Báo cáo Đồ Án xây dựng fpt ai mentor cố vấn Đào tạo cho doanh nghiệp

Trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0 phát triển nở rộ, “Trí tuệ nhân tạo” là yếu tố không thể không nhắc đến. Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi, … Trí tuệ nhân tạo được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực điển hình, đặc biệt phải kể đến Chatterbot. Chatbot là một ứng dụng phầm mềm được thiết kế để máy tính có thể giao tiếp với người dùng internet bằng văn bản như người thật. Chatbot được tích hợp AI hiện đang được triển khai nhiều trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng ở các doanh nghiệp. Chatbot dần phổ biến và được ứng dụng vào đa dạng lĩnh vực của đời sống. Một vấn đề đang tồn tại ở trong các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp lớn là việc “chảy máu chất xám”, nhân viên không thường xuyên trau dồi kiến thức, dẫn đến việc bị “hổng” kiến thức, từ đó ảnh hưởng vô cùng lớn tới chất lượng công việc. Từ những vấn đề đó, FPT AI Mentor - cố vấn đào tạo trong doanh nghiệp đầu tiên tại Việt Nam. Tham gia quá trình kiểm tra kiến thức hàng ngày, FPT AI Mentor sẽ là “người cố vấn”, định hướng và cá nhân hóa lộ trình phát triển cho mỗi nhân viên. Phương pháp: Sử dụng ChatBot của FPT.AI để gửi những câu hỏi thông qua Messenger và Zalo, Người dùng sẽ trả lời những câu hỏi đó, dữ liệu sẽ được tổng hợp và thể qua những biểu đồ, bảng biểu giúp Người dùng có thể có cái nhìn tổng quan về những chủ đề, câu hỏi mà mình đã làm và có lộ trình để cải thiện kỹ năng, kiến thức. Cấu trúc của đồ án: - CHƯƠNG 1: Đặt vấn đề - CHƯƠNG 2: Xác định yêu cầu của hệ thống - CHƯƠNG 3: Phân tích hệ thống - CHƯƠNG 4: Kết luận

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI

XÂY DỰNG FPT AI MENTOR

CỐ VẤN ĐÀO TẠO CHO DOANH NGHIỆP

Giảng viên hướng dẫn : ThS Nguyễn Việt Hưng

Hà Nội – 2023

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI

XÂY DỰNG FPT AI MENTOR

CỐ VẤN ĐÀO TẠO CHO DOANH NGHIỆP

Giảng viên hướng dẫn : ThS Nguyễn Việt Hưng

Trong suốt những năm tháng đại học, từ quá trình học tập đến quá trình thực tập

và làm đồ án tốt nghiệp, em đã luôn nhận được sự quan tâm, giúp đỡ tận tình của cácthầy cô là giảng viên của Khoa Công Nghệ Thông Tin trường Đại học Giao ThôngVận Tải cùng với sự giúp đỡ của bạn bè trong Khoa

Lời đầu tiên, em xin được trân thành cảm ơn đến Ban giám hiệu của trường Đạihọc Giao Thông Vận Tải, các giảng viên của Khoa Công Nghệ Thông Tin và cácgiảng viên của các Khoa khác đã luôn luôn tận tình, giúp đỡ, tạo điều kiện cho chúng

em trong suốt thời gian theo học tại trường

Đặc biệt em xin tỏ lòng biết ơn trân thành sâu sắc đến thầy giáo ThS NguyễnViệt Hưng đã trực tiếp quan tâm, định hướng, giải đáp những vấn đề mà em gặp phảitrong quá trình làm đồ án

Để có được một đồ án tốt nghiệp chỉnh chu và đạt được kết quả tốt đẹp, em đãnhận được sự giúp đỡ, hỗ trợ của nhiều cơ quan, tổ chức, cá nhân Với tình cảm sâusắc, chân thành của mình, cho phép em được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cá nhân

và cơ quan đã tạo điều kiện giúp đỡ trong quá trình học tập và nghiên cứu đề tài

Do kiến thức chưa được vững vàng và còn nhiều nguyên nhân khác nên dù đãrất cố gắng song Đồ án tốt nghiệp của em vẫn còn nhiều hạn chế, thiếu xót Vì vậy, emmong là các thầy cô hãy quan tâm, góp ý để bài Đồ án tốt nghiệp của em hoàn chỉnhhơn Những ý kiến của thầy cô có ý nghĩa vô cùng quý báu với em trong khoảng thờigian sau này

