Bài toán

Người dùng thường trao đổi công việc qua nhiều cuộc trò chuyện, khiến thông tin quan trọng bị phân tán trong hàng nghìn tin nhắn, tài liệu, hình ảnh và liên kết. Tìm kiếm bằng từ khóa dễ bỏ sót kết quả khi người dùng không nhớ chính xác nội dung, người gửi hoặc thời gian, trong khi việc tra cứu thủ công tốn nhiều thời gian và chi phí cảm .

Giải pháp kỹ thuật

P146 xây dựng trợ lý AI có khả năng hiểu câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và tìm kiếm thông tin theo ngữ cảnh qua hai pipeline chính:

Pipeline kỹ thuật

• Indexing Pipeline: Dữ liệu chat → Đồng bộ và chuẩn hóa → Trích xuất nội dung/OCR → Chia đoạn → Embedding → Lưu vào PostgreSQL/pgvector cùng metadata và quyền truy cập.
• Search Pipeline: Câu hỏi người dùng → Phân tích ý định và bộ lọc → Kiểm tra quyền truy cập → Hybrid Search → Reranking → RAG → Trả lời kèm trích dẫn hoặc hỏi lại khi thiếu bằng chứng.

Hệ thống sử dụng FastAPI, React, PostgreSQL/pgvector và LangGraph, hỗ trợ lọc theo cuộc trò chuyện, người gửi, thời gian và loại dữ liệu. Mỗi kết quả đều được kiểm tra quyền truy cập, có nguồn tham chiếu và từ chối trả lời khi không đủ bằng chứng.

Tính khả thi

Dự án đã có ứng dụng chat hoạt động với các chức năng đăng nhập, kết bạn, nhắn tin, gửi tệp và phân quyền hội thoại. Kiến trúc backend, frontend và cơ sở dữ liệu đã được xây dựng, cho phép tích hợp AI Search theo từng giai đoạn và đánh giá bằng các chỉ số về độ chính xác truy xuất, trích dẫn, tốc độ phản hồi và an toàn dữ liệu.

Hướng phát triển

• Hỗ trợ tìm kiếm tập trung trên các nền tảng chat lớn như Slack và Zalo.
• Đồng bộ tin nhắn, tệp, hình ảnh và liên kết từ nhiều nguồn.
• Tự động tóm tắt cuộc trò chuyện và cá nhân hóa kết quả.
• Hoàn thiện bảo mật, audit log và quản trị chi phí AI.