Đang chạy mực qua máy in — từng lớp màu một, kiên nhẫn nhé!
№ 01
№ 02
№ 03
№ 04
№ 05
№ 06
Nestly – Trợ lý tìm nhà cho thuê thông minh · AI·20K Demo Day Zine
№ 52
Nestly – Trợ lý tìm nhà cho thuê thông minh
Nestly là nền tảng tìm nhà cho thuê kết hợp trợ lý AI, giúp người dùng tìm căn phù hợp bằng ngôn ngữ tự nhiên, so sánh lựa chọn, xem vị trí và đặt lịch xem nhà nhanh chóng. Hệ thống kết nối khách thuê với chuyên viên Sale để xác nhận lịch hẹn, giảm thời gian tìm kiếm và hạn chế sai sót trong quá trình đặt lịch.
Fig. 01 · Ảnh dự án
Bài toán
Việc tìm nhà cho thuê hiện nay thường gặp nhiều bất tiện:
Người thuê phải nhập nhiều bộ lọc hoặc tự tìm kiếm trên nhiều nền tảng khác nhau.
Thông tin nhà ở có thể không đồng nhất, khó so sánh về giá, diện tích, vị trí và tiện ích.
Việc tìm nhà gần một khu vực hoặc địa điểm cụ thể thường mất nhiều thời gian.
Quy trình đặt lịch xem nhà qua nhiều bên dễ xảy ra trùng lịch, thiếu thông tin hoặc phản hồi chậm.
Nhân viên Sale phải xử lý thủ công nhiều yêu cầu tìm kiếm và đặt lịch.
Giải pháp
Nestly cung cấp một trải nghiệm tìm nhà thông qua hội thoại với trợ lý AI. Người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu bằng câu tự nhiên, ví dụ:
Tìm 3 căn hộ 2 phòng ngủ ở Quận 3, dưới 12 triệu và gần sân bay Tân Sơn Nhất.
Hệ thống sẽ:
Phân tích ý định và các tiêu chí trong câu hỏi.
Tìm các căn đang cho thuê phù hợp từ dữ liệu bất động sản.
Tìm nhà theo vị trí hiện tại hoặc gần một địa điểm cụ thể.
Hiển thị danh sách căn kèm giá, diện tích, số phòng, địa chỉ và hình ảnh.
Cho phép so sánh nhiều căn trong cùng một giao diện.
Đưa ra gợi ý dựa trên giá, diện tích, số phòng ngủ và tiện ích.
Hỗ trợ chọn căn, kiểm tra lịch trống và đặt lịch xem.
Chuyển yêu cầu đến Sale để xác nhận theo mô hình Human-in-the-Loop.
Giải pháp kỹ thuật
Hệ thống được xây dựng theo kiến trúc frontend–backend:
Frontend: Next.js, React, TypeScript và CSS responsive.
Backend: FastAPI và Python.
AI Agent: LangGraph, kết hợp nhận diện ý định bằng rule-based logic và mô hình ngôn ngữ có structured output.
Database: SQLAlchemy, hỗ trợ lưu thông tin bất động sản, phiên chat, tin nhắn, booking và viewing slot.
Tìm kiếm: Bộ lọc có cấu trúc cho khu vực, giá thuê, diện tích, số phòng ngủ, loại căn và trạng thái còn trống.
Tìm kiếm theo vị trí: Sử dụng tọa độ từ trình duyệt để tìm căn trong bán kính, hoặc SerpAPI để chuyển tên địa điểm thành tọa độ.
So sánh căn: Tải thông tin chi tiết các căn, đối chiếu giá, diện tích, phòng ngủ, phòng tắm và tiện ích; sau đó tạo khuyến nghị giúp người thuê dễ lựa chọn.
Booking: Kiểm tra khả dụng, khóa căn tạm thời, tạo booking ở trạng thái chờ Sale duyệt và xử lý xung đột lịch bằng transaction.
Lịch sử hội thoại: Lưu session và tin nhắn để người dùng có thể tiếp tục hoặc xem lại cuộc trò chuyện trước đó.
Tính khả thi
Nestly có tính khả thi cao vì:
Có thể tích hợp với dữ liệu bất động sản hiện có thông qua API hoặc pipeline crawler.
§
Phụ lục — Demo & Slides
Video demo
Bản demo trực tiếp
Slide trình bày
Bộ tìm kiếm có cấu trúc giúp kết quả ổn định và dễ kiểm soát, không phụ thuộc hoàn toàn vào AI.
AI chỉ chịu trách nhiệm hiểu nhu cầu và điều phối luồng; các bước quan trọng như lọc căn, kiểm tra lịch và tạo booking vẫn được backend xác thực.
Mô hình Human-in-the-Loop giúp Sale kiểm tra và xác nhận các yêu cầu trước khi booking được hoàn tất.
Kiến trúc có thể mở rộng thêm nhiều nguồn dữ liệu, khu vực và nhà cung cấp bản đồ.
Giao diện responsive, phù hợp sử dụng trên desktop, tablet và mobile.
Hướng phát triển
Trong các phiên bản tiếp theo, Nestly có thể phát triển thêm:
Cá nhân hóa kết quả dựa trên lịch sử tìm kiếm và sở thích của người dùng.
Xếp hạng căn bằng mô hình semantic search và vector embedding.
Tìm căn tương tự dựa trên hình ảnh hoặc mô tả.
Dự đoán mức độ phù hợp giữa người thuê và căn nhà.
Tích hợp bản đồ tương tác, chỉ đường và thời gian di chuyển.
Đồng bộ lịch xem nhà với Google Calendar hoặc các hệ thống quản lý Sale.
Thông báo realtime khi có căn mới phù hợp.
Dashboard phân tích nhu cầu khách thuê cho chủ nhà và đội ngũ kinh doanh.
Tự động phát hiện dữ liệu bất động sản trùng lặp hoặc không còn khả dụng.
Mở rộng sang các thành phố và thị trường cho thuê khác.