Chào các bạn, tôi là Triều, creator và kỹ sư chính tạo ra LEO CDP.
Trong kỷ nguyên dữ liệu hiện nay, việc lưu trữ thông tin khách hàng dưới dạng các bảng rời rạc (Relational Tables) hay các văn bản JSON đơn thuần (Document Store) là chưa đủ để hiểu sâu về hành vi và ngữ cảnh. Tại LEO CDP, chúng tôi hướng tới việc xây dựng một Unified Knowledge Graph (Đồ thị Tri thức Hợp nhất).
Sơ đồ này minh họa quy trình "Từ Dữ liệu thô đến Câu trả lời thông minh" thông qua sự kết hợp giữa Knowledge Graph và LLM (Large Language Model).
1. Đầu vào: Chuyển đổi Dữ liệu thành Tri thức (Data Ingestion)
(Phía bên trái sơ đồ)
Thay vì để dữ liệu nằm chết trong các "Silo" rời rạc, hệ thống thu thập từ hai nguồn chính:
Nguồn phi cấu trúc (Unstructured): Tài liệu văn bản, Email, đoạn chat, tri thức chuyên gia.
Nguồn cấu trúc (Structured): Cơ sở dữ liệu truyền thống (SQL).
Vai trò của LLM tại đây: AI đóng vai trò như một bộ lọc thông minh, đọc hiểu văn bản để trích xuất ra hai thành phần cốt lõi:
Thực thể (Entities/Nodes): Con người, địa điểm, sản phẩm (Ví dụ: "Khách hàng A", "iPhone 15").
Mối quan hệ (Relationships/Edges): Cách các thực thể kết nối (Ví dụ: "Sở hữu", "Được mua bởi").
2. Lưu trữ: Cấu trúc linh hoạt của Knowledge Graph
(Phần trung tâm sơ đồ)
Dữ liệu sau khi xử lý được ánh xạ (mapping) vào Knowledge Graph. Khác với bảng tính cứng nhắc (hàng/cột), KG lưu trữ dữ liệu dưới dạng mạng lưới kết nối đa chiều.
Ngữ cảnh (Context): Hệ thống không chỉ lưu "Cái gì" mà hiểu được "Tại sao" và "Như thế nào".
Mối quan hệ là "công dân hạng nhất": Việc truy xuất sự liên quan giữa các dữ liệu diễn ra tức thì, không cần các lệnh JOIN phức tạp.
3. Đầu ra: Truy vấn & Suy luận (Reasoning & RAG)
(Phía bên phải sơ đồ)
Đây là nơi sức mạnh thực sự được phát huy khi người dùng đặt câu hỏi (Question):
Retrieval (Truy xuất): Câu hỏi tự nhiên của người dùng được chuyển đổi thành truy vấn để tìm kiếm thông tin chính xác trong KG (thông qua vector similarity hoặc graph query).
Augmented Generation (Tạo sinh tăng cường): Kết quả từ KG (chứa sự thật và ngữ cảnh) được gửi lại cho LLM.
Final Answer: LLM tổng hợp thông tin và trả lời người dùng một cách chính xác, tránh hiện tượng "ảo giác" (bịa thông tin) thường gặp ở AI truyền thống.
Tại sao LEO CDP cần mô hình này?
Áp dụng kiến trúc này giúp LEO CDP giải quyết 3 bài toán lớn:
Hợp nhất danh tính (Identity Resolution): Kết nối mọi điểm chạm của khách hàng thành một hồ sơ duy nhất.
Khả năng suy luận (Reasoning): Tự động hiểu nếu khách hàng mua "Tã giấy", họ thuộc phân khúc "Gia đình có con nhỏ" mà không cần gán nhãn thủ công.
Cá nhân hóa thời gian thực: Đề xuất chính xác điều khách hàng cần dựa trên ngữ cảnh sâu sắc của họ.
Thiết kế kiến trúc Knowledge Graph cho LEO CDP như thế nào ?
Trong hành trình chuyển đổi LEO CDP từ một kho chứa dữ liệu (Data Store) thành một trung tâm tri thức thông minh (Intelligence Center), việc lựa chọn công nghệ lõi là quyết định sống còn. Thay vì phân mảnh dữ liệu ra nhiều hệ thống rời rạc, chúng ta chọn giải pháp "Multi-model Database" với PostgreSQL làm trái tim, kết hợp cùng sức mạnh của Apache AGE và pgvector.
