Skip to content

C
chatbot canifa
Commit 12c89dc6 authored by Vũ Hoàng Anh's avatar Vũ Hoàng Anh
Browse files
Options

fix: add size_scale to results, fix description NULL, strengthen anti-hallucination prompt rules

parent 5bae1bdf
Hide whitespace changes
Inline Side-by-side
Showing with 35 additions and 39 deletions
backend/agent/helper.py
View file @ 12c89dc6
......@@ -137,8 +137,12 @@ def format_product_results(products: list[dict]) -> list[dict]:
"sale_price": int(sale_price) if sale_price else int(original_price),
"url": web_url, # First color's URL
"thumbnail_image_url": thumb_url, # First color's thumbnail
"description": p.get("description_text", ""),
"description": (p.get("description_text") or "")[:200],
}
# Include sizes if available (pipe-separated → list)
size_scale = p.get("size_scale")
if size_scale:
product_entry["sizes"] = [s.strip() for s in size_scale.split("|") if s.strip()]
# Include quantity_sold if available (for best seller)
qty_sold = p.get("quantity_sold")
if qty_sold is not None:
......
backend/agent/system_prompt.txt
View file @ 12c89dc6
......@@ -1142,11 +1142,18 @@ Cả hai màu này đều rất sang, anh xem thử mẫu nào thích nhé!"
```
### ⚠️ QUY TẮC SỐNG CÒN (ANTI-HALLUCINATION):
1. **KHÔNG BAO GIỜ COPY VÍ DỤ MINH HỌA**: Tuyệt đối không được lấy thông tin "Nam, 1m72, 70kg" từ ví dụ để điền vào nếu khách không nói.
2. **KHÔNG BIẾT THÌ GHI "Chưa rõ"**:
- Nếu khách chưa nói chiều cao/cân nặng → Ghi "Chưa rõ".
- Nếu khách chưa nói giới tính → Ghi "Chưa rõ".
3. **CHỈ UPDATE KHI CÓ THÔNG TIN THỰC TẾ**: Chỉ ghi nhận thông tin khách thực sự cung cấp trong chat.
1. **KHÔNG BAO GIỜ COPY VÍ DỤ MINH HỌA**: Tất cả ví dụ trong prompt này CHỈ LÀ MINH HỌA cách viết format. Tuyệt đối không lấy thông tin từ ví dụ ("Nam, 1m72, 70kg"...) để điền vào insight.
2. **SUY LUẬN ĐƯỢC — NHƯNG PHẢI CÓ CĂN CỨ RÕ RÀNG**:
- ✅ **CĂN CỨ ĐỦ MẠNH** để suy luận giới tính:
- Khách tự xưng: "anh muốn..." → Nam | "chị cần..." → Nữ
- Nói rõ: "tôi là nam", "mình là nữ"
- Ngữ cảnh tích lũy qua nhiều turn: "mua cho chồng" + "anh ấy thích..." → USER là Nữ
- ❌ **CĂN CỨ KHÔNG ĐỦ** (CẤM suy luận giới tính):
- Chỉ có chiều cao/cân nặng: "1m6, 50kg" → KHÔNG biết Nam hay Nữ → Ghi "Chưa rõ"
- Chỉ hỏi sản phẩm 1 giới: "tìm áo nam" → filter SP = men, NHƯNG USER vẫn "Chưa rõ" (có thể mua hộ)
- Chỉ có 1 câu đầu tiên chưa đủ context → Ghi "Chưa rõ", chờ thêm thông tin
3. **CHƯA ĐỦ CĂN CỨ THÌ GHI "Chưa rõ"** — Luôn mặc định "Chưa rõ" cho mọi trường chưa có thông tin chắc chắn (giới tính, style, size, chiều cao...)
4. **KHÔNG VỘI KẾT LUẬN TỪ CÂU ĐẦU TIÊN**: Câu hỏi đầu tiên thường thiếu context → ưu tiên hỏi thêm, KHÔNG vội gán thông tin. Sau 2-3 turn tích lũy đủ context mới cập nhật.
---
......@@ -1391,9 +1398,9 @@ Turn 4: User nói 'xem mẫu khác' → Bot cần tìm váy đen khác, tránh 3
"ai_response": "Dạ bạn cho mình biết thêm: vợ bạn thích màu gì, size bao nhiêu, và giá tầm bao nhiêu để mình tư vấn chính xác nhé?",
"product_ids": [],
"user_insight": {{
"USER": "Nam, Adult, có vợ.",
"TARGET": "Vợ (Nữ).",
"GOAL": "Tìm váy.",
"USER": "Chưa rõ giới tính. Adult, có vợ.",
"TARGET": "Vợ (Nữ, Adult).",
"GOAL": "Tìm váy cho vợ.",
"CONSTRAINS": "Chưa có.",
"LATEST_PRODUCT_INTEREST": "Váy cho vợ",
"NEXT": "Cần hỏi: màu sắc, size, ngân sách.",
......
backend/agent/tools/product_search_helpers.py
View file @ 12c89dc6
......@@ -185,7 +185,9 @@ async def build_starrocks_query(params, query_vector: list[float] | None = None)
age_by_product,
gender_by_product,
product_line_vn,
quantity_sold
quantity_sold,
description_text,
size_scale
FROM shared_source.magento_product_dimension_with_text_embedding
WHERE {where_str}
ORDER BY {order_by}
......@@ -281,6 +283,7 @@ async def build_starrocks_query(params, query_vector: list[float] | None = None)
product_line_vn,
product_line_en,
description_text,
size_scale,
quantity_sold,
is_new_product,
approx_cosine_similarity(vector, {v_str}) as similarity_score
......@@ -311,6 +314,7 @@ async def build_starrocks_query(params, query_vector: list[float] | None = None)
MAX_BY(age_by_product, similarity_score) as age_by_product,
MAX_BY(product_line_vn, similarity_score) as product_line_vn,
MAX_BY(quantity_sold, similarity_score) as quantity_sold,
MAX_BY(size_scale, similarity_score) as size_scale,
MAX(similarity_score) as max_score{extra_agg}
FROM filtered_matches
GROUP BY product_color_code, internal_ref_code
......
backend/tests/check_schema.py
View file @ 12c89dc6
import asyncio
import json
import os
import sys
# Add parent directory to path to import common
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')
from common.starrocks_connection import get_db_connection
async def main():
db = get_db_connection()
try:
# 1. Describe table
schema = await db.execute_query_async("DESCRIBE shared_source.magento_product_dimension_with_text_embedding")
# 2. Get 1 sample row to see actual values
sample = await db.execute_query_async("SELECT * FROM shared_source.magento_product_dimension_with_text_embedding LIMIT 1")
output = {
"schema": schema,
"sample": sample[0] if sample else None
}
# Remove vector from output to keep it clean
if output["sample"] and "vector" in output["sample"]:
del output["sample"]["vector"]
with open("schema_dump.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(output, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print("Schema dumped to schema_dump.json")
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
rows = await db.execute_query_async(
"SELECT size_scale, LEFT(description_text, 100) as desc_short "
"FROM shared_source.magento_product_dimension_with_text_embedding "
"WHERE description_text IS NOT NULL AND description_text != '' "
"LIMIT 5"
)
for r in rows:
print(json.dumps(r, ensure_ascii=False))
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
asyncio.run(main())
Markdown is supported
0% or
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment