## 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