Architecture Vision

AI Outfit Rules
Expansion Ideas

Tài liệu mô phỏng lộ trình nâng cấp hệ thống Gợi ý Thời trang (Recommendation System) từ Rule-based sang AI-Driven Learning System.

1. "Train" AI mà KHÔNG chạm vào LLM

Thay vì tốn kém Fine-tune model LLM, chúng ta tách bạch NÃO (Rules) khỏi MIỆNG (LLM). Data Team chạy thuật toán phân tích giỏ hàng (Market Basket Analysis) và đổ thẳng Rule mới vào SQLite.

Transaction Data

User mua: Áo Polo + Quần Khaki

Tự động!

SQLite (ai_outfit_rules)

INSERT INTO rules (anchor, match)
VALUES ('Áo Polo', 'Quần Khaki')

AI Stylist Bot

"Dạ, Áo Polo anh phối với Quần Khaki là chuẩn bài ạ!"

Database Schema: ai_outfit_rules

Cấu trúc 10 cột tối ưu, giúp AI đọc phát hiểu ngay, query phát ra luôn combo chuẩn đét, thay thế hoàn toàn logic if-else cứng nhắc.

Tên Cột	Kiểu Dữ Liệu	Giải Thích & Ví Dụ
id	INTEGER	Khóa chính tự tăng.
gender	TEXT	Lọc giới tính: `women`, `men`, `girl`, `boy`, `unisex`.
age_group	TEXT	Lọc độ tuổi: `adult`, `kid`, `baby`.
occasion	TEXT	Dịp sử dụng: `di_lam`, `di_choi`, `the_thao`, `mac_nha`.
user_segment	TEXT	Phân khúc khách hàng: `basic`, `streetwear`, hoặc `all`.
anchor_category	TEXT	Danh mục sản phẩm gốc (VD: Áo Polo, Áo kiểu).
match_role	TEXT	Vai trò món đồ phối cùng: `bottom`, `outer`, `set`, `accessories`.
match_category	TEXT	Danh mục món đồ được gọi lên (VD: Quần Khaki, Blazer).
score	INTEGER	Điểm độ phù hợp (Tự động tăng/giảm qua Feedback Loop).
is_active	INTEGER	Cờ kích hoạt (`1` = dùng, `0` = tạm tắt).

Sample Rules Data

Ví dụ về một số bộ Rules "cứng" được nạp sẵn vào hệ thống, đảm bảo AI phối đồ chuẩn chỉnh ngay từ ngày đầu tiên theo đúng dữ liệu đã cung cấp.

ID	Gender	Age	Occasion	Segment	Anchor	Role	Match
1	women	adult	di_lam	all	Áo kiểu	bottom	Chân váy
2	women	adult	di_lam	all	Áo kiểu	bottom	Quần dài
5	women	adult	di_lam	all	Áo Sơ mi	bottom	Quần Khaki
8	women	adult	di_lam	all	Áo Sơ mi	outer	Blazer
11	women	adult	di_choi	all	Áo phông	bottom	Quần jean

2. Cá nhân hóa theo Segment / Sở thích (Personalization)

Mở rộng bảng Rules với cột user_segment. AI tự động nương theo sở thích của khách để mix đồ, tạo trải nghiệm 1-1 khác biệt hoàn toàn.

Anchor Product	User Segment	Outfit Match	AI Response Tone
Áo Sơ mi	Minimalist / Basic	Quần Tây Đen	"Lịch sự, tối giản..."
Áo Sơ mi	Streetwear / GenZ	Quần Túi hộp (Cargo)	"Năng động, phá cách..."

3. Vòng lặp Học hỏi (Feedback Loop)

Tích hợp "Agent Rút Kinh Nghiệm". Bảng Rules tự động chấm điểm (Score) dựa trên phản hồi thật của khách hàng. Rule nào tốt thì giữ, rule nào bị chê thì loại bỏ. AI tự tiến hóa mỗi ngày.

👍

Khách Click / Mua

UPDATE rules SET score = score + 1

👎

Khách Chê "Phối xấu"

UPDATE rules SET score = score - 5

🤖

Auto Pruning

DELETE FROM rules WHERE score < 0

Designed for CANIFA AI Stylist • System Expansion Document