Em xin trân thành cảm ơn

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 2

1.1 Lý do chọn đề tài 2

1.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

1.2.1 Đối tượng 2

1.2.2 Phạm vi nghiên cứu 3

1.3 Phương pháp nghiên cứu 4

1.3.1 Phần mềm chính sử dụng cho đồ án: 4

1.3.2 Môi trường phát triển ứng dụng: 6

CHƯƠNG 2: XÁC ĐỊNH YÊU CẦU HỆ THỐNG 7

2.1 Khảo sát 7

2.1.1 Kết quả khảo sát: 8

2.2 Kết luận 12

2.3 Phân tích 13

2.3.1 Mô tả nghiệp vụ 13

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH HỆ THỐNG 14

3.1 Mô hình hóa tiến trình 14

3.1.1 Kiến trúc hệ thống (System Architecture) 14

3.1.2 Sơ đồ Usecase 17

3.1.3 Sơ đồ Sequence Diagram 19

3.2 Mô hình hóa dữ liệu 23

3.2.1 Sơ đồ ERD 23

3.2.2 Sơ đồ Diagram 24

3.2.4 Tính năng “Authenticate User ” 40

3.2.5 Tính năng “Manager Profile” 44

CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 54

4.1 Các chức năng đạt được 54

4.2 Chi tiết phần Front-End ( Thiết kế giao diện người dùng) 55

4.2.1 Trang Web dành cho Nhân viên 55

4.3 Hướng phát triển 59

4.3.1 Với Chatbot: 59

4.3.2 Với Trang web của Nhân viên: 59

4.3.3 Với Trang web của Người quản lý 59

4.4 Kết luận 59

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 60

STT Ký hiệu Nguyên nghĩa

1 AI (Artificial Intelligence) Trí tuệ nhân tạo

4 Share app -share db Chia sẻ cơ sở dữ liệu

7 UI (User Interface) Giao diện người dùng

9 Orm (Object Relational Mapping) ánh xạ cơ sở dữ liệu

10 Biểu đồ “donut” Biểu đồ tròn

Bảng 3.1 Bảng kiến trúc hệ thống yêu cầu về chức năng 14

Bảng 3.2 Bảng Kiến trúc hệ thống yêu cầu phi chức năng 15

Bảng 3.3 Bảng users 25

Bảng 3.4 Bảng quizzes 25

Bảng 3.5 Bảng quiz_accuracy 25

Bảng 3.6 Bảng questions 26

Bảng 3.7 Bảng answers 26

Bảng 3.8 Bảng question_answers 27

Bảng 3.9 Bảng question_templates 27

Bảng 3.10 Bảng question_template_answers 28

Bảng 3.11 Bảng patterns 28

Bảng 3.12 Bảng pattern_question_types 29

Bảng 3.13 Bảng question_types 29

Bảng 3.14 Bảng user_aspect_scores 29

Bảng 3.15 Bảng department_aspect_weights 30

Bảng 3.16 Bảng aspects_pattern_weights 30

Bảng 3.17 Bảng aspects 31

Bảng 3.18 Bảng aspect_entities 31

Bảng 3.19 Bảng question_template_entities 31

Bảng 3.20 Bảng entities 32

Bảng 3.21 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng “Login” 40

Bảng 3.22 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng Đăng ký 41

Bảng 3.23 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng Thay đổi mật khẩu 42

Bảng 3.24 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng Đổi mật khẩu 43

Bảng 3.25 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng Overview của Người quản lý 45

Bảng 3.26 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng Báo cáo của Người quản lý 47

Bảng 3.28 Mô tả yêu cầu của tính năng Trang “Overview” của Nhân viên 49 Bảng 3.29 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng Trang Báo cáo của Nhân viên 51 Bảng 3.30 Mô tả yêu cầu chức năng của tính năng “Chat” của Nhân viên 53

Hình 1.1 Mô hình Scrum 4

Hình 1.2 Phần mềm Visual Code 4

Hình 1.3 Phần mềm FPT AI Knowledge Base 4

Hình 1.4 Cơ sở dữ liệu MySQL 5

Hình 1.5 Ứng dụng FPT AI ChatBot 5

Hình 1.6 Trang Web GitLab 5

Hình 1.7 Phần mềm Jira 6

Hình 2.1 Thành viên dự án đã gửi một cuộc khảo sát cho khách hàng Công ty A 7

Hình 2.2 Thống kê về số lượng người truy cập thành công vào website mentor.fpt.ai 8 Hình 2.3 Thống kê về quy trình truy cập vào trang web 8