Dưới đây là lý do tại sao bộ ba PostgreSQL 16 + Apache AGE + pgvector là giải pháp tối ưu nhất để xây dựng Knowledge Graph cho LEO CDP.
1. PostgreSQL 16: Nền Móng Vững Chắc "Rock-Solid"
Mọi Knowledge Graph bền vững đều cần một lớp lưu trữ tin cậy. PostgreSQL 16 không chỉ là một RDBMS (Hệ quản trị CSDL quan hệ) tốt nhất thế giới hiện nay, mà nó còn là một nền tảng mở rộng (Extensible Platform).
Tính toàn vẹn (ACID): Đảm bảo mọi giao dịch dữ liệu khách hàng (Customer Profile) luôn chính xác, không mất mát – điều mà các NoSQL Graph Database thuần túy đôi khi phải đánh đổi.
Hệ sinh thái khổng lồ: Tận dụng được các công cụ quản trị, backup, monitoring và bảo mật chuẩn doanh nghiệp đã có sẵn.
2. Apache AGE: Biến SQL thành Graph Intelligence
Để xử lý các mối quan hệ phức tạp (như: Khách hàng A giới thiệu Khách hàng B, cùng mua Sản phẩm C trong Ngữ cảnh D), SQL truyền thống rất chật vật với các lệnh JOIN nặng nề. Apache AGE giải quyết bài toán này bằng cách:
Mang ngôn ngữ Cypher vào lòng Postgres: Cho phép chúng ta truy vấn tìm kiếm pattern, đường đi ngắn nhất (shortest path) ngay trên dữ liệu hiện có mà không cần ETL sang một Graph DB riêng biệt như Neo4j.
Hybrid Querying: Đây là "vũ khí bí mật". Chúng ta có thể viết một câu lệnh vừa JOIN bảng quan hệ, vừa traverse (duyệt) đồ thị.
Ví dụ: Lọc danh sách khách hàng đã mua hàng > 10 triệu (SQL) VÀ có quan hệ bạn bè với các KOLs (Graph Cypher).
3. PGVector: Mảnh Ghép Của Trí Tuệ Nhân Tạo (Generative AI)
Knowledge Graph cung cấp "Cấu trúc" (Structure), nhưng AI cần sự "Thấu hiểu ngữ nghĩa" (Semantic Understanding). PGVector biến PostgreSQL thành một Vector Database:
Semantic Search: Lưu trữ vector embeddings của hành vi, bình luận, email khách hàng. Giúp tìm kiếm theo ý định ("Tìm khách hàng đang phàn nàn") thay vì chỉ tìm theo từ khóa.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Khi kết hợp với LLM (như GPT-4 hay Llama), PGVector giúp cung cấp ngữ cảnh chính xác để AI trả lời câu hỏi, cá nhân hóa nội dung email marketing cho từng người dùng.
Tổng Hợp: Tại Sao Lại Là Giải Pháp Này?
| Tiêu chí | Giải pháp Rời rạc (SQL + Neo4j + Pinecone) | Giải pháp Hợp nhất (Postgres + AGE + Vector) |
| Kiến trúc | Phức tạp, dữ liệu bị xé lẻ (Silos), cần đồng bộ liên tục. | Đơn giản hóa (All-in-One). Một Cluster duy nhất quản lý tất cả. |
| Độ trễ (Latency) | Cao do phải gọi qua lại giữa các service (Network hop). | Thấp. Dữ liệu nằm cùng một nơi, truy vấn diễn ra trong bộ nhớ (In-memory). |
| Vận hành (Ops) | Tốn kém nguồn lực để duy trì 3 hệ thống khác nhau. | Tiết kiệm. Chỉ cần maintain một instance PostgreSQL. |
| Tính nhất quán | Khó đảm bảo (Eventual consistency). | Tuyệt đối (Strong consistency). |
Kết Luận
Việc lựa chọn PostgreSQL 16 tích hợp PGVector và Apache AGE không chỉ là một quyết định kỹ thuật, mà là một bước đi chiến lược cho LEO CDP.
Nó cho phép chúng ta xây dựng một Unified Knowledge Graph nơi dữ liệu có cấu trúc (thông tin tài khoản), dữ liệu quan hệ (mạng xã hội khách hàng) và dữ liệu ngữ nghĩa (hành vi, sở thích) hòa quyện làm một. Đây chính là nền tảng để LEO CDP không chỉ "lưu trữ" dữ liệu khách hàng, mà thực sự "hiểu" và "suy nghĩ" cùng doanh nghiệp.
