Skip to main content
Bạn dùng Trợ lý AI trong giao diện quản trị để hỏi về tài liệu nội bộ và tra cứu dữ liệu vận hành của tòa nhà đang chọn. Trợ lý hiển thị câu trả lời, nguồn tham chiếu và cho phép mở lại lịch sử trò chuyện của bạn.
Bạn cần quyền truy cập trợ lý AI. Dữ liệu tra cứu còn phụ thuộc quyền xem từng nhóm nghiệp vụ và tòa nhà đang chọn. Công cụ dữ liệu chỉ đọc, không tạo hoặc sửa dữ liệu nghiệp vụ.

Chỉ mục chức năng

Trò chuyện với trợ lý

Panel Trợ lý AI

Bảng điều khiển Trợ lý AI (ChatBot và RAG Knowledge) hiển thị trên thanh công cụ

Trong panel Trợ lý AI, chọn ChatBot. Một câu hỏi có tối đa 4.000 ký tự.
1

Gửi câu hỏi

Nhập nội dung vào Hỏi trợ lý AI, chọn Gửi hoặc nhấn Enter. Nhấn Shift + Enter để xuống dòng.
2

Đọc câu trả lời

Khi xử lý xong, giao diện hiển thị câu trả lời bằng Markdown, có thể gồm bảng. Nguồn tham chiếu hiển thị mã tài liệu hoặc nhóm dữ liệu được trả về cùng câu trả lời.
3

Hỏi tiếp hoặc bắt đầu lại

Chọn Lịch sử trò chuyện để mở cuộc trò chuyện cũ. Chọn nút Bắt đầu cuộc trò chuyện mới để nhập câu hỏi trong cuộc trò chuyện mới.
Trong lúc chờ trả lời, nút Dừng hủy yêu cầu đang chờ ở giao diện. Khi giao diện xử lý việc hủy, câu hỏi được đưa lại vào ô nhập và hiện thông báo Đã dừng trả lời.

Tình huống thực tế

Ví dụ: Nhân viên ban quản lý cần tra cứu nhanh thông tin dịch vụ của căn hộ:
  1. Bấm nút Trợ lý AI trên thanh tiêu đề góc phải để mở panel trợ lý.
  2. Đặt câu hỏi: “Kiểm tra trạng thái nợ của căn hộ A0101 trong kỳ tháng 07/2026?”
  3. Trợ lý AI gọi công cụ tra cứu dữ liệu vận hành TAHO:billing và trả về chi tiết bảng kê, số tiền còn nợ kèm nguồn trích dẫn rõ ràng.
Server kiểm tra mã trích nguồn có thuộc các nguồn được cung cấp cho cuộc trò chuyện hay không. Kiểm tra này không xác minh từng phát biểu đúng với nội dung nguồn.

Kho tri thức

Chọn RAG Knowledge để quản lý tài liệu. Tab này chỉ xuất hiện khi bạn có quyền quản lý kho tri thức. RAG là cách tìm đoạn tài liệu liên quan rồi đưa vào ngữ cảnh để mô hình trả lời. Embedding là biểu diễn số của nội dung, được dùng khi xếp hạng các đoạn tài liệu.
1

Chọn tài liệu

Trong Thêm tài liệu, nhập Tiêu đề, chọn Danh mục và Chọn tài liệu. Tiêu đề có từ 1 đến 200 ký tự. Các định dạng được nhận là TXT, MD, CSV, JSON, PDF, DOCX và XLSX; mỗi tệp tối đa 10 MB.
2

Lập chỉ mục

Chọn Tải lên và lập chỉ mục. Server trích văn bản, chia đoạn, tạo embedding rồi lưu tài liệu và các đoạn. Khi thành công, tài liệu xuất hiện trong Thư viện và giao diện báo đã thêm tài liệu vào kho tri thức của tòa nhà.
3

Ngừng dùng tài liệu

Chọn nút Lưu trữ của tài liệu đang hoạt động. Khi thành công, tài liệu hiện Đã lưu trữ và không còn được chọn cho lần tìm tài liệu tiếp theo.
Server từ chối tệp không lấy được văn bản, nội dung vượt 1.000.000 ký tự hoặc nội dung trùng với tài liệu đã tải lên trong cùng tòa nhà.

Tra cứu dữ liệu vận hành

Mô hình có thể yêu cầu công cụ search_taho_records tìm bản ghi. Server kiểm tra nhóm dữ liệu, quyền truy cập và tòa nhà, sau đó chỉ trả các trường được cho phép. Mỗi lần tìm lấy tối đa 20 bản ghi.
Kết quả tìm bản ghi không phải báo cáo tổng hợp toàn bộ tòa nhà. Xem giới hạn phần AI để đối chiếu gợi ý tổng hợp công nợ trên giao diện.

Kết nối MCP

MCP là giao thức để ứng dụng AI bên ngoài gọi công cụ của Taho. Endpoint /api/mcp yêu cầu tài khoản được xác thực và có quyền truy cập trợ lý AI. Endpoint trả kết quả công cụ; ứng dụng bên ngoài xử lý hội thoại. Khi không có khóa OpenAI hoặc tạo embedding thất bại, tìm tài liệu qua MCP dùng điểm khớp từ khóa.

Phạm vi xử lý và lưu dữ liệu

Chat gửi câu hỏi, ngữ cảnh hội thoại, các đoạn tài liệu và kết quả công cụ được dùng tới OpenAI để xử lý. Yêu cầu tạo câu trả lời đặt store: false. Taho lưu câu hỏi, câu trả lời, nguồn, model và số token trong PostgreSQL khi luồng trả lời thành công. Giới hạn chat là 20 yêu cầu/phút và MCP là 60 yêu cầu/phút, tính riêng theo người dùng, tòa nhà và loại yêu cầu.
activeTowerId là tòa nhà đang chọn và là phạm vi cho repository AI cùng truy vấn dữ liệu vận hành.
  • Chat đi qua POST /admin/ai/chat, tìm tối đa 6 đoạn tài liệu, lấy tối đa 12 tin nhắn gần nhất khi hỏi tiếp và chạy tối đa 4 lượt gọi mô hình.
  • Kho tri thức đi qua POST /admin/ai/knowledge; lưu tài liệu, các đoạn và nhật ký trong cùng transaction. DELETE /admin/ai/knowledge chuyển tài liệu từ ready sang archived và ghi nhật ký trong cùng transaction.
  • AiKnowledgeDocuments lưu metadata tài liệu; AiKnowledgeChunks lưu văn bản và embedding. AiChatThreads lưu cuộc trò chuyện; AiChatMessages lưu tin nhắn.
  • Hai tin nhắn hỏi–đáp và thời gian cập nhật cuộc trò chuyện được ghi trong cùng transaction. Việc tạo cuộc trò chuyện mới diễn ra trước transaction đó. Lịch sử chỉ được đọc theo chủ cuộc trò chuyện và tòa nhà.
  • AiRateLimits lưu số lượt yêu cầu theo cửa sổ một phút.

Tài liệu liên quan