1 of 11

Vinpearl Concierge

Trợ lý AI đa ngôn ngữ cho kiosk khách sạn/resort

Trình bày bài toán · Giải pháp · Tính khả thi · Định hướng phát triển

Build phase · 2026

2 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Bài toán cần giải

Khách quốc tế cần được hỗ trợ nhanh, đúng ngữ cảnh và ít phụ thuộc hoàn toàn vào quầy lễ tân.

Khách dùng nhiều ngôn ngữ: Việt, Anh, Trung, Hàn.

Câu hỏi lặp lại nhiều: tiện ích, chính sách, nhà hàng, dịch vụ.

Đặt phòng/tour cần thu thập thông tin từng bước, tránh nhập sai dữ liệu nhạy cảm.

AI nếu tự ý trả lời hoặc tự ghi đơn sẽ tạo rủi ro sai thông tin, sai inventory, sai thanh toán.

Nút thắt: vừa phải “tự nhiên như lễ tân”, vừa phải “chắc như hệ thống nghiệp vụ”.

02

3 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Mục tiêu của hệ thống

Một kiosk có thể tiếp nhận hội thoại, điều phối ý định và thực hiện luồng dịch vụ an toàn.

1

Hỏi đáp có căn cứ

qua RAG

2

Đặt phòng

theo state machine

3

Đặt tour

qua dữ liệu DB

4

QR form &

QR thanh toán

Phạm vi trình diễn

Chat text/audio

SSE streaming

Room cards

VNPay QR

Giới hạn chủ động: LLM chỉ hiểu ngôn ngữ và đề xuất dữ liệu; quyền quyết định nằm ở router, state machine và service backend.

03

4 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Giải pháp: AI Concierge có điều phối

Tách vai trò giữa giao tiếp tự nhiên, truy xuất tri thức và xử lý nghiệp vụ tất định.

Khách tại kiosk

text hoặc voice

React/Vite

giao diện kiosk

FastAPI

streaming API

Conversation

Orchestrator

LangGraph RAG

+ ChromaDB

Booking / Tour

state machine

DB + VNPay

transaction & callback

Kết quả trả về FE dưới dạng SSE: status · token · metadata · done

04

5 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Luồng RAG: trả lời có căn cứ

Dùng multilingual embedding để tìm tri thức liên quan và chỉ gọi LLM khi có context đủ tốt.

Câu hỏi

nguyên bản

Detect

language

Embedding

đa ngôn ngữ

Retrieve

ChromaDB

Score

threshold

LLM trả lời

cùng ngôn ngữ

Fallback soạn sẵn

không gọi LLM

Điểm mạnh

Không dịch qua ngôn ngữ trung gian, giảm độ trễ và mất nghĩa.

Chỉ chunk vượt ngưỡng mới đưa vào prompt, giảm hallucination.

05

6 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Luồng đặt phòng & đặt tour

State machine thu thập thông tin, kiểm chứng dữ liệu, rồi mới tạo đơn và thanh toán.

Booking / Tour journey

Thu thập slot

bắt buộc

Kiểm tra ngày,

sức chứa, tour

Truy vấn phòng

trống / tour DB

Khách chọn

& mở QR form

Xác nhận

rõ ràng

Tạo đơn

+ VNPay QR

Vì sao dùng QR form?

Giảm lỗi STT với tên riêng, điện thoại, email, giấy tờ.

Giảm lộ dữ liệu nhạy cảm ở khu vực công cộng.

Thanh toán do backend/VNPay xác nhận qua IPN.

06

7 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Tính khả thi

Kiến trúc đã chia nhỏ các phần khó thành các module có thể build, test và thay thế độc lập.

React

Frontend kiosk, chat, card phòng, form, QR

FastAPI

API chat, SSE, voice, booking, tour, payment

RAG

ChromaDB + LangGraph + fallback threshold

DB

PostgreSQL/SQLite lưu state & nghiệp vụ

Vì sao khả thi để demo?

Luồng chính rõ: chat stream → router → RAG / booking / tour → metadata về FE.

Nghiệp vụ quan trọng được kiểm tra tất định, không giao quyền ghi dữ liệu cho LLM.

Có thể triển khai MVP trước: text chat + RAG + room cards + QR form; voice và hardening nâng cấp sau.

07

8 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Guardrails: an toàn theo nhiều lớp

Prompt chỉ là lớp đầu; quyền thực thi nằm ở backend, schema, state machine và transaction.

Input không tin cậy

Schema +

rate limit

Router +

state machine

LLM đề xuất

có evidence

Service backend

thực thi

Các chốt bảo vệ chính

RAG chỉ trả lời từ context; thiếu bằng chứng thì fallback.

Slot do LLM đề xuất phải có bằng chứng nguyên văn và được verify.

Inventory, giá, tổng tiền, tạo đơn và IPN thanh toán do backend kiểm soát.

PII được hạn chế hiển thị công khai; QR form ưu tiên thu thập dữ liệu nhạy cảm.

08

9 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Rủi ro hiện tại & cách xử lý

Những điểm này chưa chặn demo, nhưng cần được quản lý trước khi đi xa hơn.

RAG chưa có citation

Bổ sung trích nguồn/chunk ID và post-check phát biểu.

Rate-limit còn in-memory

Chuyển Redis khi chạy nhiều worker/replica.

PII chưa có lớp thống nhất

Mask trước khi log/gửi provider; audit payload trả FE.

LLM/API có thể timeout

Thêm timeout, retry có kiểm soát, circuit breaker và token budget.

Prompt injection

Giữ tool isolation; backend xác thực mọi slot và quyền.

Thông điệp: MVP khả thi, nhưng production cần hardening có kế hoạch.

09

10 of 11

VINPEARL CONCIERGE

Định hướng phát triển

Đi từ MVP ổn định đến hệ thống kiosk/concierge có thể vận hành nhiều điểm.

1

MVP

Text chat, RAG, booking/tour demo, QR form

2

Voice

STT/TTS đa ngôn ngữ, streaming mượt

3

Evaluation

Đo groundedness, intent accuracy, retrieval quality

4

Scale

Redis, monitoring, multi-kiosk, OTA knowledge update

5

Operation

Staff dashboard, HITL, analytics, production hardening

Ưu tiên gần nhất

Làm chắc luồng RAG + booking trước, sau đó mở rộng voice, multi-kiosk và vận hành staff dashboard.

10

11 of 11

Kết luận

Vinpearl Concierge không chỉ là chatbot. Đây là một lớp điều phối dịch vụ tại kiosk: hiểu ngôn ngữ tự nhiên, trả lời có căn cứ, và chuyển các hành động quan trọng sang backend tất định.

Tự nhiên với khách

Có căn cứ với RAG

An toàn khi tạo đơn

Next step: hoàn thiện MVP demo, bổ sung đánh giá RAG/intent, rồi harden cho vận hành thật.

Q&A