Nâng cao khả năng học tập của sinh viên với Chatbot sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn kết hợp kỹ thuật RAG

Abstract

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực giáo dục đã góp phần thúc đẩy sự tiến bộ trong việc phát triển các công cụ hỗ trợ học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình phát triển và đánh giá một hệ thống chatbot giáo dục thông minh dựa trên Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết hợp kỹ thuật Tạo sinh dựa trên truy xuất tăng cường (Retrieval-Augmented Generation – RAG). Kỹ thuật RAG cho phép chatbot truy xuất thông tin học thuật chính xác từ các cơ sở dữ liệu chứa kiến ​​thức đáng tin cậy, vượt qua các phương pháp tìm kiếm truyền thống để tạo ra các phản hồi có căn cứ và phù hợp với ngữ cảnh. Hệ thống ứng dụng mô hình Llama 3.2, được thử nghiệm với bộ câu hỏi của môn Phương pháp dạy học môn Tin học ở trường phổ thông và kết quả cho thấy hệ thống có thể đáp ứng được các yêu cầu đòi hỏi độ chính xác cao. Chatbot có thể hỗ trợ hiệu quả việc tự học bằng cách trả lời các truy vấn tạo câu hỏi và cung cấp hỗ trợ thích ứng với nhu cầu của người học. Nghiên cứu này đóng góp vào việc ứng dụng thực tiễn các mô hình kết hợp RAG trong giáo dục nhằm giảm tải khối lượng giảng dạy và nâng cao tính tự chủ cho người học.