Bỏ qua đến nội dung chính
hieu.asia

Model Card

Model Card — AI Mentor + Composer

Tài liệu mô tả mục đích, ranh giới, guardrails, đánh giá và xử lý dữ liệu của hệ AI Mentor + Composer mà hieu.asia đang vận hành.

1. Mục đích

1

Mục đích

  • Diễn giải lá số (Tử Vi/Bát Tự/Thần Số Học/MBTI) thành góc nhìn cá nhân hoá.
  • Hỗ trợ tự phản tư + decision brief + mentor chat.
  • Soạn báo cáo và Cẩm Nang PDF.

2. Không dùng cho

2

Không dùng cho

  • Chẩn đoán bệnh tật hay tư vấn y tế.
  • Khuyến nghị mua/bán đầu tư cụ thể.
  • Tư vấn pháp lý/tranh chấp.
  • Quyết định hôn nhân/ly hôn/cưới hỏi thay người dùng.
  • Phân tích về người thứ ba khi không có sự đồng ý.

3. Input

3

Input

  • Chart JSON (kết quả của engine deterministic).
  • User context (chủ đề, tình huống, mục tiêu).
  • Prompt version (hard-coded versioned).
  • Mentor memory (nếu user đã đồng ý lưu).

4. Output

4

Output

  • Markdown report cấu trúc 9 mục H2.
  • Mentor chat reply (≤ 600 chars).
  • Decision Brief JSON (5 trường: realProblem, chartSignal, options, smallestNextStep, caveats).

5. Guardrails

5

Guardrails

  • Chart faithfulness validator (block sao bịa).
  • Safety classifier (6 categories: self_harm, mortality, medical, financial_specific, relationship_decisive, legal_specific).
  • Generic-answer detector (≥2 palace refs + 1 user context + 1 action + 1 caveat).
  • Refusal policy (mortality/medical/legal/financial_specific).
  • Rate limit per endpoint.

6. Human review

6

Human review

  • Prompt review trước mỗi production push.
  • Sample audit ngẫu nhiên mỗi tháng (~30 reports).
  • User-reported bug review trong 3 ngày làm việc.
  • Algorithm changelog cập nhật mỗi engine release.

7. Known limitations

7

Known limitations

  • Giờ sinh không chính xác làm giảm confidence (xem /methodology cho confidence score).
  • Dị biệt giữa trường phái Tử Vi (Bắc/Trung Châu/Tử Vân/Liễu Vô) — engine dùng Bắc phái.
  • AI có thể diễn giải thiếu sắc thái Tử Vi sâu sắc — vẫn cần chuyên gia cho deep reading.
  • Xem Tướng beta — chỉ là lớp tham chiếu phụ.
  • Bát Tự beta — chưa quyết định kết luận chính.

8. Evaluation

8

Evaluation

  • Golden chart dataset (đang mở rộng từ 32 → 100 lá số).
  • Safety adversarial suite (6×100 = 600 prompts; 2 bộ cốt lõi đạt 100/100).
  • User "đúng với tôi" feedback (per-section).
  • Internal metrics: hallucinated star rate, generic rate, unsafe rate, refund reason breakdown.

9. Data handling

9

Data handling

  • Minimization: chỉ thu input bắt buộc.
  • Retention: ảnh palm 7 ngày, mentor chat 90 ngày, audit log 12 tháng.
  • Vendor processors: xem /privacy.
  • User export/delete bất cứ lúc nào tại /account.

10. Model routing

10

Model routing

  • Định hướng (theo thiết kế): Anthropic Claude Opus — thực tế có thể chạy model dự phòng khi cổng AI gián đoạn.
  • Fallback: OpenAI GPT (khi Anthropic 429 hoặc unavailable).
  • Vision (palm): Google Gemini.
  • Tất cả model có thể thay đổi — methodology không bind model cụ thể mà bind capability + guardrail.

Model card này được review cùng với prompt version. Đọc thêm /methodology cho tổng quan và /methodology/ai-safety cho safety policy chi tiết.