Đề án tập trung xây dựng một hệ thống Chatbot thông minh dựa trên mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) nhằm hỗ trợ tư vấn chương trình Thạc sĩ Hệ thống thông tin tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội. Hệ thống kết hợp khả năng truy xuất thông tin từ các tài liệu chính thức (PDF, website) với năng lực sinh ngôn ngữ của các mô hình ngôn ngữ lớn, giúp nâng cao độ chính xác và giảm hiện tượng sai lệch thông tin. Về mặt kỹ thuật, hệ thống được thiết kế theo kiến trúc microservices, sử dụng Vector Database (Pinecone) để lưu trữ embedding và SQLite để quản lý dữ liệu nghiệp vụ, kết hợp cơ chế semantic cache nhằm tối ưu hiệu năng truy vấn. Quy trình RAG gồm hai giai đoạn chính: xử lý tài liệu (chunking, embedding) và xử lý truy vấn (semantic search + sinh câu trả lời). Hệ thống hỗ trợ nhiều chức năng như hỏi đáp tự động, cập nhật tài liệu, “dạy lại” chatbot và hiển thị nguồn trích dẫn, giúp tăng độ tin cậy và trải nghiệm người dùng. Ngoài ra, nghiên cứu còn đề xuất các hướng cải tiến như Hybrid Search, Graph RAG, Agentic RAG và tích hợp OCR nâng cao nhằm cải thiện khả năng suy luận và xử lý dữ liệu phức tạp. Tổng thể, đề án chứng minh tính hiệu quả của việc ứng dụng RAG trong lĩnh vực tư vấn giáo dục, góp phần giảm tải công việc thủ công, nâng cao chất lượng hỗ trợ người học và thúc đẩy chuyển đổi số trong giáo dục đại học.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Viết An
Người đóng góp:	GVHD: Giang Thành Trung
Thông tin nhan đề:	Xây dựng hệ thống Chatbot RAG tư vấn Chương trình Thạc sĩ Hệ thống thông tin Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	88tr.
Năm xuất bản:	2026