AI·20KDemo Day Zine · Vol. 2026

AI·20K Demo Day ZineĐang in số mới...

Đang in số

Cầm cốc cà phê

Đang chạy mực qua máy in — từng lớp màu một, kiên nhẫn nhé!

AmperQC · AI·20K Demo Day Zine

 ┌──────────────────────┐       ┌──────────────────────┐       ┌──────────────────────┐
 │ Computer Vision      │  ───▶ │   RAG Engine         │  ───▶ │   LLM Synthesis      │
 │  (D-FINE ONNX)      │       │ (Domain Stds)        │       │   (Report/Reason)   │
 └──────────────────────┘       └──────────────────────┘       └──────────────────────┘
           │                              │                              │
           ▼                              ▼                              ▼
     Phát hiện vị trí                 Truy xuất tiêu chuẩn              Sinh giải thích chuẩn
     & diện tích lỗi                   ASTM / ISO liên quan             nghiệp vụ bằng tiếng Việt

Phân tầng	Công nghệ	Phiên bản / Chi tiết	Vai trò trong hệ thống
Frontend	Next.js (App Router) + React	Next.js 14+, TypeScript, Tailwind CSS	Giao diện tương tác chuyên biệt cho Operator và Manager, hỗ trợ vẽ Annotation Canvas, Responsive Mobile/Tablet
Backend Gateway	FastAPI	Python 3.11, Pydantic v2, SQLAlchemy 2.0	Xử lý Authentication (JWT), Quản lý Lô/Xe/Ảnh, Điều phối dịch vụ, Session & Cleanup Scheduler, Audit Log
AI Orchestration	LangGraph	StateGraph Pipeline	Quản lý vòng đời xử lý trạng thái kiểm định 4 giai đoạn (`DETECT` → `CLASSIFY` → `DECIDE` → `REPORT`) tại `qc-agent/`
Computer Vision	ONNX Runtime	D-FINE Detector (`best_stg2.onnx`)	Mô hình Deep Learning tối ưu hóa suy luận thời gian thực cho 3 lớp lỗi ngoại quan (Scratch, Dent, Crack)
Vector Store & RAG	ChromaDB + Sentence Transformers	`all-MiniLM-L6-v2` (384 dims)	Lưu trữ và tìm kiếm vector tương đồng cho từ điển khuyết tật và quy tắc suy luận theo tiêu chuẩn
LLM Explanation	OpenAI API	GPT-4o / GPT-4o-mini	Tổng hợp dữ liệu CV + tài liệu RAG thành bản giải thích chuyên môn tiếng Việt, phân tích nguyên nhân và khuyến nghị xử lý
Cơ sở dữ liệu	SQLite (Dev) / PostgreSQL (Prod)	SQLAlchemy ORM, Alembic Migrations	Lưu trữ cấu trúc Lô hàng, Thông tin xe, Khuyết tật, Quyết định, Tài khoản và Nhật ký kiểm toán
DevOps & Container	Docker + Docker Compose + Railway	Multi-stage build, Unified Container	Đóng gói toàn bộ Frontend, Backend Gateway và QC Agent vào 1 image duy nhất chạy độc lập trên Cloud

graph TB
    subgraph ClientLayer["1. Phân tầng Trình duyệt & Hiện trường (Port 3000)"]
        OP_UI["Operator Workbench<br/>(Upload, Annotation Canvas, Review)"]
        MGR_UI["Manager Dashboard<br/>(KPI, Defect Analytics, Audit Logs)"]
        MOB_UI["Mobile/Tablet View<br/>(Kiểm tra tại xưởng)"]
    end

    subgraph GatewayLayer["2. Cổng Nghiệp vụ Backend Gateway (FastAPI - Port 8000)"]
        AUTH_SVC["Auth Service<br/>(JWT OAuth2)"]
        LOT_SVC["Lot & Unit Service<br/>(Quản lý Lô & Mã Xe)"]
        INSP_SVC["Inspection Service<br/>(Lưu trữ & Phân phối ảnh)"]
        DASH_SVC["Dashboard & Analytics<br/>(Tổng hợp dữ liệu)"]
        AUDIT_SVC["Audit Log Engine<br/>(Ghi vết hoạt động)"]
        CLEANUP_SVC["Session Cleanup<br/>(Scheduler dọn file tạm)"]
        QC_CLIENT["QC Agent HTTP Client<br/>(Giao tiếp AI nội bộ)"]
    end