Hình 2.4 Thống kê về người dùng có dễ dàng trong việc theo dõi tình trạng học tập 8

Hình 2.5 Thống kê về dữ liệu kết quả học tập 9

Hình 2.6 Thống kê về số lượng người dùng truy cập thành công trên Zalo 9

Hình 2.7 Thống kê về việc kích hoạt tài khoản của Chatbot AI Mentor trên Zalo 9

Hình 2.8 Thống kê về đánh giá mức độ khó của câu hỏi theo thang điểm 5 10

Hình 2.9 Thống kê về số lượng câu hỏi người dùng muốn nhận mỗi ngày 10

Hình 2.10 Thống kê về số lần kiểm tra người dùng mong muốn mỗi ngày 10

Hình 2.11 Thống kê về nhu cầu trả lời câu hỏi của người dùng 11

Hình 2.12 Thống kê về thời gian phản hồi của Chatbot AI Mentor 11

Hình 2.13 Thống kê về nhu cầu nhắc nhở người dùng khi chưa làm bài kiểm tra 11

Hình 2.14 Kết quả của mẫu khảo sát 12

Hình 3.1: Sơ đồ quy trình kinh doanh 15

Hình 3.2 Sơ đồ kiến trúc ứng dụng 16

Hình 3.3 Sơ đồ Usecase tổng quát 17

Hình 3.4 Sơ đồ Usecase xác thực người dùng 17

Hình 3.5 Sơ đồ Usecase quản lý hệ thống của Admin ( Quản trị viên) 18

Hình 3.6 Sơ đồ Usecase quản lý giao diện người dùng 18

Hình 3.7 Sơ đồ Usecase trò chuyện của nhân viên 19

Hình 3.9 Sơ đồ Sequence Diagram Đăng nhập của người dùng 20

Hình 3.10 Sơ đồ Sequence Diagram Quản lý của người dùng 20

Hình 3.11 Sơ đồ Sequence Diagram Quản lý của quản trị viên 21

Hình 3.12 Sơ đồ Sequence Diagram Trò chuyện của người dùng 22

Hình 3.13 Sơ đồ ERD 23

Hình 3.14 Sơ đồ Diagram 24

Hình 3.15 Trang chủ của Nhân viên 32

Hình 3.16 Trang Web báo cáo của Nhân viên 33

Hình 3.17 Trang Web Lộ trình học của Nhân viên 33

Hình 3.18 Trang Web Nhóm học của Nhân viên 34

Hình 3.19 Trang chủ của Người quản lý 35

Hình 3.20 Chi tiết phòng ban do Người quản lý phụ trách 36

Hình 3.21 Trang Web Mục tiêu của phòng ban thuộc Người quản lý phụ trách 37

Hình 3.22 Trang Web mô tả chiến dịch của Phòng ban 37

Hình 3.23 Trang Web tạo thêm một chiến dịch mới cho Phòng ban 38

Hình 3.24 Chỉnh sửa chiến dịch theo nhu cầu của Người quản lý 38

Hình 3.25 Trang Web tổng hợp báo cáo của Người quản lý 39

Hình 3.26 Trang Web cài đặt của Người quản lý 39

Hình 3.27 Mô hình Đăng nhập 40

Hình 3.28 Mô hình Đăng Ký 41

Hình 3.29 Mô hình thay đổi Mật khẩu 42

Hình 3.30 Mô hình thay đổi mật khẩu 43

Hình 3.31 Trang tổng quan của Người quản lý 44

Hình 3.32 Trang tổng quan của Người quản lý 45

Hình 3.33 Trang Báo cáo của Người quản lý 46

Hình 3.34 Trang báo cáo chi tiết của Người quản lý 46

Hình 3.35 Trang Cài đặt của Người quản lý 47

Hình 3.36 Trang Tổng quan của Nhân viên 48

Hình 3.37 Trang Tổng quan của Nhân Viên 48

Hình 3.38 Trang Báo cáo của Nhân viên 50

Hình 3.40 Nhân viên làm bài kiểm tra từ FPT.AI Chat 52

Hình 3.41 Nhân viên thực hiện việc xác thực tài khoản 52

Hình 3.42 Nhân viên làm bài kiểm tra trên Messenger 52

Hình 3.43 Nhân viên thực hiện bài kiểm tra trên Zalo 53

Hình 4.1 Giao diện Xếp hạng của Nhân viên 55

Hình 4.2 Component Rank cho Nhân viên 56

Hình 4.3 Xuất giá trị usePersonalRank 56

Hình 4.4 Khai báo biến TopicData 57

Hình 4.5 Khai báo các biến topics 57

Hình 4.6 Khai báo biến ApexOptions 58

Hình 4.7 Sử dụng ReactApexcharts 58

MỞ ĐẦU

Trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0 phát triển nở rộ, “Trí tuệ nhân tạo” là yếu tốkhông thể không nhắc đến Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (ArtificialIntelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computerscience) Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tựđộng hóa các hành vi thông minh như con người Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính

có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn

đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi, …

Trí tuệ nhân tạo được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực điển hình, đặc biệt phải

kể đến Chatterbot Chatbot là một ứng dụng phầm mềm được thiết kế để máy tính cóthể giao tiếp với người dùng internet bằng văn bản như người thật Chatbot được tíchhợp AI hiện đang được triển khai nhiều trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng ở các doanhnghiệp Chatbot dần phổ biến và được ứng dụng vào đa dạng lĩnh vực của đời sống

Một vấn đề đang tồn tại ở trong các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệplớn là việc “chảy máu chất xám”, nhân viên không thường xuyên trau dồi kiến thức,dẫn đến việc bị “hổng” kiến thức, từ đó ảnh hưởng vô cùng lớn tới chất lượng côngviệc Từ những vấn đề đó, FPT AI Mentor - cố vấn đào tạo trong doanh nghiệp đầutiên tại Việt Nam Tham gia quá trình kiểm tra kiến thức hàng ngày, FPT AI Mentor sẽ

là “người cố vấn”, định hướng và cá nhân hóa lộ trình phát triển cho mỗi nhân viên

Phương pháp: Sử dụng ChatBot của FPT.AI để gửi những câu hỏi thông qua

Messenger và Zalo, Người dùng sẽ trả lời những câu hỏi đó, dữ liệu sẽ được tổng hợp

và thể qua những biểu đồ, bảng biểu giúp Người dùng có thể có cái nhìn tổng quan vềnhững chủ đề, câu hỏi mà mình đã làm và có lộ trình để cải thiện kỹ năng, kiến thức

1 CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Lý do chọn đề tài

Xuất phát từ sáng kiến của nhóm The TrAIner trong cuộc thi lập trình sáng tạoFCI Hackathon 2022 Khác với E-learning thông thường, FPT AI Mentor sẽ là ngườibạn đồng hành, dẫn dắt học viên bằng lộ trình đào tạo được cá nhân hoá chi tiết Với

bộ dữ liệu được tạo tự động bởi hệ tri thức số (knowledge base), FPT AI Mentor sẽtham gia vào quá trình kiểm tra kiến thức hàng ngày Từ kết quả học tập thực tế, sảnphẩm đóng vai trò “người cố vấn”, định hướng và cá nhân hóa lộ trình phát triển chomỗi nhân viên

Giải pháp này đem lại hiệu quả tối ưu về đào tạo, nâng cao trải nghiệm củanhân viên, giúp doanh nghiệp thoát khỏi tình cảnh “chảy máu chất xám”

Đây là giải pháp lần đầu tiên có tại Việt Nam, FPT AI Mentor hứa hẹn sẽ xâmchiếm lĩnh vực đào tạo trong mọi doanh nghiệp và mở ra tương lai mới cho lĩnh vựcnày

Những vấn đề chính đang xảy ra trong quá trình đào tạo của nhân viên là:

Nhân viên bị hổng kiến thức nghiệp vụ, dẫn tới hậu quả sai sót trong quá trìnhtác nghiệp

Nhân viên khác nhau thì kiến thức hổng khác nhau, nhưng chưa được theo dõi

cá nhân hóa, dẫn tới hiệu quả đào tạo bị hạn chế theo đám đông

Chương trình đào tạo phức tạp khó kiểm soát càng tăng tỉ lệ thuận theo quy mônhân viên công ty càng lớn (rủi ro hậu quả càng nhiều)

Tham gia quá trình kiểm tra kiến thức hàng ngày, FPT AI Mentor sẽ là “người

cố vấn”, định hướng và cá nhân hóa lộ trình phát triển cho mỗi nhân viên, giúp nhânviên của các doanh nghiệp sẽ cải thiện được những vấn đề mà mình đang gặp phải

