AI20K-022 · C2-APP-104 · DEMO DAY 2026
Synthnote
Smart Study Assistant
Biến bài giảng thành ghi chú thông minh — ôn tập nhanh hơn, không bỏ lỡ lời giảng.
Vấn Đề
Ghi chép thiếu sót
Sinh viên khó vừa nghe giảng vừa ghi chép đầy đủ — ghi chú rời rạc, không cấu trúc.
Ôn tập tốn thời gian
Phải nghe lại 90 phút bài giảng chỉ để nắm ý chính.
Target User
Sinh viên 18–25 tuổi, ghi âm bài giảng (MP3/WAV/M4A).
Giải Pháp
1 file ghi âm → ghi chú thông minh, quiz và Q&A — tất cả trong 1 buổi giảng.
Upload & Transcribe
Upload MP3 → STT tiếng Việt → transcript chính xác.
Structured Notes
Tự động tạo Summary, Key Concepts và ghi chú có cấu trúc.
Quiz MCQ
Câu hỏi trắc nghiệm tự động từ nội dung bài giảng.
Lecture Q&A
Chat RAG grounded trong transcript + PDF môn học.
Product Demo
User Flow
01
Auth → Tạo Lecture
02
Upload MP3 → Transcribe
03
Generate Notes & Summary
04
Quiz MCQ → Q&A Chat → Materials
4 Tab Chính
Transcript
Summary / Notes
Quiz
Q&A Chat
🌐 Live: synthnote-omega.vercel.app
Kiến Trúc Hệ Thống
3 Tầng Công Nghệ
Frontend
Next.js + React · Deploy Vercel
Backend
FastAPI + LangGraph · Deploy Render
Data & AI
Supabase (Postgres + pgvector + Auth) + OpenAI GPT-4o-mini
Supabase all-in-one tránh schema drift; LangGraph cho Q&A agent có state.
AI & LLM Pipeline
STT
MP3 → transcript tiếng Việt
Chunk & Embed
PDF → vector embeddings
Hybrid Retrieval
Vector + keyword search
LangGraph Agent
RAG grounded, có state
87.5%
Hit@3 Retrieval
Material retrieval accuracy
1.27s
Latency p95
Q&A warm production
$0.08
Cost / Lecture
Dưới target $0.15
8/8
User Stories
MVP hoàn thành, prod live
Technical Highlights
DevOps hiện đại
Docker + GitHub Actions CI/CD. FE Vercel, BE Render.
Evaluation tái lập
4 eval scripts: material chunks, retrieval, hybrid retrieval, QA quality — evidence JSON trong repo.
Chi phí tối ưu
~$0.01–0.08/lecture, dưới target $0.15.
Demo Video
~3–5 phút: 1 phút pitch + 3 phút live demo prod (Upload → Transcribe → Quiz → Q&A)
🎬 Xem Demo
🌐 Live Product
💻 Source Code
Thách Thức & Bài Học
Schema v1 không khớp UI
Redesign v2 sớm — lecture-centric từ đầu.
PDF chunk cắt giữa câu
Score 85/100 — cải thiện splitter trong backlog.
Render cold start
p95 lên 7.6s → warm-up trước demo.
Q&A groundedness 62.5%
Tune hybrid retrieval + prompt → cải thiện.
Bài học: Evidence JSON + script tái lập quan trọng hơn con số trên slide.
Đội Ngũ & Lộ Trình
Team C2-App-104
Nguyễn Hoàng Dương
2A202600849
Trần Nguyễn Đăng Khoa
2A202600922
Nguyễn Thái Học
2A202600909
Roadmap
1
Phase 1 — Hiện tại
Cải thiện Q&A quality, pilot user test ngoài team
2
Phase 1.5
Concept map visualization
3
Phase 2
Video input support, mở rộng pilot
🙏 Cảm ơn Ban Giám Khảo — Q&A