Konkui AI

Các nhà bán hàng online ở Thái Lan nhận câu hỏi của khách qua LINE, Facebook và Instagram cùng lúc, và phần lớn là lặp lại — giá, tồn kho, phí vận chuyển, chính sách cửa hàng — được quản trị viên trả lời thủ công từng tin một. Giao việc này cho AI là rủi ro: một mức giá hay số tồn kho sai gây hại nhiều hơn là không trả lời. Bài toán: một trợ lý trả lời từ dữ liệu của chính cửa hàng ngay từ ngày đầu, không bao giờ nói ra con số mà nó chưa tra cứu, và chuyển cuộc trò chuyện cho người thật ngay khi không giúp được.

Điều khó nhất của chatbot bán hàng không phải là trả lời, mà là không trả lời sai. Vì vậy một mô hình thứ hai xem lại mọi câu trả lời trước khi gửi, và dữ liệu cửa hàng nhập vào là nguồn sự thật duy nhất.

1. 1. Đa tenant ngay từ ngày đầu

   Mỗi cửa hàng là một Workspace có dữ liệu tách biệt hoàn toàn, và mọi truy vấn đều giới hạn trong đó. Thành viên là Admin hoặc Operator và đăng nhập bằng Google. Xây dựng trên Next.js 16 với Postgres, pgvector và Drizzle.

2. 2. Bộ kết nối kênh theo đúng luật từng nền tảng

   LINE OA kết nối bằng Channel ID, secret và access token, và chỉ chuyển sang trạng thái Đã kết nối khi một lần ping webhook có chữ ký được xác minh; Trang Facebook và Instagram kết nối qua Facebook Login. Trên LINE, Trợ lý dùng khung trả lời miễn phí trước rồi mới chuyển sang push; trên Meta, nó chỉ gửi trong khung 24 giờ.

3. 3. Dữ liệu mà Trợ lý có thể tin

   Cửa hàng lưu Sản phẩm, Khuyến mãi, Đặt lịch và Khách hàng. Các trường chính mang vai trò — giá, tồn kho — cho Trợ lý biết ý nghĩa, và Khuyến mãi tự áp dụng trong khoảng ngày hiệu lực. AI được ghi vào Đặt lịch và Khách hàng nhưng không bao giờ tìm kiếm chúng, nên một khách hàng không bao giờ thấy thông tin của khách khác. Cả bảy loại nguồn được nạp ở nền, và văn bản trông như câu lệnh sẽ được gắn cờ trên mục đó.

4. 4. Judge kiểm tra trước mọi hành động

   Trợ lý truy xuất kiến thức theo ngữ nghĩa, bằng tiếng Thái và tiếng Anh, qua embedding. Trước mỗi lần ghi và trước khi gửi câu trả lời, một mô hình judge xem xét: câu trả lời nêu số tiền hay tồn kho mà không công cụ nào trả về sẽ bị từ chối và được sửa một lần; nếu judge không chạy được, cuộc trò chuyện được chuyển cho đội ngũ.

5. 5. Vòng học do con người phê duyệt

   Một lượt không thích kèm câu sửa sẽ vào hàng chờ để Admin duyệt thành cặp hỏi–đáp. Curator biến tài liệu Admin dán vào thành đề xuất để xem xét, và các AI bên ngoài như Claude Code, Codex hay Cursor cũng có thể đề xuất kiến thức qua MCP — mọi đề xuất đều chờ người duyệt. Playground hiển thị điểm khớp, công cụ đã gọi, kết luận của judge và chi phí của từng câu trả lời.

Konkui AI đang chạy trên production. LINE OA kết nối được ngay; Trang Facebook và tài khoản Instagram của doanh nghiệp khác hiển thị ‘Chờ duyệt’ cho đến khi Meta hoàn tất App Review.

• Mọi cuộc trò chuyện trong một hộp thư

  Đội ngũ thấy ai đang giữ từng cuộc trò chuyện — Trợ lý, nhân viên, đang chờ hay đã xử lý — và dữ liệu mỗi cửa hàng nằm trong Workspace riêng.

• Câu trả lời dựa trên dữ liệu cửa hàng

  Trợ lý trả lời về sản phẩm, giá và khuyến mãi từ những gì cửa hàng đã nhập, và nói rõ khi thiếu thông tin thay vì đoán.

• Người tiếp quản gọn gàng

  Khi chuyển giao, Trợ lý ngừng trả lời nhưng soạn sẵn câu trả lời gợi ý trong ô nhập để nhân viên dùng, sửa hoặc bỏ.

• Chỉnh sửa trở thành kiến thức

  Khi được duyệt, chỉnh sửa của đội ngũ được Trợ lý dùng ngay từ tin nhắn tiếp theo.