bằng cách sáp nhập Google Brain và DeepMind. Chịu trách nhiệm nghiên cứu các mô hình nền tảng, bao gồm cả họ mô hình Gemini.
• Mô hình Gemini: Dòng mô hình ngôn ngữ đa phương thức quy mô lớn hàng đầu của Google, có nhiều kích cỡ khác nhau — Ultra, Pro, Flash và Nano — được tối ưu hóa cho các khả năng và sự cân bằng độ trễ khác nhau.
• Google AI Studio: Một môi trường phát triển miễn phí, dựa trên trình duyệt, để tạo mẫu và thử nghiệm các mô hình Gemini thông qua API của Gemini.
• Vertex AI: Nền tảng MLOps và phục vụ mô hình cấp doanh nghiệp của Google Cloud, cung cấp quyền truy cập vào Gemini cùng với hàng trăm mô hình của bên thứ ba.
• Tổng quan về AI và Chế độ AI: Các bản tóm tắt do AI tạo ra và trải nghiệm tìm kiếm đàm thoại được hiển thị trực tiếp bên trong Google Search.
• Ứng dụng Gemini: Ứng dụng chatbot dành cho người tiêu dùng (trước đây là Bard), có sẵn trên web và thiết bị di động, được hỗ trợ bởi các mẫu Gemini Pro và Ultra.
• Trí tuệ nhân tạo trên thiết bị: Gemini Nano hoạt động trực tiếp trên điện thoại thông minh Pixel và một số thiết bị Android chọn lọc, cho phép sử dụng các tính năng trí tuệ nhân tạo riêng tư, độ trễ thấp mà không cần kết nối mạng.

Vì sao trí tuệ nhân tạo của Google lại quan trọng

Trí tuệ nhân tạo của Google (Google AI) có tầm quan trọng vì ba lý do riêng biệt nhưng chồng chéo nhau: quy mô, chiều sâu cơ sở hạ tầng và kết quả nghiên cứu. Không có tổ chức nào khác đồng thời vận hành AI ở quy mô người tiêu dùng cho hàng tỷ người dùng, duy trì cơ sở hạ tầng điện toán cơ bản (TPU, trung tâm dữ liệu, mạng lưới), công bố các nghiên cứu nền tảng mà lĩnh vực rộng lớn hơn phụ thuộc vào, và bán quyền truy cập cho nhà phát triển vào các khả năng tương tự thông qua đám mây công cộng. Sự kết hợp đó tạo ra những lợi thế cộng hưởng khó có thể sao chép.

Quy mô triển khai

Google Search xử lý khoảng 8,5 tỷ truy vấn mỗi ngày. Kể từ khi ra mắt tính năng AI Overviews vào năm 2024, một phần đáng kể trong số các truy vấn đó hiện kích hoạt phản hồi tự động được tổng hợp theo thời gian thực bằng AI. Các tính năng Smart Compose và Smart Reply của Gmail, sử dụng mô hình chuỗi-đến-chuỗi, hỗ trợ hàng trăm triệu email mỗi ngày. Google Translate, được hỗ trợ bởi công nghệ dịch máy thần kinh từ năm 2016, xử lý hơn 100 tỷ từ mỗi ngày. Những con số này có nghĩa là AI của Google không chỉ là một nghiên cứu tò mò mà còn là cơ sở hạ tầng chịu tải trọng lớn cho một phần đáng kể công việc thông tin toàn cầu.

Ảnh hưởng của nghiên cứu

Nhiều ý tưởng kiến trúc hiện đang định hình ngành công nghiệp AI bắt nguồn từ Google. Bài báo năm 2017 "Attention Is All You Need", được xuất bản bởi các nhà nghiên cứu Google Brain, đã giới thiệu kiến trúc Transformer, nền tảng của GPT-4, Claude, Llama và chính Gemini. Các nhà nghiên cứu của Google cũng giới thiệu BERT (2018), định nghĩa lại cách các mô hình hiểu ngữ cảnh trong văn bản, và Word2Vec (2013), thiết lập phương pháp biểu diễn từ ngữ dưới dạng các vectơ số dày đặc. AlphaFold, được phát triển tại DeepMind, đã dự đoán cấu trúc ba chiều của hơn 200 triệu protein - một đóng góp đã giúp Demis Hassabis của DeepMind giành được một phần giải Nobel Hóa học năm 2024.

Hệ sinh thái kinh tế và phát triển

Thông qua API Gemini và Vertex AI, Google đã cung cấp các mô hình mạnh mẽ nhất của mình cho các nhà phát triển bên ngoài, tạo ra một hệ sinh thái ứng dụng ngày càng phát triển được xây dựng trên cơ sở hạ tầng AI của Google. Gói miễn phí của API Gemini trong Google AI Studio cho phép tạo mẫu nhanh chóng mà không cần trả phí ban đầu, giảm bớt rào cản cho các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển độc lập. Đối với các doanh nghiệp, Vertex AI cung cấp các công cụ quản trị, tuân thủ và kiểm soát khả năng mở rộng mà các tổ chức lớn yêu cầu. Cách tiếp cận hai cấp độ này — thử nghiệm miễn phí, sản xuất có trả phí — phản ánh chiến lược mà Google đã sử dụng để phát triển mảng kinh doanh điện toán đám mây nói chung.

Cách thức hoạt động của Google AI: Kiến trúc kỹ thuật

Trí tuệ nhân tạo (AI) của Google hoạt động trên nhiều lớp kỹ thuật khác nhau. Hiểu rõ các lớp này giúp làm sáng tỏ lý do tại sao một số tính năng hoạt động theo cách đó và tại sao khả năng AI của Google lại khác biệt về cấu trúc so với các đối thủ chỉ sử dụng phần mềm.

Lớp 1 — Silicon tùy chỉnh (TPU)

Google tự thiết kế các chip tăng tốc AI của riêng mình, được gọi là Bộ xử lý Tensor (TPU). Thế hệ hiện tại, TPU v5p, mang lại hiệu suất trên mỗi watt cao hơn đáng kể so với GPU đa năng đối với các phép nhân ma trận, vốn chiếm ưu thế trong quá trình huấn luyện và suy luận mạng nơ-ron. Bởi vì Google vừa thiết kế chip vừa viết phần mềm (bao gồm cả trình biên dịch JAX và XLA tối ưu hóa các phép tính cho phần cứng TPU), nên họ có thể tối ưu hóa đồng thời theo những cách mà các đối thủ cạnh tranh mua phần cứng thông thường không thể làm được. Việc huấn luyện các mô hình Gemini lớn nhất yêu cầu hàng nghìn TPU chạy song song trên mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu của Google — một khoản đầu tư cơ sở hạ tầng trị giá hàng tỷ đô la.

Lớp 2 — Mô hình nền tảng (Song Tử)

Họ mô hình Gemini vốn dĩ là đa phương thức, nghĩa là các mô hình được huấn luyện ngay từ đầu trên sự kết hợp giữa văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã lập trình — chứ không phải chỉ huấn luyện trên văn bản rồi sau đó vá lại để xử lý các phương thức khác. Lựa chọn kiến trúc này rất quan trọng vì một mô hình đa phương thức ngay từ đầu sẽ phát triển các biểu diễn đa phương thức phong phú hơn: nó có thể suy luận về mối quan hệ giữa sơ đồ và chú thích của nó, hoặc giữa một câu hỏi bằng lời nói và một câu trả lời trực quan, theo những cách mà các mô-đun thị giác được thêm vào sau này không thể làm được.

