Phát triển chatbot hỗ trợ tư vấn tuyển sinh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn

Abstract

Trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục, luận văn trình bày việc nghiên cứu và phát triển hệ thống ChatBot hỗ trợ tư vấn tuyển sinh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết hợp với kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hệ thống được xây dựng từ bộ dữ liệu gồm 812 mẫu tuyển sinh thực tế thu thập từ các nguồn chính thức của Trường Đại học Đông Á. Nghiên cứu tiến hành tiền xử lý dữ liệu, xây dựng vector embedding, triển khai cơ sở dữ liệu vector và đánh giá hiệu suất của các phương pháp retrieval gồm keyword search, vector search và hybrid search. Đồng thời, các mô hình LLM được đánh giá thông qua các chỉ số Precision, Recall, MRR, BLEU, ROUGE và BERTScore. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp retrieval kết hợp cùng kiến trúc RAG giúp nâng cao đáng kể độ chính xác truy xuất, cải thiện chất lượng phản hồi và đảm bảo thời gian xử lý nhanh. Hệ thống đề xuất có khả năng hỗ trợ tư vấn tuyển sinh tự động bằng tiếng Việt với nội dung phản hồi phù hợp ngữ cảnh, chính xác và có tính ứng dụng thực tiễn trong môi trường giáo dục đại học.