I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   1 6 ,   No .   2 A p r il   20 2 6 ,   p p .   1 0 0 2 ~ 1 0 0 9   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 1 6 i 2 . pp 1 0 0 2 - 1 0 0 9           1002       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Dev elo pment of  B APO L AIC:  AI  c h a tbot  for  o pt ica l c ha ra cter   recog nition   ba sed - do cument  e x trac tion a nd vo ice as sis tant       Ry a n Sa t ria   Wij a y a ,   Riv a l F a hrej i   D e p a r t me n t   o f   R o b o t i c s   E n g i n e e r i n g ,   M a j o r   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   P o l i t e k n i k   N e g e r i   B a t a m,   B a t a m,  I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   2 1 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J an   2 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J an   1 6 ,   2 0 2 6       Co n v e n ti o n a c h a tb o ts  o ften   lac k   in teg ra ted   f u n c ti o n a li ti e fo r   c o m p lex   a c a d e m ic  tas k s,  su c h   a m u lt i - f o rm a d o c u m e n h a n d li n g   a n d   m u lt imo d a l   in tera c ti o n .   T h is  p a p e p re s e n ts  th e   d e sig n ,   imp lem e n ta ti o n ,   a n d   p e rfo rm a n c e   e v a lu a ti o n   o BA P OLAIC,  a   we b - b a se d ,   m u lt i m o d a AI  a ss istan d e v e lo p e d   to   a d d re ss   th is  g a p .   T h e   sy ste m   a rc h it e c tu re   in teg ra tes   o p ti c a c h a ra c ter  re c o g n it io n   ( OCR),  a   d u a l - stra teg y   n a t u ra l   lan g u a g e   p ro c e ss in g   (NLP )   m o d u le,   a n d   v o ice   a ss istan c e ,   a ll   o rc h e stra t e d   b y   th e   G e m in API.   Qu a n ti tativ e   e v a lu a t io n   c o n firme d   h i g h   p e rfo rm a n c e :   th e   OCR  m o d u le   a c h iev e d   a   9 8 . 6 9 %   a v e ra g e   a c c u ra c y ,   a n d   th e   re tri e v a l - b a se d   NLP   p a th   c o rre c tl y   h a n d led   9 0 %   o tes q u e ries .   F u rt h e rm o re ,   t h e   API   i n teg ra ti o n   d e m o n stra ted   e x c e p ti o n a l   e fficie n c y   wit h   a   m e d ian   late n c y   a lo w   a   0 . 0 6   m s.  Tas k - b a se d   e v a lu a ti o n v a li d a ted   BAPOLAIC' e ffe c ti v e n e ss   in   p e rfo rm in g   in telli g e n f u n c ti o n li k e   su m m a riza ti o n   a n d   c o n ten t - b a se d   Q& A,  with   a   su p e rio r   c a p a c it y   f o h a n d li n g   u p   to   1 0   c o n se c u ti v e   d o c u m e n ts.   Th e   re su lt v a li d a te  BAPOLAIC  a a   su c c e ss fu p ro o f - of - c o n c e p fo a   sp e c ialize d   a c a d e m ic t o o l,   p r o v i d in g   a   fra m e wo rk   f o i n teg ra ti n g   m u lt ip le AI  tec h n o l o g ies   t o   e n h a n c e   e d u c a ti o n a p r o d u c ti v it y .   K ey w o r d s :   AI   c h atb o t   Gem in i A PI   Natu r al  lan g u ag e   p r o ce s s in g   Op tical  ch ar ac ter   r ec o g n itio n   Vo ice  ass is tan t   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R y an   Satr ia  W ijay a   Dep ar tm en t o f   R o b o tics   E n g in ee r in g ,   Ma jo r   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   Po litek n ik   Neg e r i Batam   B atam ,   I n d o n esia   E m ail:  r y an @ p o lib atam . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   E d u ca tio n al  in s titu tio n s   ar cu r r en tly   u n d er g o in g   s ig n if ican d ig ital  tr an s itio n ,   with   AI - b ased   ch atb o ts   p lay in g   p iv o tal  r o le  in   en h an cin g   in f o r m atio n   m an ag em en ef f icien cy   [ 1 ] [ 3 ] .   