Các mô hình Gemini sử dụng kiến trúc Transformer chỉ có bộ giải mã với các sửa đổi bao gồm các lớp hỗn hợp chuyên gia (MoE) thưa thớt trong một số biến thể, cho phép mô hình mở rộng số lượng tham số mà không làm tăng chi phí suy luận một cách tương ứng. Cửa sổ ngữ cảnh của Gemini 1.5 Pro đạt đến 1 triệu token — dài nhất trong số các mô hình được công khai tại thời điểm phát hành — cho phép mô hình xử lý toàn bộ cơ sở mã, các tài liệu pháp lý dài hoặc phim dài trong một lời nhắc duy nhất.

Lớp 3 — Cơ sở hạ tầng phục vụ và tiếp đất

Kết quả đầu ra thô của mô hình hữu ích cho nhiều tác vụ nhưng không đủ cho một sản phẩm như Google Search, nơi độ chính xác về mặt thực tế và tính cập nhật là rất quan trọng. Google giải quyết vấn đề này thông qua một kỹ thuật gọi là "grounding", trong đó các phản hồi của mô hình được neo vào các tài liệu được truy xuất từ chỉ mục web của Google hoặc từ dữ liệu cá nhân của người dùng (trong các ứng dụng Workspace). Thay vì chỉ dựa vào kiến thức được tích hợp vào trọng số của mô hình trong quá trình huấn luyện, "grounding" cho phép mô hình trích dẫn và tổng hợp các nguồn hiện tại, có thể kiểm chứng được. Đây là cơ chế đằng sau AI Overviews: hệ thống truy xuất một tập hợp các trang web ứng cử viên, chuyển chúng làm ngữ cảnh cho mô hình Gemini và tạo ra một câu trả lời tổng hợp kèm theo trích dẫn.

Lớp 4 — Suy luận trên thiết bị (Gemini Nano)

Không phải tất cả AI của Google đều chạy trên đám mây. Gemini Nano là một biến thể mô hình nén được thiết kế để chạy hoàn toàn trên bộ xử lý thần kinh (NPU) của thiết bị di động. Trên Pixel 8 và các thiết bị đời sau, Nano cung cấp sức mạnh cho các tính năng như Tóm tắt trong ứng dụng Ghi âm, Trả lời thông minh trong Gboard và tính năng phát hiện lừa đảo theo thời gian thực trong Phone by Google. Vì quá trình suy luận diễn ra trên thiết bị, các tính năng này hoạt động mà không cần kết nối internet và không gửi âm thanh hoặc văn bản nhạy cảm đến máy chủ của Google — một lợi thế đáng kể về quyền riêng tư trong một số trường hợp sử dụng nhất định.

Lớp 5 — API và công cụ dành cho nhà phát triển

Google cung cấp các mô hình của mình cho các nhà phát triển thông qua hai giao diện chính. API Gemini, có thể truy cập thông qua Google AI Studio, được thiết kế để tạo mẫu nhanh và hỗ trợ các lệnh gọi REST, SDK Python và JavaScript, cùng trình chỉnh sửa lời nhắc trực quan. Vertex AI cung cấp các mô hình tương tự với các tính năng dành cho doanh nghiệp được bổ sung: quy trình tinh chỉnh, công cụ đánh giá mô hình, tích hợp với Google Cloud IAM để kiểm soát truy cập và hỗ trợ triển khai các mô hình tùy chỉnh cùng với các mô hình nền tảng của Google. Cả hai giao diện đều hỗ trợ gọi hàm, trong đó mô hình có thể gọi các API hoặc công cụ bên ngoài trong quá trình hội thoại, cho phép các quy trình làm việc có tính tác nhân, trong đó mô hình thực hiện các hành động nhiều bước thay vì chỉ đơn giản là tạo văn bản.

Những điểm khác biệt chính giữa các sản phẩm AI của Google

Sản phẩm	Người dùng chính	Mô hình cơ bản	Khả năng chính
Ứng dụng Gemini	Người tiêu dùng	Gemini Pro / Ultra	Trợ lý đàm thoại, suy luận đa phương thức
Tổng quan về AI	Tìm kiếm người dùng	Song Tử (thực tế)	Câu trả lời tổng hợp từ chỉ mục web trực tuyến
Chế độ AI	Tìm kiếm người dùng	Song Tử (thực tế)	Tìm kiếm hội thoại đầy đủ với các truy vấn tiếp theo
Google AI Studio	Các nhà phát triển	API Gemini	Thiết kế nhanh, kiểm thử mô hình, tạo khóa API
Trí tuệ nhân tạo Vertex	Nhà phát triển doanh nghiệp	Gemini + các mô hình của bên thứ ba	MLOps, tinh chỉnh, quản trị, mở rộng quy mô
Song Tử trong không gian làm việc	Người dùng doanh nghiệp	Gemini Pro / Ultra	Soạn thảo, tóm tắt, phân tích dữ liệu trong Docs/Sheets/Gmail.
Gemini Nano (trên thiết bị)	Người dùng Pixel / Android	Nano Song Tử	Các tính năng AI riêng tư, ngoại tuyến trên phần cứng di động

Tổ chức nghiên cứu đứng sau Google AI

Google DeepMind, được thành lập bằng cách sáp nhập Google Brain và DeepMind (ban đầu có trụ sở tại London) vào tháng 4 năm 2023, là bộ phận nghiên cứu chính của tổ chức. Tổ chức này có hàng nghìn nhà nghiên cứu và kỹ sư làm việc tại các văn phòng ở Mountain View, London, New York, Paris và nhiều nơi khác. Công việc của họ trải rộng trên nhiều lĩnh vực như học tăng cường (AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar), dự đoán cấu trúc protein (AlphaFold), dự báo thời tiết (GraphCast), suy luận toán học (AlphaProof) và chuỗi mô hình Gemini. DeepMind công bố rộng rãi các nghiên cứu trên các tạp chí được bình duyệt như Nature, NeurIPS, ICML và ICLR, duy trì nhiệm vụ kép là thúc đẩy khoa học cơ bản và xây dựng các sản phẩm khả thi về mặt thương mại — một sự cân bằng đôi khi tạo ra căng thẳng nội bộ nhưng cũng tạo ra những đột phá mà cả các phòng thí nghiệm học thuật thuần túy lẫn các nhóm phát triển sản phẩm thuần túy khó có thể đạt được một cách độc lập.

Trí tuệ nhân tạo an toàn và có trách nhiệm

Từ năm 2018, Google đã công bố một bộ Nguyên tắc Trí tuệ Nhân tạo (AI) chính thức loại trừ một số ứng dụng nhất định — vũ khí tự động, công nghệ gây ra hoặc tạo điều kiện cho việc giám sát bất hợp pháp, và các công cụ được thiết kế để gây hại nghiêm trọng. Trên thực tế, công tác an toàn của Google bao gồm việc kiểm thử mô hình trước khi phát hành, huấn luyện các bộ phân loại để phát hiện và lọc các đầu ra có hại, và công bố nghiên cứu về các chủ đề như khả năng giải thích cơ học (hiểu được các phép tính mà mô hình thực sự đang thực hiện) và giám sát có thể mở rộng (cách giám sát các hệ thống AI có thể vượt trội hơn hiệu suất của chuyên gia con người trong các lĩnh vực hẹp). Khung AI An toàn (SAIF) là hướng dẫn công khai của Google dành cho các tổ chức triển khai hệ thống AI một cách an toàn trong môi trường sản xuất.