    subgraph AgentLayer["3. Dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo QC Agent (FastAPI + LangGraph - Port 8888)"]
        GRAPH["LangGraph StateGraph Engine"]
        ONNX_MOD["ONNX Runtime<br/>(D-FINE Detector)"]
        RAG_MOD["ChromaDB Engine<br/>(Taxonomy & Reasoning)"]
        LLM_MOD["LLM Synthesis Service<br/>(OpenAI GPT-4o)"]
    end

    subgraph StorageLayer["4. Phân tầng Dữ liệu & Lưu trữ (Data Persistence)"]
        REL_DB[("Relational Database<br/>SQLite / PostgreSQL")]
        VEC_DB[("Vector Database<br/>ChromaDB Persistent")]
        FILE_STORE["File Storage System<br/>(Original & Annotated Images)"]
    end

    %% Client to Gateway
    OP_UI -->|"REST API / JWT"| GatewayLayer
    MGR_UI -->|"REST API / JWT"| GatewayLayer
    MOB_UI -->|"REST API / JWT"| GatewayLayer

    %% Gateway internal & DB
    AUTH_SVC --> REL_DB
    LOT_SVC --> REL_DB
    INSP_SVC --> REL_DB
    INSP_SVC --> FILE_STORE
    DASH_SVC --> REL_DB
    AUDIT_SVC --> REL_DB
    CLEANUP_SVC --> FILE_STORE
    CLEANUP_SVC --> REL_DB

    %% Gateway to QC Agent
    GatewayLayer -->|"HTTP POST /inspect (Port 8888)"| QC_CLIENT
    QC_CLIENT --> GRAPH

    %% QC Agent internal
    GRAPH --> ONNX_MOD
    GRAPH --> RAG_MOD
    GRAPH --> LLM_MOD
    RAG_MOD --> VEC_DB

classDiagram
    class LOT {
        +int id
        +string lot_code
        +string product_type
        +string line_id
        +string shift
        +int total_units
        +string status
        +timestamp created_at
    }

    class UNIT {
        +int id
        +int lot_id
        +string unit_code
        +string vehicle_id (VIN)
        +int expected_images
        +int uploaded_images
        +string final_decision
        +string status
    }

    class INSPECTION {
        +int id
        +int unit_id
        +string inspection_code
        +string viewpoint (Front, Rear, Left, Right, Roof, Hood)
        +string camera_id
        +string image_path
        +string annotated_image_path
        +string status
        +int processing_time_ms
    }

    class DEFECT {
        +int id
        +int inspection_id
        +string defect_code
        +string defect_type (Scratch, Dent, Crack)
        +float confidence
        +string severity (Minor, Moderate, Critical)
        +float area_ratio
        +json bbox [x, y, w, h]
    }

    class INSPECTION_DECISION {
        +int id
        +int inspection_id
        +string ai_decision (PASS, FAIL, HITL)
        +float ai_confidence
        +string final_decision
        +string review_status
        +int reviewed_by
        +text review_comment
    }

    class LLM_EXPLANATION {
        +int id
        +int inspection_id
        +text summary
        +text root_cause_reason
        +text recommendation
    }

    LOT "1" *-- "n" UNIT : Chứa các xe trong lô
    UNIT "1" *-- "n" INSPECTION : Chứa các góc chụp của xe
    INSPECTION "1" *-- "n" DEFECT : Phát hiện các lỗi
    INSPECTION "1" -- "1" INSPECTION_DECISION : Ra quyết định đánh giá
    INSPECTION "1" -- "1" LLM_EXPLANATION : Giải thích chuyên môn

sequenceDiagram
    autonumber
    actor OP as QC Operator
    participant FE as Next.js Frontend
    participant BE as FastAPI Gateway (Port 8000)
    participant AG as QC Agent Service (Port 8888)
    participant ONNX as D-FINE Model
    participant RAG as ChromaDB Vector Store
    participant LLM as OpenAI GPT-4o

