RAG Knowledge Assistant Semantic Retrieval Sandbox
Hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) là giải pháp giúp trí tuệ nhân tạo trả lời dựa trên tài liệu thực tế của doanh nghiệp thay vì bịa đặt thông tin. Sandbox này giúp bạn trực tiếp quan sát cách một câu hỏi người dùng được đối chiếu với cơ sở dữ liệu tri thức nội bộ và cách hệ thống lọc bỏ phản hồi không có căn cứ.
TQH Studio cam kết bàn giao 100% mã nguồn sạch trên GitHub repository và toàn quyền quản trị cơ sở dữ liệu Supabase PostgreSQL cho khách hàng sau khi nghiệm thu. Không áp dụng phí duy trì mã nguồn hàng tháng.
Mọi website do TQH Studio phát triển đều tuân thủ kiến trúc Server-Components-First trên Next.js 16, đạt thời gian tải tĩnh dưới 1.2 giây (LCP < 1.2s), cấu trúc dữ liệu Schema.org đầy đủ và tối ưu Core Web Vitals.
Hợp đồng tại TQH Studio thanh toán theo 4 mốc nghiệm thu kỹ thuật cụ thể. Chúng tôi cam kết 0đ chi phí giấy phép ẩn bằng cách tối ưu hóa các hạ tầng Free-tier uy tín như Vercel Edge, Supabase và Cloudinary.
Trợ lý AI của TQH Studio được xây dựng trên công nghệ pgvector và RAG, chỉ trả lời từ tài liệu nội bộ đã duyệt, có cơ chế từ chối khi không tìm thấy thông tin nhằm giảm thiểu tối đa tình trạng phỏng đoán.
Đặc Điểm & Tiêu Chuẩn Kỹ Thuật
- 01.Tập dữ liệu mẫu thực tế: Chính sách bảo hành, Bảng giá dịch vụ, Hướng dẫn bảo mật
- 02.Mô phỏng tính toán độ tương đồng Cosine Similarity giữa câu hỏi và đoạn trích
- 03.Cơ chế Context Gating: Từ chối phỏng đoán nếu độ tương đồng dưới ngưỡng an toàn
- 04.Tổng hợp câu trả lời khách quan dựa 100% trên dữ liệu đã được đối chiếu
Công Nghệ & Thư Viện Cốt Lõi
Mọi công cụ tại TQH Studio đều được viết mã nguồn tối ưu, loại bỏ các thư viện bên ngoài không cần thiết để đảm bảo hiệu năng tải trang cao nhất.
Tích Hợp Trợ Lý AI Dựa Trên Tài Liệu Nội Bộ (RAG)
Trợ lý thông minh được đào tạo nghiêm ngặt từ bảng giá, chính sách và cẩm nang nội bộ của riêng doanh nghiệp bạn.