1.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.2.1 Đối tượng

AI Mentor hướng tới tất cả các cán bộ công nhân viên của các doanh nghiệp(bao gồm tất cả các doanh nghiệp lớn, vừa và nhỏ), khi mà các doanh nghiệp muốnđảm bảo quá trình đào tạo, kiến thức của cán bộ nhân viên, bổ sung thêm những kiếnthức cần thiếu của nhân viên

FPT AI Mentor sẽ hướng tới các doanh nghiệp muốn đảm bảo chất lượng,kiểm tra, bổ sung kiến thức cho những nhân viên của doanh nghiệp, bao gồm toàn bộnhân viên thuộc các phòng ban trong công ty (kinh doanh, sản phẩm, dịch vụ, vậnhành, tài chính, hạ tầng ) AI Mentor sẽ là một “người bạn” đồng hành với nhân viên,

hỗ trợ từ đó đưa ra lộ trình phù hợp cho từng nhân viên để cải thiện kiến thức, giúpcho doanh nghiệp được phát triển lớn mạnh

Ngoài ra AI Mentor sẽ mang lại một cái nhìn tổng quát cho người quản lý, lãnhđạo về kiến thức của nhân viên, từ đó sẽ giúp người quản lý có thể điều chỉnh quá trìnhđào tạo cho hợp lý, phù hợp với từng nhân viên.

1.2.2 Phạm vi nghiên cứu

Đánh giá toàn diện kiến thức từng nhân viên

Cá nhân hóa đào tạo theo kiến thức trọng yếu của từng nhân viên

Tự động triển khai quy trình chuẩn:

 Đánh giá năng lực

 Học trên đa kênh

 Học cá nhân hóa kiến thức

 Học cá nhân hóa thời gian

 Thống kê thời gian thực: hiện

trạng năng lực cá nhân, đơn vị

 Thống kê mức độ cải thiện chuyên môn qua thời gian của cánhận, đơn vị

 Phân tích và đề xuất chương trình đào tạo khả thi cao có tác dụng lớn với hiện trạng đơn vị

Hệ thống Chatbot tự động từ FPT AI ChatBot, giúp việc kiểm tra kiến thứcnhân viên được dễ dàng Hệ thống hoạt động ổn định, hiệu quả, người dùng có thểtương tác một cách dễ dàng, giao diện thân thiện với người dùng

Website của Người quản lý ( Manager): các biểu đồ thể hiện những thông số rõràng, cần thiết, dễ nhìn, giúp người quản lý có cái nhìn tổng quan với phòng ban màmình đang quản lý cũng như có cái nhìn chi tiết tới từng nhân viên trong phòng ban,giúp việc theo dõi các nhân viên một cách dễ dàng, khách quan qua những số liệu cụthể, từ đó đưa ra lộ trình cụ thể, tạo các chiến dịch phù hợp với phòng ban mình quảnlý

Website của Nhân viên ( Employee): với giao diện dễ nhìn, các biểu đồ, bảngbiểu thể hiện rõ được những câu trả lời của nhân viên, biết được bản thân đang mạnh,yếu chỗ nào để bổ sung kiến thức, giúp cho việc bổ sung kiến thức còn thiếu một cách

dễ dàng, dựa vào đó nhân viên có thể sắp xếp thời gian để bổ sung kiến thức, hoànthành được bài kiểm tra với số điểm cao

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Scrum là một phương pháp Agile dùng cho phát triển sản phẩm, đặc biệt là pháttriển phần mềm Scrum là một khung quản lý dự án được áp dụng rất rộng rãi, từnhững dự án đơn giản với một nhóm phát triển nhỏ cho đến những dự án có yêu cầurất phức tạp với hàng trăm người tham gia, và kể cả những dự án đòi hỏi khung thờigian cố định

- KB ( Knowledge Base)

Hình 1.3 Phần mềm FPT AI Knowledge Base

Knowledge Base là hệ cơ sở tri thức, FPT.AI cung cấp một nền tảng giúp máymóc có thể học, trích xuất và khám phá những kiến thức, từ đó doanh nghiệp có kếthợp các dữ liệu riêng của mình (thông tin về sản phẩm, hướng dẫn sử dụng…) với kiếnthức ngành riêng biệt để tạo nên một mạng lưới các khái niệm và các mối liên hệ