Cách sử dụng Google AI hiệu quả: Một chiến lược toàn diện

Để tận dụng tối đa Google AI, bạn cần hiểu rõ công cụ nào phục vụ mục đích gì, cách cấu trúc dữ liệu đầu vào để có kết quả đầu ra tốt hơn và những lỗi mà người dùng thường mắc phải. Chiến lược dưới đây sẽ hướng dẫn bạn từ thiết lập ban đầu, sử dụng hàng ngày đến tích hợp nâng cao, bao gồm Gemini, Chế độ AI trong Tìm kiếm, Google AI Studio và hệ sinh thái rộng lớn hơn.

Bước 1: Chọn công cụ AI phù hợp của Google cho mục tiêu của bạn

Trí tuệ nhân tạo của Google không phải là một sản phẩm duy nhất. Việc lựa chọn công cụ phù hợp với nhiệm vụ của bạn là quyết định quan trọng nhất bạn cần đưa ra trước khi bắt đầu.

Dụng cụ	Tốt nhất cho	Truy cập	Trị giá
Gemini (gemini.google.com)	Các nhiệm vụ hội thoại, viết, phân tích, hiểu hình ảnh	Trình duyệt, Android, iOS	Gói miễn phí; Google One AI Premium dành cho các mô hình nâng cao.
Gemini Nâng Cao	Suy luận ngữ cảnh dài, tài liệu phức tạp, dự án lập trình	Đăng ký Google One AI Premium	Đã trả phí (kèm theo 2TB dung lượng lưu trữ)
Google AI Studio	Tạo mẫu thử nghiệm, truy cập API, hỗ trợ kỹ thuật nhanh chóng, tinh chỉnh.	aistudio.google.com	Miễn phí trong giới hạn hạn mức.
API Gemini (Trí tuệ nhân tạo Vertex)	Ứng dụng sản xuất, tích hợp doanh nghiệp	Bảng điều khiển Google Cloud	Trả phí theo lượt sử dụng
Chế độ AI trong tìm kiếm của Google	Nghiên cứu, câu hỏi nhiều phần, so sánh giá cả	Tìm kiếm Google (Hoa Kỳ, tùy chọn tham gia Labs)	Miễn phí
NotebookLM	Tóm tắt và truy vấn tài liệu của chính bạn	notebooklm.google.com	Miễn phí; NotebookLM Plus có phí.
Song Tử trong không gian làm việc	Soạn thảo văn bản trong Gmail, Docs, Sheets, Slides, Meet	Tài khoản Google Workspace	Bao gồm trong một số gói Workspace nhất định

Lỗi thường gặp: Sử dụng Gemini khi chế độ AI trong tìm kiếm lại tốt hơn.

Gemini là trợ lý đàm thoại được tối ưu hóa cho các tác vụ không giới hạn. Chế độ AI trong Tìm kiếm Google được tối ưu hóa cho các truy vấn cần kết quả web theo thời gian thực, so sánh sản phẩm và thông tin địa phương. Nếu bạn cần giá hiện tại, tin tức gần đây hoặc thông tin có nguồn gốc, hãy sử dụng Chế độ AI trong Tìm kiếm. Nếu bạn cần soạn thảo một tài liệu dài hoặc giải thích mã, hãy sử dụng Gemini.

Bước 2: Thiết lập môi trường Google AI của bạn một cách chính xác

Trước buổi tập luyện nghiêm túc đầu tiên, hãy cấu hình môi trường sao cho bạn không phải xung đột với các thiết lập mặc định.

Dành cho Gemini (Người tiêu dùng)

• Đăng nhập bằng tài khoản Google cá nhân tại gemini.google.com. Việc sử dụng tài khoản Workspace có thể hạn chế một số tính năng tùy thuộc vào cài đặt của quản trị viên.
• Kích hoạt Tiện ích mở rộng Gemini trong Cài đặt để kết nối với Gmail, Google Drive, YouTube, Maps và Tìm kiếm. Nếu không có tiện ích mở rộng, Gemini không thể truy cập dữ liệu cá nhân hoặc thông tin thời gian thực của bạn.
• Trên Android, hãy đặt Gemini làm trợ lý ảo mặc định để thay thế Google Assistant cho các tác vụ trên thiết bị.
• Nếu bạn đăng ký Google One AI Premium, hãy chọn Gemini 1.5 Pro hoặc phiên bản mới nhất hiện có — phiên bản mặc định có thể là phiên bản nhẹ hơn.

Dành cho Google AI Studio (Nhà phát triển)

• Đăng nhập tại aistudio.google.com bằng tài khoản Google. Không cần thiết lập thanh toán để bắt đầu tạo mẫu thử nghiệm.
• Hãy tạo một dự án trong Google Cloud Console và liên kết dự án đó nếu bạn dự định vượt quá giới hạn tỷ lệ sử dụng của gói miễn phí hoặc chuyển sang môi trường sản xuất.
• Hãy tạo khóa API từ AI Studio và lưu trữ nó một cách an toàn — tuyệt đối không được mã hóa cứng khóa này trong mã phía máy khách.
• Hãy làm quen với ba loại câu hỏi gợi ý: Câu hỏi tự do (câu hỏi mở), Câu hỏi có cấu trúc (các cặp đầu vào/đầu ra cho việc học tập với số lần thực hiện hạn chế) và Trò chuyện (cuộc hội thoại nhiều lượt).

Dành cho NotebookLM

• Hãy tải lên các nguồn tài liệu trước — các tệp PDF, Google Docs, URL web, liên kết YouTube hoặc tệp âm thanh. NotebookLM dựa trên tất cả các câu trả lời từ tài liệu bạn đã tải lên, vì vậy chất lượng của các nguồn tài liệu sẽ quyết định chất lượng của câu trả lời.
• Hãy tập trung mỗi cuốn sổ vào một chủ đề hoặc dự án duy nhất. Việc trộn lẫn các nguồn không liên quan sẽ làm giảm tính hữu ích.

Bước 3: Viết các câu hỏi gợi ý mang lại kết quả hữu ích

Chất lượng đầu ra của bạn gần như hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng đầu vào. Hầu hết người dùng viết các câu hỏi quá mơ hồ, quá ngắn hoặc thiếu ngữ cảnh quan trọng.

Cấu trúc gợi ý bốn phần

1. Vai trò: Giới thiệu bản thân với Gemini. "Bạn là một nhà phân tích tài chính cấp cao đang xem xét bản thuyết trình dự án khởi nghiệp."
2. Nhiệm vụ: Nêu rõ hành động cụ thể. "Xác định ba giả định yếu nhất trong các dự báo tài chính."
3. Ngữ cảnh: Cung cấp tài liệu cần thiết. Dán văn bản, tải tệp lên hoặc mô tả chi tiết tình huống.
4. Định dạng: Xác định cấu trúc đầu ra. "Trả lời bằng một danh sách được đánh số, mỗi điểm được giải thích bằng một câu."

