DCID: Sinh viên FPT-Aptech xây dựng trợ lý AI kỹ thuật bảo mật cho nhà máy

Từ bài toán tra cứu tài liệu kỹ thuật trong nhà máy, 5 sinh viên FPT-Aptech Hà Nội đã phát triển DCID – hệ thống trợ lý AI có khả năng hỏi đáp bằng văn bản, hình ảnh và trích dẫn chính xác nguồn tài liệu. Đáng chú ý, toàn bộ hệ thống được triển khai trên hạ tầng nội bộ, giúp doanh nghiệp kiểm soát dữ liệu và bảo mật thông tin kỹ thuật.

Giải quyết bài toán tra cứu tri thức trong môi trường công nghiệp

Trong các nhà máy, thông tin phục vụ vận hành và bảo trì thường được lưu trữ phân tán trong nhiều loại tài liệu như quy trình vận hành chuẩn (SOP), bản vẽ kỹ thuật, sơ đồ điện, nhật ký bảo trì hay các tệp PDF scan. Khi cần tìm kiếm thông số hoặc hướng dẫn xử lý sự cố, kỹ thuật viên phải tra cứu thủ công qua nhiều nguồn, vừa mất thời gian, vừa tiềm ẩn nguy cơ sử dụng nhầm thông tin. Đặc biệt, việc quản lý tài liệu thiếu đồng bộ có thể khiến nhân sự sử dụng những thông số kỹ thuật đã hết hiệu lực. Trong khi đó, yêu cầu bảo mật khiến nhiều doanh nghiệp không thể đưa dữ liệu nội bộ lên các nền tảng AI công cộng để phục vụ tra cứu.

Xuất phát từ thực tế này, nhóm Avengers (Group 1), gồm 5 sinh viên FPT-Aptech Hà Nội thuộc Viện Đào tạo FPT (FAI), đã phát triển DCID (Digital Cognitive Industrial System) – hệ thống trợ lý kỹ thuật số và quản trị tri thức công nghiệp. Dự án hướng đến mục tiêu giúp nhân sự nhà máy tiếp cận thông tin nhanh chóng, chính xác, có căn cứ kiểm chứng và đảm bảo dữ liệu luôn nằm trong phạm vi kiểm soát của doanh nghiệp.

Điểm đáng chú ý là DCID không phụ thuộc vào các dịch vụ AI thương mại bên ngoài mà vận hành hoàn toàn trên hạ tầng nội bộ (on-premise). Với hơn 500 tệp mã nguồn và gần 52.000 dòng code, dự án cho thấy quy mô triển khai đáng kể, đồng thời phản ánh khả năng tiếp cận các bài toán công nghệ thực tế của sinh viên.

DCID: Hỏi đáp bằng văn bản, hình ảnh và trích dẫn chính xác nguồn

DCID kết hợp công nghệ RAG cục bộ (Local RAG), nhận dạng ký tự quang học (OCR) cùng các mô hình ngôn ngữ và thị giác được triển khai nội bộ. Thông qua một ứng dụng Flutter, người dùng có thể tra cứu trên giao diện web hoặc thiết bị Android, kể cả khi đang trực tiếp làm việc tại nhà máy. Thay vì chỉ đưa ra câu trả lời như những chatbot thông thường, DCID chú trọng khả năng truy xuất và kiểm chứng thông tin. Mỗi phản hồi đều đi kèm phiên bản tài liệu, số trang, vùng tọa độ và đoạn trích nguồn tương ứng, giúp người dùng đối chiếu trước khi áp dụng vào công việc.

Hệ thống sở hữu nhiều tính năng phục vụ trực tiếp hoạt động vận hành công nghiệp:

Hỏi đáp kỹ thuật có trích dẫn: Người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời kèm thông tin nguồn cụ thể. Nhờ đó, kỹ thuật viên có thể kiểm tra lại căn cứ thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nội dung do AI tạo ra.

Snap & Ask – chụp ảnh và đặt câu hỏi: Người dùng có thể chụp ảnh thiết bị, bảng điện hoặc bản vẽ kỹ thuật rồi gửi câu hỏi. Hệ thống tự lựa chọn OCR hoặc mô hình thị giác phù hợp để phân tích hình ảnh và tìm kiếm thông tin liên quan.

Quản lý phiên bản tài liệu: Mỗi tài liệu chỉ có một phiên bản đang hiệu lực. Khi phiên bản mới được cập nhật, phiên bản cũ không còn được sử dụng để tạo câu trả lời, hạn chế rủi ro tra cứu nhầm thông số đã lỗi thời.

Cơ chế kiểm soát câu trả lời: Khi bằng chứng truy xuất không đủ tin cậy, hệ thống có thể khóa phản hồi hoặc đưa ra cảnh báo thay vì tự suy đoán. Các thông số kỹ thuật trong câu trả lời cũng được đối chiếu lại với nguồn tài liệu.

