Bài toán: Lớp đông khiến giảng viên khó biết ngay khái niệm nào cả lớp đang mắc; thường phải chờ bài kiểm tra mới phát hiện thì đã muộn.

Giải pháp kỹ thuật: Backend FastAPI + agent LangGraph 6 bước: chuẩn hoá event → map khái niệm bằng RAG (pgvector + BAAI/bge-m3, có topic guard chặn câu hỏi lạc đề) → gom cụm câu hỏi → tính điểm độ khó → sinh gợi ý can thiệp bằng LLM (fallback rule-based khi không có LLM) → guardrail ẩn danh trước khi trả về. Frontend Next.js hiển thị dashboard heatmap/cảnh báo realtime theo vai trò GV/TA. Toàn bộ insight chỉ ở cấp lớp, không lộ danh tính sinh viên.

Tính khả thi: Retrieval khái niệm đạt 91.7% accuracy trên tập held-out; RAGAS answer_relevancy 0.681. Chạy full stack qua Docker Compose (Postgres + pgvector) hoặc chế độ mock không cần DB.

Hướng phát triển: Clustering câu hỏi tương tự theo thời gian thực, dashboard trend đa buổi học, tối ưu chi phí LLM.