PROMPTxPTIT

🛡️ 1. Kiến trúc Hybrid AI chống ảo giác: luật quyết định, Gemini diễn giải Tách bạch “tính toán sự thật” và “truyền tải”: Rule Engine nội bộ với 80 quy tắc đảm nhiệm phần chấm điểm và thẩm định văn hóa. Gemini chỉ tập trung diễn giải dựa trên căn cứ có sẵn, không tự đoán mò văn hóa. Chấm điểm 5 tiêu chí có trọng số: Cấu trúc trang phục (20%), Đặc trưng & Màu sắc (25%), Phụ kiện (15%), Bối cảnh sử dụng (30%), Cách tân (10%). Cơ chế trần rủi ro (Risk Cap ≤ 35–45 điểm): Khi vi phạm nặng, điểm bị chặn trần để tránh làm sai lệch di sản. Cách tân được khuyến khích nhưng có chuẩn: Sáng tạo hiện đại vẫn được chấm theo độ giữ nét truyền thống, nên không làm mất bản sắc. ⚡ 2. Studio phối đồ 2D thời gian thực với biểu đồ Radar văn hóa Người mẫu nam/nữ ở 4 góc nhìn: Người dùng tự đổi áo, quần/váy, giày, màu và phụ kiện. Multi-layer Figure Engine quản lý Z-index các lớp trang phục trong suốt và nhuộm màu động theo mã HEX. Phản hồi dưới 30ms: Mỗi thao tác đổi màu hay đổi món đồ kích hoạt Rule Engine nội bộ, không gọi LLM, và biểu đồ Radar 5 tiêu chí cập nhật ngay lập tức. Hòa sắc khoa học trên không gian màu OKLCH: Chuyển sRGB sang OKLCH, tính góc sắc delta h để đánh giá tương đồng, bổ túc và cảnh báo lệch tông theo cảm nhận thị giác thực tế. 🤖 3. Gemini đảm nhận 4 nhiệm vụ, mỗi nhiệm vụ có đầu ra khóa chặt bằng schema Bóc tách ý định: Chuyển câu tự do như “Chụp kỷ yếu ở công viên tháng 12, mình là nữ, thích nhẹ nhàng và đi sneaker” thành các trường chuẩn hóa (dịp, phong cách, màu thích, phụ kiện bắt buộc/cần tránh), và hỏi lại khi thiếu thông tin. Tuyển chọn đúng 3 Concept: Từ danh sách ứng viên đã được Rule Engine chấm điểm, Gemini chọn 3 bộ hợp bối cảnh nhất, đa dạng kiểu dáng, kèm lý do chọn, nhận xét thẩm mỹ, mẹo phối và mã luật trích dẫn. AI Remix: Biến tấu bộ đồ theo yêu cầu tự do như “cho trẻ trung hơn”, “phong cách đường phố nhưng giữ màu đỏ” bằng cách đề xuất đổi màu, phong cách, thêm hoặc gỡ phụ kiện trong danh mục hợp lệ. “Hỏi Stylist”: Đánh giá thẳng thắn bộ đồ hiện tại (xưng “mình”, gọi “bạn”) và so sánh với 2 phương án nâng cấp, nói rõ lý do dựa trên dữ liệu luật, không khen an ủi khi có vi phạm nặng. 🧪 4. Quy trình prompting bài bản, đo lường được Tách prompt khỏi mã nguồn: Prompt lưu thành các tệp .txt riêng (understand, select, explain, review) để thành viên văn hóa và kỹ thuật cùng tinh chỉnh mà không đụng vào mã Python. Chuẩn ngôn từ thân thiện: Cấm các từ phán xét tiêu cực (sai, cấm, phản cảm), cấm emoji, giới hạn dưới 60 từ mỗi nhận xét để vừa giao diện thẻ bài. Few-shot theo ngôn ngữ giới trẻ: Các ví dụ như chụp kỷ yếu, bê tráp, đi chùa giúp AI ánh xạ chính xác sang mã chuẩn của hệ thống. Bộ kiểm thử 20+ tình huống thực tế (câu rút gọn, tiếng lóng, Anh–Việt pha trộn, ca nhạy cảm) cùng script eval_understand.py đo độ chính xác từng trường, độ trễ và so sánh với bộ lọc Regex. Cải tiến lặp theo ca thất bại: Ví dụ câu “đi chùa mùng 1 Tết” bị phân vân giữa hai dịp, nhóm bổ sung quy tắc ưu tiên lehoichua. Temperature đặt 0.2 cho trích xuất và 0.4–0.7 cho Stylist. 🔒 5. Ba lớp phòng vệ đầu ra và dự phòng chịu lỗi Structured Outputs + Pydantic: Ép Gemini trả JSON hợp lệ, với enum trong schema nạp động từ database nên không thể bịa mã đồ hay phụ kiện không tồn tại. Bộ lọc kiểm duyệt hậu kỳ valid_item: Hủy kết quả nếu Gemini bịa mã luật, phớt lờ vi phạm văn hóa nặng, đồng thời tự cắt tỉa câu chữ và lọc từ ngữ tiêu cực. Fallback không gián đoạn: Mọi lệnh gọi AI có timeout 5 giây. Khi mất mạng hoặc hết quota, hệ thống tự chuyển sang bộ quy tắc và kịch bản nội bộ để ứng dụng vẫn chạy thông suốt. 🏗️ 6. Kiến trúc đa tầng hiện đại, sẵn sàng mở rộng Phân tầng rõ ràng: React 19 + Vite + Tailwind (giao diện), Java 21 + Spring Boot 3.3 (nghiệp vụ, Flyway V1–V19), FastAPI + Python 3.12 (Cultural AI Layer), PostgreSQL 18 (catalog, luật, JSONB, 1.848 ảnh nhị phân). Ngữ cảnh thực tế: Quiz 8 câu kết hợp thời tiết thời gian thực từ OpenWeatherMap. Di sản số hóa: 5 dòng Việt phục (Áo dài, Ngũ thân, Tứ thân, Nhật Bình, Bà ba) với hơn 86 món đồ và phụ kiện. CI/CD: Docker, Nginx, GitHub Actions chạy kiểm thử JUnit 5, Pytest, Vitest. 🌏 7. Tác động cộng đồng và gìn giữ văn hóa Hạ rào cản bắt đầu với Việt phục: Phù hợp học sinh, sinh viên chụp kỷ yếu, người đi cưới, đi lễ và kiều bào xa quê. Thẻ Lookbook và Checklist dễ chia sẻ, tạo thói quen mặc Việt phục đồng bộ cho cả lớp hay cả nhóm. Dữ liệu mở cho người am hiểu văn hóa: Bộ luật và quiz nằm trong file dữ liệu, nên chuyên gia có thể góp ý, bổ sung mà không cần viết code. Đưa kiến thức đến đúng lúc cần mặc: Mỗi gợi ý có thẻ văn hóa, nguồn tham khảo và ghi chú phối đồ để người dùng hiểu ý nghĩa bộ mình mặc và kể lại được.