Tìm một quy chế, mô tả học phần hay thông báo cho sinh viên không nên đòi hỏi người đọc phải nhớ chính xác tiêu đề trang web. Trợ lý AI FIT HCMUTE, do RTIC phát triển và vận hành, hướng đến một cách tiếp cận thông tin gần với hội thoại hơn.
Hệ thống là công cụ hỗ trợ tham khảo ở giai đoạn beta. Nó bổ sung cho tài liệu đã công bố và các đầu mối hỗ trợ của Khoa, không thay thế thông báo chính thức hay bảo đảm mọi câu hỏi đều có câu trả lời trong kho tri thức hiện có.
Bắt đầu từ trải nghiệm công khai
Giao diện hỗ trợ hội thoại tiếng Việt và phản hồi theo luồng. Sổ tay là một trải nghiệm liên quan, cho phép xem danh mục, tìm kiếm và lọc tài liệu. Tuy nhiên, hai nơi không dùng cùng một thuật toán tìm kiếm: sổ tay hiện tìm theo các trường trong danh mục; phần chat có luồng truy xuất Hybrid RAG riêng.
Người dùng có thể bắt đầu với trải nghiệm khách được cung cấp; các tính năng theo tài khoản dùng luồng đăng nhập Google của chatbot. Đây là hệ thống tài khoản khác với đăng nhập GitLab của website Journal.
Từ câu hỏi đến câu trả lời
Hình 1. Luồng trả lời dựa trên tài liệu, tổng hợp ngày 27/10/2026. Mở ảnh độ phân giải đầy đủ. LangGraph chọn workflow phù hợp với câu hỏi.
Web gửi câu hỏi đến FastAPI để kiểm tra phiên, quyền và hạn mức request. LangGraph định tuyến sang workflow phù hợp.
Với câu trả lời cần truy xuất tài liệu, văn bản truy vấn phục vụ BM25, còn embedding tạo qua Ollama phục vụ tìm kiếm vector kNN. Elasticsearch thực hiện các chế độ truy xuất và RRF hợp nhất thứ hạng. Các bước sau kiểm tra phiên bản tài liệu canonical cùng quyền truy cập ở PostgreSQL, xếp hạng lại ứng viên, rồi mô hình ngôn ngữ tổng hợp câu trả lời từ ngữ cảnh được phép dùng. SSE đưa phần phản hồi dần về giao diện.
Cấu hình được kiểm tra cho bài viết sử dụng Qwen3 Embedding 8B qua Ollama, Voyage AI để rerank và Gemini để tạo câu trả lời. Nhà cung cấp và model có thể thay đổi; cần hiểu vai trò từng bước thay vì xem một mã phiên bản model là cam kết cố định.
Nạp tài liệu là một luồng khác
Hình 2. Nạp tri thức nền được tách khỏi hỏi đáp realtime. Mở ảnh độ phân giải đầy đủ. Có dữ liệu trong chỉ mục tìm kiếm không đồng nghĩa tài liệu đã được phép công khai.
Quản trị viên kiểm soát tài liệu nguồn. Tệp được kiểm tra và lưu kèm metadata về tài liệu, phiên bản và job. Dispatcher cùng RabbitMQ/Celery điều phối parse, OCR khi cần, chia đoạn và tạo embedding ở nền. PostgreSQL giữ trạng thái canonical; Elasticsearch giữ bản chiếu phục vụ tìm kiếm. Việc xuất bản và quyền dùng tài liệu vẫn là các kiểm soát riêng.
Nạp từ URL có bước xem trước: nội dung trích bằng Firecrawl được chuẩn hoá rồi cần quản trị viên xác nhận trước khi vào pipeline chung.
RabbitMQ không nằm trên đường trả lời chat realtime. Nó xử lý công việc nền, không chuyển từng phần của phản hồi hội thoại.
Vì sao vòng đời tài liệu quan trọng?
Chất lượng truy xuất bắt đầu trước khi người dùng đặt câu hỏi. Theo dõi phiên bản giúp phân biệt tài liệu cập nhật với bản cũ. Kiểm tra quyền giới hạn những đoạn trích được đưa vào ngữ cảnh trả lời. Quy trình duyệt xác định tài liệu nào được cung cấp cho người đọc. Các bước này gắn câu trả lời với kho tri thức được quản lý, thay vì giao việc xử lý độ mới và quyền truy cập cho mô hình ngôn ngữ.
Giao diện hiện giữ metadata phục vụ grounding ở phía hệ thống và chưa hiển thị thẻ trích dẫn cho mọi câu trả lời. Khi cần quyết định học vụ, hãy dùng sổ tay và thông báo gốc của Khoa để đối chiếu quy định cùng thời điểm có hiệu lực. Phạm vi hỗ trợ phụ thuộc vào tài liệu thực sự đã được duyệt và cung cấp.
Trải nghiệm và phản hồi có trách nhiệm
Hãy bắt đầu với câu hỏi dựa trên tài liệu Khoa đã công bố, đối chiếu nguồn chính thức khi đưa ra quyết định học vụ và gửi phản hồi khi câu trả lời thiếu hoặc lỗi thời. Chất lượng của một trợ lý dựa trên tài liệu phụ thuộc cả pipeline truy xuất lẫn những tri thức thực sự đã được duyệt và cho phép sử dụng.
Sản phẩm do RTIC — HCMUTE Research on Technology and Innovation Club phát triển. Bài viết và các sơ đồ kiến trúc gốc do RTIC Editorial Desk biên tập từ sản phẩm công khai cùng tài liệu dự án được kiểm tra ngày 27/10/2026.