- MySql

Hình 1.4 Cơ sở dữ liệu MySQL

MySQL là hệ quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở phổ biến hàng đầu trên thếgiới và đặc biệt được ưa chuộng trong quá trình xây dựng, phát triển ứng dụng.MySQL hoạt động trên nhiều hệ điều hành, cung cấp một hệ thống lớn các hàm tiệních rất mạnh

- ChatBot

Hình 1.5 Ứng dụng FPT AI ChatBot

Chatbot là các ứng dụng phần mềm được thiết kế để giao tiếp với người dùnginternet bằng văn bản như người thật Chatbot tương tác với người dùng như hệ thốngtrả lời tin nhắn tự động, nhưng thông minh hơn rất nhiều Bằng cách xây dựng các kịchbản hội thoại sử dụng phương pháp Học Máy (Machine Learning), AI Chatbot có thể

tự học, tự hiểu các câu hỏi, nhu cầu, mong muốn của người dùng

- GitLab

Hình 1.6 Trang Web GitLab

GitLab là hệ thống mã nguồn mở dựa trên hệ thống máy chủ Git dùng để quản

lý mã nguồn của bạn Với GitLab, các tổ chức, cá nhân, doanh nghiệp có thể lưu trữ vàquản lý kho code một cách khoa học, an toàn, truy cập nhanh chóng thông qua kết nốiinternet

- Jira

Hình 1.7 Phần mềm Jira

Jira là một công cụ phần mềm được thiết kế để giúp các nhóm lập kế hoạch,theo dõi và phát hành phần mềm Đối với các nhóm sử dụng khung Scrum, bảngScrum của Jira cung cấp một màn hình hiển thị trực quan để quản lý các dự án phứctạp và tạo văn hóa cộng tác

1.3.2 Môi trường phát triển ứng dụng:

Front-End: Sử dụng Typescript ( thư viện nâng cao của Javascript) kết hợp vớiTaiwind css, cùng với Material UI (là một thư viện các React Component), ag-grid ( làmột thư viện js được dùng hỗ trợ việc hiển thị dữ liệu dưới dạng table trongjavascript), ApexChart( là Thư viện biểu đồ HTML5) giúp việc thiết kế UI được dễdàng, thuận thiện hơn

Backend: Sử dụng express, mysql, orm sử dụng prisma

ChatBot: Sử dụng ChatBot của FPT AI

2CHƯƠNG 2: XÁC ĐỊNH YÊU CẦU HỆ THỐNG

2.1 Khảo sát

Tên khảo sát: Công Ty A - Khảo sát Đánh giá chất lượng giải pháp AI Mentor

Hình 2.1 Thành viên dự án đã gửi một cuộc khảo sát cho khách hàng Công ty A

2.1.1 Kết quả khảo sát:

2.1.1.1 Kết quả khảo sát trên website mentor.fpt.ai

Hình 2.2 Thống kê về số lượng người truy cập thành công vào website mentor.fpt.ai

Hình 2.3 Thống kê về quy trình truy cập vào trang web

Hình 2.4 Thống kê về người dùng có dễ dàng trong việc theo dõi tình trạng học tập

Hình 2.5 Thống kê về dữ liệu kết quả học tập

2.1.1.2 Kết quả khảo sát người dùng sử dụng Chatbot AI Mentor trên ứng dụng Zalo

Hình 2.6 Thống kê về số lượng người dùng truy cập thành công trên Zalo

Hình 2.7 Thống kê về việc kích hoạt tài khoản của Chatbot AI Mentor trên Zalo

Hình 2.8 Thống kê về đánh giá mức độ khó của câu hỏi theo thang điểm 5

Hình 2.9 Thống kê về số lượng câu hỏi người dùng muốn nhận mỗi ngày

Hình 2.10 Thống kê về số lần kiểm tra người dùng mong muốn mỗi ngày

Hình 2.11 Thống kê về nhu cầu trả lời câu hỏi của người dùng

Hình 2.12 Thống kê về thời gian phản hồi của Chatbot AI Mentor

Hình 2.13 Thống kê về nhu cầu nhắc nhở người dùng khi chưa làm bài kiểm tra

2.2 Kết luận

Hình 2.14 Kết quả của mẫu khảo sát

Qua phiếu khảo sát Công ty A – Khảo sát đánh giá chất lượng giải pháp AIMentor, với số lượng 92 người tham gia vào khảo sát, dựa trên kết quả từ những biểu

