Bài toán

Đội sale bất động sản phải tra cứu thủ công hàng trăm trang bảng giá, mặt bằng, chính sách bán hàng, tiện ích (PDF/Excel/Word) rải rác nhiều tài liệu — chậm và dễ tư vấn sai giá hoặc cam kết nhầm thông tin hợp đồng khi làm việc trực tiếp với khách tại hiện trường. Các bản tài liệu cũ/mới chồng chéo cũng dễ gây mâu thuẫn dữ liệu mà không ai phát hiện kịp thời.

Giải pháp kỹ thuật

Auremont — trợ lý AI dạng RAG cho đội sale bất động sản, lõi là một LangGraph StateGraph gồm 13 node xử lý tuần tự/rẽ nhánh:

• preflight — chặn sớm câu hỏi vi phạm chính sách hoặc trả lời trực tiếp từ bộ nhớ cá nhân hoá, không tốn vòng retrieval.
• scope_resolve — suy ra dự án/phân khu đang được nhắc tới từ câu hỏi hiện tại và lịch sử hội thoại.
• cache_check — semantic cache bằng một collection Qdrant riêng (salesmate_qa_cache) cho các câu hỏi mở đầu trùng lặp, tiết kiệm token.
• retrieve — tìm kiếm hybrid (vector + BM25 qua RRF) trên Qdrant, lọc theo quyền INTERNAL/PUBLIC, có Cohere rerank (v3.5).
• criteria_resolve — gộp dần bộ lọc bất động sản (loại căn, ngân sách, diện tích...) tích luỹ qua nhiều lượt chat, quyết định có cần tra tồn kho không.
• tool_call — function-calling gọi API tồn kho real-time của doanh nghiệp.
• criteria_diagnose — khi lọc ra 0 kết quả, tự chẩn đoán bằng leave-one-out để giải thích lý do và gợi ý nới điều kiện.
• image_tool — gắn ảnh mặt bằng/tiện ích liên quan trước khi sinh câu trả lời, để model biết ảnh nào sẽ đính kèm.
• generate — Gemini sinh câu trả lời kèm trích dẫn nguồn tài liệu.
• verify — Verifier Agent độc lập chấm điểm Faithfulness/Relevancy/Completeness (điểm cuối lấy giá trị nhỏ nhất trong ba tiêu chí).
• bump_retry — khi điểm verify dưới ngưỡng, tăng bộ đếm retry rồi quay lại generate sinh lại câu trả lời (tối đa 1 lần).
• low_confidence — khi Verifier đề xuất từ chối hoặc đã hết lượt retry mà vẫn điểm thấp, trả về thông báo "không đủ thông tin" thay vì trả lời sai.
• risk_check — dò câu trả lời có đề cập giá/cam kết để bắt buộc hiển thị thẻ HITL, chặn Sale gửi thẳng cho khách khi chưa xác nhận.

Ngoài luồng chat, hệ thống còn có: ingest tài liệu kèm quét prompt injection trước khi vector hoá, phát hiện xung đột giữa các phiên bản tài liệu để Admin xử lý, hàng đợi live handoff AI→Sale khi khách cần người thật, quản lý tài khoản/presence của đội Sale, và dashboard observability (trace từng bước pipeline, usage LLM theo ngày, audit log) phục vụ vận hành.