Các chiến thuật gợi ý luôn hiệu quả

• Hãy sử dụng ví dụ. Cho Gemini xem một hoặc hai ví dụ về kết quả bạn muốn trước khi yêu cầu nó tạo ra thêm. Điều này được gọi là gợi ý ít lần và giúp cải thiện đáng kể tính nhất quán.
• Hãy yêu cầu lý giải trước. Thêm vào đó, "Hãy suy nghĩ kỹ từng bước trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng." Điều này giúp giảm thiểu sai sót trong các bài toán logic hoặc toán học.
• Hãy đặt ra các ràng buộc một cách rõ ràng. Giới hạn số từ, yêu cầu về giọng văn, những điều cần tránh — hãy nêu rõ chúng. "Không sử dụng gạch đầu dòng. Viết bằng văn xuôi đơn giản, dưới 200 từ."
• Lặp lại thao tác trong cùng một cuộc hội thoại. Gemini giữ nguyên ngữ cảnh trong suốt phiên làm việc. Thay vì bắt đầu lại từ đầu, hãy nói "Sửa lại đoạn thứ hai sao cho trực tiếp hơn" hoặc "Bây giờ hãy làm tương tự với một đối tượng khác."
• Hãy sử dụng lời nhắc hệ thống trong AI Studio. Trường hướng dẫn hệ thống thiết lập hành vi cố định trong suốt toàn bộ phiên làm việc. Sử dụng nó để xác định vai trò, định dạng đầu ra và các ràng buộc chỉ một lần thay vì lặp lại chúng trong mỗi tin nhắn.

Những lỗi cần tránh khi nhắc nhở

• Đặt nhiều câu hỏi không liên quan trong cùng một lời nhắc. Hãy chia các yêu cầu phức tạp thành các bước tuần tự. Gemini xử lý các nhiệm vụ tập trung tốt hơn so với các lời nhắc nhiều phần trải dài.
• Giả sử mô hình hiểu bối cảnh của bạn. Gemini không biết ngành nghề, đối tượng khách hàng hay sở thích của bạn trừ khi bạn nêu rõ. Hãy coi mỗi cuộc trò chuyện mới như một khởi đầu từ con số không.
• Chấp nhận kết quả đầu tiên mà không cần chỉnh sửa. Phản hồi đầu tiên chỉ là bản nháp. Việc tinh chỉnh thông qua các câu hỏi tiếp theo hầu như luôn cho kết quả tốt hơn so với việc viết lại từ đầu.
• Quá phụ thuộc vào Gemini để có được thông tin thời sự. Mô hình Gemini cơ bản có giới hạn về thời gian huấn luyện. Để cập nhật tin tức thời sự, hãy sử dụng Chế độ AI trong Tìm kiếm hoặc bật tiện ích mở rộng Tìm kiếm Google trong Gemini.

Bước 4: Sử dụng Chế độ AI trong Tìm kiếm Google một cách chiến lược

Chế độ AI biến Google Search từ một danh sách các liên kết thành một công cụ suy luận tổng hợp thông tin từ khắp web. Nó đặc biệt mạnh mẽ đối với các nhiệm vụ nghiên cứu mà trước đây đòi hỏi phải mở đến mười tab.

Khi nào nên sử dụng Chế độ AI

• So sánh các sản phẩm, dịch vụ hoặc lựa chọn dựa trên nhiều tiêu chí cùng một lúc.
• Các câu hỏi nghiên cứu đòi hỏi phải tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.
• Lên kế hoạch cho các công việc như lập lịch trình du lịch, chuẩn bị bữa ăn hoặc các dự án cải tạo nhà cửa.
• Các câu hỏi tiếp theo dựa trên kết quả tìm kiếm trước đó — Chế độ AI ghi nhớ ngữ cảnh trong phiên làm việc.

Cách để đạt được kết quả tốt hơn khi sử dụng Chế độ AI

• Hãy đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, không phải bằng chuỗi từ khóa. Câu hỏi "Sự khác biệt chính giữa tài khoản Roth IRA và tài khoản IRA truyền thống dành cho người ở độ tuổi 30 có thu nhập 90.000 đô la một năm là gì?" sẽ hiệu quả hơn câu hỏi "So sánh Roth IRA và IRA truyền thống".
• Hãy sử dụng tính năng đặt câu hỏi tiếp theo. Sau khi bản tóm tắt của AI xuất hiện, hãy nhập câu hỏi làm rõ trong cùng một chuỗi hội thoại để thu hẹp câu trả lời.
• Hãy kiểm tra các nguồn được trích dẫn. Chế độ AI sẽ hiển thị những trang web nào đã đóng góp vào mỗi tuyên bố. Nhấp chuột để xác minh bất kỳ thông tin quan trọng nào trước khi hành động dựa trên đó.
• Hãy sử dụng nó cho các truy vấn địa phương. Chế độ AI tích hợp dữ liệu Google Maps, giờ mở cửa, đánh giá và tình trạng sẵn có theo thời gian thực theo những cách mà kết quả tìm kiếm thông thường không làm được.

Bước 5: Tích hợp Google AI vào quy trình làm việc hiện có của bạn

Việc sử dụng riêng lẻ trí tuệ nhân tạo của Google chỉ mang lại những cải thiện khiêm tốn. Nhưng khi tích hợp nó vào các công cụ bạn đã sử dụng hàng ngày, năng suất sẽ được cải thiện đáng kể.

Tích hợp Google Workspace

• Gmail: Sử dụng chức năng "Giúp tôi viết" để soạn thảo thư trả lời dựa trên gợi ý ngắn gọn. Sử dụng tính năng Trả lời thông minh để phản hồi nhanh. Sử dụng tính năng tóm tắt để rút gọn các chuỗi email dài trước khi trả lời.
• Google Docs: Chọn bất kỳ đoạn văn nào và yêu cầu Gemini viết lại đoạn văn đó với giọng văn khác, đơn giản hóa hoặc mở rộng nó. Sử dụng chức năng "Giúp tôi viết" ở đầu một tài liệu trống để tạo bản nháp đầu tiên từ một câu ngắn gọn.
• Google Sheets: Yêu cầu Gemini viết công thức bằng ngôn ngữ dễ hiểu. "Tạo một công thức tính phần trăm thay đổi giữa cột B và cột C và tô sáng các ô có mức thay đổi vượt quá 10%."
• Google Slides: Tạo dàn ý toàn bộ bài thuyết trình từ một gợi ý, sau đó điền nội dung do AI tạo ra và hình ảnh được đề xuất vào từng slide.
• Google Meet: Cho phép ghi chú và tóm tắt cuộc họp tự động. Sau cuộc gọi, Gemini sẽ tạo ra bản tóm tắt có cấu trúc với các mục hành động được giao cho từng người tham gia cụ thể.

Tích hợp quy trình làm việc của nhà phát triển

• Sử dụng API của Gemini với chức năng gọi hàm để kết nối các phản hồi của AI với các nguồn dữ liệu thực — cơ sở dữ liệu, API hoặc các công cụ nội bộ — để mô hình có thể truy xuất thông tin trực tiếp thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện.
• Áp dụng cơ chế xác thực dữ liệu với Google Search trong các ứng dụng sản xuất để đảm bảo các kết quả trả về dựa trên nội dung web hiện tại, giảm nguy cơ gây ảo giác.
• Sử dụng phản hồi theo luồng cho các ứng dụng hướng đến người dùng để hiển thị đầu ra ngay khi nó được tạo ra, cải thiện độ trễ cảm nhận.
• Hãy đánh giá kết quả một cách có hệ thống bằng các công cụ đánh giá tích hợp sẵn của AI Studio trước khi triển khai vào môi trường sản xuất.

