Đề xuất archiveJ. (version 1.2)
Xin chào. Năm 2026, chúng tôi đã tích cực áp dụng AI vào archivej và sử dụng khoảng 160 tỷ token trong 2 tháng. ^^ Chúng tôi đề xuất phiên bản phát triển hơn của archivej, công cụ dễ dàng tạo kho lưu trữ số. (version 1.2)
1. Chuyển đổi từ kho lưu trữ số / Mở rộng sang công việc hiện tại
Nhìn vào các AI và chatbot đa dạng đang được phát hành hiện nay, điều được nhắc đến nhiều nhất là về memory (bộ nhớ). Memory vừa là của cá nhân, vừa là sản phẩm xã hội, và trong công ty, các sản phẩm đa dạng của memory được tạo ra dưới dạng tài liệu. Tôi nghĩ cuối cùng chúng ta đã đạt đến điểm mà phần mềm có thể chủ động lưu trữ memory. Trước đây, việc đưa cả bản ghi hội thoại và bản ghi ngữ cảnh vào DB rất nặng, nhưng giờ có thể lưu trữ nhẹ nhàng để AI, Agents có thể hiểu người dùng.
Trong 6 tháng tới, tôi dự đoán sẽ có nhiều dịch vụ “memory” xuất hiện vượt xa các bản ghi và database. Hay nói cách khác, những memory và ký ức hàng ngày mà con người tạo ra, cùng với các hoạt động của công ty và tổ chức (bao gồm phi lợi nhuận) đều sẽ được tạo và quản lý dưới dạng “memory.”
“archivej vượt ra khỏi phiên bản cơ bản và trang bị dịch vụ mới gọi là ‘memory hiện tại.’”
Nói đơn giản, đây là công cụ xử lý công việc đang làm. Người sử dụng công cụ là văn phòng nơi con người và agent cùng làm việc. Tháng 8 năm 2026, TCG-OFFICE và FLOW-OFFICE đang được tích cực thử nghiệm, và chúng tôi sẽ triển khai từ từ cho người dùng không có vấn đề về token. Nếu có thắc mắc hãy liên hệ bất cứ lúc nào và tìm kiếm Cloudflare OS.
Nếu bạn có kinh nghiệm sở hữu hoặc vận hành kho lưu trữ, và hiểu rằng khi nó được sắp xếp và đi vào hệ thống truy xuất thông tin, lượng memory khổng lồ bạn tạo ra sẽ ảnh hưởng đến công việc hiện tại và tương lai có thể mở rộng, bạn sẽ nhanh chóng hiểu điều này.
2. Về định dạng / Hình thức công việc đang tiến hành
Thông qua archivej, chúng ta có thể đối phó với kho lưu trữ số và web đang thay đổi.
-
Đối phó với digital archive.
-
Cấu hình dưới dạng website, dịch vụ web. (Ý tưởng -> Archive thực hiện -> Chia sẻ trường hợp)
Các định dạng đang được cập nhật trong archivej
-
book (định dạng sách công khai thông qua chỉnh sửa liên tục)
-
article (định dạng bài nghiên cứu thông qua nghiên cứu liên tục)
-
application (app chạy khi bạn yêu cầu nhạc ở quán cafe, software được nhà phát triển duy trì)
-
office (nhân viên cùng làm việc trong môi trường làm việc có ChatGPT)
-
skill (kỹ năng chức năng quan trọng trong kho lưu trữ số)
Những gì archivej đang cố gắng giải quyết
-
Khớp thông tin địa lý / Mở rộng trực quan
-
Mô tả và mở rộng kho lưu trữ số cho AGENT (chiếm hơn 60% người dùng) / Monetization
-
Bài thuyết trình, PPT, Keynotes tự nhiên dựa trên tài liệu
3. Đối phó với việc sắp xếp tài liệu và ảnh kho lưu trữ số khiến cổ tay đau
Khi biên tập white paper, phần tốn thời gian nhất là con người đọc vô số tài liệu, biên tập lại, rồi cùng người ra quyết định cấp cao trao đổi để định hướng. Tương tự, khi phát triển kho lưu trữ số, phần đáng lo ngại nhất là sắp xếp tài liệu và tạo nội dung đa dạng từ tài liệu đó. archiveJ do chúng tôi phát triển truy cập vào thư mục và gắn AI LLM AGENT (agent trí tuệ nhân tạo gần như miễn phí) để xử lý công việc liên quan.
Dùng LLM thì chi phí token chẳng phải sẽ rất tốn sao?
