Đang in số

Cầm cốc cà phê

Đang chạy mực qua máy in — từng lớp màu một, kiên nhẫn nhé!

AI Trợ Lý Ra Đề Kiểm Tra & Ngân Hàng Câu Hỏi Theo Chương Trình · AI·20K Demo Day Zine

№ 58

AI Trợ Lý Ra Đề Kiểm Tra & Ngân Hàng Câu Hỏi Theo Chương Trình

AI Trợ Lý Ra Đề & Ngân Hàng Câu Hỏi xóa bỏ gánh nặng soạn đề thủ công bằng cách số hóa, tập trung dữ liệu câu hỏi từ mọi định dạng. Dự án hỗ trợ giáo viên chuẩn hóa ma trận đặc tả đề Bloom, tự động tạo nhiều mã đề trong vài phút, đồng thời giảm thiểu tối đa sai sót và thời gian chuẩn bị học liệu.

1. Bài toán đang giải quyết

Người dùng mục tiêu: Giáo viên THCS, THPT, tổ chuyên môn, trung tâm luyện thi, nhà trường có nhu cầu số hóa học liệu và quản lý ngân hàng câu hỏi tập trung.
Nỗi đau lớn nhất:
- Việc nhập công thức môn tự nhiên (Toán/Lý/Hóa dưới dạng LaTeX/Word) và vẽ lại hình vẽ, đồ thị STEM thủ công tốn quá nhiều thời gian.
- Học liệu bị phân mảnh: Câu hỏi nằm rải rác ở hàng trăm file Word, PDF, ảnh scan cũ không có cấu trúc nên giáo viên không thể tái sử dụng.
- Khó kiểm soát trùng lặp ngữ nghĩa (hai câu hỏi diễn đạt khác nhau nhưng cùng dạng bài) khiến ngân hàng câu hỏi bị loãng và học sinh dễ "học tủ".
- Việc trộn đề và căn chỉnh định dạng in ấn (Word/PDF) thủ công phức tạp, dễ sai sót về nội dung/đáp án.

2. Giải pháp kỹ thuật

Hệ thống là một nền tảng Web Full-stack hoạt động theo mô hình 3 dịch vụ (3-Tier Architecture) phân tách trách nhiệm rõ ràng:

Vite Frontend (React 19 + TypeScript + Tailwind CSS v4): Cung cấp giao diện soạn thảo trực quan Cell-based Notebook Editor (giống Mathcha), hiển thị chuẩn công thức toán KaTeX và trình quản lý ma trận đặc tả đề thông minh.
Business Backend (Express + TypeScript + Prisma 7 + PostgreSQL/Supabase): Xử lý CRUD nghiệp vụ, phân quyền người dùng chặt chẽ (Admin, Head of Department, Teacher, Student) và quản lý phiên.
AI Service Backend (FastAPI + Python 3.11 + LangGraph):
- Pipeline OCR/VLM (deepseek-ocr qua Novita AI): Bóc tách công thức LaTeX và hình ảnh minh họa từ tài liệu thô (ảnh scan, PDF, Word).
- Single-Pass LLM & Python Shorthand Parser: Trích xuất tự động văn bản sau OCR thành dữ liệu câu hỏi có cấu trúc kèm metadata (chương, bài, độ khó Bloom).
- RAG & Vector Search (Qdrant/Chroma + FastEmbed): Truy hồi câu hỏi và kiểm duyệt trùng lặp ngữ nghĩa.
- LangGraph Agent (ReAct Loop): Tự động điều phối các AI Tool (giải toán, tạo gợi ý, sửa công thức) phục vụ giáo viên.

3. Tính khả thi

Mức độ hoàn thiện: Đã đạt giai đoạn MVP (chuẩn bị lên Beta), vận hành mượt mà trọn vẹn luồng nghiệp vụ: Nhập đề bằng OCR $\rightarrow$ Chuẩn hóa ngân hàng đề $\rightarrow$ Tạo đề theo ma trận Bloom $\rightarrow$ Xuất file Word (.docx) chuẩn học thuật.
Hiệu năng & Tối ưu: Loại bỏ các bước tinh chỉnh trung gian không cần thiết để tiết kiệm token và tăng tốc độ xử lý; tích hợp xoay tua API key và cấu hình song song lên tới 50 luồng giúp hạn chế lỗi Rate Limit và nâng cao tính ổn định.