Bước 6: Quản lý quyền riêng tư, dữ liệu và chi phí

Sử dụng trí tuệ nhân tạo của Google một cách có trách nhiệm nghĩa là hiểu rõ dữ liệu nào được lưu giữ, cách thức sử dụng dữ liệu đó và cách kiểm soát chi phí ở quy mô lớn.

Kiểm soát quyền riêng tư

• Tắt Hoạt động của ứng dụng Gemini trong cài đặt Tài khoản Google của bạn để ngăn lịch sử hội thoại được lưu lại và sử dụng để cải thiện mô hình của Google. Lưu ý rằng việc tắt tính năng này cũng vô hiệu hóa các tính năng bộ nhớ.
• Không được dán dữ liệu cá nhân nhạy cảm, mật khẩu hoặc thông tin kinh doanh bí mật vào Gemini trừ khi bạn đang sử dụng dịch vụ theo thỏa thuận Workspace có bao gồm các điều khoản xử lý dữ liệu.
• Trong Google AI Studio, hãy xem lại chính sách sử dụng dữ liệu. Theo mặc định, các yêu cầu được gửi trong AI Studio có thể được Google xem xét để cải thiện mô hình. Người dùng doanh nghiệp nên sử dụng API Vertex AI, API này cung cấp các cam kết quản trị dữ liệu mạnh mẽ hơn.

Quản lý chi phí cho nhà phát triển

• Hãy thiết lập cảnh báo thanh toán trong Google Cloud Console trước khi chạy các thử nghiệm quy mô lớn. Chi phí có thể tăng nhanh chóng với số lượng lớn các cuộc gọi API hoặc cửa sổ ngữ cảnh lớn.
• Hãy chọn mô hình nhỏ nhất đáp ứng yêu cầu chất lượng của bạn. Các mô hình Gemini Flash có giá thành mỗi token rẻ hơn đáng kể so với các mô hình Gemini Pro và đủ dùng cho nhiều tác vụ phân loại, tóm tắt và trích xuất dữ liệu.
• Sử dụng bộ nhớ đệm ngữ cảnh trong API để lưu trữ ngữ cảnh lặp lại, nhằm tránh phải trả phí xử lý cùng một tài liệu lớn trong mỗi yêu cầu.
• Theo dõi mức sử dụng token cho mỗi yêu cầu. Các thông báo hệ thống quá dài dòng và lịch sử hội thoại quá dài sẽ làm tăng chi phí mà không cải thiện chất lượng đầu ra.

Những sai lầm chiến lược phổ biến nhất

Đây là những lỗi thường xuyên ngăn cản người dùng và các nhóm khai thác được giá trị thực sự từ Google AI.

• Không nên coi Google AI như một công cụ thay thế cho công cụ tìm kiếm. Nó là một công cụ suy luận và tạo lập. Sử dụng nó để tra cứu những thông tin đơn giản sẽ lãng phí khả năng của nó và có nguy cơ đưa ra thông tin lỗi thời.
• Không kiểm chứng thông tin trước khi công bố hoặc thực hiện. Gemini có thể đưa ra những thông tin nghe có vẻ tự tin nhưng không chính xác, đặc biệt là về các chủ đề chuyên biệt, sự kiện gần đây hoặc dữ liệu số chính xác. Việc kiểm chứng là bắt buộc.
• Bỏ qua khả năng đa phương thức. Hầu hết người dùng chỉ nhập văn bản. Gemini có thể phân tích hình ảnh, diễn giải biểu đồ, đọc tài liệu và xử lý âm thanh. Việc tải lên ảnh chụp màn hình hoặc tài liệu thường cho kết quả nhanh hơn và chính xác hơn so với việc mô tả bằng lời nói.
• Hãy bắt đầu bằng việc triển khai sản phẩm thay vì tạo nguyên mẫu. Xây dựng và kiểm thử trong Google AI Studio trước. Việc chuyển thẳng sang triển khai Vertex AI trong môi trường sản xuất mà không xác thực độ tin cậy ngay lập tức sẽ dẫn đến những thất bại tốn kém.
• Sử dụng một công cụ cho mọi việc. NotebookLM tốt hơn Gemini để truy vấn một tập hợp tài liệu cụ thể. Chế độ AI tốt hơn Gemini để nghiên cứu các sự kiện hiện tại. Sử dụng công cụ phù hợp cho từng nhiệm vụ không phải là điều tùy chọn — mà là chiến lược.

Các công cụ AI của Google, tự động hóa và cách ứng dụng chúng vào thực tế.

Google AI bao gồm một hệ sinh thái rộng lớn các công cụ — từ các sản phẩm dành cho người dùng cuối như Gemini và AI Overviews đến cơ sở hạ tầng dành cho nhà phát triển như Vertex AI và Google AI Studio. Việc biết công cụ nào giải quyết vấn đề nào sẽ giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu công sức lãng phí. Dưới đây là phân tích thực tế về các công cụ chính, chức năng thực tế của chúng và cách các nền tảng tự động hóa như AutoSEO kết nối chúng thành các quy trình làm việc có thể lặp lại.

Tổng quan về các công cụ AI cốt lõi của Google

Dụng cụ	Trường hợp sử dụng chính	Sản phẩm này dành cho ai?	Điểm truy cập
Gemini (Người tiêu dùng)	Trí tuệ nhân tạo đàm thoại, viết, tóm tắt, các tác vụ đa phương thức	Người dùng phổ thông, chuyên gia	gemini.google.com
Gemini Nâng Cao	Suy luận phức tạp, bối cảnh rộng hơn, lập trình, phân tích dữ liệu	Người dùng chuyên nghiệp, người đăng ký Google One	Gói Google One AI Premium
Google AI Studio	Kỹ thuật nhanh chóng, kiểm thử mô hình, tạo khóa API	Các nhà phát triển, nhà nghiên cứu	aistudio.google.com
Trí tuệ nhân tạo Vertex	Triển khai mô hình doanh nghiệp, tinh chỉnh, MLOps	Các nhóm kỹ thuật doanh nghiệp	Bảng điều khiển Google Cloud
API Gemini	Truy cập theo chương trình vào các mô hình Gemini	Các nhà phát triển xây dựng ứng dụng	AI Studio hoặc Google Cloud
NotebookLM	Nghiên cứu dựa trên tài liệu, tóm tắt, hỏi đáp về nguồn tài liệu.	Các nhà nghiên cứu, sinh viên, nhà phân tích	notebooklm.google.com
Tổng quan về AI (Tìm kiếm)	Các câu trả lời tổng hợp được hiển thị ở đầu kết quả tìm kiếm của Google.	Tìm kiếm người dùng; các chuyên gia SEO theo dõi khả năng hiển thị	Kết quả tìm kiếm google.com
Chế độ AI (Search Labs)	Truy vấn tìm kiếm nhiều bước, mang tính hội thoại	Người dùng Search Labs được truy cập sớm	Đăng ký tham gia Search Labs
Duet AI / Gemini trong không gian làm việc	Hỗ trợ viết bài, tóm tắt, phân tích dữ liệu trong các ứng dụng của Google.	Người dùng Google Workspace	Gmail, Docs, Sheets, Slides
SEO ô tô	Tối ưu hóa nội dung tự động cho Google AI Overviews và tìm kiếm tự nhiên	Đội ngũ SEO, chuyên viên tiếp thị nội dung, các công ty quảng cáo	autoseo.io

