ACUET

✨ 1. Trợ lý AI Stylist – Cá nhân hóa Việt phục từ ngôn ngữ tự nhiên

Tư vấn trang phục theo hoàn cảnh và phong cách cá nhân: Người dùng lựa chọn dịp sử dụng (Tết, lễ hội, chụp kỷ yếu, sự kiện trang trọng...), phong cách mong muốn và mức độ truyền thống – hiện đại. Hệ thống sử dụng Gemini để phân tích ngữ cảnh, đề xuất kiểu áo phù hợp trong ba loại Việt phục đang hỗ trợ và giải thích lý do lựa chọn.

Hiểu mô tả tự do thay vì chỉ dựa trên biểu mẫu cố định: Người dùng có thể diễn đạt chi tiết mong muốn về màu sắc, chất liệu, kiểu dáng, độ thoải mái hoặc phụ kiện. Chẳng hạn: "Mình muốn mặc Việt phục đi chụp ảnh Tết, màu sắc nhẹ nhàng, trẻ trung nhưng vẫn giữ nét truyền thống." AI kết hợp những thông tin này để xây dựng đề xuất phù hợp hơn với nhu cầu cá nhân.

Phối trang phục thành một tổng thể thống nhất: Không dừng ở việc chọn kiểu áo, AC tiếp tục đề xuất màu sắc, chất liệu, hạ phục, giày dép và phụ kiện, có xét đến sự tương thích với loại trang phục và bối cảnh sử dụng.

🛡️ 2. Bộ tri thức và quy tắc văn hóa – Sáng tạo hiện đại nhưng không đánh mất bản sắc

Kiểm soát đặc trưng cốt lõi của từng kiểu Việt phục: Hệ thống sử dụng bộ tri thức nghiên cứu về Áo ngũ thân tay chẽn, Áo tấc và Áo tứ thân để xác định những yếu tố cần giữ gìn khi phối hoặc cách tân. Ví dụ, Áo ngũ thân tay chẽn cần duy trì cổ đứng, hướng cài vạt và hình thái tay thu dần về cổ tay; trong khi Áo tấc có đặc trưng tay thụng rộng.

Phân loại đề xuất thành ba nhóm rõ ràng: Mỗi bản phối được xem xét theo nguyên tắc "Giữ cốt lõi" – "Biến tấu an toàn" – "Cần cân nhắc", giúp người dùng nhận biết yếu tố nào cần bảo tồn, yếu tố nào có thể sáng tạo và thay đổi nào cần thận trọng để tránh làm sai lệch đặc trưng trang phục.

Phân tách tri thức văn hóa khỏi khả năng sáng tạo của AI: Gemini hỗ trợ tạo phương án phối đồ, nhưng kết quả được kiểm tra và chuẩn hóa theo các quy tắc của hệ thống. Với những thông tin lịch sử chưa đủ căn cứ, AC ưu tiên thể hiện sự chưa chắc chắn thay vì tự đưa ra khẳng định.

🎨 3. AI Lookbook – Trực quan hóa bản phối và tinh chỉnh thiết kế nhiều lần

Chuyển ý tưởng phối đồ thành hình ảnh bằng AI: Sau khi xây dựng bản phối có cấu trúc, hệ thống chuyển các thông tin về kiểu áo, màu sắc, chất liệu, hạ phục và phụ kiện thành chỉ dẫn tạo ảnh, sử dụng mô hình gemini-3-pro-image để tạo hình ảnh Lookbook giúp người dùng hình dung trực quan phương án trang phục.

Đánh giá hình ảnh sau khi tạo: AC tiếp tục sử dụng Gemini để đối chiếu những đặc trưng có thể quan sát được trên hình ảnh với tiêu chí nhận diện của từng kiểu Việt phục, xác định chi tiết phù hợp, chưa rõ hoặc cần điều chỉnh.

Tinh chỉnh theo phản hồi của người dùng: Người dùng có thể tiếp tục yêu cầu thay đổi hoặc tạo phương án khác mà không cần bắt đầu lại toàn bộ hành trình. Hệ thống hướng tới việc phân biệt những điều chỉnh hợp lý, chẳng hạn nới độ rộng tay áo, với những thay đổi có nguy cơ làm mất đặc trưng cấu trúc của trang phục.

💬 4. AC Chat – Trợ lý khám phá kiến thức Việt phục ngay trong quá trình phối đồ

Tích hợp hỏi đáp về trang phục và bản phối: AC Chat sử dụng Gemini kết hợp bộ tri thức của dự án để giải đáp những câu hỏi về đặc điểm, ý nghĩa, cách lựa chọn và phối hợp các thành phần của Việt phục.

Kết hợp trải nghiệm thời trang với tìm hiểu văn hóa: Thay vì chỉ nhận hình ảnh đẹp, người dùng có thể tìm hiểu vì sao kiểu áo này phù hợp, đặc điểm nào tạo nên bản sắc truyền thống, hoặc những thay đổi nào cần cân nhắc khi cách tân.

Ưu tiên tính minh bạch của thông tin: AC Chat được định hướng trả lời dựa trên tri thức được cung cấp, tránh tự suy đoán hoặc khẳng định những chi tiết lịch sử chưa được kiểm chứng. Qua đó, ứng dụng đóng vai trò công cụ hỗ trợ khám phá, không thay thế tài liệu nghiên cứu chuyên sâu hay chuyên gia phục dựng Việt phục.

⚙️ 5. Quy trình AI đa giai đoạn – Prompting có ràng buộc, kiểm chứng và cải tiến liên tục

Kiến trúc xử lý nhiều bước thay vì một prompt duy nhất: AC được xây dựng trên nền tảng React/TypeScript kết hợp máy chủ xử lý AI. Quy trình gồm Thu thập nhu cầu → Gemini phân tích và gợi ý → Xây dựng bản phối theo quy tắc văn hóa → Tạo ảnh Lookbook → Đánh giá hình ảnh → Tinh chỉnh, giúp phân tách rõ các nhiệm vụ và tăng khả năng kiểm soát kết quả.

Kiểm soát đầu ra bằng dữ liệu có cấu trúc: Các đề xuất của Gemini được yêu cầu trả về theo định dạng có cấu trúc, sau đó kiểm tra định dạng, chuẩn hóa lựa chọn và đối chiếu quy tắc tương thích trước khi tiếp tục xử lý hoặc hiển thị. Cách tiếp cận này nhằm hạn chế những đề xuất thiếu căn cứ hoặc làm sai lệch đặc trưng trang phục.

Prompt Engineering được cải tiến từ lỗi thực tế: Nhóm liên tục thử nghiệm và điều chỉnh chỉ dẫn dựa trên các vấn đề phát hiện được, như AI tạo tay chẽn quá bó, hiểu nhầm yêu cầu nới rộng tay áo thành thay đổi cấu trúc, lựa chọn phụ kiện chưa phù hợp hoặc tạo hoa văn thiếu nhất quán.

Kết hợp AI tạo sinh với cơ chế kiểm tra độc lập: Gemini đảm nhiệm phân tích ngữ cảnh, hỗ trợ sáng tạo và đánh giá hình ảnh; trong khi bộ tri thức và quy tắc của hệ thống đóng vai trò kiểm soát tính phù hợp văn hóa. Quy trình phát triển tuân theo vòng lặp "Xác định yêu cầu → Cung cấp tri thức → Thử nghiệm → Phân tích lỗi → Điều chỉnh → Kiểm thử lại", hướng tới kết quả không chỉ đẹp về thẩm mỹ mà còn nhất quán, có thể giải thích và tôn trọng bản sắc Việt phục.