Chương 1. TONG QUAN DE TÀII. 2-5 5< 2 8£ ©s2Ss£EseEssesserserssessersere 2 BA nh. Lý do chọn 6 tài.
Mục tiêu của đỗ án. Định hướng áp dụng kiến trúc LLM. Khả năng trả lời tin nhắn. -- ¿5c EeSE£EE£EEEEEEEEEEEEEE2E12E221.
Hiệu năng vận hành & quản lý. --- --c Sc + c + SE skrsresrrsreree 4 1. Phạm vi phát triển đề tài.---:- + 5s+SsEE2EEEE2E12E121121121121121121121 21 21c 5 Chương 2. CƠ SỞ LY TIHHUY ẾTT.
5< 5£ 5° 5£ s£ s£Ss£ s£Ss£Ss£Ss£xesessessessese 6 PNoc 2c. 6 “Ai cece cccccsccsccssecsseeeseesseeesseeeseeesseeseeceseeeseeeeseeseeeseeeseeeeseees 6 2. eee Mc ccseccsescesecssessesessescesecseens 8 2. Vận hành & quản lý.ee 12 PP uc nh.
Các thuật ngữ liên quan. - -- - TH nn HS n n1 T1 TH HT TH TH ng nh Hy 15 Pa. PHAN TÍCH THIET KE HỆ THÓNG. Sự phát triển của việc ứng dụng AI vào sản phẩm.
Hiện trạng của các nên tảng tin nhắn tự động. Nhược điểm. Phương hướng nghiÊn CỨU.-- --- c6 xxx vn HH HH ng ng re 18 3. Các mục tiêu giải QUyẾT.
Cac nén I2191501140/9150006809VƯcẳỔiiIÍẮỖ. Phân tích yêu cầu hệ thống.--- 2 2 ệEE9EE2EEEEE2E12E12E12E121122222. Mục tiêu hệ thong. Đối tượng sử dụng.
Yêu cầu chức năng. Yêu cầu phi chức năng.-- ¿2 22+ e+EE£EE2EE2EEEEEEEE2EEEEE2E.EEerke 22 Chương 4. THIET KE CHATBOTT. 5< s°s£s££s£Ss£seS£sessessessese£ 23 4.
Tông quan kiến trúc Chafbot.-- 2-52 2+5 St2E2E2EEEEEEEEEEEEEEEEEkerkerkered 23 AVL. Các thành phần chính. --2- 2 +S+EE+EE+EE£EE2EE2EE2EE2EE2EE2ErErkrrei 23 4. Phân tích kiến trúc ChatbOI.-- - 2-5 SSSE9SE£EE£EE2EE2EEEEEEEE2EE2EzErrrrree 24 4.
Kiến trúc Multi-agenIt. Cấu trúc 'TO I. Làm việc với dữ liệu của người dùng. Luéng xử lý cho một phiên trả lời.
Các biện pháp cải thiện ChafDOI. - -- c2 5c 322 *++E+2EE+eE+rererrsersrerrrerke 37 4. Tối ưu prompt hướng dẫn.-- 2-2 2 ++S£+EE+E£+EE2EE2E2ErEerkerrered 37 4. Tối ưu độ liên quan của dit liệu.
Tối ưu chi phí vận hành.- -- 2 + +EE+EE+EE++EE+EEzEzExerxerrerred 39 Chương 5. THIET KE HE THNG.--° e2 s2 s2 s2 s2 se se £sessessessesse 43 5. Tổng quan kiến trúc hệ thống. Thiết kế câu trúc dữ liệu.--- 2-2 ©22+2++2E+2EE2EEEEEE2EE2EEE21211221221 21.
Tổng quan thiết k6. Các thuộc tính của €TIfV.11211111111111 111 1111111 111 11 ray 48 h nh? án va. Thiét ké hé théng Chat. Thiết kế vận hành & kiểm thwt.
Kết quả thiết kế hệ thống. Thiết kế Backennd. Thiết kế MVP Frontend.---:- 2 + s2E2EE£EEt2EE2EEEEE2EE2Excrxrrrees 68 5. Thiết kế Agent và dif liệu của Agent.----¿- 22 sz2cxc2zxczzsersed 72 Chương 6.- <2 2< ©5£ s2 s2 se Ss£EsEseEseEseEsersersersersessessesee 74 6.
Kết UA Ser0o( 201. -- St tSEt‡EEEEEESEEEESEEEEEEESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEESEETEEELTErkrrres 6. Phương hướng phát triỂn.-- -- ¿+ s+èSE£SE£EE£EEEEEEEEEEEEEEEEE2E12E2222 2e, DANH MỤC HÌNH Hình 2. FastAPI ONoD Hinh 2.
Qdrant va Chroma 12 Hình 4. Sơ đồ kiến trúc tổng quan của Chatbot 23 Hình 4. Một luồng hành động của ReAct Agent 25 Hình 4. Một mẫu prompt trong hệ thống Chatbot 26 Hình 4.