đồ thu thập được, những vấn đề cần khắc phục là:

Cải thiện tốc độ phản hồi tin nhắn của Chatbot

Dữ liệu cần chính xác hơn, cập nhật nhanh với kết quả học tập

Tránh việc người dùng bấm nhầm đáp án, hoặc bị nhầm giữa câu hỏi chọn mộtđáp án và câu hỏi chọn nhiều đáp án

Tăng dần độ khó câu hỏi theo mức độ kiến thức của nhân viên

ra từ hệ thống cơ sở dữ liệu Có hai kiểu câu hỏi chính, là câu hỏi trắc nghiệm và câuhỏi Đúng/Sai Câu hỏi trắc nghiệm được chia là làm hai kiểu câu hỏi là chọn một đáp

2.3.1.2 Dành cho hệ thống của Người quản lý

Website này giúp người dùng ( Người quản lý) có cái nhìn tổng quát về phòngban mà mình đang điều hành Website sẽ thể hiện các số liệu cụ thể như tỷ lệ trả lờiđúng của phòng ban đó, tình trạng kiến thức, bảng xếp hạng 5 người có thành tích tốtnhất, những chú ý và mục tiêu đề ra bằng những biểu đồ được lọc theo nhu cầu củangười dùng ( 7 ngày, 30 ngày, 60 ngày ) Ngoài ra, người dùng có thể đặt ra các mụctiêu cho phòng ban, tạo các chiến dịch theo mong muốn của bản thân

2.3.1.3 Dành cho hệ thống của nhân viên

Website này giúp người dùng ( nhân viên) biết được kiến thức mình đang cònthiếu, những câu hỏi mà mình đã trả lời Đúng/Sai, xếp hạng của bản thân trong phòngban, các câu trả lời đã thực hiện Ngoài ra, nhân viên có thể tự sắp xếp lộ trình họccho bản thân, dựa vào đó có thể cải thiện được kiến thức của bản thân một cách tốtnhất

3 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH HỆ THỐNG 3.1 Mô hình hóa tiến trình

3.1.1 Kiến trúc hệ thống (System Architecture)

3.1.1.1 Yêu cầu về chức năng ( Functional Requirement)

Bảng 3.1 Bảng kiến trúc hệ thống yêu cầu về chức năng

1 Mentor Engine Tự động sinh thư viện câu hỏi từ kho dữ liệu của khách hàng.

Tính điểm đánh giá nhân viên

Intergration

Kết nối với FPT AI Chat, định dạng câu hỏi và loại câu hỏi dưới dạng tin nhắn, nhận câu trả lời từ người dùng và chuyển đổi về cho Engine

Kết nối giữa User Chat và User hệ thống

3 Mentor Portal Cung cấp giao diện người dùng có thể xem báo cáo quá kết quả đánh giá, quản lý nhân viên.

Mentor Engine : Kết nối với Knowledge Graph để sinh ra câu hỏi dựa vào mẫucâu hỏi và dữ liệu mới nhất của Khách hàng Đồng thời sinh câu hỏi dựa trên lịch sửcâu trả lời của mỗi người dùng, tập trung vào các aspect mà người dùng đang yếu đểcủng cố kiến thức

Chat Intergration: Kết nối với FPT AI Chat, Chatbot được xây dựng trên nềntảng FPT.AI Conversation có thể được sử dụng để gửi broadcast hàng loạt đến kháchhàng hoặc tùy chọn 1 nhóm đối tượng khách hàng theo mục đích của doanh nghiệp

Những câu hỏi được gửi từ FPT AI Chat có thể liên kết với những ứng dụng,mạng xã hội phổ biến như Messenger trên Facebook, Zalo giúp người dùng tiếp cậnđược sản phẩn một cách dễ dàng

Mentor Portal: Cung cấp giao diện người dùng, người dùng ở đây có thể làGiám đốc ( Director), Người quản lý ( Manager), Nhân viên ( Employee), giúp ngườidùng có cái nhìn tổng quát về lĩnh vực liên quan Ví dụ, Người quản lý sẽ nắm đượcthông tin, kiến thức của những nhân viên thuộc phòng ban của mình, Người nhân viên

sẽ nắm được kiến thức mình còn đang thiếu, chưa đạt đủ kỳ vọng

3.1.1.2 Yêu cầu phi chức năng ( Non-Functional Requirement)

Bảng 3.2 Bảng Kiến trúc hệ thống yêu cầu phi chức năng

Khi triển khai cho nhiều doanh nghiệp đa số họ sẽ có

hệ thống xác thực và quản lý người dùng riêng của họ

Có thể sẵn sàng tích hợp với các hệ thống xác thực của họ

Multi-tenant: Mỗi tenant sẽ là một doanh nghiệp, mỗi doanh nghiệp sẽ có cơ sở

dữ liệu riêng là thông tin về nhân viên, người quản lý cũng như các câu hỏi cùng vớicác dữ liệu khác của riêng từng doanh nghiệp

