Xây dựng hệ thống hỏi đáp tài liệu thông minh ứng dụng kỹ thuật RAG trên nền tảng Laravel
Hệ thống hỗ trợ tra cứu và giải đáp thông tin từ tài liệu nội bộ tự động, kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với kỹ thuật RAG xây dựng trên Laravel.
Giới thiệu
Trong môi trường doanh nghiệp và giáo dục, việc tìm kiếm thông tin chính xác từ khối lượng lớn tài liệu lưu trữ nội bộ thường tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra sai sót. Đề tài tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa quy trình truy xuất dữ liệu văn bản bằng cách tích hợp kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) vào ứng dụng web, giúp người dùng nhận được câu trả lời chính xác, bám sát nội dung nguồn thay vì bị hiện tượng ảo giác thông tin từ AI tổng quát.
Hệ thống được xây dựng fullstack trên nền tảng Laravel, đảm nhiệm vai trò xử lý nghiệp vụ, quản lý tài liệu và điều phối luồng dữ liệu giữa cơ sở dữ liệu và dịch vụ AI. Các văn bản tải lên sẽ được trích xuất nội dung, phân đoạn và tạo vector nhúng để lưu trữ. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống sẽ tìm kiếm các đoạn văn bản tương đồng nhất, sau đó kết hợp vào ngữ cảnh để mô hình ngôn ngữ lớn tổng hợp câu trả lời khách quan, kèm trích dẫn nguồn cụ thể.
Chức năng có trong gói chuẩn
- Quản lý tải lên và phân loại các định dạng tài liệu văn bản phổ biến
- Trích xuất văn bản tự động và phân đoạn dữ liệu thông minh
- Chuyển đổi văn bản thành vector nhúng và lưu trữ phục vụ đối soát
- Giao diện trò chuyện tương tác hỏi đáp trực tiếp với tài liệu
- Truy vấn ngữ nghĩa tìm kiếm nội dung liên quan theo ngữ cảnh câu hỏi
- Tổng hợp câu trả lời tự động kèm chỉ dẫn vị trí tài liệu tham chiếu
- Quản lý lịch sử hội thoại và quản trị tài khoản người dùng
Chức năng ngoài danh sách này được tính riêng và ghi rõ trong bản chốt scope trước khi bắt đầu.
Công nghệ
- laravel
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.