Phân quyền theo vai trò: Vận hành viên, kỹ sư, quản trị chất lượng và quản trị hệ thống được cấp quyền truy cập phù hợp với nhiệm vụ, đảm bảo mỗi người chỉ tiếp cận những tài liệu được phép.

Theo dõi và cải tiến: Mọi câu hỏi đều được ghi nhận trong nhật ký hệ thống. Người dùng có thể đánh giá mức độ hữu ích của câu trả lời, trong khi quản trị viên theo dõi độ tin cậy, thời gian phản hồi và xu hướng sử dụng thông qua dashboard.

Thiết kế kiến trúc độc lập, tối ưu khả năng bảo mật và vận hành

Một trong những điểm nổi bật về kỹ thuật của DCID là kiến trúc hai mặt phẳng độc lập, giúp phân tách rõ nhiệm vụ quản lý nghiệp vụ và xử lý AI.

Cụ thể, mặt phẳng điều khiển (Control Plane), được xây dựng bằng Java và Spring Boot, chịu trách nhiệm quản lý danh tính, phân quyền, vòng đời tài liệu và nhật ký kiểm toán. Trong khi đó, mặt phẳng AI (AI Plane), sử dụng FastAPI và Celery, đảm nhiệm các tác vụ như OCR, chia đoạn tài liệu, truy xuất dữ liệu, kiểm soát câu trả lời và suy luận mô hình.

Đáng chú ý, mặt phẳng AI không được phép ghi trực tiếp vào cơ sở dữ liệu nghiệp vụ. Cách tổ chức này giúp tăng tính an toàn, thuận tiện cho bảo trì và cho phép mở rộng các thành phần AI độc lập khi nhu cầu sử dụng tăng lên.

Về công nghệ, nhóm lựa chọn Flutter và Dart để phát triển ứng dụng web, Android; Java 21 và Spring Boot cho backend; Python 3.11, FastAPI và Celery cho dịch vụ AI. Hệ thống xử lý tài liệu bằng PyMuPDF và PaddleOCR, kết hợp mô hình multilingual-e5-small, Qdrant và BM25 để tìm kiếm lai. Các mô hình ngôn ngữ và thị giác qwen2.5:3b, qwen2.5vl:3b được vận hành thông qua Ollama.

Bên cạnh đó, PostgreSQL, MinIO và Redis đảm nhiệm lưu trữ dữ liệu; Docker Compose, Nginx/TLS và GitHub Actions hỗ trợ triển khai, bảo mật và tự động hóa quy trình CI/CD. Đặc biệt, hệ thống được tối ưu để có thể vận hành trên máy chủ chỉ với 8 GB RAM. Nhóm sử dụng cơ chế kiểm soát tài nguyên thông qua Redis để xếp hàng các tác vụ nặng, hạn chế tình trạng quá tải. Chất lượng phần mềm cũng được chú trọng với 42 tệp kiểm thử và khoảng 215 ca kiểm thử được phân bổ trên cả ba tầng hệ thống.

Nhóm Avengers: Phân chia chuyên môn, vận hành như một đội phát triển phần mềm thực thụ

DCID được thực hiện bởi 5 sinh viên FPT-Aptech Hà Nội dưới sự hướng dẫn của giảng viên Nguyễn Tuân, gồm: Phạm Hải Đông – Trưởng nhóm, cùng các thành viên Lê Nhật Huy, Nguyễn Minh Hà, Phạm Anh Vũ, Dương Anh Vũ. 

Thay vì phân chia công việc đơn thuần theo từng tính năng, nhóm tổ chức theo mô hình đội ngũ phát triển sản phẩm với các vai trò chuyên trách. Trong đó, trưởng nhóm phụ trách quản lý dự án, điều phối tiến độ, thống nhất hợp đồng API và kiểm soát rủi ro. Kỹ sư Backend đảm nhiệm API, bảo mật, phân quyền và tích hợp hệ thống; kỹ sư AI phụ trách OCR, embedding, truy xuất dữ liệu và cơ chế kiểm soát câu trả lời.

Ở phía ứng dụng, kỹ sư Flutter phát triển các chức năng đăng nhập, tìm kiếm, hiển thị trích dẫn và Snap & Ask. Thành viên phụ trách dữ liệu, đánh giá và DevOps xây dựng bộ dữ liệu kiểm thử, đo lường chất lượng, cấu hình Docker Compose và quy trình CI.

Mỗi thành viên chịu trách nhiệm chính về mã nguồn, kiểm thử và tài liệu thuộc phạm vi chuyên môn. Quá trình phối hợp được thực hiện thông qua các nhánh phát triển riêng, pull request và hợp đồng API thống nhất ngay từ đầu. Đây là cách làm quen thuộc trong các đội ngũ phát triển phần mềm chuyên nghiệp, giúp hạn chế xung đột khi tích hợp và đảm bảo tính nhất quán của sản phẩm.