    OP->>FE: Tạo Lô kiểm tra mới (Mã SP, Dây chuyền, Ca kíp)
    FE->>BE: POST /api/lots (Khởi tạo Lot + N Units)
    BE-->>FE: Trả về cấu trúc Lot & danh sách Unit

    OP->>FE: Kéo thả tải ảnh cho từng Unit (Tự động upload)
    FE->>BE: POST /api/lots/{id}/upload (Lưu ảnh vào storage)
    BE-->>FE: Xác nhận tải ảnh thành công

    Note over OP, FE: Khi tất cả Units đã nhận đủ ảnh theo yêu cầu
    OP->>FE: Nhấn "Phân tích AI" (Analyze Lot)
    FE->>BE: POST /api/lots/{id}/analyze

    loop Duyệt từng Inspection (từng ảnh)
        BE->>AG: POST /inspect (image_path, metadata qua Port 8888)
        AG->>ONNX: Chạy suy luận Object Detection
        ONNX-->>AG: Danh sách Bounding Boxes, Classes & Confidence
        AG->>RAG: Truy xuất quy chuẩn Defect Taxonomy & Reasoning
        RAG-->>AG: Trả về ngữ cảnh tiêu chuẩn (ASTM, ISO)
        AG->>LLM: Gửi kết quả CV + Ngữ cảnh RAG để phân tích
        LLM-->>AG: Trả về Báo cáo tiếng Việt (Tóm tắt, Lý do, Hướng xử lý)
        AG-->>BE: Trả về Decision (PASS/FAIL/HITL) + Defects + LLM Explanation
        BE->>BE: Lưu kết quả vào DB & cập nhật trạng thái Unit
    end

    BE-->>FE: Hoàn tất phân tích toàn bộ Lô hàng
    FE->>OP: Hiển thị Bounding Box trên Canvas + Bảng lỗi + Khuyến nghị

    alt Trường hợp có ảnh nghi vấn (HITL)
        FE->>FE: Khóa nút duyệt (LOCKED)
        OP->>FE: Kiểm tra thực tế, vẽ khoanh vùng xác nhận / nhập ghi chú
        FE->>FE: Mở khóa nút duyệt (UNLOCKED)
        OP->>FE: Xác nhận quyết định cuối cùng (PASS / FAIL)
        FE->>BE: POST /api/inspections/{id}/review
    end

    OP->>FE: Hoàn tất kiểm tra & Submit Lô hàng
    FE->>BE: Cập nhật trạng thái Lô thành COMPLETED

graph LR
    START((START)) --> DETECT["1. DETECT Node<br/>(ONNX Runtime D-FINE)"]
    DETECT --> DEF_CHECK{Có lỗi<br/>không?}
    
    DEF_CHECK -->|Không có lỗi| PASS_FAST["Gán kết quả PASS<br/>(Bỏ qua RAG/LLM)"]
    PASS_FAST --> REPORT["4. REPORT Node<br/>(Đóng gói kết quả)"]
    
    DEF_CHECK -->|Phát hiện lỗi| CLASSIFY["2. CLASSIFY Node<br/>(Tính area_ratio & RAG Taxonomy)"]
    CLASSIFY --> DECIDE["3. DECIDE Node<br/>(Luật mức độ & RAG Reasoning)"]
    DECIDE --> REPORT
    
    REPORT --> END((END))

