Chuyển đến nội dung chính
>_cq_wuan
Quay lại danh sách dự án
CASE STUDY2026Full-stack / Tích hợp AI

RAG Assistant

Hệ thống AI hỏi đáp tài liệu cục bộ với OCR và tìm kiếm tương đồng vector.

React 19Tailwind CSSDjango REST FrameworkPythonLangChainFAISSOllamaTesseract OCRPyPDF
RAG Assistant AI Document Q&A Interface

// BỐI CẢNH & MỤC TIÊU DỰ ÁN

RAG Assistant là giải pháp hỗ trợ hỏi đáp trực tiếp trên tài liệu người dùng tải lên, vận hành trên máy chủ cục bộ mà không phụ thuộc vào API AI thương mại bên ngoài.

Hệ thống tự động xử lý tài liệu tải lên, phân tách văn bản thành các đoạn ngữ nghĩa, sinh vector embeddings và đưa ngữ cảnh phù hợp nhất vào mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời câu hỏi chính xác.

// KIẾN TRÚC & LUỒNG DỮ LIỆU

Sơ đồ kiến trúc & Quy trình xử lý

STEP 01

Tải lên & Trích xuất

Nhận file PDF/DOCX/Ảnh, trích xuất text qua PyPDF hoặc Tesseract OCR.

STEP 02

Phân đoạn & Embedding

RecursiveCharacterTextSplitter chia nhỏ 1000 ký tự và mã hóa vector qua nomic-embed-text.

STEP 03

Lập chỉ mục FAISS

Lưu trữ vector trong FAISS Index để tìm kiếm vector tương đồng nhanh chóng.

STEP 04

Truy xuất & Trả lời

Truy xuất top chunks liên quan và cấp ngữ cảnh vào Ollama Qwen2.5:7B qua REST API.

// THÁCH THỨC KỸ THUẬT & GIẢI PHÁP

Các vấn đề trọng tâm và cách tiếp cận

CHALLENGE 01

Trích xuất văn bản từ nhiều định dạng khác nhau

Phối hợp giữa PyPDF cho tài liệu số chuẩn và Tesseract OCR cho các tài liệu dạng scan hình ảnh.

CHALLENGE 02

Cân bằng kích thước Chunk và Overlap

Thiết lập cấu hình phân đoạn 1000 ký tự với overlap 150 để giữ nguyên vẹn ngữ nghĩa câu mà không bị đứt đoạn ý giữa các chunk.

// KẾT QUẢ & BÀI HỌC

Hiệu quả đạt được trong thực tế

>Xây dựng thành công quy trình RAG khép kín trên máy tính cá nhân/máy chủ nội bộ.
>Hỗ trợ hỏi đáp tự nhiên, chính xác dựa trên ngữ cảnh tài liệu người dùng cung cấp.
>Không phát sinh chi phí gọi API bên thứ ba, bảo mật dữ liệu riêng tư hoàn toàn.