Google AI Studio: Con đường nhanh nhất dành cho các nhà phát triển

Google AI Studio là một môi trường miễn phí, dựa trên trình duyệt, cho phép bạn thử nghiệm các mô hình Gemini trước khi triển khai vào cơ sở hạ tầng sản xuất. Bạn có thể viết và kiểm tra các câu hỏi, điều chỉnh giới hạn nhiệt độ và mã thông báo, chuyển đổi giữa các phiên bản mô hình (Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0) và tạo khóa API — tất cả mà không cần rời khỏi trình duyệt. Nó hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã, biến nó trở thành điểm khởi đầu thiết thực cho bất kỳ ứng dụng đa phương thức nào.

• Bộ sưu tập gợi ý: Các mẫu dựng sẵn cho các tác vụ tóm tắt, phân loại, trích xuất và tạo văn bản.
• Kết quả đầu ra dạng luồng: Xem phản hồi của mô hình từng token một, giúp đánh giá độ trễ cho các ứng dụng thời gian thực.
• Hướng dẫn hệ thống: Thiết lập các quy tắc hành vi cố định áp dụng cho toàn bộ phiên hội thoại.
• Xuất sang mã nguồn: Xuất cấu hình lời nhắc của bạn sang Python, JavaScript hoặc curl chỉ với một cú nhấp chuột — rút ngắn khoảng cách giữa giai đoạn thử nghiệm và triển khai.

Vertex AI: Vận hành mô hình cấp doanh nghiệp

Trong khi AI Studio đảm nhiệm khâu thử nghiệm, Vertex AI lại đảm nhiệm khâu sản xuất. Nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng được quản lý để huấn luyện, triển khai, giám sát và mở rộng quy mô các mô hình học máy — bao gồm Gemini, các mô hình của bên thứ ba từ Model Garden và các mô hình tùy chỉnh do chính bạn xây dựng. Các khả năng chính bao gồm:

• Model Garden: Một danh mục hơn 150 mô hình nền tảng từ Google, Anthropic, Meta, Mistral và các nguồn khác, tất cả đều có thể truy cập thông qua một API thống nhất.
• Nối đất: Kết nối các phản hồi của Gemini với Tìm kiếm Google hoặc các nguồn dữ liệu của riêng bạn để giảm thiểu ảo giác trong các ứng dụng sản xuất.
• Pipelines: Quy trình làm việc ML tự động cho việc tiền xử lý dữ liệu, chạy huấn luyện, đánh giá và triển khai với đầy đủ nhật ký kiểm toán.
• Agent Builder: Một môi trường không cần lập trình hoặc lập trình tối thiểu để xây dựng các trợ lý hội thoại dựa trên dữ liệu doanh nghiệp của bạn.
• Dịch vụ đánh giá: So sánh có hệ thống các kết quả đầu ra của mô hình với các chỉ số tùy chỉnh trước khi bất kỳ mô hình nào được đưa vào sử dụng.

Gemini trong Google Workspace: Trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào công việc hàng ngày

Đối với hầu hết các chuyên gia, điểm tiếp xúc trực tiếp nhất với trí tuệ nhân tạo của Google chính là Gemini bên trong các ứng dụng mà họ đang sử dụng. Sự tích hợp này sâu sắc hơn nhiều so với một thanh bên chatbot đơn giản:

• Gmail: Tóm tắt các chuỗi email dài, soạn thảo thư trả lời dựa trên ngữ cảnh từ các tin nhắn trước đó và sử dụng tính năng gợi ý trả lời thông minh.
• Google Docs: Tạo bản nháp đầu tiên từ một bản tóm tắt ngắn, viết lại các đoạn văn đã chọn để phù hợp với giọng văn hoặc độ dài, và tóm tắt các tài liệu dài.
• Google Sheets: Tạo công thức từ mô tả bằng ngôn ngữ thông thường, phân loại dữ liệu theo cột và xây dựng bản tóm tắt phân tích.
• Google Slides: Tạo dàn ý bài thuyết trình, soạn thảo ghi chú cho người thuyết trình và đề xuất bố cục trực quan dựa trên nội dung.
• Google Meet: Ghi âm cuộc gọi theo thời gian thực, tóm tắt cuộc họp và trích xuất các mục cần hành động được tự động cung cấp sau khi cuộc gọi kết thúc.

AutoSEO tự động hóa quá trình tối ưu hóa AI của Google như thế nào?

Một trong những thách thức thực tiễn quan trọng nhất do Google AI tạo ra là các bài tổng quan về AI hiện xuất hiện trên các kết quả tìm kiếm tự nhiên truyền thống đối với một phần lớn và ngày càng tăng các truy vấn. Xếp hạng ở trang đầu tiên không còn đủ nữa — nội dung phải được cấu trúc theo cách mà hệ thống AI của Google có thể trích xuất, xác minh và dẫn chứng. AutoSEO được thiết kế đặc biệt để giải quyết vấn đề này.

AutoSEO phân tích các truy vấn nào kích hoạt Tổng quan AI, xác định các mẫu cấu trúc và ngữ nghĩa trong nội dung mà hệ thống của Google hiện đang trích dẫn, sau đó tự động áp dụng các mẫu đó cho các trang của bạn. Quy trình này thay thế hàng trăm giờ kiểm tra nội dung thủ công:

1. Phát hiện tổng quan AI ở cấp độ truy vấn: AutoSEO quét tập hợp từ khóa mục tiêu của bạn và đánh dấu những truy vấn nào trả về tổng quan AI trong Tìm kiếm Google, cung cấp cho bạn danh sách các trang được ưu tiên, nơi việc tối ưu hóa sẽ mang lại hiệu quả cao nhất.
2. Phân tích khoảng trống nội dung: Nền tảng này so sánh nội dung hiện có của bạn với các nguồn hiện đang được trích dẫn trong Tổng quan AI cho mỗi truy vấn, làm nổi bật các thông tin, định nghĩa hoặc yếu tố cấu trúc cụ thể mà trang của bạn còn thiếu.
3. Tối ưu hóa tự động trên trang: AutoSEO viết lại hoặc bổ sung các phần của trang — thêm các câu trả lời ngắn gọn, dễ trích xuất dưới các tiêu đề, cải thiện cấu trúc ngữ nghĩa và chèn đánh dấu lược đồ — mà không cần sự can thiệp thủ công từ nhóm nội dung.
4. Giám sát và cảnh báo: Vì các bản tổng quan về AI thay đổi thường xuyên khi Google cập nhật mô hình của mình, AutoSEO theo dõi xem các trang của bạn có được trích dẫn, bị loại bỏ hoặc bị thay thế hay không, và tự động kích hoạt quá trình tối ưu hóa lại khi khả năng hiển thị giảm.
5. Báo cáo: Bảng điều khiển thống nhất hiển thị tỷ lệ trích dẫn của AI Overview, số lượt hiển thị ước tính từ các kết quả do AI điều khiển và mối tương quan giữa các thay đổi cấu trúc và tần suất trích dẫn.