T h ev o l u tio n   o f   th ese  s y s tem s   h as  p r o g r ess ed   f r o m   s im p le   r u le - b ased   m o d el s   to   co m p le x   co n v er s atio n al   a s s is tan ts   ca p ab le  o f   co n tex u n d er s tan d in g   v ia  n at u r al  lan g u ag p r o ce s s in g   ( NL P)  [ 4 ] [ 6 ] .   Mo d er n   im p lem e n tatio n s   in cr ea s in g ly   lev er ag s y n er g is tic  tech n o lo g ies,  in clu d in g   o p tical  ch ar ac ter   r ec o g n itio n   ( OC R )   f o r   im ag d ata  ex tr ac tio n   an d   W eb   Sp ee ch   API s   f o r   n atu r al  v o ice  in ter ac tiv ity   [ 6 ] [ 8 ]   C r ea tin g   v ast  o p p o r tu n iti es  f o r   d y n am ic  an d   ac ce s s ib le  ac ad em ic  to o ls .   Desp ite  th ex p a n s io n   o f   ch atb o r esear ch   in   ac ad em ic  c o n t ex ts ,   ef f o r ts   r em ain   f r ag m e n te d .   E x is tin g   s tu d ies  o f ten   f o cu s   o n   is o lated   task s ,   s u ch   as  s u p p o r tin g   s elf - r eg u lated   lear n in g   [ 9 ] ,   ad d r ess in g   ad m in is tr ativ FAQs   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] ,   o r   ass is tin g   v is u ally   im p air ed   u s er s   th r o u g h   d is cr ete  OC R   in teg r ati o n   [ 1 2 ] .   W h ile  th e   co n ce p o f   d o cu m en c o n v e r s atio n s   allo ws  in ter ac tio n   with   co n ten t   [ 1 3 ] ,   m o s s y s tem s   ar co n f in ed   t o   d ig ital  tex p r o ce s s in g   an d   lack   r o b u s v o ice  co m m an d   ca p a b ilit ies.  C o n s eq u en tly ,   clea r   r esear ch   g ap   ex is ts   f o r   a n   in teg r ated   p latf o r m   ca p ab le  o f :   i )   p r o ce s s in g   d iv er s p h y s ical  a n d   d ig ital  f o r m ats,  in clu d in g   h an d wr itin g ,   ii )   p r o v id in g   s ea m less   m u ltimo d al  v o ice - tex t   in ter ac tio n ,   an d   iii )   o f f e r in g   in tellig en a n aly s is   s u ch   as  s u m m ar izatio n   with in   s in g le  c o h esiv s y s tem .   T h is   s tu d y   ad d r ess es  th is   g ap   b y   p r o p o s in g   B atam   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Dev elo p men t o f B A P OLAI C :   A I   ch a tb o t fo r   o p tica l c h a r a ct er reco g n itio n   b a s ed   …  ( R ya n   S a tr ia   Wij a ya )   1003   Po ly tech n ic  AI   C h atb o t   o r   B APOL AI C ,   v er s atile  web - b ased   ass is tan t.  T h p r im ar y   c o n tr ib u tio n   o f   t h is   r esear ch   is   n o v el  s y s tem   ar c h itectu r th at  s ea m less ly   o r ch estra tes  T es s er ac OC R   [ 1 4 ] ,   NL P,  W eb   Sp ee ch   API ,   an d   th Gem in API   to   d ev elo p   a   co m p r eh en s iv A I   ass is tan [ 1 5 ] .   Un lik co n v en tio n al  ch atb o ts ,   B APOL AI C   f u n ctio n s   as  c en tr al  p r o ce s s in g   b r ain   t h at  ex tr ac ts   in f o r m atio n   f r o m   p r in ted   d o cu m e n ts   an d   im ag es,  en s u r in g   ac ce s s ib ilit y   an d   ac cu r ate  r esp o n s iv en es s .   T h is   p ap er   d etails  th s y s tem ' s   d ev elo p m en t   m eth o d o l o g y   an d   q u a n titativ ev alu atio n ,   o f f er in g   f r am ew o r k   f o r   f u tu r d o cu m en t m an a g em en t so lu tio n s   in   ed u ca tio n .       2.   