Hướng dẫn sử dụng Odoo AI

Điểm chính

• • Ask AI: Hỏi dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên từ thanh tìm kiếm, tự động mở view phù hợp với bộ lọc thông minh

• • AI Agents tùy chỉnh: Tạo trợ lý AI chuyên biệt cho bán hàng, CSKH, kế toán với System Prompt và Topics riêng

• • RAG (Retrieval-Augmented Generation): Tìm kiếm ngữ nghĩa trong tài liệu nội bộ (PDF, Word, Excel, URL) với vector embeddings

• • Email AI: Soạn, viết lại, cải thiện email tự động với nhiều phong cách (chuyên nghiệp, ngắn gọn, chi tiết)

• • Voice Transcription: Phiên âm giọng nói thành văn bản và tạo tóm tắt tự động trong chatter

• • Multi-LLM Support: Hỗ trợ OpenAI GPT-4o/4.1 và Google Gemini 2.5 Pro/Flash với cấu hình linh hoạt

• • Response Styles: Chọn phong cách trả lời Phân tích (Analytical), Cân bằng (Balanced) hoặc Sáng tạo (Creative)

• • Source Restriction: Giới hạn câu trả lời chỉ dựa trên nguồn kiến thức đính kèm để đảm bảo độ chính xác

Điểm chính

• • AI Agents: Trợ lý AI có thể tùy chỉnh với tên, mô tả, System Prompt, Response Style và LLM Model riêng

• • Topics: Nhóm hướng dẫn và công cụ AI theo nghiệp vụ (CSKH, bán hàng, hỗ trợ nội bộ) để tái sử dụng

• • Sources (Nguồn kiến thức): Tài liệu từ file (PDF, Word, Excel, hình ảnh) hoặc URL được lập chỉ mục tự động

• • Default Prompts: Quy tắc tự động gọi agent theo ngữ cảnh (mail composer, chatter) và mô hình dữ liệu

• • Embeddings: Vector embeddings tự động cho tìm kiếm ngữ nghĩa với độ chính xác cao

• • API Integration: Kết nối trực tiếp với OpenAI và Google Gemini qua API keys riêng

Các bước thực hiện

• 1. Cấu hình API Keys: Vào Settings → General Settings → AI, nhập OpenAI API Key hoặc Google API Key. Lấy key từ platform.openai.com hoặc console.cloud.google.com. Chỉ quản trị viên hệ thống mới có quyền cấu hình.

• 2. Tạo AI Agent: Vào Settings → General Settings → AI → AI Agents, nhấn New. Điền Name (tên agent), Subtitle (mô tả ngắn), chọn LLM Model (GPT-4o, Gemini 2.5 Pro), Response Style (Analytical/Balanced/Creative). Viết System Prompt để định hình cách agent hoạt động.

• 3. Thêm nguồn kiến thức RAG (tùy chọn): Trong tab Sources của Agent, nhấn Add a line. Chọn Type: Binary để upload file (PDF, Word, Excel, hình ảnh) hoặc Type: URL để thêm trang web. Hệ thống tự động trích xuất nội dung, tạo embeddings và lập chỉ mục. Theo dõi trạng thái: Processing → Indexed.

• 4. Sử dụng Ask AI: Nhấn thanh tìm kiếm trên cùng, nhấn biểu tượng AI hoặc gõ câu hỏi tự nhiên như "Hiển thị hoá đơn chưa thanh toán", "Danh sách khách hàng từ Hà Nội", "Tổng doanh số tháng này". AI sẽ hiểu ý, tìm dữ liệu và mở view phù hợp với bộ lọc.

• 5. Soạn email với AI: Mở Email Composer khi soạn email, nhấn nút AI. Nhập hướng dẫn như "Viết email xin lỗi khách hàng", "Viết email theo dõi đơn hàng". AI tạo nội dung, bạn chỉnh sửa và gửi. Có thể chọn "Viết lại chuyên nghiệp hơn", "Viết ngắn gọn hơn", "Sửa lỗi chính tả".

• 6. Chat với AI Agent: Mở bản ghi (hoá đơn, đơn hàng), vào tab Chatter, nhấn Chat with AI hoặc Ask AI. Chọn agent và gõ câu hỏi như "Tóm tắt đơn hàng này", "Khách hàng này có lịch sử gì?". Nếu agent có RAG, sẽ tham khảo tài liệu và trích dẫn nguồn.

• 7. Phiên âm giọng nói: Trong Chatter, nhấn biểu tượng Microphone, nói câu hỏi hoặc ghi chú, nhấn Stop. AI chuyển đổi âm thanh thành văn bản, tạo tóm tắt và đăng vào chatter. Hỗ trợ MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG.

