Spaces:
Sleeping
Kịch bản quay video demo — ngắn gọn, chỉ trên web UI
Tổng thời lượng: ~2 phút 30 giây Bộ dữ liệu: VN inline seed (162 row) Phạm vi: Chỉ thao tác trên http://127.0.0.1:8081, không Alt-Tab đi đâu khác
Trước khi quay
- UI đang chạy ở real mode, sidebar hiển thị FEEDBACK 162, REAL · BGE-M3 162, CRITICAL 34, VIP 54
- Chrome F11 fullscreen, Ctrl+F5 hard refresh
- Notepad bên cạnh paste sẵn 2 câu:
khách hàng bị trừ tiền dù giao dịch thất bại
customer charged for failed transaction
- Tắt Slack/Zalo/notifications
- Bấm REC, đợi 1s
SCENE 1 — Mở đầu [0:00 → 0:15]
Action: Không click. Camera tĩnh full UI.
Voiceover:
"162 phản hồi khách hàng, đã được biến thành 162 vector 1024 chiều, lưu trực tiếp trong SQL Server. Toàn bộ chạy nội bộ, không rời firewall."
SCENE 2 — Keyword search bị sót [0:15 → 0:40]
| Bước | Action |
|---|---|
0:15 |
Click dropdown Mode → chọn Keyword |
0:18 |
Click ô Keyword, xóa text cũ, gõ trừ tiền |
0:22 |
Click Search |
0:24 |
Camera dừng 3s ở kết quả |
Voiceover:
"Keyword search — tìm cụm 'trừ tiền', ra 12 phản hồi. Nhưng khách viết 'số dư giảm', 'tiền bị giữ' thì bỏ sót hết."
SCENE 3 — Semantic search ⭐ [0:40 → 1:30]
| Bước | Action |
|---|---|
0:40 |
Đổi Mode về Semantic-like |
0:43 |
Click ô Natural language question, xóa, paste: khách hàng bị trừ tiền dù giao dịch thất bại |
0:48 |
Days = 365 |
0:50 |
Click Search |
0:52 |
Camera dừng 4s, zoom nhẹ vào top 3 (score ~0.80) |
1:00 |
Scroll xuống xem thêm 3-4 dòng |
1:10 |
Xóa câu hỏi, paste tiếng Anh: customer charged for failed transaction |
1:13 |
Click Search |
1:15 |
Camera dừng 3s ở kết quả tiếng Việt |
Voiceover (0:40):
"Đổi sang semantic. Đặt câu hỏi bằng tiếng tự nhiên. SQL Server so sánh ý nghĩa, không phải từ khóa."
Voiceover (0:55):
"Dòng đầu, điểm tương đồng 0.80. Câu này dùng wording khác — 'tài khoản vẫn bị trừ sau OTP' — nhưng hệ thống vẫn xếp đầu vì hiểu cùng bản chất."
Voiceover (1:10):
"Thử bằng tiếng Anh. Câu hỏi tiếng Anh, dữ liệu tiếng Việt — vẫn ra đúng. Model embedding đa ngôn ngữ."
SCENE 4 — Filter nghiệp vụ [1:30 → 2:00]
| Bước | Action |
|---|---|
1:30 |
Paste lại câu tiếng Việt vào ô câu hỏi |
1:33 |
Segment → chọn VIP |
1:36 |
Risk → chọn Critical |
1:38 |
Click Search |
1:40 |
Camera dừng 3s |
1:45 |
Click nút VIP Critical (preset) |
1:48 |
Camera dừng 3s |
Voiceover:
"Semantic search kết hợp filter nghiệp vụ — VIP, Critical — trong một câu T-SQL. Hoặc một click với preset VIP Critical, ra ngay báo cáo rủi ro."
SCENE 5 — Vector inspector ⭐⭐ [2:00 → 2:25]
| Bước | Action |
|---|---|
2:00 |
Click nút Vector trên row đầu |
2:02 |
Modal slide-up, camera dừng 2s đọc header |
2:05 |
Zoom vào dãy stats (Model bge-m3, Dim 1024, Norm 1.0) |
2:10 |
Pan xuống "First 20 dimensions", dừng 2s |
2:14 |
Pan xuống "Full vector", kéo scrollbar nhẹ |
2:20 |
Click Close |
Voiceover (2:00):
"1024 con số floating-point — biểu diễn ngữ nghĩa của câu phản hồi."
Voiceover (2:12):
"Toàn bộ 1024 số này không bao giờ rời máy chủ. Model chạy local, vector lưu trong SQL Server, query embed local. Không có byte nào ra OpenAI hay cloud."
Editing: Banner đỏ "Data không rời firewall" hold 3 giây trong khi voice đọc câu cuối.
SCENE 6 — Closing [2:25 → 2:30]
Action: Camera tĩnh trên UI.
Voiceover:
"Native Vector Search trên SQL Server — AI tạo sinh an toàn cho enterprise."
Fade to black 1s.
TÓM TẮT
| Scene | Time | Click chính |
|---|---|---|
| 1 | 0:00–0:15 | Không click |
| 2 | 0:15–0:40 | Keyword mode + "trừ tiền" |
| 3 | 0:40–1:30 | Semantic + câu VN + câu EN ⭐ |
| 4 | 1:30–2:00 | VIP + Critical + preset |
| 5 | 2:00–2:25 | Vector modal ⭐⭐ |
| 6 | 2:25–2:30 | Closing |
Tổng 2'30", ~280 từ voiceover.
Nếu lỡ nhịp
| Lỗi | Cứu |
|---|---|
| Search 0 row | Tăng Days = 3650 |
| Modal Vector lỗi | Ctrl+F5 refresh, click Vector lại |
| Ollama disconnect | Bỏ Scene 3 cross-lingual (1:10-1:30), kéo Scene 4 sớm |