Xây Dựng Unified Knowledge Graph với Apache AGE: Từ Dữ Liệu Thô Đến Sự Thấu Hiểu Khách Hàng
Một trong những thách thức lớn nhất của CDP (Customer Data Platform) là làm sao kết nối các điểm dữ liệu rời rạc thành một bức tranh toàn cảnh 360 độ. Đoạn mã tôi chia sẻ ở trên chính là bản thiết kế (blueprint) cho việc giải quyết vấn đề đó. Chúng ta không chỉ lưu "Bob là khách hàng", mà chúng ta lưu "Bob đầu tư mạo hiểm, chịu ảnh hưởng bởi Diana, và có 82% khả năng thuộc nhóm VIP".
Hãy cùng mổ xẻ từng phần của giải pháp này.
1. Khởi Tạo Môi Trường Đồ Thị (Graph Environment)
LOAD 'age';
SET search_path = ag_catalog, "$user", public;
...
PERFORM create_graph('social_graph');
Bước đầu tiên là kích hoạt age extension. Điều này biến PostgreSQL từ một CSDL quan hệ truyền thống thành một Multi-model Database (vừa xử lý bảng, vừa xử lý đồ thị). Chúng ta tạo ra một không gian tên (namespace) là social_graph. Mọi dữ liệu khách hàng sẽ sống trong không gian này, cho phép chúng ta truy vấn bằng ngôn ngữ Cypher (tương tự Neo4j) ngay bên trong SQL.
2. Node (Nút) - Hợp Nhất Các Thực Thể (Unified Entities)
Điểm đặc biệt trong thiết kế của LEO CDP là chúng tôi không tách riêng bảng Users, Companies, hay Products. Chúng tôi coi tất cả là các Profile Node.
MERGE (:Profile {profile_key:'u_001', name:'Alice', profile_type:'person', ...})
MERGE (:Profile {profile_key:'c_001', name:'TechCorp', profile_type:'company', ...})
MERGE (:Profile {profile_key:'s_001', name:'NVDA', profile_type:'stock', ...})
Tại sao làm vậy?
Tính linh hoạt: Một
Profilecó thể là một con người, một công ty, hay một mã cổ phiếu. Điều này giúp hệ thống dễ dàng mở rộng mà không cần thay đổi schema cứng nhắc (Schema-less).Mô hình hóa ngữ nghĩa: Chúng ta có thể dễ dàng tìm ra mối liên hệ chéo. Ví dụ: Người dùng A (Profile) làm việc cho Công ty B (Profile) và Công ty B lại phát hành Cổ phiếu C (Profile).
3. Segment as a Node (Phân Khúc Là Một Thực Thể)
Thông thường, Segment (phân khúc) chỉ là một cái nhãn (label) hoặc một danh sách ID. Nhưng trong đoạn mã này, Segment là một Node độc lập với các siêu dữ liệu (metadata) phong phú:
MERGE (:Segment {
segment_key:'seg_001',
name:'New Users',
segment_type:'lifecycle',
definition:'Profiles created within last 7 days',
is_dynamic:true,
marketing_goals:'Onboarding'
})
Tư duy Tech Lead:
Việc biến Segment thành Node cho phép các "AI Agent" trong hệ thống đọc hiểu được định nghĩa của phân khúc (definition, marketing_goals) để tự động đề xuất chiến dịch marketing phù hợp. Nó biến Segment từ một danh sách tĩnh thành một khái niệm quản trị được.
4. Relationships (Cạnh) - Nơi Ngữ Cảnh Tồn Tại
Đây là phần "ăn tiền" nhất của Graph Database. Mối quan hệ không chỉ là khóa ngoại (Foreign Key), mà nó mang theo dữ liệu.
Mối quan hệ Đầu tư (Investment) với Ngữ cảnh
MERGE (a)-[:INVESTS {
amount:15000,
horizon:'long', -- Đầu tư dài hạn
risk:'medium', -- Rủi ro trung bình
strategy:'capital_growth',
rationale:'belief in long-term AI demand' -- Lý do (Reasoning)
}]->(s)
Thay vì chỉ biết Alice mua NVDA, chúng ta biết tại sao và chiến lược là gì. Điều này cho phép CDP phân loại Alice vào nhóm "Nhà đầu tư giá trị" thay vì "Nhà đầu cơ lướt sóng".
