# 🧠 Cơ Chế AI Mô Phỏng (Mock AI Generation)

## 🛠️ Cách Thức Hoạt Động

Hiện tại, Auto-Train sử dụng cơ chế **Pattern Matching (Khớp mẫu)** để mô phỏng tư duy của AI mà không tốn chi phí gọi API bên ngoài (OpenAI/Claude). Điều này giúp:
- Kiểm thử toàn bộ hệ thống (End-to-End) nhanh chóng.
- Dễ dàng Debug logic sinh quy tắc.
- Đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng ngay cả khi không có Internet.

Toàn bộ logic này nằm tại: `backend/api/autotrain/autotrain_route.py`

---

## 📋 Các Mẫu Quy Tắc Hỗ Trợ (Supported Patterns)

### 1. Lỗi lệch pha Thời tiết / Mùa (Weather Mismatch)
**Kích hoạt khi:** Feedback chứa từ khóa nóng (nóng, 35 độ, mùa hè...) nhưng câu hỏi lại liên quan đến đồ dày (áo khoác, nỉ, hoodie...).

**Kết quả đề xuất:**
```json
{
  "rule_type": "prompt_update",
  "reasoning": "Người dùng báo lỗi tư vấn đồ dày khi trời nóng.",
  "new_rule": "- Khi trời nóng (>30 độ): Tuyệt đối KHÔNG gợi ý áo khoác nỉ/dày. Ưu tiên đồ thoáng mát.",
  "confidence": 0.85
}
```

### 2. Lỗi Kích cỡ / Dáng người (Size & Fit)
**Kích hoạt khi:** Feedback đề cập đến các vấn đề về chiều cao, dáng người (thấp, lùn, maxi chạm đất...).

**Kết quả đề xuất:**
```json
{
  "rule_type": "prompt_update",
  "reasoning": "Người dùng cần tư vấn phù hợp với chiều cao khiêm tốn.",
  "new_rule": "- Với khách dưới 1m55: Ưu tiên váy midi hoặc trên gối. Tránh váy maxi dài chạm đất.",
  "confidence": 0.9
}
```

### 3. Lỗi lạm dụng Emoji (Excessive Emoji)
**Kích hoạt khi:** Feedback phàn nàn về thái độ hoặc cách dùng icon (nhiều emoji quá, chắp tay 🙏...).

**Kết quả đề xuất:**
```json
{
  "rule_type": "prompt_update",
  "reasoning": "Người dùng muốn giọng văn chuyên nghiệp, ít emoji hơn.",
  "new_rule": "- Hạn chế emoji: Tối đa 1-2 icon mỗi tin nhắn. Không dùng emoji chắp tay 🙏.",
  "confidence": 0.8
}
```

---

## 🛡️ Bộ Lọc Hợp Lệ (Rule Validation)

Trước khi một quy tắc được đưa vào danh sách chờ duyệt, nó phải vượt qua các bài kiểm tra:
- **Độ dài:** Quy tắc mới phải dài hơn 10 ký tự.
- **Đầy đủ:** Phải có nội dung quy tắc và lý do (reasoning).
- **Độ tin cậy:** Điểm `confidence` phải nằm trong khoảng 0.0 đến 1.0.
- **An toàn:** Không chứa các từ ngữ độc hại hoặc nhạy cảm.

---

## 🔮 Hướng Nâng Cấp Tương Lai

Trong tương lai, hệ thống sẽ chuyển sang mô hình **Hybrid (Lai)**:
1. Kiểm tra các mẫu có sẵn (Pattern Matching) để xử lý nhanh các lỗi phổ biến.
2. Nếu không khớp mẫu nào, hệ thống sẽ tự động gọi **LLM (GPT-4/Claude 3)** để phân tích sâu hơn các Feedback phức tạp.

Điều này vừa giúp tiết kiệm chi phí, vừa đảm bảo tính thông minh của hệ thống.
