# 🚀 Triển Khai & Vận Hành (Deployment)

## 💻 Trạng Thái Triển Khai Thực Tế

Hàm `deploy_rule()` trong hệ thống đã được cấu hình để **ghi dữ liệu thật** vào file hệ thống, không còn là giả lập. Mọi quy tắc sau khi được Admin phê duyệt sẽ tác động trực tiếp đến hành vi của Chatbot.

---

## 📂 File Mục Tiêu (Target File)

Hiện tại hệ thống đang tập trung quản lý file quan trọng nhất:

| Tên Module | Đường dẫn thực tế | Ghi chú |
| :--- | :--- | :--- |
| `fashion_rules.json` | `backend/worker/fashion_rules.json` | Chứa logic tư vấn thời trang chính. |

**Lưu ý:** Vì file này có cấu trúc phức tạp, hệ thống sẽ không ghi đè toàn bộ mà chỉ **Append (Thêm vào)** một mục mới có tên là `auto_train_rules` để đảm bảo không làm hỏng các cấu hình gốc của hệ thống.

---

## 🛡️ Quy Trình Triển Khai An Toàn

Để tránh rủi ro "sập" hệ thống khi cập nhật quy tắc mới, pipeline thực hiện các bước sau:

1. **Kiểm tra trạng thái:** Chỉ triển khai những quy tắc đã có trạng thái `approved`.
2. **Sao lưu (Backup):** Hệ thống tự động copy file gốc thành một bản sao có timestamp (Ví dụ: `fashion_rules.20260508_1630.backup.json`).
3. **Cập nhật nội dung:** Đọc file JSON -> Thêm quy tắc mới -> Ghi lại file.
4. **Ghi nhật ký (Logging):** Lưu lại thông tin ai đã thực hiện deploy và phiên bản trước/sau khi thay đổi.

---

## 🔄 Cơ Chế Hoàn Tác (Rollback)

Mặc dù hiện tại chưa có giao diện Rollback bằng một nút bấm, nhưng nhờ cơ chế **Auto-Backup**, Admin có thể khôi phục thủ công cực nhanh bằng cách:
- Tìm file backup gần nhất trong thư mục `backend/worker/`.
- Đổi tên file backup đó thành `fashion_rules.json` để ghi đè lại.

*Lộ trình sắp tới sẽ có API `POST /autotrain/rollback` để tự động hóa việc này.*

---

## 📈 Lộ Trình Phát Triển Production

Để đưa hệ thống lên mức độ chuyên nghiệp cao hơn, chúng ta cần bổ sung:
- **Hot-reload:** Chatbot tự động nhận diện file thay đổi và load lại cấu hình mà không cần restart server.
- **Conflict Detection:** Cảnh báo nếu quy tắc mới xung đột với các quy tắc cũ đã có sẵn.
- **Deployment Metrics:** Theo dõi hiệu quả của quy tắc mới thông qua tỉ lệ feedback tích cực sau khi deploy.
