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.
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.