Đúng là nếu giao chỉnh sửa diện rộng mà không hiểu code hay cách xử lý, lại không tối ưu, nó sẽ tiêu tốn token vào việc thừa và việc bạn không yêu cầu. Nhưng tài liệu trong kho lưu trữ số và white paper chúng tôi quản lý đều có phạm vi xác định, và đây là việc con người cũng có thể làm. Bằng cách gắn workers (Agents) vào lĩnh vực trước đây chỉ tổ chức có ngân sách hoặc cơ quan lớn mới làm được, chúng tôi đã tạo con đường để nhà nghiên cứu cá nhân cũng có thể tiến lên.
3-1) Công việc agent sắp xếp hồ sơ
(Audio) Để file ghi chép lời phỏng vấn (transcription) và để agent tự hiểu ngữ cảnh. (Ảnh) Thêm mô tả cho ảnh và nắm bắt ngữ cảnh. (PDF, Hangul, txt) Chuyển tài liệu sang dạng có thể đọc và đọc các dự án, tài liệu đã tạo trước đó. (Video) Hiểu nội dung video, nắm bắt audio hoặc nội dung bên trong. (Video không có audio) Nếu không transcription, hiểu và mô tả nội dung video (footage). (Links, sites) Chụp ảnh trang web, đọc nội dung và mô tả.
3-2) Công việc agent tạo nội dung mới dựa trên hồ sơ
(Công chúng) Cung cấp khám phá/tìm kiếm để tổ chức hiểu công việc theo năm thông qua kho lưu trữ số (Nhà nghiên cứu) Xuất bản hướng dẫn nghiên cứu để đọc sâu tài liệu liên quan (Nhà nghiên cứu) Cung cấp tài liệu cơ bản có thể dùng trong bài báo thông qua so sánh chéo nội dung liên quan (Nội dung) Xuất bản nội dung blog dựa trên nội dung được tạo (Nội dung) Kết hợp nhiều loại media theo hướng tổ chức muốn để xuất bản triển lãm có chủ đề và ý định (Nội dung) Xuất bản nhiều bộ sưu tập dựa trên từ khóa đã xuất bản
3-3) Công việc dịch thuật và đa ngôn ngữ
(Dịch thuật) Thông qua hệ thống này, khoảng 2-3 giờ làm việc và dịch thuật có thể xử lý khoảng 1000 trang. Đây không phải dịch câu đơn giản mà bao gồm thông tin cơ bản của item, từ khóa đã thu thập, các trang theo ngôn ngữ liên quan, và tất cả nội dung được tạo. (Dịch thuật và website) Nếu có 10.000 item được lưu trữ, tất cả 10.000 item có thể được phục vụ theo từng ngôn ngữ. (Dịch thuật) Bao gồm Google Translate hoặc dịch trực tiếp, chúng ta có thể dễ dàng xuất bản giá trị liên quan bằng nhiều ngôn ngữ hơn.
4) Công việc đang tiến hành và giới hạn
(Cải thiện) Hướng dẫn, nhiệm vụ và ngữ cảnh tài liệu liên quan được sắp xếp qua trao đổi giữa chủ sở hữu kho lưu trữ và đội phát triển, và AI Agent tham khảo điều này. (Giới hạn) AI Agent không làm mọi thứ hoàn hảo. Khi thời gian và nỗ lực liên tục được đầu tư, con người giúp bằng cách thiết lập hướng dẫn và nhiệm vụ chính xác để thực hiện tốt. (Mở rộng) Khi mở rộng, nhà nghiên cứu và khách hàng sẽ muốn tạo nhiều kho lưu trữ hơn. Nhưng việc tinh chỉnh và hướng dẫn nội dung sẽ tốn nhiều thời gian hơn. (Khách hàng) Chúng tôi sẽ làm việc chậm rãi, chăm chỉ để đảm bảo kho lưu trữ và quy trình đúng đắn được thiết lập với khách hàng. (Chi phí) Sử dụng token tốn chi phí. Chúng tôi cũng đề xuất cách để cá nhân và tổ chức có thể đảm bảo hoặc quản lý điều này.
Tin tức gần đây
- Chúng tôi đã mở rộng trang sắp xếp theo thời gian và niên đại.
- Chúng tôi đã chia sẻ kết quả từ living lab ở Jecheon.
- Hãy đọc những gì được giải thích tại Nomad Coders, được điều hành bởi một cặp đôi thông minh. Điều quan trọng là giữ Agents gần bạn hơn. Đã vượt qua 60% tìm kiếm internet.
Viết lần đầu ngày 13 tháng 6 năm 2026 (Cập nhật ngày 14 tháng 8) TCG Han Un-jang