Từ kiến thức lập trình đến năng lực phát triển sản phẩm AI thực tế

Giá trị của DCID không chỉ nằm ở việc ứng dụng AI vào một bài toán công nghiệp mà còn thể hiện ở cách nhóm sinh viên làm chủ toàn bộ quy trình phát triển sản phẩm.

Thay vì đơn thuần tích hợp một API AI có sẵn, nhóm tự xây dựng chuỗi xử lý từ tiếp nhận tài liệu, OCR, lập chỉ mục, truy xuất thông tin đến kiểm chứng câu trả lời, ghi nhận nhật ký và thu thập phản hồi. Qua đó, các công nghệ như AI tạo sinh, RAG, xử lý ảnh và hệ thống phân tán được kết nối trong một sản phẩm có mục tiêu sử dụng cụ thể.

Một điểm đáng chú ý khác là cách nhóm đánh giá chất lượng dự án. Báo cáo được xây dựng theo hướng tiếp cận của doanh nghiệp, lấy mã nguồn đang vận hành làm căn cứ, thiết lập các chỉ số mục tiêu như độ chính xác OCR, độ trễ phản hồi và tỷ lệ phát sinh thông số sai. Nhóm cũng chủ động đánh giá những hạng mục đã hoàn thành, những điểm còn hạn chế và hướng cải thiện tiếp theo.

Thông qua dự án, sinh viên có cơ hội rèn luyện đồng thời 5 năng lực quan trọng của một kỹ sư phần mềm hiện đại: phân tích bài toán nghiệp vụ, thiết kế hệ thống phân tán, phát triển ứng dụng đa nền tảng, tích hợp AI có kiểm soát và triển khai DevOps với CI/CD cùng cơ chế rollback tự động. Đây cũng là minh chứng cho định hướng đào tạo chú trọng thực hành tại FPT-Aptech: không dừng lại ở việc nắm bắt công nghệ, sinh viên cần biết cách vận dụng kiến thức để giải quyết vấn đề, xây dựng sản phẩm và đánh giá hiệu quả bằng những tiêu chí cụ thể.

Hoàn thiện sản phẩm, hướng tới triển khai trong môi trường nhà máy thực tế

Ở thời điểm hiện tại, các chức năng cốt lõi của DCID đã được kết nối xuyên suốt từ backend, dịch vụ AI đến ứng dụng người dùng. Hệ thống đã hỗ trợ đăng nhập, phân quyền, quản lý tài liệu và phiên bản, hỏi đáp có trích dẫn, Snap & Ask, theo dõi tiến trình xử lý, lịch sử truy vấn và phản hồi. Với năng lực hiện có, sản phẩm phù hợp để triển khai thí điểm (pilot) trên một máy chủ.

Để tiến gần hơn đến khả năng vận hành trong môi trường sản xuất, nhóm đã xây dựng lộ trình phát triển theo ba giai đoạn. Trong 1–2 tuần tiếp theo, nhóm ưu tiên hợp nhất cổng API AI, tăng cường bảo mật và giới hạn tần suất truy cập, tích hợp toàn bộ kiểm thử vào CI, đồng thời bổ sung cơ chế sao lưu dữ liệu vector và tệp. Ở giai đoạn 2–4 tuần, trọng tâm là lưu trữ bền vững các tác vụ Snap & Ask và xây dựng bộ dữ liệu chuẩn để đánh giá độ chính xác OCR tiếng Việt cũng như chất lượng truy xuất thông tin. Trong 4–8 tuần, nhóm hướng đến phát triển giao diện dành cho khách hàng, tích hợp hệ thống quản lý bảo trì (CMMS), bổ sung bộ nhớ đệm ngoại tuyến và tiến hành nghiệm thu trên một dây chuyền sản xuất thực tế.

Với DCID, giá trị cốt lõi không chỉ nằm ở một chatbot có khả năng trả lời câu hỏi kỹ thuật. Đây là hệ thống quản trị tri thức có kiểm soát, kết nối toàn bộ quy trình từ tiếp nhận tài liệu, quản lý phiên bản, truy xuất thông tin đến kiểm chứng, kiểm toán và phản hồi, đồng thời duy trì dữ liệu trong hạ tầng nội bộ của doanh nghiệp.

Dự án là dấu ấn đáng chú ý của nhóm Avengers, đồng thời cho thấy sinh viên FPT-Aptech thuộc Viện Đào tạo FPT (FAI) đang từng bước tiếp cận những bài toán công nghệ có độ phức tạp cao. Qua đó, FPT-Aptech tiếp tục khẳng định định hướng đào tạo lập trình viên sẵn sàng cho kỷ nguyên AI: vững kiến thức công nghệ, hiểu bài toán doanh nghiệp và có trách nhiệm với từng sản phẩm mình phát triển.

Cùng xem sản phẩm của nhóm trong video dưới đây:

https://youtu.be/k8jiRdbB2U8

Giảng viên Nguyễn Tuân