Sử dụng OpenAI API và File Search để xây dựng hệ thống hỏi – đáp thông minh theo nội dung tài liệu: Nghiên cứu và thực nghiệm trong bài toán tuyển sinh đại học

Tóm tắt

Sự gia tăng của các nguồn tài liệu số trong giáo dục đại học đặt ra yêu cầu về các giải pháp hỗ trợ khai thác và cung cấp thông tin một cách chính xác, nhất quán và dễ tiếp cận. Đối với các bài toán hỏi – đáp trên dữ liệu chuyên biệt như tuyển sinh đại học, việc sử dụng trực tiếp mô hình ngôn ngữ lớn có thể dẫn đến nguy cơ sinh thông tin không phù hợp với dữ liệu nguồn. Nghiên cứu này đề xuất phương pháp xây dựng hệ thống hỏi – đáp dựa trên tài liệu bằng cách kết hợp OpenAI API với công cụ File Search nhằm hỗ trợ truy xuất nội dung theo ngữ nghĩa. Trên cơ sở kiến trúc Retrieval-Augmented Generation (RAG), nghiên cứu xây dựng quy trình gồm chuẩn hóa dữ liệu đầu vào, tổ chức tài liệu trong Vector Store, thiết kế cơ chế kiểm soát quá trình sinh nội dung và triển khai hệ thống trên nền tảng ASP.NET Core. Thực nghiệm được tiến hành trên bộ tài liệu tuyển sinh đại học năm 2025 cùng tập câu hỏi mô phỏng các tình huống thực tế. Kết quả cho thấy hệ thống cung cấp câu trả lời bám sát tài liệu nguồn, hạn chế hiện tượng suy diễn ngoài dữ liệu và duy trì hiệu quả truy xuất ổn định trong quá trình vận hành.