Dell Technologies bổ sung các công nghệ quản lý ngữ nghĩa, đồ thị tri thức và tác nhân tri thức vào Dell AI Data Platform, giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu nội bộ hiệu quả hơn, cải thiện chất lượng phản hồi của AI Agent và rút ngắn thời gian đưa các ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào vận hành.
Theo đó, Dell Technologies (NYSE: DELL) vừa công bố mở rộng nền tảng Dell AI Data Platform với loạt cải tiến về xử lý, tìm kiếm, quản trị và khai thác dữ liệu dành cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Trọng tâm của lần cập nhật này là giúp AI Agent tiếp cận nguồn thông tin có ngữ cảnh rõ ràng, đáng tin cậy và được cập nhật liên tục, qua đó giảm lượng tài nguyên cần thiết để xử lý yêu cầu và nâng cao hiệu quả triển khai AI trong doanh nghiệp.
Dữ liệu trở thành yếu tố quyết định hiệu quả của AI
Một trong những thách thức lớn khi triển khai AI ở quy mô doanh nghiệp là khả năng khai thác dữ liệu hiện có. Thông tin thường phân tán trên nhiều hệ thống, từ tài liệu, cơ sở dữ liệu đến dịch vụ đám mây và hạ tầng lưu trữ tại các địa điểm khác nhau. Phần lớn dữ liệu được tạo ra trước khi AI Agent trở nên phổ biến, chưa được tổ chức hoặc liên kết theo cách giúp các hệ thống AI dễ dàng hiểu và sử dụng.
Điều này khiến AI Agent phải thực hiện nhiều bước xử lý để tìm kiếm, diễn giải và kết nối thông tin cho từng yêu cầu. Ngay cả khi các truy vấn liên tiếp sử dụng cùng một tài liệu hoặc kiến thức nghiệp vụ, hệ thống vẫn có thể phải phân tích lại từ đầu, làm tăng lượng token tiêu thụ, nhu cầu tính toán và chi phí vận hành, đồng thời kéo dài thời gian phản hồi.
Dell AI Data Platform được thiết kế nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách kết nối các thành phần từ lưu trữ, xử lý, phân tích đến tìm kiếm dữ liệu. Nền tảng sử dụng các công nghệ của NVIDIA, bao gồm NVIDIA Nemotron Retriever để hỗ trợ phân tích tài liệu, tạo biểu diễn vector và xếp hạng kết quả tìm kiếm, cùng NVIDIA cuVS để tăng tốc quá trình tìm kiếm và lập chỉ mục vector.
Cách tiếp cận này giúp các thành phần xử lý dữ liệu hoạt động trên một nền tảng thống nhất, đồng thời duy trì khả năng truy xuất nguồn gốc của thông tin. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cung cấp cho các ứng dụng AI nguồn dữ liệu đã được chuẩn hóa và quản trị, thay vì yêu cầu từng tác nhân tự xây dựng lại ngữ cảnh cho mỗi lần tương tác.
Ba thành phần mới giúp AI hiểu dữ liệu doanh nghiệp
Để cải thiện khả năng diễn giải thông tin và xác định mối liên hệ giữa các nguồn dữ liệu, Dell bổ sung ba thành phần chính cho nền tảng: Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph và Knowledge Agent.
Unified Semantic Layer – Lớp ngữ nghĩa hợp nhất giúp thống nhất cách hiểu các thuật ngữ nghiệp vụ giữa những hệ thống khác nhau. Thành phần này sử dụng các quy tắc, định nghĩa và bảng thuật ngữ có thể tìm kiếm để gắn ý nghĩa nhất quán cho cả dữ liệu có cấu trúc lẫn dữ liệu phi cấu trúc.
Chẳng hạn, một hệ thống có thể sử dụng thuật ngữ “client”, trong khi hệ thống khác dùng “account” để đề cập đến khách hàng. Lớp ngữ nghĩa giúp AI nhận diện mối liên hệ giữa các khái niệm này, hạn chế tình trạng diễn giải sai do khác biệt về cách đặt tên. Doanh nghiệp cũng có thể tái sử dụng các hệ thống phân loại, bản thể luận và mô hình dữ liệu đã xây dựng trước đó. Dell đồng thời tích hợp NVIDIA Auto-Ontology, thư viện mã nguồn mở hỗ trợ xây dựng đồ thị tri thức từ dữ liệu doanh nghiệp.
