#Thiết kế chi tiết giải pháp Ticket

Phiên bản: v2.0-beta

Ngày cập nhật: 2026-01-05

Trạng thái: Bản preview

#1. Tổng quan hệ thống và triết lý thiết kế

#1.1 Định vị hệ thống

Hệ thống này là một bộ Nền tảng quản lý Ticket thông minh AI-driven, được xây dựng dựa trên nền tảng low-code NocoBase. Mục tiêu cốt lõi là:

Cho phép dịch vụ Khách hàng tập trung hơn vào giải quyết vấn đề, thay vì các thao tác quy trình rườm rà

#1.2 Triết lý thiết kế

#Triết lý một: Kiến trúc dữ liệu chữ T

Kiến trúc chữ T là gì?

Mượn ý tưởng "Nhân tài chữ T" - chiều rộng ngang + chiều sâu dọc:

• Chiều ngang (bảng chính): Phủ năng lực chung cho tất cả các loại nghiệp vụ - mã, trạng thái, người xử lý, SLA... và các trường cốt lõi
• Chiều dọc (bảng mở rộng): Đi sâu vào các trường chuyên biệt của nghiệp vụ cụ thể - sửa chữa thiết bị có serial number, khiếu nại có phương án bồi thường

Tại sao thiết kế như vậy?

#Triết lý hai: Đội AI Employee

Không phải "tính năng AI", mà là "AI Employee". Mỗi AI có vai trò, tính cách, trách nhiệm rõ ràng:

Tại sao dùng mô hình "AI Employee"?

• Trách nhiệm rõ ràng: Sam quản phân loại, Grace quản trả lời, sẽ không lộn xộn
• Dễ hiểu: Nói với người dùng "Hãy để Sam phân tích một chút" thân thiện hơn "Gọi API phân loại"
• Có thể mở rộng: Thêm năng lực AI mới = Tuyển nhân viên mới

#Triết lý ba: Vòng lặp tri thức tự thân

Điều này tạo thành một vòng kín tích lũy tri thức - ứng dụng tri thức.

#2. Thực thể cốt lõi và mô hình dữ liệu

#2.1 Tổng quan quan hệ thực thể

#2.2 Chi tiết các bảng cốt lõi

#2.2.1 Bảng Ticket chính (nb_tts_tickets)

Đây là cốt lõi của hệ thống, sử dụng thiết kế "bảng rộng", đặt tất cả các trường thường dùng vào bảng chính.

Thông tin cơ bản

Truy nguyên nguồn gốc

Thông tin Người liên hệ

Thông tin người xử lý

Mốc thời gian

Liên quan SLA

Kết quả phân tích AI

Hỗ trợ đa ngôn ngữ

#2.2.2 Bảng mở rộng nghiệp vụ

Sửa chữa thiết bị (nb_tts_biz_repair)

Hỗ trợ IT (nb_tts_biz_it_support)

Khiếu nại Khách hàng (nb_tts_biz_complaint)

#2.2.3 Bảng bình luận (nb_tts_ticket_comments)

Trường cốt lõi

Trường kiểm duyệt AI (cho outbound)

#2.2.4 Bảng đánh giá (nb_tts_ratings)

#2.2.5 Bảng bài viết tri thức (nb_tts_qa_articles)

#2.3 Danh sách bảng dữ liệu

#3. Vòng đời Ticket

#3.1 Định nghĩa trạng thái

#3.2 Sơ đồ chuyển trạng thái

Quy trình chính (từ trái sang phải)

Quy trình nhánh

Máy trạng thái đầy đủ

#3.3 Quy tắc chuyển trạng thái chính

#4. Quản lý mức dịch vụ SLA

#4.1 Cấu hình ưu tiên và SLA

#4.2 Logic tính SLA

#Khi tạo Ticket

Thời gian deadline phản hồi = Thời gian gửi + Thời hạn phản hồi (phút)
Thời gian deadline giải quyết = Thời gian gửi + Thời hạn giải quyết (phút)

#Khi treo (pending)

Thời gian SLA tạm dừng bắt đầu = Thời gian hiện tại

#Khi khôi phục (từ pending về processing)

-- Tính thời lượng tạm dừng lần này
Thời lượng tạm dừng lần này = Thời gian hiện tại - Thời gian SLA tạm dừng bắt đầu

-- Cộng vào tổng thời lượng tạm dừng
Tổng thời lượng tạm dừng = Tổng thời lượng tạm dừng + Thời lượng tạm dừng lần này

-- Kéo dài thời gian deadline (thời gian tạm dừng không tính vào SLA)
Thời gian deadline phản hồi = Thời gian deadline phản hồi + Thời lượng tạm dừng lần này
Thời gian deadline giải quyết = Thời gian deadline giải quyết + Thời lượng tạm dừng lần này

-- Xóa thời gian tạm dừng bắt đầu
Thời gian SLA tạm dừng bắt đầu = Trống

#Đánh giá vi phạm SLA

-- Đánh giá vi phạm phản hồi
Phản hồi có vi phạm = (Thời gian phản hồi đầu trống VÀ Thời gian hiện tại > Thời gian deadline phản hồi)
            HOẶC (Thời gian phản hồi đầu > Thời gian deadline phản hồi)

