LM
Quay lại dự án

2025

Restaurant AI Chatbot

AI chatbot backendInternal project

Chatbot backend bằng FastAPI, xây dựng trên mô hình RAG để kết hợp dữ liệu nội bộ và mô hình ngôn ngữ, hỗ trợ trả lời câu hỏi, tư vấn thông tin nhà hàng và đặt bàn qua website, Zalo OA hoặc Messenger.

Vai trò
Backend Developer
Năm
2025
Loại dự án
AI chatbot backend
Trạng thái
Internal project

Hình ảnh không công khai

Dự án có ràng buộc bảo mật với hệ thống của công ty cũ, nên mình không hiển thị ảnh giao diện hoặc dữ liệu thật.

Tổng quan

Chatbot tư vấn và hỗ trợ đặt bàn cho nhà hàng

Backend chatbot dùng FastAPI, OpenAI API và mô hình RAG để trả lời câu hỏi về nhà hàng, truy xuất thông tin nội bộ và hỗ trợ khách trong giai đoạn tư vấn hoặc đặt bàn trên website, Zalo OA hoặc Messenger.

Vai trò

Backend Developer

Thời lượng

Dự án công ty

Năm

2025

Mảng nghiệp vụ

Tư vấn nhà hàngHỏi đáp thông tinHỗ trợ đặt bànTriển khai Zalo OA / MessengerAI chatbot

Vấn đề

Khách hàng thường hỏi lặp lại về thực đơn, không gian, giờ mở cửa, chính sách và đặt bàn; đội vận hành cần một trợ lý có thể trả lời đúng phạm vi thông tin đã kiểm soát.

Mục tiêu

  • Giảm câu hỏi lặp lại cho nhân viên
  • Trả lời dựa trên dữ liệu nội bộ
  • Giữ chatbot trong phạm vi thông tin nhà hàng
  • Chuẩn bị backend dễ tích hợp nhiều kênh
  • Hỗ trợ triển khai qua Zalo OA và Messenger

Giải pháp

Thiết kế backend hội thoại với FastAPI, PostgreSQL, OpenAI và RAG pipeline, tách lớp knowledge base, retrieval, prompt/context và API để dễ kiểm soát câu trả lời.

Hướng giải quyết

  • API hội thoại cho website, Zalo OA hoặc Messenger
  • RAG retrieval từ dữ liệu nội bộ
  • Prompt guardrails để giới hạn phạm vi trả lời
  • Backend modular để mở rộng kênh tích hợp như Zalo OA và Messenger

Công nghệ

PythonFastAPIPostgreSQLDockerChatbotOpenAI API

Điểm nổi bật

  • Thiết kế API hội thoại và luồng truy xuất kiến thức từ dữ liệu nội bộ.
  • Tối ưu prompt và ngữ cảnh để chatbot trả lời đúng phạm vi thông tin nhà hàng.
  • Chuẩn bị cấu trúc backend có thể tích hợp với website, Zalo OA hoặc Messenger.

Phạm vi phụ trách

Phát triển backend chatbot và tích hợp AI

  • Thiết kế API hội thoại bằng FastAPI.
  • Xây dựng lớp RAG retrieval từ dữ liệu nội bộ cho chatbot.
  • Tối ưu prompt và context để giới hạn phạm vi trả lời.
  • Tích hợp OpenAI API cho luồng hội thoại.
  • Thiết kế cấu trúc PostgreSQL cho dữ liệu hỗ trợ hỏi đáp.
  • Chuẩn bị backend có thể kết nối website, Zalo OA hoặc Messenger.

Tính năng

Hội thoại

  • API gửi và nhận tin nhắn
  • Quản lý ngữ cảnh hội thoại
  • Trả lời theo phạm vi nhà hàng

Knowledge

  • RAG retrieval từ thông tin nội bộ
  • Cấu trúc dữ liệu FAQ
  • Cập nhật nội dung tư vấn

AI

  • Tích hợp OpenAI API
  • Retrieval-Augmented Generation
  • Prompt tuning
  • Giới hạn phạm vi trả lời

Kênh triển khai

  • Website chatbot
  • Zalo OA
  • Messenger

Thách thức kỹ thuật

Kiểm soát phạm vi câu trả lời

Tối ưu prompt và context để chatbot trả lời dựa trên thông tin nhà hàng thay vì suy đoán ngoài dữ liệu.

Tách lớp knowledge

Tách dữ liệu nội bộ, RAG retrieval, xử lý hội thoại và lời gọi AI để backend dễ bảo trì và mở rộng.

Chuẩn bị tích hợp đa kênh

Thiết kế API trung lập để chatbot có thể kết nối với website, Zalo OA hoặc Messenger.

Kiến trúc

Backend

FastAPIPython

Database

PostgreSQL

AI

OpenAI APIRAG

Infrastructure

DockerZalo OAMessenger
Website/Zalo OA/Messenger
FastAPI
RAG Retrieval
PostgreSQL
OpenAI

Triển khai

Môi trường
Internal environment
Container
Docker
Theo dõi
Application Logs

Đội ngũ

Quy mô
3
Vai trò
Backend Developer

Trách nhiệm

  • Thiết kế API
  • Thiết kế RAG retrieval
  • Tích hợp AI
  • Thiết kế dữ liệu

AI Chatbot Backend

Loại ứng dụng

FastAPI

Backend

OpenAI + RAG

AI

Zalo OA + Messenger

Kênh

PostgreSQL

Dữ liệu