Trong khi đó, Enterprise Knowledge Graph – Đồ thị tri thức doanh nghiệp tập trung mô hình hóa mối quan hệ giữa các nguồn thông tin. Thành phần này sử dụng siêu dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu và lịch sử truy vấn để cập nhật các mối liên kết theo sự thay đổi trong hoạt động kinh doanh.
Khi nhận được một câu hỏi, hệ thống có thể tổng hợp thông tin liên quan từ bảng dữ liệu, các tập dữ liệu nghiệp vụ, dữ liệu đa phương thức và chỉ mục vector, bất kể chúng được lưu ở đâu, miễn là nằm trong phạm vi quyền truy cập được cấp.
Ví dụ, khi một dây chuyền sản xuất phát sinh chỉ số cảm biến bất thường, hệ thống có thể hỗ trợ liên kết thông tin đó với thiết bị liên quan, lịch sử bảo trì, lô hàng từ nhà cung cấp và những đơn hàng có nguy cơ bị ảnh hưởng. Việc kết nối nhiều nguồn dữ liệu giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện hơn về sự cố, thay vì phải kiểm tra từng hệ thống riêng biệt.
Thành phần thứ ba, Knowledge Agent – Tác nhân tri thức, đưa nguồn ngữ cảnh đã được tổ chức vào các quy trình ứng dụng thực tế. Mỗi tác nhân có thể được cấu hình để xử lý một lĩnh vực hoặc chủ đề cụ thể dựa trên phạm vi thông tin được xác định trong Enterprise Knowledge Graph.
Doanh nghiệp chủ động thiết lập chỉ dẫn hoạt động, quyền truy cập dữ liệu, tiêu chuẩn chất lượng và giới hạn chi phí cho từng tác nhân. Các mô hình NVIDIA Nemotron Retriever cũng được tích hợp để hỗ trợ khả năng truy xuất thông tin và hiểu hình ảnh.
Theo Dell, Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph và Knowledge Agent được duy trì an toàn trong nền tảng đặt tại trung tâm dữ liệu của doanh nghiệp. Cách triển khai này giúp bảo vệ các tài sản tri thức quan trọng, đồng thời cho phép ngữ cảnh được cập nhật và sử dụng xuyên suốt nhiều ứng dụng AI mà không phụ thuộc vào một nhà cung cấp mô hình, dữ liệu hoặc hạ tầng lưu trữ duy nhất.
Tăng tốc xử lý dữ liệu và nâng cao bảo mật
Bên cạnh khả năng tổ chức tri thức, Dell tiếp tục mở rộng năng lực tăng tốc xử lý và bảo vệ dữ liệu trong Dell AI Data Platform thông qua hợp tác với NVIDIA. Mục tiêu là rút ngắn thời gian chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin sẵn sàng cho AI, đồng thời cải thiện hiệu suất sử dụng GPU.
Một trong những nâng cấp đáng chú ý liên quan đến Dell Data Processing Engine, công cụ xử lý dữ liệu được tích hợp NVIDIA cuDF. Theo kết quả thử nghiệm do Dell công bố, hệ thống sử dụng GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition đạt tốc độ xử lý dữ liệu trung bình gần gấp 4 lần so với phương pháp chỉ sử dụng CPU trên nhiều ứng dụng. Với một số tác vụ xử lý theo lô, mức cải thiện có thể lên tới 20 lần.
Bên cạnh đó, Apache Arrow hỗ trợ trao đổi dữ liệu hiệu quả giữa hệ thống lưu trữ và các thành phần xử lý, đồng thời cho phép thực hiện truy vấn trực tiếp tại nơi dữ liệu được lưu trữ. Những cải tiến này hướng đến việc giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu và giúp hạ tầng tính toán tăng tốc khai thác tài nguyên hiệu quả hơn.
Dell cũng mở rộng khả năng đa người thuê (multitenancy) trên hệ thống lưu trữ Dell PowerScale. Theo công bố, mỗi cụm có thể hỗ trợ tối đa 500 tenant, đi kèm cơ chế mã hóa và xác thực lưu lượng tệp bằng mTLS qua NFS, cũng như các chính sách kiểm soát truy cập dựa trên vai trò với mức độ chi tiết cao hơn.
