1. Bài toán (The Problem)

• Khoảng cách thông tin giữa Gia đình & Nhà trường: Phụ huynh học sinh (đặc biệt là Cấp 1, Cấp 2) thường bận rộn, khó sắp xếp thời gian trao đổi trực tiếp với giáo viên trong giờ hành chính. Các kênh liên lạc truyền thống (Zalo, điện thoại, sổ liên lạc) thường bị trôi tin nhắn, thiếu cấu trúc và cập nhật chậm, khiến phụ huynh khó nắm bắt kịp thời tình hình học tập và rèn luyện của con.
• Sự quá tải của Giáo viên: Một giáo viên chủ nhiệm phải quản lý từ 35–45 học sinh (tương ứng 35–90 phụ huynh). Khoảng 65% số câu hỏi từ phụ huynh là các thắc mắc lặp đi lặp lại về thông tin cơ bản (tra cứu điểm số, lịch kiểm tra, thời khóa biểu, quy chế trường...). Việc này gây quá tải hành chính, làm giảm thời gian giáo viên có thể dành cho 35% các vấn đề chuyên môn và hành vi cần can thiệp sư phạm thực sự.

2. Giải pháp kỹ thuật (Technical Solution)

Dự án được xây dựng theo mô hình Monorepo hiện đại với kiến trúc Web-first:

• Frontend (Next.js 14+ App Router & Tailwind CSS): Giao diện responsive tối ưu cho thiết bị di động, hỗ trợ Server-Sent Events (SSE) để truyền dữ liệu streaming giúp hiển thị phản hồi từ AI ngay lập tức, mang lại trải nghiệm mượt mà.
• Backend (FastAPI - Python): Xử lý bất đồng bộ (async/await) hiệu năng cao. Hệ thống tích hợp middleware bảo mật xác thực JWT thông qua Supabase Auth.
• AI Agent & RAG Pipeline (LangGraph):
  • Sử dụng LangGraph để xây dựng luồng xử lý thông minh (Agentic Workflow) bao gồm các bước: Phân loại ý định (Intent Classifier) -> Truy xuất dữ liệu học sinh (Fetch Student Data) -> Tra cứu tri thức trường học (RAG Search) -> Tạo câu trả lời (Response Generator) -> Kiểm duyệt an toàn (Guardrail).
  • Tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn Mistral Large (Primary) qua OpenRouter và cơ chế tự động chuyển đổi dự phòng sang Gemini 2.5 Flash (Fallback) nếu xảy ra lỗi hoặc độ trễ vượt quá 4 giây (Failover APA-003).
• Database & Vector Database (Supabase PostgreSQL & pgvector):
  • Lưu trữ thông tin học sinh, điểm số và lịch sử hội thoại một cách an toàn.
  • Sử dụng pgvector và mô hình nhúng gemini-embedding-001 để lưu trữ và tìm kiếm ngữ nghĩa các tài liệu chính sách, thông báo của nhà trường (Knowledge Base).
• An toàn & Bảo mật thông tin (Multi-tenancy RLS): Áp dụng nghiêm ngặt chính sách Row-Level Security (RLS) trên PostgreSQL. Phụ huynh chỉ được quyền truy cập và nhìn thấy duy nhất dữ liệu liên quan đến con mình, ngăn ngừa tuyệt đối rò rỉ dữ liệu chéo giữa các học sinh và các lớp học.