Hướng dẫn Nhân viên Chuẩn bị Nội dung cho VIVA AI

Đối tượng: Ops, HR, Content Manager, Moderator Mục đích: AI VIVA trả lời chính xác phụ thuộc 80% vào chất lượng dữ liệu nhân viên nạp vào. Tài liệu này liệt kê 7 loại nội dung cần chuẩn, checklist cụ thể, và ví dụ Đúng/Sai. Cập nhật: 2026-04-27

Tại sao chất lượng dữ liệu quan trọng

VIVA AI không có wiki tĩnh. AI lấy thông tin theo 3 đường:

1. Function tools → Laravel realtime — query DB live (worker_profile, job_search, job_detail, commission_history…)
2. System prompt — text "luật chơi" do dev curate
3. LLM general knowledge — Gemini/Claude biết tiếng Việt nhưng KHÔNG biết KCN Bắc Ninh, Samsung Yên Phong, lương CNC

→ Nếu data trong Laravel sai/thiếu, AI hallucinate (bịa). Vietnam slang, tên KCN viết tắt, lương đặc thù = AI bí.

→ Nhân viên là knowledge anchor: nạp data sạch + đúng = AI giỏi. Data bẩn = AI ngu, blame back.

7 loại nội dung cần chuẩn

A — Tin tuyển dụng (Job postings)

Vì sao quan trọng: AI dùng để search, summarize 5-bullet, explain match. Tin viết cẩu thả → AI tóm tắt sai → công nhân click vào thấy khác → mất uy tín.

Checklist mỗi tin

• [ ] Tiêu đề: Tên việc + công ty + KCN. Tối đa 80 ký tự.
• ✅ "CN đứng máy CNC — Samsung Yên Phong, lương 11.5–14.2tr"
• ❌ "TUYỂN GẤP!!! LƯƠNG CAO!!!" (clickbait, ALL CAPS)

• ❌ "Việc làm tốt" (chung chung, AI không match được)

• [ ] Mức lương: Khoảng cụ thể, ghi rõ thực lĩnh hay cơ bản.

• ✅ "Cơ bản 9tr + tăng ca 2.5tr + thưởng 1tr = thực lĩnh 12.5tr/tháng"
• ❌ "Lương cao thoả thuận" (AI không filter được)

• ❌ "Lương 20tr" (không khả thi → AI flag salary anomaly)

• [ ] Tên KCN chính xác: Dùng tên chuẩn từ KCN ontology.

• ✅ "KCN Yên Phong" / "VSIP Bắc Ninh" / "KCN Quế Võ I"
• ❌ "Bắc Ninh" (quá rộng) / "KCN Bắc Ninh" (không tồn tại tên đó)

• ❌ "Khu công nghiệp gần TP Bắc Ninh" (mơ hồ)

• [ ] Yêu cầu công việc: List rõ.

• ✅ "Nam 18–35, biết đọc bản vẽ kỹ thuật, có thể làm ca đêm"

• ❌ "Yêu cầu chăm chỉ, trung thực" (AI không filter ra ai phù hợp)

• [ ] Thông tin KTX: Free/Có phí, khoảng cách công ty.

• ✅ "KTX miễn phí trong KCN, đi bộ 5 phút"
• ✅ "KTX 500k/tháng, cách 2km, có xe đưa đón"

• ❌ "Có chỗ ở" (AI không biết miễn phí hay không)

• [ ] Liên hệ HR: SĐT thật + tên người + giờ làm việc.

• ✅ "Chị Hằng HR — 0987 654 321, 8h–17h"

• ❌ "Liên hệ công ty" (AI không thể đề xuất action)

• [ ] Phúc lợi cụ thể: BHXH/BHYT/thưởng tháng 13/khám sức khỏe…

• ✅ "BHXH/BHYT theo lương cơ bản, thưởng tháng 13 = 1.5 tháng lương"
• ❌ "Phúc lợi đầy đủ" (AI không citation được)

