CSKH AI trang web: Ranh giới năng lực và phương án kỹ thuật

1. 1
   Người dùng gửi

   Frontend thu thập tin nhắn và sessionId, mã hóa qua WSS/HTTPS gửi lên /api/chat.

2. 2
   Định tuyến intent

   Backend nhận diện intent theo từ khóa và mô hình phân loại (giá / mắt / du lịch / thành viên / khẩn cấp), và lắp ráp ngữ cảnh cùng đoạn cơ sở kiến thức.

3. 3
   API hội thoại mô hình lớn generate

   Backend gọi API mô hình lớn (gồm rào chắn tuân thủ và RAG), trả về dạng stream SSE; nếu trúng điều kiện chuyển người thì định tuyến đến tổng đài viên.

4. 4
   Render frontend

   Frontend render tăng dần phần trả lời, ghi nhật ký phiên và mức độ hài lòng, phục vụ lặp sau và tự sửa.

Chuỗi hỗ trợ R&D chạy độc lập: nhà phát triển nộp ticket (intent mới / Bug) → Agent sinh hoặc sửa mã → tạo Pull Request → review rồi hợp vào production.

Dưới đây là cách viết ví dụ chung, chỉ để minh họa tư tưởng tích hợp,Không phải mã môi trường sản xuất của trang này, và chưa triển khai.

Dịch vụ xử lý tin nhắn backend + tích hợp mô hình lớn (Node 18+, cần express và openai）：

// server.js
import express from 'express';
import OpenAI from 'openai';
const app = express();
app.use(express.json());
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

// Medical compliance guardrails: no diagnosis / prescriptions / efficacy promises
const GUARDRAILS = [
  'You are the AI assistant of a medical travel concierge site; provide objective process and credential information only.',
  'Never diagnose, prescribe, promise outcomes, or rank doctors.',
  'Actual treatment requires an in-person visit with a licensed physician; costs follow hospital pricing.',
  'For emergencies, guide users to local emergency numbers (120 in China / 911 in the US).',
  'When unsure, escalate to a human agent.'
].join(String.fromCharCode(10));

// Intent routing: keyword hit decides the class, otherwise general
const INTENTS = {
  price: /价格|比价|费用|报价|usd|\$/i,
  eye: /眼科|近视|激光|smile|lasik|icl|白内障/i,
  travel: /行程|签证|机票|酒店|陪护/i,
  member: /会员|登录|账号|保险/i,
  emergency: /紧急|急救|意外|危险/i
};
function route(text){ for(const k in INTENTS) if(INTENTS[k].test(text)) return k; return 'general'; }

app.post('/api/chat', async (req, res) => {
  const { sessionId, message, lang = 'zh-CN' } = req.body;
  const intent = route(message);
  const kb = await retrieveKB(intent, message); // vector retrieval placeholder
  const stream = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini', stream: true,
    messages: [
      { role:'system', content: GUARDRAILS + '\nKB snippets:\n' + kb },
      { role:'user', content: '[' + lang + '] ' + message }
    ]
  });
  res.setHeader('Content-Type','text/event-stream');
  for await (const chunk of stream) {
    const t = (chunk.choices[0] && chunk.choices[0].delta && chunk.choices[0].delta.content) || '';
    if (t) res.write('data: ' + JSON.stringify({ delta: t }) + String.fromCharCode(10) + String.fromCharCode(10));
  }
  res.write('data: [DONE]' + String.fromCharCode(10) + String.fromCharCode(10));
  res.end();
});

async function retrieveKB(intent, q){ return '(Example) public credential and price-range notes for this intent.'; }
app.listen(3000, () => console.log('AI chat service on :3000'));

Gọi stream frontend (trình duyệt):

// chat-client.js
export async function sendChat(sessionId, message, lang, onDelta) {
  const res = await fetch('/api/chat', {
    method:'POST', headers:{'Content-Type':'application/json'},
    body: JSON.stringify({ sessionId, message, lang })
  });
  const reader = res.body.getReader();
  const dec = new TextDecoder();
  while (true) {
    const { done, value } = await reader.read();
    if (done) break;
    for (const line of dec.decode(value).split(String.fromCharCode(10))) {
      if (line.startsWith('data: ')) {
        const payload = line.slice(6);
        if (payload === '[DONE]') return;
        onDelta(JSON.parse(payload).delta);
      }
    }
  }
}

Module sinh / sửa mã (hỗ trợ R&D, kế hoạch) (Python, cần openai, thay model khi tích hợp Agent hỗ trợ R&D):

# codex_agent.py
import os, openai, sys
client = openai.OpenAI(api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'])

def generate_or_fix(task, file_path=None, failing_test=None):
    ctx = ''
    if file_path and os.path.exists(file_path):
        ctx += '\n# Existing file ' + file_path + '\n' + open(file_path, encoding='utf-8').read()
    if failing_test:
        ctx += '\n# Failing test output\n' + failing_test
    prompt = ('You are the code engineer for the customer-service system. Task: ' + task +
              '\nOutput only a mergeable code diff or the complete file, with a brief explanation.\n' + ctx)
    r = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',  # replace model when wiring in the actual code model
        messages=[{'role':'system','content':'You are a senior frontend / Node engineer familiar with this customer-service system.'},
                  {'role':'user','content':prompt}])
    return r.choices[0].message.content

if __name__ == '__main__':
    print(generate_or_fix(sys.argv[1], sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None))