Mối quan hệ Phân khúc (Segmentation) có Trọng số (Probabilistic)
MERGE (p)-[:BELONG_TO {
since:'2026-01-01',
source:'rule_engine', -- Nguồn: Luật cố định
confidence:0.95 -- Độ tin cậy: 95%
}]->(s1)
MERGE (p)-[:BELONG_TO {
source:'behavioral_model', -- Nguồn: AI Model dự đoán
confidence:0.87 -- Độ tin cậy thấp hơn: 87%
}]->(s2)
Đây là điểm đột phá: Một khách hàng có thể thuộc về một phân khúc do AI dự đoán với độ tin cậy 87%. Hệ thống LEO CDP có thể quyết định có gửi ưu đãi hay không dựa trên ngưỡng (threshold) của confidence. Nó hỗ trợ Fuzzy Logic (Logic mờ) trong phân loại khách hàng.
5. Tối Ưu Hiệu Năng Với Indexing (Chỉ Mục)
Khi dữ liệu lên tới hàng triệu Node, việc quét toàn bộ (Full scan) là thảm họa. Apache AGE lưu thuộc tính dưới dạng JSON (agtype). Do đó, việc đánh index trong Postgres là bắt buộc:
-- Index cho việc tìm kiếm Profile nhanh chóng
CREATE INDEX idx_profile_profile_key ON social_graph."Profile" USING btree (agtype_access_operator(properties, '"profile_key"'::agtype));
-- Index cho việc lọc theo số tiền đầu tư (Range Query)
CREATE INDEX idx_invests_amount ON social_graph."INVESTS" USING btree (agtype_access_operator(properties, '"amount"'::agtype));
Các chỉ mục này đảm bảo các truy vấn tìm kiếm người dùng (profile_key) hoặc lọc giao dịch lớn (amount > 10000) diễn ra tức thì.
6. Sức Mạnh Của Truy Vấn Suy Luận (Reasoning Queries)
Phần cuối của đoạn mã là nơi phép màu xảy ra. Chúng ta không query dữ liệu, chúng ta hỏi hệ thống.
a. Phân tích ảnh hưởng xã hội (Social Influence)
MATCH (f)-[:FOLLOWS]->(l)-[:INVESTS]->(s)
RETURN DISTINCT f.name, l.name, s.name
Truy vấn này trả lời: "Ai đang theo dõi những người dẫn đầu (Leaders) và những người dẫn đầu đó đang đầu tư vào đâu?". Đây là cơ sở cho tính năng Social Trading hoặc Influencer Marketing.
b. Phát hiện mâu thuẫn lợi ích hoặc cơ hội (Cross-industry analysis)
MATCH (p)-[:WORKS_FOR]->(c),(p)-[:INVESTS]->(s)
WHERE c.industry <> s.sector
Chúng ta tìm ra những nhân viên làm việc trong ngành này (ví dụ: Tài chính) nhưng lại đầu tư mạnh vào ngành khác (ví dụ: Bán dẫn). Điều này giúp vẽ nên chân dung sở thích thực sự của họ ngoài công việc.
c. Truy vấn phân khúc phức hợp (Complex Segmentation)
Câu query cuối cùng là minh chứng rõ nhất cho Unified Graph:
"Tìm những người thuộc nhóm VIP (theo regex), nhưng phải là nhà đầu tư dài hạn, rủi ro thấp."
MATCH (p:Profile)-[:BELONG_TO]->(s:Segment)
MATCH (p)-[i:INVESTS]->(a:Profile)
WHERE s.name =~ '(?i).*VIP.*' AND i.risk = 'low' AND i.horizon = 'long'
Câu lệnh này kết hợp dữ liệu từ:
Hồ sơ (Profile)
Phân khúc (Segment membership)
Hành vi giao dịch (Transaction attributes)
Tất cả trong một truy vấn duy nhất, không cần JOIN phức tạp giữa hàng chục bảng.
Kết Luận
Đoạn mã trên không chỉ là SQL, nó là tư duy kiến trúc dữ liệu của LEO CDP. Bằng cách sử dụng Apache AGE và PostgreSQL, chúng ta đạt được:
Single Source of Truth: Dữ liệu hành vi, định danh và phân khúc nằm chung một đồ thị.
Explainable AI: Chúng ta biết tại sao khách hàng thuộc phân khúc đó (nhờ thuộc tính
rationale,source,confidencetrên các cạnh).High Performance: Tận dụng sức mạnh của Postgres Indexing cho dữ liệu đồ thị.
Với tư cách là Tech Lead, tôi tin rằng đây là hướng đi đúng đắn để biến dữ liệu thô thành tài sản có giá trị thực sự cho doanh nghiệp.
