Xây dựng Chatbot trợ lý sinh viên ICTU dựa trên Sổ tay sinh viên

Sinh viên thực hiện
Giảng viên hướng dẫn Nguyễn Thu Phương
Từ khoá: Chatbot RAG CrewAI Sổ tay sinh viên Trí tuệ nhân tạo

Tóm tắt

Đề tài tập trung giải quyết khó khăn của sinh viên trong việc tra cứu các quy định phức tạp từ Sổ tay sinh viên truyền thống. Tác giả đề xuất giải pháp chatbot thông minh sử dụng kiến trúc RAG (Retrieval-Augmented Generation) kết hợp với Agentic Framework (CrewAI) và mô hình ngôn ngữ lớn từ Groq. Phương pháp nghiên cứu bao gồm tiền xử lý dữ liệu văn bản từ file PDF, chuyển đổi sang vector embeddings và lưu trữ tại Qdrant để truy xuất ngữ nghĩa. Kết quả hướng tới một hệ thống phản hồi nhanh chóng, chính xác và có khả năng trích dẫn nguồn cụ thể từ các điều khoản quy định, giúp tối ưu hóa hoạt động hỗ trợ sinh viên tại ICTU

Tài liệu tham khảo

  1. A. Vaswani et al., “Attention is all you need,” Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1706.03762
  2. P. Rajpurkar, J. Zhang, K. Lopyrev, and P. Liang, “SQuAD: 100,000+ questions for machine comprehension of text,” in Proc. 2016 Conf. Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Austin, TX, USA, 2016, pp. 2383–2392. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1606.05250
  3. L. Maillard, “Retrieval-augmented generation (RAG): Everything you need to know,” Towards Data Science, 2023. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/retrieval-augmented-generation-rag-from-theory-to-langchain-implementation-4e9bd5f6a4f2
  4. Qdrant Team, “Qdrant: Vector search engine for the next generation of AI applications,” Qdrant Documentation, 2024. [Online]. Available: https://qdrant.tech/documentation/
  5. CrewAI Contributors, “CrewAI: Build multi-agent workflows with LLMs,” GitHub Repository, 2024. [Online]. Available: https://docs.crewai.com/
  6. Groq Inc., “Groq language processing units (LPUs) for generative AI – API documentation,” 2024. [Online]. Available: https://console.groq.com/docs/quickstart
  7. N. Reimers and I. Gurevych, “Sentence-BERT: Sentence embeddings using Siamese BERT-networks,” in Proc. 2019 Conf. Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2019.
← Quay lại danh sách đồ án