Hệ thống Text-to-SQL trong dự án được chia làm hai luồng kiến trúc hoàn toàn tách biệt, phục vụ hai mục đích khác nhau:

### 1. V1: AI Data Analyst (Text -> SQL -> Chart)
Dành cho người dùng nội bộ (nhân viên, quản lý) cần truy vấn dữ liệu kinh doanh phức tạp. 
- Người dùng đặt câu hỏi (VD: *\"Doanh thu áo thun nam theo tháng?\"*).
- AI (Sử dụng model `codex/gpt-5.3-codex`) phân tích Schema cơ sở dữ liệu và tự động sinh ra mã SQL.
- Hệ thống chạy SQL trên StarRocks (hoặc PostgreSQL) và trả về dữ liệu thô kèm theo cấu hình gợi ý Biểu đồ (chọn 1 trong 25 loại chart).

### 2. V2: Chatbot RAG với Vector Search
Dành cho khách hàng cuối (Customer-facing) tương tác để tìm kiếm sản phẩm.
- Tối ưu cực nhanh (chỉ mất ~2.5s).
- Thay vì sinh lệnh SQL phức tạp, hệ thống mã hóa (embed) câu hỏi của khách hàng thành Vector.
- Sử dụng hàm `approx_cosine_similarity` của StarRocks để tìm ra các sản phẩm tương đồng nhất.
- AI (Sử dụng `gemini-3.1-flash-lite-preview`) đọc kết quả và tạo câu trả lời tự nhiên, thân thiện.

Sự phân tách này giúp tối ưu hóa hiệu năng: V1 cần độ chính xác dữ liệu tuyệt đối bằng ngôn ngữ SQL, trong khi V2 cần tốc độ và độ mượt mà khi tương tác với khách hàng.