VINUNI BUILD PHASE · TEAM 242
NESTLY
Từ một tin nhắn
đến một lịch xem
đáng tin cậy.
AI hỗ trợ tìm nhà và đặt lịch xem —
con người giữ quyết định cuối cùng.
01 / 08
VẤN ĐỀ
Pain point là một quy trình thiếu tin cậy
01
Thông tin phân tán
Tin đăng, chat, lịch Sale và trạng thái căn nằm ở nhiều nơi.
02
Phản hồi chậm
Sale phải hỏi lại và kiểm tra thủ công nhiều điều kiện.
03
Cam kết dễ bị sai
Chỉ một bước thiếu kiểm tra có thể tạo double-booking.
Hệ quả: khách chờ lâu hơn · Sale xử lý yêu cầu thiếu dữ liệu · Trạng thái khó theo dõi
NESTLY · TEAM 242
02
GIẢI PHÁP
Nestly biến hội thoại thành workflow có kiểm soát
→
→
→
01
Hiểu nhu cầu
Tiếng Việt tự nhiên
→ tiêu chí có cấu trúc
02
Tìm & giải thích
Lọc trên dữ liệu
→ lý do phù hợp
03
Giữ tạm
Booking pending
+ soft-hold có hạn
04
Sale phê duyệt
Con người quyết định
trước khi xác nhận
Next.js · FastAPI · LangGraph · Transaction + row lock
NESTLY · TEAM 242
03
KHÁC BIỆT
Nestly đi xa hơn một câu trả lời
So sánh theo nhóm giải pháp — không phải tuyên bố về một thương hiệu cụ thể.
NĂNG LỰC
CỔNG TIN
CHATBOT
CRM / LỊCH
NESTLY
Hiểu nhu cầu tiếng Việt
—
●
△
●
Tìm căn trên dữ liệu
●
△
△
●
Chống double-booking
—
—
△
●
Human-in-the-Loop
—
—
●
●
Đánh giá AI end-to-end
—
△
—
●
● Có sẵn △ Một phần / phụ thuộc tích hợp — Không phải năng lực cốt lõi
NESTLY · TEAM 242
04
MINH HOẠ
Một câu tiếng Việt trở thành kết quả có thể kiểm tra
YÊU CẦU CỦA KHÁCH
“Tìm căn 2 phòng ngủ
ở Quận 7 từ 11 đến
12 triệu.”
LLM hiểu ngôn ngữ.
Bộ lọc dữ liệu kiểm soát kết quả.
→
AI trích xuất
QUẬN 7
2 PHÒNG NGỦ
11–12 TRIỆU/THÁNG
Kết quả
Đúng căn 11 triệu
Loại đúng căn 10 và 15 triệu
NESTLY · TEAM 242
05
EVALUATION
Pipeline đúng; câu trả lời còn dư địa cải thiện
Benchmark online · 3 tình huống tìm nhà bằng tiếng Việt · DeepSeek-V3
100%
Deterministic accuracy
3/3 truy vấn đúng logic và đúng căn
0,80
RAGAS Faithfulness
Câu trả lời bám sát dữ liệu
4,71s
Agent latency
Thời gian phản hồi trung bình
0 crash · DB 0,71 ms · Factual Correctness 0,58
2/3 case hoàn tất chấm LLM; case còn lại dừng do Judge chạm giới hạn max_tokens, dù lớp deterministic vẫn pass.
NESTLY · TEAM 242
06
ĐỊNH HƯỚNG
Từ MVP kỹ thuật đến pilot có số liệu kinh doanh
01
Củng cố chất lượng
Mở rộng benchmark
Sửa Judge · Streaming
02
Kết nối vận hành thật
Listing sạch · Inventory
Lịch Sale · Telemetry
03
Chạy pilot
Đo tốc độ · Booking
Xung đột được ngăn chặn
Sau khi lõi ổn định: Zalo/SMS · phản hồi sau xem · nhắc gia hạn
NESTLY · TEAM 242
07
LỜI MỜI HỢP TÁC
Cùng đưa Nestly vào
một quy trình thuê nhà thật.
01
Dữ liệu
Listing / inventory sạch
02
Pilot
Đội Sale hoặc đơn vị quản lý BĐS
03
Hạ tầng
Model, cloud và evaluation credits
TEAM 242
Minh Hoàng
Nam Phương
Ngọc Quang
Minh Thái
Workflow đã chạy.
Benchmark đã có.
Bước tiếp theo là dữ liệu thật.
NESTLY · VINUNI BUILD PHASE
08