Ví dụ tin chuẩn

Tiêu đề: CN đứng máy CNC — Samsung Yên Phong, lương 11.5–14.2tr
KCN: KCN Yên Phong (Bắc Ninh)
Mô tả công việc:
- Vận hành máy CNC theo quy trình
- Làm 12 tiếng/ca, 4 ca/tuần (2 ngày 2 đêm)
- Có thể làm tăng ca cuối tháng
Yêu cầu:
- Nam, 18–35 tuổi
- Đọc được bản vẽ kỹ thuật cơ bản
- Có thể làm ca đêm
Phúc lợi:
- KTX miễn phí trong KCN, đi bộ 5 phút
- BHXH/BHYT/BHTN theo lương cơ bản (9tr)
- Thưởng tháng 13 = 1.5 tháng lương
- Khám sức khỏe định kỳ 6 tháng
- Xe đưa đón từ Bắc Giang/Bắc Ninh trung tâm
Lương: Cơ bản 9tr + tăng ca 2.5tr + thưởng 1tr = thực lĩnh ~12.5tr/tháng
Bắt đầu: Phỏng vấn 02/05, đi làm 05/05
HR: Chị Hằng — 0987 654 321 (8h–17h)

B — Hồ sơ công nhân (Worker profile)

Vì sao quan trọng: AI inject profile vào system prompt mỗi lần chat. Profile thiếu → AI hỏi lại liên tục, không gợi ý chính xác. Profile sai → AI gợi ý job sai khả năng worker.

Field bắt buộc (CTV nhập khi onboard)

• [ ] Họ tên đầy đủ: Viết hoa chữ cái đầu, đúng theo CCCD.
• ✅ "Nguyễn Văn Tâm"

• ❌ "nguyễn văn tâm" / "NGUYỄN VĂN TÂM" / "Tâm"

• [ ] SĐT: Format VN chuẩn, có verify OTP.

• ✅ "0987654321" hoặc "+84987654321"

• ❌ "098 7654321" (có space)

• [ ] Quê quán: Tỉnh + huyện, không cần xã.

• ✅ "Nam Định / Trực Ninh"

• ❌ "Nam Định" (thiếu huyện) / "Hà Nội" (mơ hồ — quận nào?)

• [ ] Tuổi/giới tính: từ CCCD.

• [ ] Trình độ: THPT / Trung cấp / Cao đẳng / Đại học / Chưa học hết THCS.

Field quan trọng (cần điền sớm — improve match score)

• [ ] Kỹ năng (skills): Chọn từ danh sách chuẩn (controlled vocab).
• ✅ ["CNC operator", "đóng gói", "kiểm tra chất lượng QC"]

• ❌ ["chăm chỉ", "tốt", "biết làm"] (vô nghĩa cho AI match)

• [ ] Lịch sử công ty: Tên + tháng + vị trí.

• ✅ "Samsung Yên Phong / 14 tháng / CN lắp ráp"

• ❌ "Có làm 1 năm" (AI không match KCN)

• [ ] Lương kỳ vọng: Khoảng cụ thể.

• ✅ "12–14tr/tháng"

• ❌ "Lương cao thoả thuận"

• [ ] Vị trí mong muốn (KCN): Top 3 KCN ưu tiên.

• ✅ ["KCN Yên Phong", "KCN Quế Võ", "VSIP Bắc Ninh"]

• [ ] Khoảng cách tối đa từ chỗ ở → KCN: km hoặc thời gian.

• ✅ "20km hoặc 30 phút xe máy"

Field khuyến khích

• [ ] Có thể làm ca đêm? (yes/no)
• [ ] Đã có thẻ BHXH? (yes/no — nếu yes thì transfer được)
• [ ] Bằng lái A1/B1? (yes/no)
• [ ] Tay nghề đặc biệt (welding, electrical…)
• [ ] Ngày có thể đi làm sớm nhất

Ví dụ profile chuẩn (AI dùng tốt)

{
  "full_name": "Nguyễn Văn Tâm",
  "phone": "0987654321",
  "phone_verified": true,
  "home_province": "Nam Định",
  "home_district": "Trực Ninh",
  "age": 26,
  "gender": "male",
  "education": "THPT",
  "skills": ["CNC operator", "đọc bản vẽ kỹ thuật", "ca đêm"],
  "experience": [
    {"company": "Foxconn Vân Trung", "months": 14, "role": "CN lắp ráp"}
  ],
  "salary_expectation": "12-14tr",
  "kcn_preferences": ["KCN Yên Phong", "VSIP Bắc Ninh"],
  "max_distance_km": 20,
  "can_night_shift": true,
  "has_bhxh_card": true,
  "available_at": "2026-05-01"
}

C — Từ điển KCN (KCN ontology)

Vì sao quan trọng: AI thấy "VSIP" không tự biết = "Vietnam Singapore Industrial Park Bắc Ninh". Cần seed data để AI hiểu alias + biên giới hành chính.

