AI·20K Demo Day ZineĐang in số mới...
№ 75
VinUni Admissions AI Assistant
Hỗ trợ học sinh, phụ huynh nắm bắt thông tin tuyển sinh kịp thời, chính xác. Giảm áp lực lên bộ phận tư vấn tuyển sinh.
VinUni Admissions AI System - Tổng Quan Dự Án
Tài liệu này cung cấp cái nhìn toàn diện về dự án VinUni Admissions AI System, bao gồm bài toán thực tế cần giải quyết, giải pháp kỹ thuật đã triển khai, đánh giá tính khả thi và định hướng phát triển trong tương lai.
1. Bài Toán (The Problem)
1.1 Bối cảnh thực tế
Bộ phận Tuyển sinh Đại học VinUniversity (VinUni) nhận được số lượng lớn câu hỏi mỗi ngày từ thí sinh và phụ huynh học sinh. Các câu hỏi tập trung vào các chủ đề cốt lõi như học phí, điều kiện ký túc xá, tiêu chí học bổng, quy trình nộp hồ sơ và chi tiết các ngành đào tạo.
Mặc dù thông tin đã được đăng tải trên website chính thức, người dùng vẫn gặp khó khăn trong việc tra cứu nhanh thông tin mong muốn do cấu trúc tài liệu phức tạp. Đồng thời, việc trả lời thủ công từ đội ngũ tuyển sinh tốn nhiều thời gian và dễ quá tải trong các mùa cao điểm tuyển sinh.
1.2 Các thách thức đặc thù của dự án
- Độ chính xác và độ tin cậy tuyệt đối (Zero-Hallucination): Thông tin về học phí, chỉ tiêu học bổng hay hồ sơ ứng tuyển liên quan trực tiếp đến mặt pháp lý và tài chính. Nếu trợ lý AI đưa ra con số sai lệch hoặc tự "bịa" ra thông tin (hallucination), hệ quả sẽ rất nghiêm trọng. Trợ lý phải biết từ chối hoặc chuyển hướng tư vấn viên nếu không tìm thấy dữ liệu chính xác trong nguồn tri thức.
- Bảo toàn cấu trúc dữ liệu dạng bảng: Biểu phí học phí và ký túc xá có cấu trúc phức tạp (phân loại theo ngành, đối tượng, quốc tịch). Việc cắt nhỏ tài liệu (chunking) thông thường sẽ phá vỡ cấu trúc hàng/cột của bảng, dẫn đến kết quả tìm kiếm ngữ nghĩa bị mất mát ngữ cảnh nghiêm trọng.
- Ý định người dùng mơ hồ & Ngữ cảnh phức tạp: Thí sinh thường hỏi những câu rất ngắn (ví dụ: "Học phí bao nhiêu?") hoặc hỏi ngoài phạm vi (ví dụ: "Thời tiết hôm nay thế nào?"). Trợ lý AI cần phân loại chính xác ý định (Intent Routing) để đưa ra hành động phù hợp (yêu cầu làm rõ, trả lời từ RAG, hoặc thông báo ngoài phạm vi).
- Hỗ trợ khách hàng (Guest Limit) & Can thiệp từ tư vấn viên (Human Takeover): Hệ thống cần hạn chế spam từ người dùng vãng lai (khách), đồng thời cung cấp giao diện quản trị để tư vấn viên có thể theo dõi cuộc trò chuyện của AI và chủ động can thiệp (takeover) trong trường hợp khẩn cấp.
2. Giải Pháp Kỹ Thuật (Technical Solution)
Dự án áp dụng kiến trúc 3 lớp hiện đại, phân tách rõ ràng trách nhiệm của từng thành phần:
graph TB
subgraph Frontend [Lớp Trải nghiệm UI]
ChatUI[Giao diện Chat Học sinh]
LeadForm[Form đăng ký thông tin Lead]
AdminPortal[Trang quản trị Admin Workspace]
end
subgraph Backend [FastAPI Application]
API[API Endpoints]
WS[WebSocket Manager & PubSub]
Auth[Cơ chế JWT & Guest Token Authentication]
DB_ORM[SQLAlchemy ORM Layer]
end
subgraph RAG_Engine [Tầng Xử lý AI & RAG]
Ingestion[Pipeline Crawl & PDF OCR]
Chunker[Table-preserving Markdown Chunker]
Indexer[OpenAI Embeddings & Vector Indexer]
AgentCore[ReAct JSON Agent Core GPT-4o-mini]
end
subgraph Storage [Tầng Lưu trữ]
DB[(Database SQLite/Supabase PostgreSQL)]
FAISS[(FAISS Index / Qdrant Cloud)]
end
ChatUI -->|REST/WS| API
AdminPortal -->|REST/WS| API
API --> Auth
API --> DB_ORM
DB_ORM --> DB
API --> AgentCore
AgentCore --> Indexer
Indexer --> FAISS
WS --> API
§
Phụ lục — Demo & Slides
Video demo
Bản demo trực tiếp
Slide trình bày