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       LangGraph AgentState (qc_agent/state.py)              │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  • image_path: str                     • raw_detections: List[Detection]    │
│  • defects: List[DefectInfo]           • rag_taxonomy_docs: List[Document]  │
│  • rag_reasoning_docs: List[Document]  • decision: PASS | FAIL | HITL       │
│  • needs_human_review: bool            • llm_explanation: Dict[str, str]    │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

qc-agent/data/chroma/
├── defect_taxonomy/                    (Tra cứu tại CLASSIFY Node)
│   └── Nguồn: defect_taxonomy.md
│       ├── Định nghĩa chi tiết hình thái khuyết tật (Song ngữ EN - VI)
│       └── Ngưỡng diện tích và tiêu chí phân cấp Minor / Moderate / Critical
│
└── defect_identification_reasoning/    (Tra cứu tại DECIDE Node)
    └── Nguồn: defect_identification_reasoning.md
        ├── Nguyên tắc cân bằng nhịp dây chuyền sản xuất
        └── Hướng dẫn ra quyết định PASS / FAIL / HITL theo tiêu chuẩn

Tiêu chuẩn	Phạm vi áp dụng	Nội dung quy chuẩn trong AmperQC
ASTM D7027 / ISO 19252	Kiểm định độ cào xước lớp sơn phủ ngoại quan xe	Định nghĩa mức độ xước bề mặt dựa trên độ sâu và khả năng lộ lớp sơn lót / lớp kim loại nền
US Patent 7762005	Đo độ biến dạng & độ sâu vết lõm thân xe	Ngưỡng biến dạng bề mặt > 0.07mm và tỷ lệ diện tích lõm ảnh hưởng đến kết cấu
ISO 2859-1 (AQL Sampling)	Quy trình lấy mẫu & chấp nhận chất lượng lô	Quy tắc chấp nhận/từ chối theo giới hạn chất lượng chấp nhận được (Acceptable Quality Limit)

1. CẤP ĐỘ ẢNH (Image-level - Do QC Agent xác định):
   ├── Có lỗi Critical (Crack, Dent >5%, Scratch >5%) ────▶ HITL (Cần người duyệt)
   ├── Có lỗi Moderate (Dent 2-5%, Scratch 2-5%)      ────▶ FAIL (Không đạt)
   └── Không có lỗi hoặc chỉ có Minor (<2%)          ────▶ PASS (Đạt)

2. CẤP ĐỘ XE (Unit-level - Tổng hợp từ tất cả ảnh của xe):
   ├── Có ít nhất 1 ảnh FAIL                         ────▶ Toàn bộ Xe FAIL
   ├── Có ít nhất 1 ảnh HITL (và không có ảnh FAIL)   ────▶ Toàn bộ Xe HITL (Chờ duyệt)
   └── Tất cả ảnh đều PASS                            ────▶ Toàn bộ Xe PASS

3. CẤP ĐỘ LÔ HÀNG (Lot-level - Tổng hợp toàn bộ xe trong lô):
   └── Lô hàng chỉ được phép hoàn thành (COMPLETED) khi 100% các Unit đã có quyết định cuối cùng.

                 Trạng thái: Unit ở mức độ HITL
                                │
                                ▼
               ┌─────────────────────────────────────────┐
               │  Nút [PASS] & [FAIL] bị KHÓA    │
               │         (DISABLED / LOCKED)     │
               └─────────────────────────────────────────┘
                                │
          ┌─────────────────────┴─────────────────────┐
          │                                           │
          ▼                                           ▼
┌─────────────────────────────┐       ┌─────────────────────────────────────┐
│ Thao tác 1:      │       │ Thao tác 2:         │
│ Vẽ khoanh vùng   │  HOẶC │ Nhập ghi chú kiểm tra│
│ trên Canvas ảnh   │       │ xác minh thực tế    │
└─────────────────────────────┘       └─────────────────────────────────────┘
          │                                           │
          └─────────────────────┬─────────────────────┘
                                │
                                ▼
               ┌─────────────────────────────────────────┐
               │  Nút [PASS] & [FAIL] MỞ KHÓA    │
               │            (UNLOCKED)           │
               └─────────────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
               Kiểm định viên chọn quyết định
                   & Lưu vết vào Audit Log