Single Sign On: Người dùng sẽ chỉ cần đăng nhập một lần, sẽ có thể truy cập tất

cả những trang web liên quan đến AI Mentor, giúp người dùng không phải đăng nhậpnhiều lần cũng như không phải ghi nhớ quá nhiều thông tin, tiện lợi trong việc trảinghiệm sản phẩm

3.1.1.3 Quy trình kinh doanh (Key Business Process)

Hình 3.1: Sơ đồ quy trình kinh doanh

3.1.1.4 Kiến trúc ứng dụng (Application Architecture)

Hình 3.8 Sơ đồ kiến trúc ứng dụng

Như mô tả ở những phần ở trên, kiến trúc ứng dụng của AI Mentor sẽ bao gồm:Staff: Người dùng

FPT AI Chat đã liên kết với Messenger và Zalo

Core Engine: Quiz Management ( Quản lý bài kiểm tra, Scoring ( Điểm),Question Generation ( tạo câu hỏi), Aspect weight ( Độ quan trọng của Aspects)

Portal: Ở đây sẽ bao gồm Campain ( Chiến dịch), Dashboard ( Bảng quản lý,điều khiển), Staff Management ( Quản lý nhân viên)

Database Cluster: MySql, ELK , MongoDB

Cách thức hoạt động:

Đầu tiên, Core Engine sẽ sinh những câu hỏi đã được cung cấp từ cơ sở dữ liệu,sau đó những câu hỏi đó sẽ được tự động gửi đến người dùng qua Messenger và Zalothông qua tích hợp trò chuyện của FPT AI Chat

Sau khi người dùng trả lời xong những câu hỏi, kết quả sẽ được trả về CoreEngine, hệ thống sẽ xử lý, phân tích, chấm điểm những câu hỏi tùy độ khó đã đượcthiết lập, rồi kết quả sẽ được lưu trong cơ sở dữ liệu

Những kết quả đó từ cơ sở dữ liệu sẽ được đưa lên trang web của người dùngbằng những biểu đồ đã được thiết lập sẵn Từ đó người dùng sẽ có cái nhìn tổng quát

về những vấn đề mà mình mong muốn

3.1.2 Sơ đồ Usecase

3.1.2.1 Sơ đồ Usecase tổng quát

Hình 3.3 Sơ đồ Usecase tổng quát

3.1.2.2 Sơ đồ Usecase chi tiết

Hình 3.4 Sơ đồ Usecase xác thực người dùng

Hình 3.5 Sơ đồ Usecase quản lý hệ thống của Admin ( Quản trị viên)

Hình 3.6 Sơ đồ Usecase quản lý giao diện người dùng

Hình 3.7 Sơ đồ Usecase trò chuyện của nhân viên

3.1.3 Sơ đồ Sequence Diagram

3.1.3.1 Sơ đồ Sequence Diagram Đăng ký của người dùng

Hình 3.8 Sơ đồ Sequence Diagram Đăng ký của người dùng

3.1.3.2 Sơ đồ Sequence Diagram Đăng nhập của người dùng

Hình 3.9 Sơ đồ Sequence Diagram Đăng nhập của người dùng

3.1.3.3 Sơ đồ Sequence Diagram Quản lý của người dùng

Hình 3.10 Sơ đồ Sequence Diagram Quản lý của người dùng

3.1.3.4 Sơ đồ Sequence Diagram Quản lý của quản trị viên

Hình 3.11 Sơ đồ Sequence Diagram Quản lý của quản trị viên

3.1.3.5 Sơ đồ Sequence Diagram Trò chuyện của người dùng

Hình 3.12 Sơ đồ Sequence Diagram Trò chuyện của người dùng

3.2 Mô hình hóa dữ liệu

3.2.1 Sơ đồ ERD

Hình 3.13 Sơ đồ ERD

3.2.2 Sơ đồ Diagram

Hình 3.14 Sơ đồ Diagram