-- Đánh giá vi phạm giải quyết
Giải quyết có vi phạm = (Thời gian giải quyết trống VÀ Thời gian hiện tại > Thời gian deadline giải quyết)
            HOẶC (Thời gian giải quyết > Thời gian deadline giải quyết)

#4.3 Cơ chế cảnh báo SLA

#4.4 Chỉ số dashboard SLA

#5. Năng lực AI và hệ thống Employee

#5.1 Đội AI Employee

Hệ thống cấu hình 8 AI Employee, chia thành hai loại:

Employee mới (chuyên dụng cho hệ thống Ticket)

Employee dùng lại (năng lực chung)

#5.2 Danh sách nhiệm vụ AI

Mỗi AI Employee được cấu hình 4 nhiệm vụ cụ thể:

#Nhiệm vụ của Sam

#Nhiệm vụ của Grace

#Nhiệm vụ của Max

#Nhiệm vụ của Lexi

#5.3 AI Employee và vòng đời Ticket

#5.4 Ví dụ phản hồi AI

#Phản hồi phân tích Ticket SAM-01

{
  "category_code": "COMPUTER",
  "sentiment": "NEGATIVE",
  "urgency": "HIGH",
  "keywords": ["ERP", "Đăng nhập thất bại", "Timeout", "Quyết toán cuối tháng"],
  "confidence": 0.92,
  "reasoning": "Ticket mô tả vấn đề đăng nhập hệ thống ERP, ảnh hưởng đến quyết toán cuối tháng của bộ phận tài chính, mức độ khẩn cấp cao",
  "suggested_reply": "Kính chào Khách hàng, cảm ơn bạn đã phản hồi vấn đề này...",
  "source_language_code": "vi",
  "is_translated": true,
  "description_translated": "Hello, our ERP system cannot login..."
}

#Phản hồi sinh trả lời GRACE-01

Kính chào Anh Tuấn,

Cảm ơn anh đã liên hệ phản hồi vấn đề đăng nhập ERP. Tôi hoàn toàn hiểu vấn đề này
đang ảnh hưởng đến công tác quyết toán cuối tháng của quý công ty,
chúng tôi đã ưu tiên xử lý vấn đề này.

Tình hình hiện tại:
- Đội kỹ thuật đang kiểm tra vấn đề kết nối server
- Dự kiến cập nhật tiến độ trong vòng 30 phút

Trong thời gian này, anh có thể thử:
1. Truy cập qua địa chỉ dự phòng: https://erp-backup.company.com
2. Nếu cần báo cáo gấp, có thể liên hệ chúng tôi để hỗ trợ xuất

Nếu có câu hỏi khác, vui lòng liên hệ tôi bất cứ lúc nào.

Trân trọng
Đội hỗ trợ kỹ thuật

#5.5 Tường lửa cảm xúc AI

Việc kiểm duyệt chất lượng trả lời do Grace phụ trách sẽ chặn các vấn đề sau:

#6. Hệ thống Knowledge base

#6.1 Nguồn tri thức

#6.2 Quy trình chuyển Ticket thành tri thức

Tiêu chí đánh giá:

• Tính tổng quát: Đây có phải vấn đề thường gặp không?
• Tính đầy đủ: Giải pháp có rõ ràng đầy đủ không?
• Tính lặp lại: Các bước có thể tái sử dụng không?

#6.3 Cơ chế đề xuất tri thức

Khi dịch vụ Khách hàng mở chi tiết Ticket, Max tự động đề xuất tri thức liên quan:

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📚 Tri thức được đề xuất                       [Mở rộng/Thu gọn]  │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ KB-T0042 Hướng dẫn chẩn đoán lỗi hệ thống servo CNC    Độ khớp: 94%    │ │
│ │ Bao gồm: Giải mã code cảnh báo, các bước kiểm tra driver servo                  │ │
│ │ [Xem] [Áp dụng vào trả lời] [Đánh dấu hữu ích]                        │ │
│ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ KB-T0038 Sổ tay bảo trì series XYZ-CNC3000        Độ khớp: 87%    │ │
│ │ Bao gồm: Lỗi thường gặp, kế hoạch bảo trì phòng ngừa                          │ │
│ │ [Xem] [Áp dụng vào trả lời] [Đánh dấu hữu ích]                        │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

#7. Engine Workflow

#7.1 Phân loại Workflow

#7.2 Workflow cốt lõi

#WF-T01: Quy trình tạo Ticket

#WF-AI01: Phân tích AI Ticket

#WF-AI04: Dịch và kiểm duyệt bình luận

#WF-AI03: Sinh tri thức

#7.3 Nhiệm vụ định kỳ

#8. Thiết kế menu và giao diện

#8.1 Backend quản lý

#8.2 Cổng Khách hàng

#8.3 Thiết kế dashboard

#Chế độ xem cấp cao

#Chế độ xem quản lý

#Chế độ xem dịch vụ Khách hàng

#Phụ lục

#A. Cấu hình loại nghiệp vụ

#B. Mã phân loại

Phiên bản tài liệu: 2.0 | Cập nhật cuối: 2026-01-05