Chức năng & Quyền hạn	QC Operator (Kiểm định viên)	QC Manager (Quản lý chất lượng)
Đăng nhập hệ thống qua JWT Token	✅	✅
Khởi tạo Lô kiểm tra mới (`POST /api/lots`)	✅	✅
Tải ảnh kiểm tra lên hệ thống (`POST /api/lots/{id}/upload`)	✅	✅
Chạy phân tích AI tự động (`POST /api/lots/{id}/analyze`)	✅	✅
Thao tác trên Canvas (Ẩn/Hiện Mask, Vẽ vùng lỗi mới)	✅	✅
Nhập ghi chú & Duyệt các ca HITL (`POST /api/inspections/{id}/review`)	✅	✅
Xem lịch sử kiểm tra của bản thân	✅	✅
Xem Dashboard phân tích thống kê toàn nhà máy	❌	✅
Xem biểu đồ phân bố lỗi theo ca kíp, dây chuyền	❌	✅
Tra cứu và xuất báo cáo toàn bộ lịch sử Lô/Xe	❌	✅
Truy cập Nhật ký Kiểm toán hệ thống (Audit Logs)	❌	✅
Quản lý tài khoản người dùng (Tạo mới, Đổi quyền)	❌	✅
Kích hoạt dọn dẹp bộ nhớ tạm thủ công (`POST /api/cleanup/run`)	❌	✅

┌────────────┬──────────────────┬────────────┬─────────────────┬────────────────────────────┐
│ Event ID   │ Hành động        │ Đối tượng  │ Người thực hiện│ Dữ liệu thay đổi          │
├────────────┼──────────────────┼────────────┼─────────────────┼────────────────────────────┤
│ #LOG-1082  │ CREATE_LOT       │ Lot #104   │ operator_01     │ {total_units: 5}          │
│ #LOG-1083  │ AI_INSPECT_RUN   │ Unit #VF69_01│ system_ai     │ {decision: "HITL"}        │
│ #LOG-1084  │ HITL_OVERRIDE    │ Insp #290  │ operator_01     │ {old: HITL, new: PASS,    │
│            │                  │            │                 │  note: "Xước bóng"}       │
└────────────┴──────────────────┴────────────┴─────────────────┴────────────────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Unified Docker Container (Railway / Docker Hub)                 │
│                                                                              │
│   ┌──────────────────────┐              ┌──────────────────────┐              │
│   │   Next.js Frontend   │ ───(HTTP)──▶ │  FastAPI Gateway BE  │              │
│   │      Port 3000       │              │      Port 8000       │              │
│   └──────────────────────┘              └──────────┬───────────┘              │
│                                                    │                         │
│                                              (HTTP Port 8888)                │
│                                                    ▼                         │
│                                       ┌──────────────────────┐               │
│                                       │    QC Agent Service  │               │
│                                       │      Port 8888       │               │
│                                       └──────────┬───────────┘               │
│                                                  │                           │
│                                       ┌──────────┴───────────┐               │
│                                       ▼                       ▼               │
│                                 [ChromaDB Local]      [SQLite / DB]         │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Dịch vụ	Cổng nội bộ	Cổng Public	URL truy cập
Frontend UI	`3000`	`3000`	`http://localhost:3000`
Backend Gateway API	`8000`	`8000`	`http://localhost:8000` (Docs: `/docs`)
QC Agent Service	`8888`	Nội bộ	`http://localhost:8888` (Health: `/health`)

# Cấu hình AI & Model
ONNX_MODEL_PATH=./models/best_stg2.onnx
ONNX_SCORE_THRESHOLD=0.4
QC_AGENT_URL=http://localhost:8888
OPENAI_API_KEY=sk-...

