AI·20K Demo Day ZineĐang in số mới...
№ 56
AcadPitch AI
AcadPitch AI là dự án giúp sinh viên luyện thuyết trình học thuật và bảo vệ đồ án theo từng project. Người dùng có thể thêm tài liệu, luyện trình bày, nhận feedback có cấu trúc, luyện phản biện và theo dõi tiến bộ qua từng phiên.
Bài toán
Sinh viên thường hiểu project của mình nhưng gặp khó khi phải trình bày ngắn gọn, logic và thuyết phục trước lớp hoặc hội đồng bảo vệ. Các bạn thường thiếu feedback cụ thể về cấu trúc bài nói, độ rõ ràng, lập luận, bằng chứng và khả năng trả lời câu hỏi phản biện.
Việc tự luyện trước gương hoặc nhờ bạn bè góp ý thường không đủ sát với nội dung project. Trong khi đó, chatbot AI thông thường dễ đưa feedback chung chung nếu không được cung cấp đầy đủ context, outline, tài liệu và transcript của bài trình bày.
Giải pháp
AcadPitch AI hỗ trợ luyện thuyết trình và phản biện theo từng project. Người dùng tạo project, thêm objective, outline, ghi chú hoặc upload tài liệu. Hệ thống lưu context theo project, sau đó dùng context này để chấm bài thuyết trình và tạo câu hỏi phản biện sát với nội dung thực tế.
Luồng chính của sản phẩm
- Tạo project học thuật.
- Thêm context hoặc upload tài liệu.
- Submit transcript hoặc tạo transcript từ audio.
- AI chạy Presentation Review và trả feedback có cấu trúc.
- Luyện Defense bằng câu hỏi phản biện dạng text.
- Xem lại progress, history và next focus cho lần luyện tiếp theo.
Cách tiếp cận kỹ thuật
Kiến trúc hiện tại đi theo luồng:
Frontend Next.js → FastAPI Backend → Supabase DB/Storage → Project-scoped RAG → Agent/LLM → Persisted feedback
Frontend chỉ gọi Backend API, không gọi trực tiếp Supabase, LLM, STT hoặc Agent. Backend chịu trách nhiệm validate request, kiểm tra ownership, lưu dữ liệu, retrieve context, gọi AI workflow và trả response cho frontend.
Cách tiếp cận AI
AI không chấm chung chung mà sử dụng project context, outline, transcript và retrieved document chunks. Presentation Review trả về structured feedback gồm:
- Overall score
- Structure
- Logic
- Clarity
- Evidence
- Persuasiveness
- Strengths
- Weaknesses
- Suggestions
- Next focus
- Recommended next practice
Defense tạo câu hỏi phản biện theo project và đánh giá câu trả lời dựa trên các tiêu chí như directness, evidence usage, technical depth, critical thinking và handling pressure.
Tech stack
- Frontend: Next.js
- Backend: FastAPI
- Database: Supabase PostgreSQL
- Storage: Supabase Storage
- AI/Agent: Python agent workflows, OpenAI
- RAG: project-scoped document chunks
- STT/TTS: provider adapter cho audio transcription
§
Phụ lục — Demo & Slides
Video demo
Bản demo trực tiếp
Slide trình bày