Hệ thống hỏi đáp và tra cứu tài liệu thông minh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Hệ thống RAG nâng cao hỗ trợ truy xuất và trả lời câu hỏi tự động từ tài liệu đa định dạng, xây dựng trên nền tảng Django và tích hợp LLM.
Đây là ảnh nhận diện theo lĩnh vực, chưa phải ảnh sản phẩm. Muốn xem giao diện trước khi đặt thì nhắn cho tụi mình, gửi bản demo trong ngày.
Giới thiệu
Trong bối cảnh dữ liệu văn bản nội bộ ngày càng mở rộng, việc tìm kiếm và tổng hợp thông tin chính xác từ lượng lớn tài liệu trở thành thách thức lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Đề tài tập trung xây dựng hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) nâng cao nhằm giải quyết bài toán tra cứu ngữ nghĩa, giảm thiểu hiện tượng ảo giác của mô hình ngôn ngữ lớn và cung cấp nguồn trích dẫn minh bạch cho từng câu trả lời.
Hệ thống được triển khai theo kiến trúc fullstack với backend nền tảng Django vững chắc, chịu trách nhiệm xử lý logic nghiệp vụ, quản lý phiên hỏi đáp, phân quyền người dùng và điều phối luồng xử lý RAG. Phía frontend cung cấp giao diện trực quan hỗ trợ tải lên tài liệu, quản lý cơ sở tri thức và tương tác hỏi đáp thời gian thực theo từng bối cảnh cụ thể.
Về mặt AI, giải pháp tích hợp các kỹ thuật trích xuất văn bản từ đa định dạng (PDF, DOCX, CSV), phân tách đoạn (chunking), đánh chỉ mục và lưu trữ trên cơ sở dữ liệu vector. Quy trình truy xuất kết hợp kỹ thuật tìm kiếm lai (hybrid search) và tái xếp hạng (reranking) để tối ưu độ liên quan trước khi đưa ngữ cảnh vào mô hình sinh ngôn ngữ.
Chức năng có trong gói chuẩn
- Quản lý bộ sưu tập tri thức và phân quyền truy cập theo từng nhóm tài liệu
- Trích xuất, tiền xử lý và lập chỉ mục văn bản tự động từ tệp PDF, DOCX, Excel
- Tìm kiếm ngữ nghĩa kết hợp tìm kiếm từ khóa với cơ chế tái xếp hạng
- Giao diện hội thoại thông minh hỗ trợ trích dẫn nguồn văn bản trực tiếp
- Tùy chỉnh tham số mô hình ngôn ngữ và chiến lược phân đoạn tài liệu
- Quản lý lịch sử hội thoại, đánh giá độ chính xác của câu trả lời
- Bảng điều khiển quản trị theo dõi tài nguyên và nhật ký truy vấn
Chức năng ngoài danh sách này được tính riêng và ghi rõ trong bản chốt scope trước khi bắt đầu.
Công nghệ
- django
Muốn đổi sang công nghệ khác cho khớp yêu cầu môn học? Được — báo trước khi chốt scope, giá điều chỉnh theo hệ số công nghệ chứ không phải làm lại từ đầu.
Xem thêm đề tài cùng công nghệ: đồ án Python.
Hỏi đáp trước khi mua
- Mua Hệ thống hỏi đáp và tra cứu tài liệu thông minh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn thì nhận được những gì?
- Mã nguồn toàn bộ hệ thống frontend và backend Django. Tài liệu hướng dẫn cài đặt môi trường và triển khai hệ thống. Cơ sở dữ liệu mẫu và tập dữ liệu tài liệu thử nghiệm. Báo cáo đồ án tốt nghiệp chi tiết định dạng Word/PDF. Slide thuyết trình bảo vệ đồ án chuyên nghiệp. Video quay demo các kịch bản sử dụng thực tế của hệ thống. Giá 808.000₫ cho trọn gói vừa liệt kê, không phát sinh thêm.
- Bao lâu thì nhận được sản phẩm?
- Bản này chưa đóng gói sẵn: bên mình dựng và việt hoá theo đúng đề tài rồi giao trong 4 ngày kể từ lúc nhận đơn.
- Có kèm báo cáo Word và slide bảo vệ không?
- Gói này là mã nguồn, dữ liệu mẫu và hướng dẫn cài, không kèm báo cáo. Cần báo cáo dựng theo chính sản phẩm thì đặt riêng, bên mình báo giá theo số chương và deadline.
- Cài trên máy mình mà không chạy được thì sao?
- Mua bản trong catalog mà cài mãi không chạy được trên máy bạn thì nhắn Zalo, bên mình hỗ trợ cài trực tiếp. Quá 7 ngày kể từ lúc mua mà vẫn chưa chạy được, hoàn lại đủ 100% tiền của đơn đó. Điều kiện duy nhất là cho bên mình hỗ trợ cài ít nhất một lần.
- Đổi công nghệ khác django hoặc thêm chức năng được không?
- Được. Đổi công nghệ hay thêm chức năng đều tính riêng và ghi rõ trong bản chốt phạm vi trước khi bắt đầu, giao trong khoảng 28 ngày tuỳ khối lượng thêm.
Còn thắc mắc khác? Nhắn Zalo, phản hồi trong 2 giờ làm việc.
Đánh giá
Chưa có đánh giá nào cho đề tài này.