# Cấu hình Cơ sở dữ liệu & RAG
DATABASE_URL=sqlite:///./data/qc_db.sqlite3
CHROMA_PERSIST_DIR=./qc-agent/data/chroma

# Cấu hình Bảo mật
SECRET_KEY=your-production-secret-key
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=1440

P-019/
├── src/                               # 🌍 Cổng Nghiệp vụ Backend (FastAPI Gateway - Port 8000)
│   ├── api/
│   │   ├── routes/                    # API Routes: auth, lots, sessions, units, inspections, dashboard, audit, defects, config
│   │   └── deps.py                    # Dependency Injection (Auth, DB Session)
│   ├── core/                          # Cấu hình Settings, Security, Cleanup Scheduler
│   ├── db/                            # Khởi tạo Database Session & SQLAlchemy Base
│   ├── models/                        # SQLAlchemy ORM Models (User, Lot, Unit, Inspection, Defect...)
│   ├── schemas/                       # Pydantic Schemas xác thực dữ liệu vào/ra
│   ├── services/                      # Dịch vụ nội bộ & HTTP Client (qc_agent_client.py) gọi sang QC Agent (Port 8888)
│   ├── agents/                        # ⚠️ [Template Boilerplate] Code mẫu ban đầu của template khóa học (KHÔNG dùng trong pipeline)
│   └── main.py                        # Entrypoint FastAPI Gateway (Port 8000)
│
├── qc-agent/                          # 🧠 Dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo QC Agent (Chạy độc lập trên Port 8888)
│   ├── qc_agent/                      # Package chính chứa mã nguồn thực thi của QC Agent microservice
│   │   ├── app.py                     # Entrypoint FastAPI Server cho QC Agent (Cổng 8888, endpoints: /health, /inspect)
│   │   ├── state.py                   # Schema AgentState của LangGraph
│   │   ├── config.py                  # Cấu hình riêng cho Agent (ONNX path, thresholds, Chroma paths)
│   │   ├── nodes/                     # 🚀 Toàn bộ 4 Node của LangGraph Pipeline thực tế:
│   │   │   ├── detect.py              #   1. DETECT Node: Suy luận ONNX Runtime với mô hình D-FINE
│   │   │   ├── classify.py            #   2. CLASSIFY Node: Tính area_ratio, gán Severity & tra cứu RAG taxonomy
│   │   │   ├── decide.py              #   3. DECIDE Node: Ma trận PASS/FAIL/HITL & tra cứu RAG reasoning
│   │   │   └── report.py              #   4. REPORT Node: LLM giải thích chuyên môn tiếng Việt & ghi log SQLite
│   │   └── tools/                     # Công cụ phục vụ Agent (ONNX detector wrapper, ChromaDB retrieval)
│   │       ├── detector_impl/         # ONNX Detector Wrapper (D-FINE) & Mock Fallback
│   │       ├── retrieval_classify.py  # Tra cứu ChromaDB Taxonomy
│   │       └── retrieval_decide.py    # Tra cứu ChromaDB Reasoning
│   ├── data/                          # Tài liệu RAG Corpus: defect_taxonomy.md, defect_identification_reasoning.md
│   ├── db/                            # Lưu trữ audit defect cases (defect_cases.db)
│   └── scripts/                       # Scripts phân đoạn và đánh chỉ mục ChromaDB
│
├── web/                               # 💻 Giao diện Người dùng (Next.js 14 App Router - Port 3000)
│   └── src/
│       ├── app/
│       │   ├── operator/              # Bàn làm việc của Kiểm định viên (Canvas, Review, Annotation)
│       │   ├── manager/               # Trung tâm Quản lý & Dashboard phân tích KPI
│       │   └── page.tsx               # Màn hình Đăng nhập & Điều hướng vai trò
│       ├── components/                # UI Components tái sử dụng (Canvas, Modal, CorpusViewer...)
│       └── lib/                       # API Client tương tác với Backend Gateway
│
├── models/                            # 📦 Thư mục chứa trọng số mô hình Deep Learning (best_stg2.onnx)
├── docs/                              # 📚 Tài liệu kỹ thuật kiến trúc, ER Diagram, Auth Guide
├── scripts/                           # 🔌 Scripts khởi tạo dữ liệu mẫu, Deploy & Hook Logging
├── Dockerfile.unified                 # 🐳 Dockerfile đa tầng đóng gói toàn bộ hệ thống
└── docker-compose.unified.yml         # 🐙 Orchestration chạy toàn bộ ứng dụng cục bộ