M E T H O D   T h is   s tu d y   ap p lied   d esig n   an d   cr ea tio n   m eth o d o lo g y   to   th s y s tem atic  d ev elo p m en an d   q u an titativ ev alu atio n   o f   th B APOL AI C   s y s tem   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ] .   T o   en s u r s tr u ct u r ed   an d   r ig o r o u s   ap p r o a ch ,   th r esear ch   p r o ce s s   was  ex e cu ted   in   f o u r   s eq u en tial  p h ases .   I co m m en ce d   with   r e q u ir em en p lan n in g   an d   liter atu r r ev iew ,   wh er e   th r e s ea r ch   g ap   an d   s y s tem   f u n ctio n s   wer d e f in ed ,   f o ll o wed   b y   s y s tem   d esig n   an d   ar ch itectu r e,   co v er in g   b o t h   th h ig h - lev el   an d   c o m p o n en t - l ev el  d esig n   o f   th p latf o r m T h th ir d   p h ase   is   im p lem en tatio n   a n d   m o d u lar   d ev elo p m e n t,  co n s titu ted   th co r d e v elo p m e n s tag o f   th e   p r o to t y p e.   Fin ally ,   th p r o c ess   co n clu d e d   with   test in g   an d   q u an titativ e v alu atio n ,   wh e r ea ch   m o d u le' s   p er f o r m an ce   was   q u an titativ ely   ass ess ed   ag ain s p r ed ef in e d   m etr ics.  T h s u b s eq u en t   s ec tio n s   d e tail  th tech n ical   im p lem en tatio n   o f   th p latf o r m .     2 . 1 .     Sy s t e m   a rc hite ct ure   T h f o u n d atio n   o f   B APOL AI C   is   m o d u lar   th r ee - tier   clien t - s er v er   ar ch itectu r th at  s tr ictly   s ep ar ates  th p r esen tatio n   lay er ,   ap p licatio n   l o g ic,   an d   e x ter n al  s er v ices  to   f ac ilit ate  s ca lab ilit y   [ 1 8 ] .   As  illu s tr ated   in   Fig u r 1 ,   t h o p e r atio n al  f lo b eg in s   o n   th e   cli en f r o n ten d ,   d ev el o p ed   u s in g   HT ML ,   C SS ,   an d   J av aScr ip t,  wh ich   s er v es  as  th p r im a r y   in ter f ac e   f o r   u s e r   in ter ac tio n .   C r u cially ,   to   s u p p o r m u ltimo d al   f u n ctio n ality ,   th f r o n ten d   u t ilizes  th b r o wser ' s   n ativ W eb   Sp ee ch   API   to   ca p tu r e   an d   tr an s cr ib e   v o ice   co m m an d s   o n   th clien t - s id b ef o r tr an s m is s io n ,   th er eb y   r ed u cin g   s er v er   laten c y .   T h i n p u ts   ar r o u ted   to   th b ac k e n d   s er v er   [ 1 9 ] .   p o w er ed   b y   a   Py th o n   Flas k   m icr o - f r am ewo r k ,   wh ic h   o r ch estra t es  th co r e   b u s in ess   lo g ic.   Dep en d in g   o n   th i n p u t   ty p e,   th Flas k   ap p licatio n   d i r ec ts   d ata  to   s p ec if ic  in ter n al  m o d u les:   th OC R   m o d u le  ( T ess er ac an d   Op en C V)   f o r   d o c u m en d ig itizatio n ,   th NL m o d u le  f o r   in ten a n aly s is ,   o r   th v o ice  m o d u le  f o r   g e n er atin g   a u d io   r esp o n s es.  Fo r   co m p le x   co g n itiv task s ,   th b ac k en d   ac ts   as  an   API   lay er f o r m attin g   p r e - p r o ce s s ed   d ata   in to   s tr u ctu r ed   p r o m p ts   an d   tr an s m itti n g   th em   v ia  s ec u r HT T PS   r eq u ests   to   th ex ter n al  Gem in i   API   [ 2 0 ] .   Up o n   r ec ei v in g   th e   g en er ati v r esp o n s e,   th e   b ac k e n d   p r o ce s s es  th tex an d ,   if   r eq u ir ed ,   u tili ze s   th e   g o o g le   tex t - to - s p ee c h   ( g T T S)   lib r a r y   to   s y n th esize   au d io ,   d eliv er in g   c o m p lete   m u ltimo d al  r esp o n s b ac k   to   th u s er .           