Schema mỗi KCN

Top 10 KCN cần seed ngay

→ Action: Content Manager tạo bảng kcn_ontology (Laravel migration), seed 10 KCN trên đầu Q1, thêm dần khi gặp.

D — Chính sách HR ops (Reply policies)

Vì sao quan trọng: Endpoint /v1/content/draft-reply cho HR ops gợi ý 3 mẫu trả lời, citation theo policy_id. Nếu policy không rõ → AI bịa quy định → HR gửi sai → worker khiếu nại.

Mỗi policy có

id: "advance_policy_2026"
title: "Chính sách ứng tiền"
version: "1.2"
effective_from: "2026-01-01"
effective_to: null
content_md: |
  ## Quy định ứng tiền

  - Tối đa **2 lần ứng/tháng**, mỗi lần ≤ 5tr
  - Lần thứ 3 trong tháng: chỉ duyệt ≤ 3tr nếu có lý do đặc biệt (ốm đau, gia đình)
  - Trừ vào lương kỳ tiếp theo, không tính lãi
  - Ứng quá 50% lương cơ bản → cần giám đốc duyệt

  ## Ngoại lệ
  - Worker có VIVA Save ≥ 5tr → có thể rút từ Save thay vì ứng (lãi 6%/năm)
  - Tết Nguyên Đán: cho phép ứng trước 3 tháng (đã có chương trình riêng)
keywords: ["ứng tiền", "advance", "ứng lương", "tiền ăn"]
related_policies: ["viva_save", "tet_advance"]
audience: ["worker", "hr", "ctv"]

Policy cần seed ngay (10 cái)

1. advance_policy — ứng tiền
2. bhxh_bhyt_policy — bảo hiểm xã hội/y tế
3. overtime_policy — tăng ca, lương OT
4. maternity_policy — thai sản
5. resignation_policy — nghỉ việc, báo trước, hoàn ký quỹ
6. absence_policy — xin nghỉ, lý do hợp lệ
7. ktx_policy — quy định KTX, vi phạm
8. complaint_handling — khiếu nại quy trình
9. referral_bonus — giới thiệu bạn bè
10. viva_save — tiết kiệm VIVA Save

→ Action: HR Manager viết content_md cho 10 policies, ưu tiên 5 cái đầu trong tuần này.

Format viết policy (4 phần)

1. Tóm tắt 1 câu (cho AI quote)
2. Quy định cụ thể (bullet, có số liệu)
3. Ngoại lệ (edge cases)
4. Tham chiếu (luật lao động, hợp đồng)

E — Bảng lương chuẩn (Salary norms)

Vì sao quan trọng: AI có sanity check — nếu tin tuyển dụng ghi 30tr cho công nhân lắp ráp → flag anomaly → mod review. Cần baseline để compare.

Schema

role: "CNC operator"
kcn: "KCN Yên Phong"
period: "2026-Q2"
salary_basic_range: [8500000, 10500000]
salary_total_range: [11500000, 14200000]  # incl OT + bonuses
sample_size: 184
source: "VIVA worker self-report Q1 2026"
notes: "Range cao hơn ~10% vs Q4 2025 do thiếu hụt nhân lực"

Tần suất update

• Quý 1 lần
• Source: worker self-report (Q&A khi đăng ký) + scrape average từ tin tuyển dụng đã verify
• Filter outliers (>2 std deviation)

Top 5 roles cần seed cho mỗi KCN

1. CNC operator
2. CN lắp ráp (assembly)
3. QC kiểm tra chất lượng
4. Đóng gói (packaging)
5. Bảo vệ (security)

→ Action: Data team chạy report quý 4/2025 + seed bảng salary_norms (10 KCN × 5 roles = 50 rows).

F — Mẫu trả lời FAQ (Reply templates)

Vì sao quan trọng: Câu hỏi thường gặp lặp lại 80%. HR có template chuẩn → AI gợi ý đúng tone + citation.

