Skip to content
  • Tiếng Việt
  • English

Chúc mừng sinh viên lớp TMCL2021 được chấp nhận bài báo tại Hội nghị quốc tế SCFF2025 năm 2025

Tên bài báo: “A Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation System for Automated SEO Content Creation in E-commerce”

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Nhật Long Phi – MSSV 21522454, lớp TMCL2021

Bài báo đã chính thức được chấp nhận trình bày tại Hội nghị Quốc tế SCFF2025 – The 3rd International Conference on Smart City to Smart Factory for Sustainable Future, diễn ra từ 13–15/05/2025 tại VSB – Technical University of Ostrava, Cộng hòa Séc

Thông tin hội nghị: https://www.fs.vsb.cz/346/en/conferences/scff/2025/

Hội nghị SCFF là diễn đàn uy tín quy tụ các nhà nghiên cứu, chuyên gia và sinh viên trên toàn cầu nhằm thảo luận những tiến bộ công nghệ trong các lĩnh vực Smart City, Smart Factory, AI, IoT, An ninh mạng, Kinh tế số và Chuyển đổi số bền vững.

Các bài báo được chấp nhận sẽ được xuất bản bởi Springer (Scopus-indexed) và một số bài xuất sắc sẽ được mời đăng ở các tạp chí thuộc WoS-indexed.

Giảng viên hướng dẫn: ThS. Trình Trọng Tín, ThS. Lý Đoàn Duy Khánh

Abstract: “In recent years, retrieval augmented generation (RAG) and multi-agent architectures have emerged as promising paradigms across a variety of applications. However, their utilization for automated SEO content generation in the e-commerce sector remains largely underexplored. This study introduces a Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation system for automated SEO content creation in e-commerce (ViSEO), a modular architecture designed to stream-line the automation of SEO content generation for e-commerce platforms. ViSEO leverages a multi-agent design, featuring a Supervisor Agent that coordinates specialized task agents for keyword research, data retrieval, and SEO content generation, ensuring a scalable and contextually aware workflow. Using the RAGAs framework, we evaluated three embedding models along with two Large Language Models (LLMs), demonstrating high retrieval precision and contextual relevance, particularly with text-embedding-3-small and gpt-4o-mini. Our findings highlight the framework’s adaptability to multilingual and regional contexts and provide actionable insights into embedding selection, LLM configuration, and multi-agent system construction for robust automated SEO content generation in e-commerce.”

Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/share/p/1C9dEy1Jev/