3. Mô tả chi tiết (Detailed Description)

A. Bài toán (The Problem)

• Quá tải nhận thức (Cognitive Overload): Sinh viên mới nghiên cứu đối mặt với hàng trăm paper nhưng không biết paper nào thật sự liên quan mật thiết và đáng tin cậy đối với đề tài mơ hồ ban đầu của mình.
• Tổng hợp thông tin rời rạc: Sinh viên gặp khó khăn lớn trong việc kết nối cấu trúc nghiên cứu xuyên suốt các bài báo (Problem, Method, Dataset, Limitation, Gap).
• Rủi ro chọn sai hướng nghiên cứu (The Infeasibility Loophole):
• Sinh viên dễ đầu tư thời gian vào các hướng tiếp cận không khả thi do thiếu khả năng nhận diện điểm yếu kỹ thuật của paper (ví dụ: code không được công bố, dataset độc quyền, phương pháp khó reproduce).
• Các công cụ đối thủ hiện tại (như SciSpace, Consensus) chỉ dừng lại ở mức "tìm kiếm và tóm tắt" thay vì "đánh giá và đưa ra quyết định nghiên cứu".

B. Giải pháp kỹ thuật (Technical Solution)

• Quy trình Socratic AI & PICOC Interface: AI đặt câu hỏi định hướng để làm rõ scope nghiên cứu của sinh viên, chia nhỏ thành 5 trường dữ liệu PICOC (Population, Intervention, Comparison, Outcome, Context) có thể chỉnh sửa trực tiếp.

• Tìm kiếm & Ingest đa nguồn: Tự động hóa tìm kiếm song song từ arXiv, Semantic Scholar, OpenAlex; hỗ trợ upload PDF trực tiếp với pipeline xử lý tài liệu fallback (Mistral OCR -> MinerU -> PyPDF).

• Động cơ phân tích song song (Dual-Engine Processing):

• Trích xuất có căn cứ khoa học (Retrieval-Grounded Extraction): 9 trường dữ liệu quan trọng qua hàm extraction_service.py.

• Đánh giá phản biện tự động (Critical Appraisal): Phân tích điểm yếu bài báo độc lập theo 6 nhóm chuyên sâu (reproducibility, methodology, generalizability, hidden assumptions, evaluation concerns, implementation difficulty) kèm điểm số độ khó triển khai cụ thể.

• Trải nghiệm Workbench không có dữ liệu JSON thô: Toàn bộ thông tin được ánh sáng hóa qua các component trực quan như <EvidenceLedger>, <RiskChip>, và <FeasibilityChip> trên giao diện Literature Matrix (bảng sticky column) và Appraisal Dashboard.

• Hệ thống Guardrail an toàn (Defense-in-depth): Triển khai tại bộ lọc guard_service.py bảo vệ hệ thống trước prompt injection (cả tiếng Anh và tiếng Việt), jailbreak, và lọc nội dung phi học thuật bằng mô hình GPT-OSS-20B qua OpenRouter.