Hiệu quả thực tế là các nhóm SEO có thể duy trì sự hiện diện trên hàng trăm hoặc hàng nghìn trang khi lớp tìm kiếm AI của Google phát triển, mà không cần phải tăng số lượng nhân viên tương ứng. AutoSEO coi việc tối ưu hóa AI Overview là một quy trình tự động liên tục chứ không phải là một dự án một lần.

Đo lường thành công bằng Trí tuệ nhân tạo của Google

Các chỉ số đánh giá thành công của Google AI phụ thuộc vào ngữ cảnh — cho dù bạn là nhà phát triển đang xây dựng trên API Gemini, nhà tiếp thị đang cố gắng duy trì khả năng hiển thị trên công cụ tìm kiếm, hay nhóm doanh nghiệp đang triển khai các tác nhân AI. Khung đo lường phù hợp sẽ khác nhau đáng kể giữa các trường hợp sử dụng này.

Tổng quan về khả năng hiển thị tìm kiếm và trí tuệ nhân tạo

• Tỷ lệ trích dẫn trong AI Overview: Phần trăm các truy vấn mục tiêu mà nội dung của bạn được trích dẫn làm nguồn trong AI Overview. Hãy theo dõi tỷ lệ này hàng tuần, vì nó thay đổi tùy thuộc vào các bản cập nhật mô hình.
• Lượt hiển thị từ các vị trí được AI trích dẫn: Google Search Console hiện hiển thị dữ liệu lượt hiển thị cho các lần xuất hiện trong Tổng quan AI. Hãy theo dõi dữ liệu này riêng biệt với các lượt hiển thị tự nhiên truyền thống.
• Tỷ lệ nhấp chuột (CTR) từ kết quả AI: Các bài tổng quan AI thường tạo ra CTR thấp hơn so với các liên kết màu xanh truyền thống vì người dùng nhận được câu trả lời mà không cần nhấp chuột. Hãy so sánh CTR của bạn với mức cơ bản trước khi sử dụng bài tổng quan AI để hiểu được tác động thực sự đến lưu lượng truy cập.
• Tỷ lệ truy vấn không cần nhấp chuột: Theo dõi tỷ lệ các truy vấn mục tiêu của bạn được giải quyết hoàn toàn trong kết quả tìm kiếm mà không cần nhấp chuột. Điều này giúp đưa ra quyết định đầu tư nội dung hiệu quả hơn.

Dành cho việc phát triển API và ứng dụng Gemini

• Độ trễ (thời gian đến khi nhận được token đầu tiên và tổng thời gian phản hồi): Yếu tố quan trọng đối với các ứng dụng hướng đến người dùng. Gemini 1.5 Flash được tối ưu hóa cho tốc độ; Gemini 1.5 Pro đánh đổi tốc độ để có chiều sâu xử lý tốt hơn.
• Độ chính xác và tỷ lệ ảo giác: Sử dụng Dịch vụ Đánh giá của Vertex AI hoặc xây dựng các đánh giá tùy chỉnh dựa trên bộ dữ liệu thực tế phù hợp với lĩnh vực của bạn.
• Hiệu quả sử dụng token: Chi phí trên API Gemini tỷ lệ thuận với số token đầu vào và đầu ra. Hãy đo lường số token cho mỗi tác vụ và tối ưu hóa các lời nhắc để giảm bớt sự rườm rà không cần thiết.
• Tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ: Đối với các ứng dụng tự động, hãy theo dõi tỷ lệ phần trăm các nhiệm vụ nhiều bước được hoàn thành mà không cần sự can thiệp hoặc sửa lỗi của con người.

Dành cho việc triển khai AI doanh nghiệp trên nền tảng Vertex AI

• Các chỉ số đánh giá hiệu suất mô hình: Độ chính xác, độ thu hồi, điểm F1 hoặc điểm BLEU/ROUGE tùy thuộc vào loại nhiệm vụ (phân loại, tạo văn bản, dịch thuật).
• Độ tin cậy khi triển khai: Thời gian hoạt động, tỷ lệ lỗi và phần trăm độ trễ (p50, p95, p99) trong môi trường sản xuất.
• Chi phí trên mỗi lần suy luận: Tổng chi phí tính toán chia cho số lần suy luận thành công. Theo dõi chi phí này so với giá trị kinh doanh mang lại để chứng minh sự cần thiết của việc đầu tư liên tục.
• Tỷ lệ sử dụng: Đối với các công cụ nội bộ như Gemini trong Workspace, hãy đo lường tỷ lệ sử dụng thực tế, mức độ áp dụng tính năng và tác động đến năng suất được người dùng tự báo cáo thông qua các cuộc khảo sát.

Câu hỏi thường gặp

Google AI là gì và nó khác với Google Search như thế nào?

Google AI là tổ chức nghiên cứu, sản phẩm và cơ sở hạ tầng rộng lớn hơn đứng sau tất cả các hoạt động trí tuệ nhân tạo của Google — bao gồm cả dòng mô hình Gemini, nghiên cứu DeepMind, dịch vụ đám mây Vertex AI và các tính năng AI được tích hợp trong các sản phẩm dành cho người tiêu dùng của Google. Google Search là một trong những sản phẩm sử dụng Google AI, dễ thấy nhất thông qua AI Overviews, tạo ra các câu trả lời tổng hợp ở đầu kết quả tìm kiếm. Hai điều này có liên quan nhưng khác biệt: Google AI là lớp năng lực, còn Google Search là một trong nhiều sản phẩm được xây dựng trên nền tảng đó.

Google Gemini có giống với Google Bard không?

Không, nhưng Gemini đã thay thế Bard. Google ra mắt Bard vào tháng 3 năm 2023 với tư cách là sản phẩm trí tuệ nhân tạo đàm thoại đầu tiên của họ. Vào tháng 2 năm 2024, Google đổi tên Bard thành Gemini và đồng thời phát hành dòng sản phẩm Gemini — Gemini Ultra, Pro và Nano — có khả năng vượt trội hơn đáng kể so với các mẫu máy đã cung cấp sức mạnh cho Bard. Tên Gemini hiện nay dùng để chỉ cả dòng sản phẩm và sản phẩm trợ lý ảo dành cho người dùng cuối có sẵn tại gemini.google.com.

Gemini, Gemini Advanced và Gemini API khác nhau ở điểm nào?

Đây là ba điểm truy cập khác nhau đến các mô hình Gemini của Google. Sản phẩm Gemini miễn phí tại gemini.google.com sử dụng Gemini 1.5 Flash và cung cấp trí tuệ nhân tạo đàm thoại đa năng mà không mất phí. Gemini Advanced là gói trả phí có sẵn thông qua Google One AI Premium, cung cấp quyền truy cập vào Gemini 1.5 Pro và Gemini 2.0 — các mô hình với cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, khả năng suy luận mạnh mẽ hơn và tích hợp sâu hơn với Google Workspace. API Gemini là giao diện lập trình dành cho các nhà phát triển muốn xây dựng ứng dụng sử dụng các mô hình Gemini, được truy cập thông qua Google AI Studio hoặc Google Cloud, với mức giá dựa trên số lượng token sử dụng.