Ví dụ cấu trúc Multi-agent Collaboration 28 Hình 4. Ví dụ cấu trúc Agent Supervisor 28 Hình 4. Công cụ Search Google 29 Hình 4. Công cụ Search Weather 29 Hình 4.
Công cụ Scrape Website 30 Hình 4. Công cụ Search Local Data 30 Hinh 4. Truc quan embedding vector 3 chiều trên trục số 31 Hình 4. Các công thức tinh Similarity phổ biến 32 Hình 4.
Hàm khởi tạo vector database 33 Hình 4. Hàm trích xuất đữ liệu văn bản 34 Hình 4. Ham chia nhỏ dữ liệu 35 Hình 4. Ví dụ một đoạn dữ liệu đã được chia nhỏ 35 Hình 4.
Quy trình embed phan dit liệu và lưu vào database 35 Hình 4. Diagram luồng xử lý tin nhắn mới của chatbot 36 Hình 4. Thực hiện embed câu query và tìm kiếm trong vector database 37 Hình 4. Phân loại các ngôn ngữ dựa vào độ phé biến của nguồn dữ liệu[4] 38 Hình 4.
Thong tin mô hình gpt-3. Thông tin mô hình gpt-4[5] 40 Hình 4. Cấu trúc token của đoạn văn bản tiếng Việt[6] Al Hình 4. Cau trúc token của đoạn văn bản tiếng Anh tương ứng[6] 4I Hình 4.
Giới hạn thời gian xử lý và số luồng suy nghĩ 42 Hình 5. Architecture Diagram tổng quan 43 Hình 5. So sánh hiệu năng của FastAPI với các framework phô biến [7] 44 Hình 5. Các thành phần chủ chốt của LangChain 45 Hình 5.
Entity Relationship Diagram 41 Hình 5. Endpoint gửi tin nhắn mới qua HTTP 62 Hình 5. Endpoint tạo token ngắn hạn và gửi nhận tin nhắn qua Websocket 63 Hình 5. Thiết lập Facebook Webhook dé server nhận tin nhắn mới 64 Hình 5.
GET endpoint dé nhận webhook xác thực, POST endpoint dé xử lý tin nhắn mới từ Facebook Page 65 Hinh 5. Cac container chay trén server 66 Hình 5. Một file Github Action dé cap nhat image cho Backend 66 Hình 5. Swagger Documentation của hệ thống (phan 1) 67 Hình 5.
Swagger Documentation của hệ thống (phan 2) 68 Hình 5. Trang đăng nhập 68 Hình 5. Trang chủ 69 Hình 5. Trang thiết kế Chatbot 69 Hình 5.
Popup tải bộ dữ liệu mới lên hệ thống 70 Hình 5. Phòng Chat chính 70 Hình 5. Nhắn tin với hệ thống trên Messenger 71 Hình 5. Ví dụ một chuỗi hành động của các Agent 72 Hình 5.
Một bộ dữ liệu mẫu về các thông tin ở Quảng Bình 72 Hình 5. Một vector dữ liệu được lưu trên Qdrant 73 Hình 6. Kết quả các đữ liệu tương đồng với câu query, sử dụng PhoBERTv2 75 Hình 6. Kết quả các dit liệu tương đồng với câu query, sử dụng OpenAI model 75 DANH MỤC BANG Bang 5.
Entity Account 48 Bang 5. Entity AccountRole 48 Bang 5. Entity Bot 48 Bang 5. Entity BotContext 49 Bang 5.
Entity ChatAccount 49 Bang 5. Entity ChatSession 50 Bang 5. Entity ChatMessage 50 Bang 5. Danh sach cac use case chinh 51 Bang 5.
UCO1 - Tao tai khoản 52 Bảng 5. UC02 - Đăng nhập 53 Bảng 5. UC03 - Chỉnh sửa tài khoản 54 Bảng 5. UC04 - Tạo Chatbot mới 55 Bảng 5.
UC05 - Chỉnh sửa thông tin Chatbot 56 Bảng 5. UC06 - Xoá Chatbot 57 Bảng 5. UC07 - Tạo bộ dữ liệu mới cho Chatbot 58 Bảng 5. UC08 - Xoá bộ dữ liệu của Chatbot 59 Bảng 5.