Fig u r 1 .   B APOL AI C   s y s tem   ar ch itectu r d iag r am       2 . 2 .   I m ple m ent a t io n o f   co re   t ec hn o lo g ies   T h s y s tem   im p lem en tatio n   in teg r ates  f o u r   cr itical  m o d u les  to   en ab le  s ea m less   m u ltimo d al   in ter ac tio n .   First,  th OC R   m o d u le ,   f o llo win g   th p ip elin illu s tr ated   in   Fig u r 2 ,   f u n cti o n s   as  th p r im ar y   d ata  in g esti o n   p o i n f o r   d ig itizin g   tex f r o m   d iv er s f o r m at s ,   in clu d in g   PDFs   an d   h an d wr itin g .   I u tili ze s   th e   T ess er ac O C R   en g in ( v 5 . 4 . 0 )   im p lem en ted   v ia  Py th o n s   p ytess era ct   lib r ar y ,   s elec ted   f o r   its   r o b u s ac cu r ac y   o n   p r i n ted   tex [ 2 1 ] .   T o   m ax i m ize  r ec o g n itio n   q u ality ,   m an d ato r y   p r e - p r o ce s s in g   p i p elin u s in g   Op en C V   ex ec u tes  g r a y s ca lin g ,   b i n ar iz atio n ,   n o is r ed u ctio n ,   an d   d esk ewin g   p r io r   to   e x tr ac tio n   [ 2 2 ] .   Fo llo win g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   1 0 0 2 - 1 0 0 9   1004   in g esti o n ,   th NL m o d u le   p r o ce s s es  th tex u s in g   d u a l - s tr ateg y   ap p r o ac h   as  d e p icted   in   Fig u r 3 .   Fo r   s tan d ar d   FAQs ,   r etr iev al - b ased   p ath   em p lo y s   th e   co s in s im ilar ity   alg o r ith m   ( 1 )   to   m atch   u s er   q u er ies  ag ain s t a   T F - I DF v ec to r ized   k n o wled g b ase  [ 2 3 ] [ 2 6 ] .           ( , ) =  ( ) =   . A B =     = 1               1 = 1 2 = 1   ( 1 )     Fo r   co m p le x   r ea s o n i n g   task s ,   s u ch   as  d o c u m en s u m m ar iz atio n   o r   o p e n - en d ed   Q& A,   t h s y s tem   ac tiv ates  g en e r ativ p ath   p o wer ed   b y   th Gem i n API   [ 2 7 ] .   I n   th is   wo r k f lo w,   th e   b a ck en d   d y n am ically   co n s tr u cts  s tr u ctu r ed   p r o m p co n tain in g   th u s er s   q u e r y   an d   th OC R - ex tr ac ted   co n te x t   [ 2 8 ] ,   tr an s m itti n g   it  v ia  s ec u r HT T PS   r eq u ests   to   th Gem in i - p r o   m o d el  f o r   d ee p   s em an tic  an aly s is   [ 2 9 ] ,   [ 3 0 ] .   Fin ally ,   t h e   v o ice  in ter ac tio n   m o d u le  m a n ag es  th a u d io   in ter f ac e.   I t   u tili ze s   clien t - s er v er   ar ch itectu r wh er t h b r o wser ' s   W eb   Sp ee ch   API   p er f o r m s   r ea l - tim s p ee ch - to - t ex ( STT )   o n   th e   clien s id e   to   m in im ize   laten cy   [ 3 1 ] ,   wh ile  th s er v er - s id Py th o n   g TT S   ( Go o g le  Text - to - S p ee ch )   lib r ar y   co n v er ts   th A I ' s   tex tu al  r esp o n s e   in to   s y n th esized   s p ee ch   f o r   p lay b ac k   [ 3 2 ] .           Fig u r 2 .   OC R   m o d u le  p r o ce s s in g   p ip elin e           Fig u r 3 .   Flo wch ar o f   th e   NL P d u al - s tr ateg y   ap p r o ac h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Dev elo p men t o f B A P OLAI C :   A I   ch a tb o t fo r   o p tica l c h a r a ct er reco g n itio n   b a s ed   …  ( R ya n   S a tr ia   Wij a ya )   1005   3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h is   ch ap ter   p r esen ts   c o m p r eh en s iv e   p er f o r m a n ce   e v alu atio n   o f   t h B APOL AI C   s y s tem ,   s tr u ctu r ed   to   em p ir ically   v ali d ate  ea ch   o f   th c o r co n tr ib u tio n s   o u tlin ed   in   t h in tr o d u ctio n .   