Tổng quan dự án

Chatbot SINNO là một trợ lý AI thông minh được phát triển để hỗ trợ sinh viên Bách Khoa trong việc tìm hiểu chuyên sâu về lịch sử, truyền thống và các thông tin liên quan đến trường. Ứng dụng kiến trúc RAG, chatbot có khả năng tự động tìm kiếm thông tin từ các nguồn bên ngoài, sau đó lưu trữ và truy xuất dữ liệu để cung cấp các phản hồi chính xác và đáng tin cậy.

Quá trình thực thi

Sử dụng kiến trúc RAG (Retrieval-Augmented Generation) tiên tiến của LangChain, chatbot này vượt xa khả năng của một mô hình ngôn ngữ thông thường.

Các tính năng chính:

• Tavily Search (Tìm kiếm dữ liệu): Khi nhận câu hỏi, chatbot sử dụng Tavily Search để quét các nguồn tin tức, website chính thức và các tài liệu đáng tin cậy về trường Bách Khoa.
• Lưu về MongoDB: Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý và lưu trữ vào cơ sở dữ liệu MongoDB. Đây là "bộ nhớ dài hạn" của chatbot, giúp nó truy xuất thông tin nhanh chóng cho các lần hỏi sau.
• Framework RAG của LangChain: Đây là "bộ não" của hệ thống, kết nối dữ liệu đã truy xuất từ MongoDB với mô hình ngôn ngữ lớn. Nó đảm bảo LLM nhận được đúng ngữ cảnh để tạo ra câu trả lời.
• LLM (Mô hình Ngôn ngữ lớn): Dựa trên ngữ cảnh do RAG cung cấp, LLM sẽ tổng hợp thông tin và tạo ra một câu trả lời mạch lạc, chính xác và tự nhiên bằng Tiếng Việt.

Thành quả và ứng dụng

Chatbot SINNO đã trở thành công cụ đắc lực, giúp sinh viên và cựu sinh viên dễ dàng khám phá và nắm bắt mọi khía cạnh thông tin về ngôi trường của mình một cách hiệu quả nhất. Nó không chỉ là một công cụ tra cứu, mà còn là một kho lưu trữ số về di sản và truyền thống của Đại học Bách khoa Hà Nội.