Ứng dụng theo nghiệp vụ

Chọn mô hình phù hợp

Điểm chính

• • Viết System Prompt rõ ràng: Nêu rõ vai trò agent, cho ví dụ cách trả lời, giữ ngắn gọn. VD: "Bạn là trợ lý bán hàng. Giúp khách hàng tìm sản phẩm. Luôn lịch sự và chuyên nghiệp. Nếu không biết, hãy nói rõ ràng."

• • Chọn Response Style phù hợp: Analytical cho kế toán/phân tích, Balanced cho bán hàng/CSKH, Creative cho marketing/nội dung sáng tạo.

• • Tối ưu nguồn RAG: Chỉ thêm tài liệu chất lượng, cập nhật. Chia tài liệu dài thành phần nhỏ. Sử dụng tiêu đề rõ ràng. Định dạng PDF hoặc Word tốt nhất. Theo dõi trạng thái nguồn, Retry nếu Failed.

• • Bảo mật thông tin: Chỉ thêm tài liệu công khai vào RAG. Không thêm thông tin nhạy cảm (mật khẩu, dữ liệu cá nhân). Kiểm tra quyền truy cập agent. Dữ liệu được gửi đến OpenAI/Google để xử lý.

• • Sử dụng Restrict to Sources: Bật khi cần câu trả lời chính xác 100% từ tài liệu (FAQ, chính sách, quy trình). Tắt khi cần agent sáng tạo hoặc tổng hợp thông tin.

• • Đặt câu hỏi Ask AI cụ thể: "Hoá đơn chưa thanh toán của Công ty ABC" tốt hơn "Hoá đơn". "Doanh số tháng 3 theo sản phẩm" tốt hơn "Doanh số".

• • Tạo Topics tái sử dụng: Nhóm hướng dẫn theo nghiệp vụ (CSKH, bán hàng, kế toán). Gán Topics vào nhiều agents để nhất quán. Cập nhật Topics khi quy trình thay đổi.

• • Kiểm thử agent trước triển khai: Dùng nút Test trong form Agent. Thử nhiều câu hỏi khác nhau. Kiểm tra agent có trích dẫn nguồn đúng không. Đánh giá chất lượng trả lời.

• • Quản lý API keys: Chỉ admin hệ thống có quyền. Không chia sẻ key qua chat/email. Xoay vòng key định kỳ. Theo dõi usage để kiểm soát chi phí.

• • Cấu hình Default Prompts: Tạo quy tắc tự động gọi agent theo ngữ cảnh (mail composer, chatter) và mô hình (res.partner, sale.order). Thêm Buttons cho prompt nhanh thường dùng.

Phân quyền chi tiết

Bản đồ truy cập nhanh

Nguồn kiến thức RAG hỗ trợ

Lỗi và cách xử lý

Điểm chính

• • Ask AI có thể truy cập dữ liệu nào? Ask AI có thể truy cập tất cả dữ liệu Odoo mà bạn có quyền xem. Không thể xem dữ liệu bạn không có quyền.

• • Dữ liệu có được gửi đến OpenAI/Google không? Có, dữ liệu được gửi đến API của OpenAI hoặc Google để xử lý. Kiểm tra chính sách bảo mật của họ. Không gửi thông tin nhạy cảm vào RAG.

• • Có thể tắt AI không? Có, quản trị viên hệ thống có thể không cấu hình API keys hoặc xóa tất cả agents để tắt AI.

• • Có giới hạn số lần sử dụng không? Tùy thuộc vào gói API của bạn với OpenAI/Google. Theo dõi usage trên dashboard của họ để kiểm soát chi phí.

• • Agent có thể thực hiện hành động không? Có, nếu được cấu hình Topics với Tools phù hợp. Ví dụ: tạo đơn hàng, cập nhật bản ghi, gửi email.

• • RAG hoạt động như thế nào? Hệ thống trích xuất nội dung từ file/URL, chia nhỏ thành đoạn, tạo vector embeddings, lưu vào database. Khi chat, tìm kiếm ngữ nghĩa các đoạn liên quan và đưa vào context cho LLM.

• • Có thể dùng nhiều mô hình LLM cùng lúc không? Có, mỗi agent có thể chọn mô hình riêng. Ví dụ: agent bán hàng dùng GPT-4o, agent CSKH dùng Gemini 2.5 Flash.

• • System Prompt có giới hạn độ dài không? Không có giới hạn cứng, nhưng nên giữ dưới 500 từ để hiệu quả. Quá dài sẽ tốn token và chậm.

• • Có thể chia sẻ agent giữa các công ty không? Có, nếu agent không gắn công ty cụ thể. Agents có thể dùng chung cho multi-company.

• • Voice transcription hỗ trợ tiếng Việt không? Có, hỗ trợ đa ngôn ngữ bao gồm tiếng Việt. Chất lượng phụ thuộc vào giọng nói và chất lượng âm thanh.