T h an al y s is   b eg in s   with   q u an titativ ass ess m en o f   th f o u n d ati o n al  m o d u les,  in clu d i n g   th OC R   ac cu r ac y ,   th NL m o d u le' s   r eliab ilit y ,   an d   th Gem in i A PI  in teg r atio n ' s   p er f o r m an ce .   Fo llo win g   th is ,   task - b ased   ev alu atio n   o f   th s y s tem ' s   ad v an ce d   in telli g en an d   m u ltimo d al  f u n ctio n alities   i s   p r esen ted   to   d em o n s tr ate  its   p r ac tical   ca p ab ilit ies.  T h ch ap ter   th en   co n tex tu alize s   th ese  f in d in g s   th r o u g h   co m p ar ativ a n aly s is   ag ain s an   in d u s tr y   b e n ch m ar k ,   an d   co n clu d es  with   an   o v e r all  d is cu s s io n   o f   th r esu lts ,   th s tu d y ' s   l im itatio n s ,   an d   d ir ec tio n s   f o r   f u tu r wo r k .     3 . 1 .     P er f o r m a nce  ev a lua t io o f   t he  O CR  m o du le   T h OC R   m o d u le' s   ac cu r ac y   was  q u an tifie d   b y   co m p ar in g   ex tr ac ted   tex t   ag ain s m a n u all y   v er i f ied   g r o u n d   tr u th   d ata   ac r o s s   d iv e r s d o cu m e n f o r m ats.  Per f o r m an ce   was  m ea s u r e d   u s in g   th e   ch ar ac ter   e r r o r   r ate   ( C E R )   ca lcu lated   as  th L ev e n s h tein   d is tan ce   r ep r esen tin g   th s u m   o f   s u b s titu tio n s   ( ) ,   d eletio n s   ( ) ,   an d   in s er tio n s   ( ) d iv id ed   b y   t h to tal  n u m b er   o f   ch ar ac te r s   in   th g r o u n d   tr u t h   tex ( N) ,   as  s h o wn   in   ( 2 ) .   T h f in al  ac cu r ac y   p er ce n tag was th en   d er iv e d   f r o m   th C E R ,   as d ef in ed   i n   ( 3 ) .        =   + +   ( 2 )         = ( 1 CER   ×   100% )   ( 3 )     T h r aw  tex o u t p u f r o m   th T ess er ac m o d u le  was  ca p tu r e d   b efo r e   an y   p r o ce s s in g   b y   th Gem in i   API .   h y p o th etica r aw  o u t p u with   m in o r   d e v iatio n s   co u ld   b e:  ... mu t a s d a lm  A lg o r itma   Gen etka ... C o m p ar in g   th is   r aw  o u tp u t   to   th g r o u n d   tr u th   r e v ea ls   two - ch ar ac ter   er r o r s   ( d eletio n   in   d alm   an d   a   s u b s titu tio n   in   Gen etk a ) ,   r esu ltin g   in   L e v en s h tein   d is tan c o f   2 .   Ap p ly in g   ( 2 )   an d   ( 3 ) :        =   2 206 = 0 . 0097           = ( 1 0 . 0097   ×   100% ) =   99 . 03%       As  d etailed   in   T ab le  1 ,   th e   m o d u le  d em o n s tr ated   r o b u s p er f o r m an ce   with   an   ag g r e g a te  av er ag ac cu r ac y   o f   9 8 . 6 9 %.  T h h i g h est  ac cu r ac y   o f   9 9 . 7 6 was  ac h iev ed   o n   p r i n ted   PDF  d o cu m en ts ,   wh ile   h an d wr itten   tex y ield e d   co m p etitiv 9 9 . 6 3 ac cu r ac y   d esp ite  its   in h er en m o r p h o lo g ical  co m p lex ity .   T h ese  r esu lts   co n f ir m   th at  th in teg r atio n   o f   th T ess er ac en g in with   th Op en C p r e - p r o ce s s in g   p ip elin e   ( s p ec if ically   b in ar izatio n   a n d   d esk ewin g )   p r o v id es   r elia b le  f o u n d atio n   f o r   d ata  i n g e s tio n ,   s ig n if ican tly   o u tp er f o r m in g   s tan d ar d   b e n ch m ar k s   wh ich   ty p ically   r an g b etwe en   7 1 to   9 8 [ 3 3 ] ,   [ 3 4 ] .   