Chatbot Tuyển sinh Tiểu học (E2)

Đồ án tốt nghiệp (KLTN): chatbot hỏi-đáp tuyển sinh tiểu học dùng RAG, trả lời dựa trên tài liệu tuyển sinh thật (chống bịa). Có quản lý tài liệu cho admin và xác thực phân quyền.

Kiến trúc

Next.js (chat / admin / auth)  ──JWT──>  FastAPI
                                            ├─ Auth (JWT + bcrypt)
                                            ├─ Documents (upload/quản lý)
                                            └─ RAG (LlamaIndex)
                                                 ├─ OpenAI LLM + embeddings
                                                 └─ FAISS vector store (disk)
                                          PostgreSQL (users, conversations, messages, documents)

• Frontend: Next.js 16 (App Router) + TypeScript + Tailwind v4 — frontend/
• Backend: FastAPI + LlamaIndex + PostgreSQL — backend/
• DB local: PostgreSQL qua docker-compose.yml

Bắt đầu nhanh

# 1. PostgreSQL
docker compose up -d db

# 2. Backend  (xem backend/README.md)
cd backend; python -m venv .venv; .venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
Copy-Item .env.example .env   # sửa OPENAI_API_KEY, JWT_SECRET
uvicorn app.main:app --reload --port 8000

# 3. Frontend
cd ../frontend; npm install; npm run dev

• Frontend: http://localhost:3000
• Backend API docs: http://localhost:8000/docs

Lộ trình (milestones)

• M0 Scaffolding + infra ✓
• M1 DB models + Auth (JWT, phân quyền)
• M2 Upload & quản lý tài liệu (admin)
• M3 RAG ingestion bằng LlamaIndex (FAISS)
• M4 Chat hỏi-đáp end-to-end (citations + lịch sử)
• M5 Admin polish + roles
• M6 Hardening + tests + docs

Chi tiết kế hoạch: xem tài liệu kế hoạch nội bộ.