## 1. Fallback Logic: Lưới an toàn "Ăn Tiền"

Sợ AI đoán sai gu của khách rồi tư vấn tào lao? Đây là cơ chế bảo vệ tối thượng. Quy tắc vàng: "Biết chắc thì tư vấn chuẩn gu. Không chắc thì tư vấn an toàn quốc dân".

Độ tự tin < 0.5 ⚠️

### Trường hợp: Dữ liệu chưa đủ

Khách mua 1 cái áo tặng người thân -> AI Infer ra `streetwear` nhưng Confidence chỉ đạt 0.3.

Hành động: Bỏ qua tag `streetwear`. Fallback gọi Bảng 1 lấy rule `user_segment = 'all'` để tư vấn an toàn.
Độ tự tin > 0.5 ✅

### Trường hợp: Dữ liệu chắc chắn

Khách làm Quiz "Tôi thích đồ công sở" -> Confidence đạt 0.9.

Hành động: Móc sang Bảng 1 quất luôn bộ rule `user_segment = 'office_basic'` cực chuẩn xác cho khách!

## 2. Database Schema: user_style_profiles

Cấu trúc bảng Profile gọn gàng, áp dụng luôn cho Phase 1 & 2. Bảng này nắm giữ "Sở thích" của user, liên kết trực tiếp với bảng `ai_outfit_rules`.

Tên Cột | Kiểu Dữ Liệu | Ví Dụ Thực Tế | Ý Nghĩa
--- | --- | --- | ---
user_id | INT | 1001 | Mã định danh khách hàng.
lifestyle_segment | TEXT | 'office_basic' | Chìa khóa móc sang Bảng 1 (`ai_outfit_rules`)
segment_confidence | FLOAT | 0.85 | Độ tự tin (0.0 đến 1.0). Dưới 0.5 thì bỏ, quay về dùng 'all'.
segment_source | TEXT | 'quiz' | Nguồn ra cái Tag này (VD: `quiz`, `purchase_history`, `llm_infer`).
fit_preference | TEXT | 'slimfit' | (Phase 2) Form dáng khách thích để lọc lúc search DB.
color_palette | TEXT | 'neutral' | (Phase 2) Bảng màu khách thích.

## 3. Lộ trình Triển khai (Implementation Roadmap)

Phát triển theo từng giai đoạn, tránh tình trạng "Dao mổ trâu giết gà", tối ưu hóa chi phí và đảm bảo hệ thống chạy ổn định từ ngày đầu tiên.

P1

### Quiz 3 câu (Onboarding Form)

Làm cái Form lúc tải App. Khách tick 3 phát là có ngay `confidence = 0.9`. Không tốn 1 đồng chạy AI, dữ liệu sạch 100%.

P2

### Auto-infer từ Lịch sử mua

Tận dụng Data Warehouse (StarRocks) hiện tại. Phân tích giỏ hàng để cập nhật liên tục điểm `confidence` tự động.

P3

### Vector/ML Similarity

Chỉ áp dụng khi có hàng triệu user. Dùng Vector Search phức tạp để gộp những người "có gu giống nhau". Đừng làm vội ở hiện tại tránh Overkill.

Designed for CANIFA AI Stylist • Personalization Architecture