Top 20 FAQ cần template (workers)

1. "Mức lương thực lĩnh là bao nhiêu?"
2. "Có KTX không, miễn phí không?"
3. "Làm ca đêm có phụ cấp không?"
4. "Bao giờ nhận lương đầu?"
5. "Ứng tiền được không, mấy lần?"
6. "Đóng BHXH bao nhiêu, đóng từ tháng nào?"
7. "Nghỉ Tết bao nhiêu ngày?"
8. "Hợp đồng bao lâu, có cần ký không?"
9. "Khám sức khỏe ở đâu, ai trả tiền?"
10. "Đi làm bằng gì, có xe đưa đón không?"
11. "Có thể chuyển KCN khác không?"
12. "Nghỉ việc cần báo trước bao lâu?"
13. "CCCD/CMND chưa có, có làm được không?"
14. "Tay nghề chưa có, có đào tạo không?"
15. "Lỡ nghỉ vài ngày có bị đuổi không?"
16. "Mang theo người yêu/vợ chồng được không?"
17. "Tăng ca có bắt buộc không?"
18. "Lễ Tết được nhận thưởng gì?"
19. "Có thể giới thiệu bạn không, được thưởng gì?"
20. "Trách nhiệm khi bỏ việc giữa chừng?"

Format template

id: "faq_advance_request"
question_keywords: ["ứng tiền", "ứng trước", "tạm ứng"]
audience: "worker"
answer_template: |
  Em ơi, theo chính sách công ty [#policy:advance_policy_2026]:
  - Tối đa 2 lần/tháng, mỗi lần ≤ 5tr
  - Lần 3 chỉ duyệt nếu có lý do đặc biệt

  Em có thể nộp request qua app, HR duyệt trong 8 phút.
fallback_action: "Nếu cần gấp, liên hệ HR trực tiếp tại [#hotline]"

→ Action: Content team viết 20 templates đầu tiên trong 2 tuần.

G — Moderation tin scrape (Scraped content review)

Vì sao quan trọng: Scrape tự động đẩy 100+ tin/ngày từ Zalo/Facebook/Telegram. Mod cần review trước khi publish — AI training/quality phụ thuộc vào.

Workflow mỗi tin scrape

[Scraper external] → POST /api/v1/internal/ingest/jobs (HMAC)
    ↓
[Laravel] → store with moderation_status='pending'
    ↓
[Mod queue UI] → mod review (Approve / Edit / Reject)
    ↓
[Approved] → moderation_status='approved' → AI search/match được
[Edited] → mod fix typo/thiếu info → approve
[Rejected] → flag reason → exclude khỏi search

Checklist mỗi tin (mod review)

• [ ] Spam check: Có phải tin thật?
• ❌ Reject: "Việc làm tại nhà 50tr/tháng" (scam)
• ❌ Reject: Số điện thoại lạ, không thuộc danh sách HR đã verify

• ❌ Reject: Trùng 100% tin đã có (dedup miss)

• [ ] Đủ thông tin? Tiêu chí tối thiểu:

• Có công ty + KCN + lương range + HR contact

• Nếu thiếu 1/4 → Edit thêm vào (gọi HR xác nhận) hoặc Reject

• [ ] Salary sanity check: So với salary_norms

• Vượt 50% baseline → ⚠️ Flag → kiểm tra lại

• Dưới 70% baseline → ⚠️ Flag (có thể bóc lột)

• [ ] TOS source check: Tin từ nguồn nào?

• ✅ HR fanpage chính thức công ty
• ⚠️ Group Zalo/Facebook private — confirm được không?

• ❌ Tin re-post 5+ lần qua nhiều CTV — có thể fake

• [ ] Vietnamese tone: Có dịch máy không?

• ✅ "Tuyển công nhân lắp ráp linh kiện điện tử"

• ❌ "Tuyển dụng nhân viên hoạt động trên dây chuyền lắp ráp" (Google translate từ tiếng Anh)

• [ ] KCN normalization: Map về canonical name

• ✅ "KCN Yên Phong" (canonical)
• ❌ "Yên Phong khu CN" (raw — cần convert)

Mod metrics theo dõi

Auto-approve threshold

Hệ thống có confidence score (extraction quality). Tin với score ≥ 0.85 + source trusted (đã whitelisted) → auto-approve, mod chỉ random sample 10%.