UC09 - Tạo phòng Chat 60 Bang 5. UC10 - Gửi tin nhắn vào phòng Chat 61 DANH MỤC TU VIET TAT API Application Programming | Giao diện lập trình, tương tac ứng Interface dụng Continious Integration & Phương hướng kết hợp phat triển & Continious Development van hanh Large Language Models Mô hình ngôn ngữ lớn Natural Language Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Processing @ Retrieval-Augmented Quá trình tối ưu hoá tăng cường Generation truy xuat Minimal Viable Product San phẩm tối giản chức năng Bi-directional Encoder Mô hình mã hóa hai chiều dựa trên Representation from cau trúc Transformer Transformer Co sở dữ liệu (Database) Tập hợp thiết kế, lưu trữ dit liệu TÓM TẮT KHÓA LUẬN Trong bối cảnh phát triển nở rộ mạnh mẽ của các sản phẩm công nghệ cao; cũng như xu hướng chuyền đổi số diễn ra sôi nổi, việc ứng dung các thành phan AI vào cuộc sống đang càng ngày trở nên pho biến va cần thiết. Nhóm nghiên cứu nhận thấy tiềm năng rõ rệt của AI trong việc cải thiện trải nghiệm tư vấn, trò chuyện khách hàng và hỗ trợ, giảm tải công suất cho các cơ sở doanh nghiệp. Đặc biệt, ngành du lich đang có những sự giao thoa, những bước phát triển rõ rệt khi công nghệ AI được tích hợp vào các dịch vụ, mang lại các tiện ích và giá trị mới cho người dùng.
Đề tài "Thiết kế hệ thống hỏi đáp về du lịch" nhăm mục đích phát triển một nền tang sử dụng AI với mục tiêu cung cấp thông tin du lịch tức thời và chính xác. Hệ thống được đặt ra các tiêu chí hướng tới khả năng giúp người dùng tìm kiếm, tham vấn thông tin về các điểm đến, lập kế hoạch du lịch, và nhận gợi ý về các hoạt động, dịch vụ phù hợp. Đề tài này không chỉ đáp ứng nhu cầu thực tế trong ngành du lịch mà còn giúp nhóm nghiên cứu nắm vững các công nghệ tiên tiến như NLP , ML, và hệ thống gợi ý. Khóa luận này được định hướng nham phát triển một hệ thống hỏi đáp về du lịch với những tính năng thiết yêu, giúp khách dé dàng thu thập thông tin du lịch một cách nhanh chóng và đúng yêu cầu.
Hệ thống không chỉ hỗ trợ các cơ sở quản lý du lịch trong việc cung cấp dịch vụ mà còn nhằm thúc đây phát triển du lịch khu vực / địa phương, cùng với đó là nâng cao sức ảnh hưởng, giá trị kinh tế, văn hoá và thúc đây phát triển. Việc này sẽ đóng một vai trò chuyển mình quan trọng trong khả năng thiết kế, ứng dụng AI vào cuộc sống, mở ra nhiều cơ hội mới mẻ cho sự cải thiện cả chất lượng du lịch và công nghệ thông tin. TONG QUAN ĐÈ TÀI 1. Tên dé tài Thiết kế hệ thong hỏi đáp về du lịch Design a question answering system about tourism 1.
Ly do chon dé tai Trong thời kỳ công nghệ dang có nhiều đột phá như hiện nay, sự phát triển của ngành AI mở ra một xu hướng mới cho toàn thé giới. Các tổ chức doanh nghiệp khắp nơi đã và đang áp dụng các nghiên cứu từ AI và ứng dụng dần vào cuộc sống, công việc hàng ngày mang đến một trải nghiệm mới, gần gũi hơn với người dùng cuối. Nắm bắt xu hướng trên, nhóm chúng em mong muốn ứng dụng trí tạo nhân tạo vào một vấn đề cho người trẻ, có ứng dụng thiết thực vào cuộc sông hàng ngày và có thể hỗ trợ, phổ biến rộng rãi đến phần đông người dùng. “Thiết kế hệ thống hỏi đáp về du lịch” là một đề tài vừa gần gũi, vừa phố biến khi có sự kết hợp giữa xu hướng về AI và xu hướng được tìm tòi, khám phá đến những vùng đất mới, địa điểm mới của giới trẻ hiện nay.
Bên cạnh đó, việc nghiên cứu và định hướng cho các hệ thống trả lời thông tin về du lịch cũng giúp chúng em có một góc nhìn sâu hơn về các công nghệ phô cập tiên tiến trong lĩnh vực này, như NLP, cấu trúc máy học và hệ thống gợi ý (Recommendation System). Những kiến thức, kỹ năng này sẽ là nền tảng quý báu trong quá trình phát triển của chúng em trong xu hướng công nghệ thông tin nói chung và trong các hướng đi mới về lâu dài. Đặc biệt, dé tài này còn mang lại giá trị xã hội cao khi giúp phổ biến thông tin du lịch một cách chính xác và đúng yêu cau, đồng thời tạo một làn gió đi mới, thúc day phát triển, nâng cao giá tri địa lý địa phương thông qua việc giới thiệu các điểm đến mới lạ, ít được biết đến. Qua đó, chúng em hy vọng sẽ đóng góp một phân vào đại cuộc phát triên kinh tê, văn hóa và xã hội của các địa phương.