Những nâng cấp này đặc biệt hữu ích với các nhà cung cấp dịch vụ AI và doanh nghiệp vận hành hạ tầng dùng chung. Nhiều nhóm người dùng hoặc khách hàng có thể khai thác cùng một cụm lưu trữ trong khi dữ liệu vẫn được phân tách theo từng tenant.
Ngoài ra, Dell giới thiệu Dell Storage Performance Tool, công cụ đánh giá hiệu năng lưu trữ đối tượng tương thích S3 đối với các tác vụ huấn luyện mô hình, suy luận và lưu điểm kiểm tra (checkpointing). Công cụ giúp doanh nghiệp đo lường hiệu suất, so sánh các phương án hạ tầng và xác định khả năng cung cấp dữ liệu cho GPU trước khi mở rộng triển khai AI.
Dịch vụ hỗ trợ đưa AI vào vận hành
Dell đồng thời mở rộng các dịch vụ chuyên nghiệp nhằm hỗ trợ doanh nghiệp triển khai Dell AI Data Platform và tối ưu hóa môi trường dữ liệu theo nhu cầu sử dụng thực tế.
Các dịch vụ này bao gồm thiết lập nền tảng sẵn sàng cho môi trường vận hành chính thức, kích hoạt những năng lực phân tích, xử lý và tìm kiếm dữ liệu, cũng như điều phối và tối ưu hệ thống trong quá trình sử dụng. Mục tiêu là giúp doanh nghiệp rút ngắn khoảng cách giữa việc xây dựng hạ tầng AI và khai thác giá trị từ các ứng dụng thực tế.
Ông Arthur Lewis, Chủ tịch Nhóm Giải pháp Hạ tầng tại Dell Technologies, cho rằng khả năng truy cập dữ liệu chưa đủ để bảo đảm một hệ thống AI hoạt động hiệu quả. Theo ông, dữ liệu chỉ thực sự hữu ích khi AI hiểu được ý nghĩa của thông tin, mối liên hệ với những dữ liệu khác và mức độ đáng tin cậy của chúng.
Ông nhận định những doanh nghiệp giải quyết được bài toán ngữ cảnh dữ liệu không chỉ có thể triển khai AI nhanh hơn hoặc vận hành nhiều tác nhân hơn, mà còn khai thác tốt hơn giá trị từ nguồn dữ liệu đã tích lũy.
Ông Jason Hardy, Phó Chủ tịch phụ trách Công nghệ Lưu trữ tại NVIDIA, nhấn mạnh hiệu quả của AI Agent phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà chúng có thể truy cập, hiểu và tin cậy. Theo ông, việc tích hợp NVIDIA cuDF vào Dell Data Processing Engine giúp rút ngắn quá trình chuyển dữ liệu lưu trữ thành nguồn thông tin sẵn sàng cho AI, được tăng tốc bằng GPU và có thể phục vụ các tác nhân trong những ứng dụng thực tế.
Lộ trình triển khai các tính năng mới
Dell công bố thời gian dự kiến phát hành các thành phần và nâng cấp trong Dell AI Data Platform như sau:
- Nửa đầu năm 2027: Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph và Knowledge Agent dự kiến được phát hành.
- Tháng 12/2026: Các cải tiến cho Dell Data Processing Engine sử dụng bộ tăng tốc NVIDIA dự kiến ra mắt.
- Nửa đầu năm 2027: Năng lực tăng tốc sâu hơn với Apache Arrow dự kiến sẵn sàng.
- Tháng 11/2026: Các nâng cấp về bảo mật và đa người thuê trên Dell PowerScale dự kiến được cung cấp.
- Hiện đã sẵn sàng: Dell Storage Performance Tool và các dịch vụ dữ liệu sẵn sàng cho AI.
Với những nâng cấp này, Dell hướng đến việc giải quyết một trong những thách thức quan trọng của AI doanh nghiệp: biến dữ liệu phân tán thành nguồn tri thức có thể sử dụng nhất quán, an toàn và hiệu quả. Thay vì chỉ tập trung vào năng lực của mô hình, nền tảng đặt trọng tâm vào chất lượng dữ liệu và khả năng cung cấp ngữ cảnh, những yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy, chi phí và khả năng mở rộng các ứng dụng AI.