→ Action: Mod team định nghĩa source whitelist (10 HR fanpage trusted) trong tuần này.

QC quy trình (trước khi publish)

Mỗi loại content qua 3 lớp:

1. Layer 1 — Self-check: Người nhập tự dùng checklist trên
2. Layer 2 — Peer review: 1 đồng nghiệp khác duyệt (4-mắt nguyên tắc)
3. Layer 3 — AI sanity: Hệ thống tự check (salary anomaly, KCN normalize, dedup)

→ Có conflict ở Layer 3 (AI flag mà human không thấy) → escalate Senior HR Manager.

Common mistakes (tránh)

❌ Sai 1: Copy-paste từ tin cũ không edit

Tin cũ ghi "Lương 9-12tr". Copy sang tin mới mà không update → AI tóm tắt sai → worker apply nhầm → khiếu nại.

✅ Đúng: Mỗi tin redo từ template, fill số liệu mới.

❌ Sai 2: Để trống field optional rồi quên

Field kcn_aliases để trống → AI không match khi worker gõ "VSIP" trong khi tin ghi "Vietnam Singapore Industrial Park".

✅ Đúng: Optional field cũng phải fill khi có data, hoặc đánh dấu null rõ ràng.

❌ Sai 3: Tone tiếng Việt không tự nhiên

"Vị trí công việc của Anh/Chị sẽ liên quan đến hoạt động lắp ráp linh kiện điện tử trong khu vực dây chuyền sản xuất."

→ Quá formal, công nhân Việt không hiểu. AI bê nguyên về trả lời → fail.

✅ Đúng: "Anh chị làm CN lắp ráp linh kiện điện tử trong dây chuyền."

❌ Sai 4: Ghi salary "thoả thuận"

AI không filter được, không sanity check được, không gợi ý cho worker đúng tier.

✅ Đúng: Luôn ghi range cụ thể [min, max]. Nếu thật sự thoả thuận → ghi range industry baseline + note.

❌ Sai 5: Citation không link đến policy thật

HR draft-reply gõ "theo chính sách" mà không citation [#policy:advance_policy_2026] → AI không học được pattern → bịa policy.

✅ Đúng: Mọi reply tham chiếu policy phải có ID rõ ràng.

Update cadence

KPI đo chất lượng (cho team)

Hàng tuần báo cáo:

Câu hỏi thường gặp (cho nhân viên)

Q: AI không hiểu tên KCN tôi gõ? A: Add vào aliases của KCN ontology. Báo Content Manager.

Q: Worker complaint AI gợi ý lương không khớp? A: Check 2 chỗ: (1) tin tuyển dụng ghi đúng không, (2) salary_norms có outdated không.

Q: Tin scrape lặp 100% nhưng auto-approved? A: Dedup logic miss. Báo Mod Lead — set scrape_dedup_key thủ công + thêm rule pattern.

Q: HR policy đổi giữa quý, làm sao update gấp? A: Tăng version policy (1.2 → 1.3), set effective_from. AI tự pickup trong vòng 5 phút (cache TTL).

Q: Worker không chịu cập nhật profile? A: AI sẽ proactive ask trong chat — "Để gợi ý chính xác hơn, bạn cho biết kỹ năng chính?". Nếu vẫn skip → CTV nhập giúp khi gặp mặt.

Checklist cuối cùng: nhân viên onboard mới (tuần 1)

• [ ] Đọc xong tài liệu này
• [ ] Quiz 10 câu (HR Manager đánh giá)
• [ ] Pair-mod 5 tin scrape với senior
• [ ] Tự nạp 3 tin job postings test → senior duyệt
• [ ] Update 1 worker profile + 1 policy (sửa typo)
• [ ] Đọc docs/ai-service/cd-deploy-guide.md (biết về deploy nếu cần liên hệ dev)

References

• VIVA AI service architecture: docs/ai-service/01-architecture.md
• Cross-service auth: docs/ai-service/16-integration-laravel.md
• Active LEAN PIVOT plan: plans/260426-2010-viva-lean-pivot/plan.md
• Function tools available: docs/ai-service/05-function-tools.md
• System prompt curation: liên hệ Senior Dev (file app/llm/prompts.py)