Tính năng tổng quan về AI trong tìm kiếm của Google ảnh hưởng đến lưu lượng truy cập trang web như thế nào?

Các bài tổng quan AI thường làm giảm tỷ lệ nhấp chuột đối với các truy vấn thông tin vì người dùng nhận được câu trả lời tổng hợp mà không cần phải truy cập trang nguồn. Tuy nhiên, các trang được trích dẫn làm nguồn trong bài tổng quan AI có thể tăng khả năng nhận diện thương hiệu và thu hút lưu lượng truy cập giới thiệu từ những người dùng muốn tìm hiểu thêm. Tác động đến lưu lượng truy cập ròng thay đổi tùy thuộc vào loại truy vấn: các truy vấn giao dịch và điều hướng ít bị ảnh hưởng hơn so với các truy vấn thông tin. Các trang web tối ưu hóa cấu trúc nội dung của họ để trích dẫn trong bài tổng quan AI — sử dụng tiêu đề rõ ràng, câu trả lời ngắn gọn dễ trích xuất và nguồn đáng tin cậy — thường hoạt động tốt hơn so với những trang không thích ứng.

Google AI Studio là gì và có miễn phí sử dụng không?

Google AI Studio là môi trường phát triển miễn phí, dựa trên trình duyệt, dùng để xây dựng và kiểm thử các câu lệnh với mô hình Gemini của Google. Nó yêu cầu tài khoản Google và cung cấp quyền truy cập vào các mô hình Gemini 1.5 Flash và Pro, đầu vào đa phương thức, hướng dẫn hệ thống và tạo khóa API. Gói miễn phí bao gồm giới hạn tỷ lệ khá cao, phù hợp cho việc tạo mẫu và các dự án quy mô nhỏ. Đối với việc sử dụng trong sản xuất với khối lượng lớn hơn, các nhà phát triển chuyển sang các gói API Gemini trả phí thông qua Google Cloud, nơi giá cả sẽ tăng theo mức tiêu thụ token.

Google AI xử lý vấn đề quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu như thế nào?

Các chính sách bảo mật của Google khác nhau tùy thuộc vào sản phẩm. Đối với Gemini dành cho người dùng cá nhân, các cuộc hội thoại có thể được người đánh giá xem xét để cải thiện chất lượng mô hình trừ khi người dùng chọn không tham gia thông qua cài đặt hoạt động trong Tài khoản Google của họ. Đối với người dùng doanh nghiệp trên Google Workspace với Gemini, Google cam kết theo hợp đồng không sử dụng dữ liệu khách hàng để huấn luyện mô hình của mình. Đối với Vertex AI, dữ liệu doanh nghiệp được xử lý thông qua API không được sử dụng để huấn luyện mô hình theo mặc định, và khách hàng có thể cấu hình nơi lưu trữ dữ liệu, mã hóa và kiểm soát truy cập thông qua khung bảo mật tiêu chuẩn của Google Cloud. Người dùng nên xem xét các điều khoản cụ thể cho sản phẩm mà họ đang sử dụng, vì các cam kết về quyền riêng tư có thể khác nhau.

NotebookLM là gì và nó khác với Gemini như thế nào?

NotebookLM là một công cụ nghiên cứu dựa hoàn toàn vào các tài liệu bạn tải lên — PDF, Google Docs, trang web, bản ghi video YouTube và tệp âm thanh. Không giống như Gemini, công cụ này dựa trên dữ liệu huấn luyện rộng, NotebookLM chỉ trả lời các câu hỏi dựa trên tài liệu nguồn cụ thể của bạn và trích dẫn chính xác đoạn văn mà nó đã sử dụng. Điều này làm cho nó phù hợp với việc tổng hợp nghiên cứu, phân tích tài liệu và các tình huống mà bạn cần câu trả lời có thể kiểm chứng, dựa trên nguồn chứ không phải kiến thức chung chung. Gemini thì tốt hơn cho các nhiệm vụ mở, hỗ trợ viết và các truy vấn cần kiến thức rộng về thế giới.

Liệu trí tuệ nhân tạo của Google có thể được sử dụng để xây dựng các tác nhân tự động?

Đúng vậy. Google cung cấp nhiều cách thức để xây dựng các tác nhân AI. Vertex AI Agent Builder cung cấp môi trường không cần lập trình và lập trình tối thiểu để tạo ra các tác nhân hội thoại dựa trên dữ liệu doanh nghiệp. API Gemini hỗ trợ gọi hàm, cho phép các mô hình gọi các công cụ, API và cơ sở dữ liệu bên ngoài như một phần của chuỗi suy luận — nền tảng của hành vi tác nhân. Google cũng đã phát hành Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK), một khung phần mềm mã nguồn mở để xây dựng các hệ thống đa tác nhân, nơi các tác nhân chuyên biệt cộng tác trong các nhiệm vụ phức tạp. Gemini 2.0 được thiết kế đặc biệt với các trường hợp sử dụng tác nhân, với các tính năng cải thiện việc sử dụng công cụ, ngữ cảnh dài hơn và lập kế hoạch đa bước tốt hơn.

Cụ thể, AutoSEO hỗ trợ Google AI Overview như thế nào?

AutoSEO tự động hóa quy trình xác định những trang nào của bạn có tiềm năng được trích dẫn trong Google AI Overview, sau đó thực hiện các thay đổi về cấu trúc và nội dung cần thiết để tăng khả năng được trích dẫn. Nó phát hiện các yếu tố kích hoạt AI Overview trên toàn bộ từ khóa của bạn, phân tích nội dung mà AI của Google hiện đang lấy từ các nguồn cạnh tranh và áp dụng các thay đổi trên trang — bao gồm các khối trả lời ngắn gọn, cấu trúc tiêu đề được cải thiện và đánh dấu lược đồ — trên quy mô lớn. Nó cũng liên tục theo dõi trạng thái trích dẫn và tối ưu hóa lại các trang khi hệ thống AI của Google cập nhật, điều này có nghĩa là khả năng hiển thị của bạn được duy trì mà không cần sự can thiệp thủ công liên tục từ nhóm SEO của bạn.

Chế độ AI của Google trong tìm kiếm là gì và nó khác với Tổng quan AI như thế nào?

AI Overviews là các hộp trả lời được tổng hợp, tự động xuất hiện ở đầu kết quả tìm kiếm tiêu chuẩn của Google cho các truy vấn đủ điều kiện. Chế độ AI là một trải nghiệm tìm kiếm thử nghiệm riêng biệt, có sẵn thông qua Google Search Labs, thay thế trang kết quả truyền thống bằng giao diện đàm thoại hoàn chỉnh — tương tự như trò chuyện với trợ lý AI có quyền truy cập vào thông tin web trực tiếp. Trong Chế độ AI, người dùng có thể đặt câu hỏi tiếp theo, tinh chỉnh truy vấn của họ bằng giọng nói và nhận được câu trả lời dài hơn, chi tiết hơn so với những gì AI Overviews thường cung cấp. Chế độ AI thể hiện sự suy nghĩ lại cơ bản hơn về giao diện tìm kiếm, trong khi AI Overviews là một lớp bổ sung được thêm vào trải nghiệm tìm kiếm hiện có.