Không gian AI biến tri thức của bạn thànhcâu trả lời
Chat có dẫn nguồn và AI agent chạy trên chính tài liệu, ứng dụng và cơ sở dữ liệu của bạn.
Hợp đồng doanh nghiệp theo năm được hoàn tiền trong 30 ngày kể từ ngày xuất hoá đơn. Sau thời hạn đó, phần chưa dùng được chuyển sang kỳ kế tiếp thay vì hoàn tiền.
3 nguồn
Chạy trên những mô hình bạn đã tin dùng
Xây cho tri thức nội bộ nhạy cảm
Truy hồi theo phân quyền
Kế thừa từ từng nguồn
Triển khai riêng
VPC của bạn hoặc on-premise
Không dùng để huấn luyện
Nội dung vẫn là của bạn
Câu trả lời kiểm toán được
Nguồn, điểm số, trace đầy đủ
Agent biến câu hỏi thành câu trả lời có nguồn
Hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ragenta tự lên kế hoạch truy hồi, chọn đúng công cụ, tự kiểm tra lại, rồi trả lời với mọi khẳng định đều liên kết ngược về đoạn văn gốc.
Đang chạy kế hoạch 3 bước
Phù hợp với mọi loại công việc tri thức
Hỗ trợ khách hàng, pháp chế, kinh doanh, vận hành nội bộ — mô tả kết quả mong muốn và Ragenta lắp ráp agent phù hợp. Không template cứng. Hoặc bạn tự cấu hình từng bước khi cần kiểm soát chính xác.
Một knowledge base cho mọi nguồn dữ liệu
Drive, Notion, Confluence, Slack, hệ thống ticket, kho dữ liệu — được index vào một knowledge base duy nhất và vẫn giữ nguyên phân quyền của từng nguồn. Ragenta lấy đúng ngữ cảnh cho mỗi câu hỏi, nên mô hình chỉ suy luận trên những gì người hỏi được phép xem.
Mô hình, công cụ & connector
Mọi thứ có thể cấp cho một agent
Mô hình suy luận ngữ cảnh dài. Mặc định cho các agent phải lập kế hoạch nhiều bước và đọc trọn tài liệu dài.
Mô hình chat đa dụng, gọi hàm tốt. Phù hợp cho agent dùng nhiều công cụ và bài toán trích xuất có cấu trúc.
Mô hình đa phương thức, đọc được PDF scan, ảnh chụp màn hình và sơ đồ cùng lúc với văn bản trong một hội thoại.
Mô hình embedding đa ngôn ngữ, gộp tiếng Việt và tiếng Anh vào cùng một không gian vector — không cần index riêng theo ngôn ngữ.
Cross-encoder sắp xếp lại các đoạn đã truy hồi theo mức liên quan thật, trước khi đưa vào ngữ cảnh của mô hình.
Mô hình open-weight chạy được trong VPC của bạn, dùng khi dữ liệu tuyệt đối không được rời khỏi hệ thống nội bộ.
Mô hình open-weight mạnh về tiếng Việt và tiếng Trung, chi phí trên mỗi token thấp.
Mô hình embedding recall cao, tối ưu cho tài liệu kỹ thuật dài và mã nguồn.
Chuyển bản ghi cuộc họp và lịch sử cuộc gọi thành văn bản đưa vào knowledge base, giữ nguyên lượt nói của từng người.
OCR hiểu bố cục cho hợp đồng và biểu mẫu scan — bảng và tiêu đề vẫn giữ nguyên cấu trúc sau khi chuyển thành văn bản.
Bóc bảng từ PDF và bảng tính thành các dòng có cấu trúc, để agent tính toán được chứ không chỉ trích dẫn.
Cắt tài liệu theo ngữ nghĩa thay vì đếm ký tự, nên một điều khoản không bao giờ bị cắt đôi giữa hai chunk.
26 mục trong danh mục · liên tục bổ sung
Mô hình và công cụ, luôn cập nhật
Ragenta không khoá bạn vào một nhà cung cấp. Chọn mô hình riêng cho từng agent, đổi mô hình mà không phải viết lại prompt, và cấp cho agent đúng công cụ, connector cần dùng — kể cả máy chủ MCP bạn đang tự vận hành.
Xem toàn bộ danh mục →Từ những đội đang dùng mỗi ngày
“Chúng tôi có ba công cụ tìm kiếm riêng biệt và không cái nào trả lời được một câu hỏi. Ragenta thay cả ba chỉ trong một tháng, và phần trích dẫn mới là lý do mọi người thực sự tin nó.”
Trưởng phòng Vận hành
Logistics, 900 nhân sự
“Tỷ lệ tự xử lý ticket từ một dòng trong slide chiến lược đã thành con số trên dashboard. Retrieval trace là thứ giúp chúng tôi tự gỡ lỗi thay vì mở ticket cho nhà cung cấp.”
Trưởng nhóm Hỗ trợ khách hàng
B2B SaaS
“Truy hồi theo phân quyền là điều kiện tiên quyết. Pháp chế sẽ không duyệt bất cứ giải pháp nào gom hồ sơ nhân sự vào chung một kho.”
Giám đốc CNTT
Dịch vụ tài chính
“Tài liệu của chúng tôi nửa tiếng Việt nửa tiếng Anh. Một index xử lý được cả hai, và câu hỏi tiếng Anh vẫn tìm ra đúng đoạn tiếng Việt.”
Engineering Manager
Fintech, TP. Hồ Chí Minh
“Agent không chỉ truy hồi — nó tự quyết định cần tra cứu gì tiếp theo. Khoảnh khắc nó tự truy vấn lại sau một kết quả yếu là lúc cả đội hiểu ra giá trị.”
Trưởng bộ phận Dữ liệu
Tập đoàn y tế
“Chúng tôi đổi mô hình nền hai lần trong một quý mà không phải sửa một prompt nào. Sự linh hoạt đó đáng giá hơn bất kỳ điểm benchmark nào.”
Principal Engineer
Phần mềm doanh nghiệp
Từ blog
Đọc blog →Cách cắt chunk quyết định chất lượng RAG nhiều hơn cả mô hình bạn chọn
Khi câu trả lời sai, nhiều đội vội đổi sang mô hình lớn hơn. Chín trên mười lần, vấn đề thật là truy hồi chưa bao giờ lấy đúng đoạn cần dùng.
Câu trả lời không trích dẫn chỉ là phỏng đoán được viết đúng ngữ pháp
Trích dẫn không phải phần trang trí thêm cho sản phẩm RAG. Đó là cơ chế duy nhất để người đọc quyết định có nên tin những gì vừa đọc hay không.
Khi nào agent thắng workflow — và khi nào thì không
Agent là lựa chọn đúng khi các bước phụ thuộc vào kết quả bước trước. Còn lại, một pipeline cố định rẻ hơn, nhanh hơn và dễ gỡ lỗi hơn.