ReviewSynth AI — Nền tảng Tổng hợp Đánh giá Luận văn Tốt nghiệp

1. Bài toán

Quy trình đánh giá luận văn tốt nghiệp hiện nay yêu cầu thư ký hội đồng đọc toàn bộ nhận xét từ nhiều phản biện, tự tổng hợp các luận điểm trùng lặp hoặc mâu thuẫn, rồi trình bày lại cho hội đồng ra quyết định. Với khối lượng hồ sơ lớn, quá trình này tốn thời gian, dễ bỏ sót thông tin, và thiếu tính truy vết — không rõ kết luận tổng hợp đến từ đoạn văn bản nào trong tài liệu gốc.

2. Giải pháp kỹ thuật

ReviewSynth AI xây dựng một vòng lặp AI-đề xuất, con người xác nhận xuyên suốt toàn bộ chu trình đánh giá.

2.1. Thu nhận & xử lý tài liệu

Phản biện được tải lên (PDF/Word/ảnh scan), qua pipeline OCR (PaddleOCR / OpenAI Vision) và parser nội bộ, chuẩn hóa thành cấu trúc document → page → block có tọa độ bounding-box, đảm bảo mọi trích dẫn đều trỏ về vị trí vật lý trong tài liệu gốc.

2.2. Tổng hợp AI có truy vết

Module synthesis dùng LLM để trích xuất luận điểm (claim), phát hiện xung đột (conflict), và gắn bằng chứng (evidence) trực tiếp vào đoạn văn bản nguồn — không có kết luận nào tồn tại mà không có trích dẫn. Qdrant làm chỉ mục vector hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa; PostgreSQL là nguồn sự thật duy nhất, Qdrant có thể xây lại hoàn toàn từ DB.

2.3. Vòng xác nhận của con người (HITL)

Thư ký kiểm duyệt từng luận điểm tổng hợp trước khi kết quả được dùng để ra quyết định hay tạo báo cáo. Hội đồng ghi nhận quyết định bỏ phiếu độc lập; AI không bao giờ tự ghi quyết định.

2.4. Quản lý vòng đời checkpoint

State machine nghiêm ngặt:

DRAFT → WAITING_REVIEWS → READY_FOR_SYNTHESIS → SYNTHESIS_REVIEW → WAITING_COUNCIL → COMPLETED

ngăn bỏ bước và bắt buộc có hướng dẫn chỉnh sửa trước khi mở vòng đánh giá tiếp theo.

2.5. Hệ thống vai trò phân quyền

5 vai trò (Secretary, Project Owner, Reviewer, Council Member, Admin) với portal riêng biệt; danh tính phản biện được ẩn danh hóa (PB-01, PB-02) với chủ đề tài.

3. Stack kỹ thuật

Thành phần	Công nghệ
Backend	FastAPI (Python 3.11), kiến trúc modular monolith
Frontend	Next.js 16 App Router (TypeScript, React 19)
Cơ sở dữ liệu	PostgreSQL (nguồn sự thật) + Qdrant (chỉ mục vector)
Kiểm thử	Kiểm tra ranh giới module tự động bằng kiến trúc test

4. Tính khả thi

Toàn bộ luồng nghiệp vụ cốt lõi đã được triển khai và kiểm thử: từ tải tài liệu, OCR, tổng hợp AI, xác nhận của thư ký, đến xuất báo cáo DOCX chuẩn hội đồng. Hệ thống có thể chạy trên Docker Compose với chi phí hạ tầng thấp, phù hợp với quy mô một trường đại học.