UTE Learning Hub

Nền tảng chia sẻ tài liệu học tập thông minh dành cho sinh viên Đại học Sư phạm Kỹ thuật (UTE), tích hợp AI để gợi ý tài liệu và nhóm học tập phù hợp.

---

Tính năng chính

Dành cho Sinh viên

• Đăng nhập Microsoft - Xác thực qua tài khoản email sinh viên UTE (@ute.udn.vn)
• Quản lý tài liệu - Upload, chia sẻ và tìm kiếm tài liệu theo môn học, khoa, chuyên ngành
• Nhóm học tập - Tạo và tham gia các nhóm học tập theo chủ đề
• Chat realtime - Nhắn tin trong nhóm với hỗ trợ gửi file và hình ảnh
• Gợi ý thông minh (AI) - Đề xuất nhóm học tập và tài liệu dựa trên sở thích và hành vi
• Thư viện cá nhân - Lưu tài liệu yêu thích để đọc sau
• Đánh giá tài liệu - Review và đánh giá chất lượng tài liệu
• Báo cáo nội dung - Báo cáo tài liệu/nhóm vi phạm quy định

Dành cho Admin

• Quản lý tài khoản - Xem, phân quyền và khóa tài khoản người dùng
• Duyệt tài liệu - Phê duyệt hoặc từ chối tài liệu được upload
• Xử lý báo cáo - Giải quyết các báo cáo vi phạm từ người dùng
• Quản lý danh mục - CRUD khoa, chuyên ngành, môn học, loại tài liệu, tags
• Thống kê - Dashboard với biểu đồ phân tích hoạt động hệ thống

---

Công nghệ sử dụng

Layer	Công nghệ
Frontend	Next.js 16, React 19, TypeScript, TailwindCSS 4, Radix UI
Backend	.NET 9.0, Clean Architecture, MediatR (CQRS), Entity Framework Core
AI Service	Python, FastAPI, Sentence Transformers (all-MiniLM-L6-v2)
Database	SQL Server 2022
Realtime	SignalR (WebSocket)
Auth	Microsoft Identity (MSAL)
Infrastructure	Docker, Nginx (Reverse Proxy), Let's Encrypt SSL

---

Cấu trúc dự án

ute-learning-hub/
├── frontend/          # Next.js 16 - Giao diện người dùng
├── backend/           # .NET 9.0 - RESTful API (Clean Architecture)
│   ├── UteLearningHub.Api/           # Controllers, Middleware
│   ├── UteLearningHub.Application/   # Use Cases, Commands, Queries
│   ├── UteLearningHub.Domain/        # Entities, Events, Interfaces
│   ├── UteLearningHub.Infrastructure/# External Services, Email, AI Client
│   └── UteLearningHub.Persistence/   # EF Core, Repositories, Migrations
├── ai/                # Python FastAPI - AI Recommendation Service
├── nginx/             # Nginx configuration
├── docker-compose.yml # Development environment
└── docker-compose.prod.yml # Production environment

---

Hướng dẫn cài đặt

Yêu cầu

• Docker & Docker Compose
• Git

Chạy với Docker

# Clone repository
git clone https://github.com/your-org/ute-learning-hub.git
cd ute-learning-hub

# Copy file environment
cp .env.example .env
# Chỉnh sửa .env với các giá trị phù hợp

# Build và khởi động tất cả services
docker-compose up -d --build

# Xem logs
docker-compose logs -f

Truy cập ứng dụng

Service	URL	Mô tả
Frontend	http://localhost	Giao diện web
API Docs	http://localhost/scalar	Swagger/Scalar documentation
Health Check	http://localhost/health	Kiểm tra trạng thái

---

Phát triển Local

Backend (.NET 9.0)

cd backend
dotnet restore
dotnet run --project UteLearningHub.Api
# → http://localhost:7080

Frontend (Next.js 16)

cd frontend
npm install
npm run dev
# → http://localhost:3000

AI Service (Python)

cd ai
pip install -r requirements.txt
python main.py
# → http://localhost:8000/docs

---

Docker Services

Infrastructure

Service	Port	Mô tả
SQL Server	1433	Database chính

Application

Service	Port nội bộ	Mô tả
Backend	7080	.NET API
Frontend	3000	Next.js SSR
AI	8000	Recommendation Engine
Nginx	80, 443	Reverse Proxy & SSL

Quản lý Services

# Khởi động tất cả
docker-compose up -d --build

# Khởi động từng service
docker-compose up -d backend
docker-compose up -d frontend
docker-compose up -d ai

# Xem logs service cụ thể
docker-compose logs -f backend

# Dừng tất cả
docker-compose down

# Dừng và xóa volumes (reset data)
docker-compose down -v

---

Nginx Routing

Path	Service	Mô tả
/	Frontend	Next.js pages
/api/*	Backend	REST API
/hubs/*	Backend	SignalR WebSocket
/images/*	Backend	Static files (cached 30 days)
/scalar	Backend	API Documentation

---

AI Recommendation System

Hệ thống sử dụng Sentence Transformers (model all-MiniLM-L6-v2) để tạo vector embeddings 384 chiều cho:

• User Vector: Dựa trên môn học và tags mà user quan tâm (từ lịch sử đọc, upload, đánh giá)
• Conversation Vector: Dựa trên tên nhóm, môn học liên quan và tags

API Endpoints

# Tạo user vector
POST /vector/user
{
  "subjects": ["Lập trình Python", "Machine Learning"],
  "subjectWeights": [10, 5],
  "tags": ["AI", "Data Science"],
  "tagWeights": [12, 8]
}

# Gợi ý nhóm học tập
POST /recommend
{
  "UserVector": [...],
  "ConversationVectors": [{"id": "xxx", "vector": [...]}],
  "TopK": 10,
  "MinSimilarity": 0.3
}

---

Database Schema

Các entity chính:

• AppUser - Thông tin người dùng (linked với Microsoft Identity)
• Document - Tài liệu với nhiều DocumentFile
• DocumentFile - File PDF/DOCX/PPTX với metadata
• Conversation - Nhóm học tập
• Message - Tin nhắn trong nhóm (hỗ trợ attachments)
• Subject, Faculty, Major, Type, Tag - Danh mục phân loại
• ProfileVector, ConversationVector - Vector embeddings cho AI

---

Biến môi trường

# Database
DB_SA_PASSWORD=YourStrong@Passw0rd
DB_NAME=ute-learning-hub

# Microsoft OAuth
MICROSOFT_CLIENT_ID=your-client-id
MICROSOFT_TENANT_ID=your-tenant-id

# Public URL (production)
PUBLIC_URL=https://your-domain.com