┌─────────────────────┐       ┌─────────────────────┐       ┌─────────────────────┐
│     Phase 2     │  ───▶  │     Phase 3     │  ───▶  │     Phase 4     │
│ Camera RTSP Live│       │ Active Learning │       │ MES/ERP & Auto  │
│   Stream Line   │       │   Auto-Retrain  │       │   Work Orders   │
└─────────────────────┘       └─────────────────────┘       └─────────────────────┘

Đang in số ★

AmperQC

AmperQC — AI Visual Quality Inspection System

Hệ thống Tự động hóa Kiểm định Ngoại quan Thân vỏ Ô tô bằng Trí tuệ Nhân tạo

Mục lục

Phụ lục — Demo & Slides

Phụ lục — Demo & Slides

1. Tổng quan Dự án

1.1 Bối cảnh & Bài toán thực tế

1.2 Mục tiêu cốt lõi

1.3 Công nghệ nền tảng (Tech Stack)

2. Kiến trúc Hệ thống Toàn diện

2.1 Kiến trúc 3 Tầng Phân tách (Decoupled Microservices)

2.2 Mô hình Dữ liệu Nghiệp vụ Đa tầng (Hierarchical Domain Model)

2.3 Luồng Tuần tự Dữ liệu (End-to-End Sequence Flow)

3. Quy trình Xử lý AI Agent (LangGraph Pipeline)

3.1 Cấu trúc StateGraph 4 Giai đoạn

3.2 Chi tiết các Node trong Pipeline thực tế (qc-agent/qc_agent/nodes/)

Node 1: DETECT (qc-agent/qc_agent/nodes/detect.py)

Node 2: CLASSIFY (qc-agent/qc_agent/nodes/classify.py)

Node 3: DECIDE (qc-agent/qc_agent/nodes/decide.py)

Node 4: REPORT (qc-agent/qc_agent/nodes/report.py)

3.3 Vai trò của LLM: Phân tích & Giải thích Chuyên sâu

4. Cơ sở Tri thức & Chuẩn hóa RAG (Knowledge Base)

4.1 Bộ sưu tập Vector Store (ChromaDB Collections)

4.2 Hệ thống Tiêu chuẩn Quốc tế Tích hợp

4.3 Giao diện Tra cứu Quy chuẩn Trực quan (Corpus Viewer)

5. Cơ chế Human-In-The-Loop (HITL) & Ma trận Quyết định

5.1 Quy tắc Đánh giá Đa cấp độ (Multi-Level Decision Logic)

5.2 Cơ chế Khóa Chống Sai sót & Xác thực Thao tác (Anti-Mistake Safeguard)

6. Quản trị Doanh nghiệp, Phân quyền & Vận hành (Enterprise Features)

6.1 Ma trận Phân quyền Vai trò (RBAC)

6.2 Xác thực & Bảo mật (Authentication)

6.3 Truy vết Hoạt động Toàn diện (Audit Logging)

6.4 Quản lý Phiên & Tự động Dọn dẹp Tài nguyên (Session Cleanup Scheduler)

7. Trải nghiệm Giao diện Người dùng (UI/UX Modules)

7.1 Phân hệ Operator Dashboard (Bàn làm việc Kiểm định viên)

7.2 Phân hệ Manager Dashboard (Trung tâm Giám sát Quản lý)

8. DevOps & Triển khai Hệ thống (Deployment Architecture)

8.1 Kiến trúc Container Hóa Hợp nhất (Unified Container)

8.2 Cấu hình Cổng & Môi trường

9. Cấu trúc Mã nguồn Dự án

10. Định hướng Phát triển Tương lai (Future Roadmap)

Phụ lục — Demo & Slides

Đang in số

3.2 Chi tiết các Node trong Pipeline thực tế (`qc-agent/qc_agent/nodes/`)

Node 1: `DETECT` (`qc-agent/qc_agent/nodes/detect.py`)

Node 2: `CLASSIFY` (`qc-agent/qc_agent/nodes/classify.py`)

Node 3: `DECIDE` (`qc-agent/qc_agent/nodes/decide.py`)

Node 4: `REPORT` (`qc-agent/qc_agent/nodes/report.py`)