AI Report Factory

Một nguồn dữ liệu. Nhiều báo cáo. Không con số nào bị bịa.

---

1. Bài toán

Một tổ chức như VinUni dùng cùng một bộ số liệu để làm rất nhiều báo cáo: báo cáo điều hành cho Ban Giám hiệu, tờ trình Hội đồng Trường, báo cáo KPI cho Tập đoàn, báo cáo cơ quan quản lý nhà nước, bản tiếng Anh cho đối tác quốc tế. Số liệu giống hệt nhau — chỉ khác văn phong, độ chi tiết, ngôn ngữ và định dạng.

Hiện việc này làm tay, mỗi bản chép số lại một lần. Ba hệ quả:

• Chi phí tăng theo phép nhân. 6 đối tượng × 5 định dạng × 2 ngôn ngữ = 60 biến thể phải giữ đồng bộ.
• Sửa muộn là lệch. Một con số đổi ở nguồn thì N bản chép tay lệch nhau, không ai biết bản nào đúng.
• Không truy được nguồn. Bị hỏi "số này lấy ở đâu?" thì phải dò ngược hàng chục phút.

Còn nếu ném cả file cho LLM: nhanh, nhưng nó bịa số — và không ai dám ký.

---

2. Giải pháp kỹ thuật

Ý tưởng lõi: tách SỐ ra khỏi CHỮ. LLM giỏi viết chữ nhưng không đáng tin khi gõ số. Vậy thì không cho nó gõ số.

Bước	Làm gì	Điểm mấu chốt
1. Trích fact	Đọc nguồn, cắt ra từng con số kèm trích dẫn nguyên văn và vị trí ký tự	LLM chỉ đặt tên chỉ tiêu; code cắt trích dẫn
2. Chốt snapshot	Người duyệt xác nhận một lần → snapshot bất biến	Mọi báo cáo sinh từ đúng snapshot này nên không thể lệch nhau
3. Sinh báo cáo	Hệ multi-agent Supervisor + 11 worker trên LangGraph	LLM viết chữ; cần số thì chỉ được gõ chỗ trống có tên {{metric:...}}, máy điền vào
4. Cổng chặn	number_gate đối chiếu mọi số trong file xuất với snapshot bằng Decimal	Lệch là chặn phát hành, không phải cảnh báo. Thêm hai cổng người duyệt

Thêm một đối tượng người đọc mới chỉ cần khai một AudienceProfile — không đụng vào logic kiểm số.

---

3. Tính khả thi

• Không có gì phải phát minh. Python/FastAPI, LangGraph, Celery, Docker, Langfuse — stack phổ thông, đã chạy.
• Phần khó nhất không dựa vào prompt. Chống bịa số là code: placeholder + validator tất định. Đúng/sai kiểm được bằng máy, không mơ hồ.