Hệ thống Trợ lý ảo Hỏi đáp Tri thức Nội bộ Ứng dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn
Hệ thống hỏi đáp thông minh dựa trên tài liệu nội bộ sử dụng kỹ thuật RAG kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn trên nền tảng Django fullstack.
Giới thiệu
Trong thời đại bùng nổ thông tin, việc quản lý và trích xuất tri thức từ kho tài liệu nội bộ của doanh nghiệp gặp nhiều thách thức như tốn thời gian tìm kiếm thủ công và khó liên kết thông tin. Đề tài tập trung giải quyết bài toán này bằng cách xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động thông minh, ứng dụng kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) để cung cấp câu trả lời chính xác, bám sát ngữ cảnh tài liệu nguồn và hạn chế hiện tượng ảo giác của mô hình AI.
Hệ thống được triển khai theo kiến trúc Fullstack hoàn chỉnh với phần backend xử lý logic, quản lý cơ sở dữ liệu và tích hợp pipeline AI trên nền tảng Django Framework. Dữ liệu từ các định dạng tài liệu khác nhau được xử lý, phân mảnh và nhúng vào cơ sở dữ liệu vector, hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa nhanh chóng. Giao diện trực quan cho phép người dùng trò chuyện tương tác, tải lên tài liệu và tùy chỉnh nguồn tri thức một cách linh hoạt và an toàn.
Chức năng có trong gói chuẩn
- Quản lý và tải lên đa định dạng tài liệu nội bộ như PDF, DOCX, TXT
- Tự động phân mảnh văn bản và tạo vector nhúng lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector
- Hỏi đáp ngữ cảnh thông minh dựa trên kỹ thuật RAG với độ trích dẫn chính xác
- Hỗ trợ cấu hình và lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) theo nhu cầu
- Quản lý phiên hội thoại và lưu trữ lịch sử tương tác của người dùng
- Tìm kiếm kết hợp ngữ nghĩa và từ khóa nâng cao độ chính xác truy xuất
- Hệ thống phân quyền truy cập kho tri thức và quản trị tài khoản qua Django
- Bảng điều khiển thống kê lượng truy vấn và hiệu suất phản hồi của hệ thống
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.