AI·20K Demo Day ZineĐang in số mới...
№ 31
VinStay-Hệ thống AI gợi ý nhà thuê cá nhân hóa
VinStay là nền tảng tìm thuê nhà/căn hộ thông minh, kết hợp AI Chatbot, bản đồ và gợi ý cá nhân hóa để giúp người dùng nhanh chóng tìm được nơi ở phù hợp với ngân sách, vị trí di chuyển và nhu cầu sinh hoạt. Hệ thống cho phép người dùng mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, tự động cập nhật bộ lọc và xếp hạng các tin thuê nhà theo mức độ phù hợp.
1. Bài toán
VinStay giải quyết bài toán tìm thuê nhà, căn hộ và phòng trọ bằng tiếng Việt tự nhiên. Người dùng không cần tự thao tác nhiều bộ lọc rời rạc mà nhập trực tiếp nhu cầu như: giá dưới 12 triệu, diện tích trên 40m2, 2 phòng ngủ, gần VinUni, gần khu công nghiệp hoặc thuận tiện di chuyển cho nhiều người.
Bài toán chính của hệ thống là chuyển câu nhập tự nhiên thành bộ lọc có cấu trúc, xác định đúng các địa điểm thường đến, tìm kiếm lại toàn bộ dữ liệu listing và xếp hạng kết quả theo mức độ phù hợp.
Các yêu cầu trọng tâm:
- Hiểu đúng nhu cầu thuê nhà từ câu tiếng Việt tự nhiên.
- Cập nhật bộ lọc qua chat và giao diện mà không ghi đè sai trạng thái cũ.
- Xử lý nhiều địa điểm thường đến, mỗi địa điểm có bán kính riêng.
- Tính khoảng cách, tuyến đường và mức độ phù hợp của từng căn.
- Hiển thị kết quả minh bạch, có điểm phù hợp, cảnh báo và lý do đề xuất.
2. Giải pháp kỹ thuật
VinStay sử dụng LLM để trích xuất ý định, còn backend chịu trách nhiệm quyết định toàn bộ logic tìm kiếm, validate, merge state, geocode, route, ranking và trả kết quả. Cách thiết kế này giúp hệ thống dễ kiểm soát, dễ debug và không phụ thuộc vào việc để LLM tự chọn listing.
Luồng xử lý chính:
User
→ Next.js Frontend
→ FastAPI Backend
→ 3 nhánh LLM song song
→ Geocode bằng Nominatim
→ Route bằng OSRM
→ Search toàn bộ listing
→ Ranking nội bộ
→ Trả kết quả + bản đồ + lý do phù hợp
Ba nhánh LLM chạy song song:
Location Extraction: trích xuất thao tác thêm, sửa, xóa địa điểm thường đến.Preference Extraction: trích xuất giá, diện tích, số phòng, loại hình, nội thất, hướng và keyword mô tả.Conversation Response: phản hồi tự nhiên cho câu chào hỏi, cảm ơn, ngoài phạm vi hoặc tình huống hệ thống chưa hỗ trợ.
Công nghệ chính:
- Backend: FastAPI, Python, Pydantic.
- Frontend: Next.js, React, TypeScript, Leaflet.
- LLM: OpenAI
gpt-5.4-mini. - Geocoding: Nominatim local.
- Routing: OSRM local.
- Data runtime: JSON listing đã làm sạch.
- Deploy demo: Railway + Cloudflare Quick Tunnel.
Ranking nội bộ sử dụng công thức:
match_score =
structured_score * 0.65
+ destination_score * 0.25
+ description_score * 0.10
- soft_penalty
Trong đó:
structured_score: đánh giá giá, diện tích, phòng, loại hình, nội thất và trạng thái tin.
§
Phụ lục — Demo & Slides
Video demo
Bản demo trực tiếp
Slide trình bày