W h ile  th o v er all  p er f o r m an ce   is   s tr o n g ,   th s lig h v ar ian ce   in   ac cu r ac y   ac r o s s   f o r m ats  s u g g ests   th at  u s er   v er if icatio n   r em ain s   a   r ec o m m en d ed   s tep   f o r   cr itical  d ata  ex tr ac tio n .       T ab le  1 .   OC R   m o d u le  p e r f o r m an ce   o n   v ar io u s   d o cu m en t ty p es   N o .   F i l e   N a me   D o c u me n t   T y p e   To t a l   C h a r a c t e r   C h a r a c t e r   Er r o r   ( Le v e n s h t e i n )   C a l c u l a t e d   A c c u r a c y   ( %)   1   S o a l G A   D O C X   2 0 6   2   9 9 . 0 3 %   2   S o a l   O l i mp i a d e   M T K   P D F   8 2 8   2   9 9 . 7 6 %   3   Tu l i Ta n g a n   2   P N G   1 8 7 6   12   9 9 . 6 3 %   4   D a f t a r   N a m a   JP G   2 9 1   8   9 7 . 2 6 %   5   D E1   P N G   2 0 8 8   26   9 8 . 7 6 %   6   S o a l G A 2   P D F   4 7 5   10   9 7 . 9 %   7   F i l e   S c r e e n S h o t   P N G   3 3 0   5   9 8 . 4 9 %       3 . 2 .     P er f o r m a nce  ev a lua t io o f   t he  NL P   m o du le   T h p er f o r m a n ce   o f   B APOL AI C ' s   d u al - s tr ateg y   NL m o d u le  was  ev alu ated   o n   two   f r o n ts th q u an titativ ac cu r ac y   o f   its   r etr iev al - b ased   p ath   a n d   th e   q u alitativ ef f icac y   o f   its   g e n er ativ p at h .   T h q u an titativ ac cu r ac y   o f   th e   r etr iev al - b ased   p ath ,   wh ich   is   r esp o n s ib le  f o r   h an d lin g   f r eq u en tly   ask ed   q u esti o n s   ( FAQs ) ,   was  b en ch m ar k ed   a g ain s cu r ated   s et  o f   1 0   co m m o n   u s er   q u e r ies,  with   th r esu lts   d etailed   in   T ab le  2 .   Acc u r ac y   f o r   th is   test   was c alcu lated   u s in g   th s tan d a r d   f o r m u la.       =                        ×   100%   ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   1 0 0 2 - 1 0 0 9   1006   A s   s h o w n   i n   T a b le   2 ,   t h e   r e t r ie v a l - b a s e d   p a t h   c o r r e c tl y   r e s p o n d e d   t o   9   o u t   o f   t h e   1 0   t e s t   c a s es .   B as e d   o n   ( 4 ) ,   t h e   a c c u r a c y   f o r   t h e   r e t r i e v a l   p a t h   w as   t h e r e f o r e   c al c u l a t e d   t o   b e   9 0 % .   Q u al i t at i v e l y ,   t h e   g e n e r a t i v e   p a t h   p r o v e d   h i g h l y   e f f e c t i v e ,   s u c ce s s f u ll y   p r o v i d i n g   c o h e r e n t   a n d   a c c u r a t e   e x p l a n at i o n s   f o r   c o m p l e x ,   o p e n - e n d e d   t o p i c s   ( e . g . ,   p a r t i c le   s w a r m   o p t i m i z a ti o n )   t h a t   w e r e   n o t   p r e s e n t   i n   t h e   p r e d e f i n e d   k n o wl e d g e   b a s e .   A   9 0 a c c u r a c y   f o r   t h e   r e t r i e v a l   p ath   i n d i c a t e s   a   h i g h   d e g r e e   o f   r e l i a b i li t y   f o r   h a n d l i n g   t h e   m o s t   c o m m o n   u s e r   i n q u i r i e s ,   e n s u r i n g   u s e r s   r e c e iv e   f a s t   a n d   c o n s i s t e n t   r e s p o n s e s .   T h e   1 0 %   e r r o r   r a t e   w a s   a tt r i b u t e d   t o   a   s i n g le  f a i l u r e   c as e   ( Q u e r y   8 ) ,   w h e r th e   s y s t e m   c o r r e ct l y   i d e n t i f i e d   th e   i n t e n t   ( I n q u i r e   a b o u t   t u i t i o n   f e e s )   b u f a il e d   t o   r e t r i e v e   t h e   s p e c i f i c   i n f o r m a ti o n ,   a s   it   w as   n o t   y e p r e s e n i n   th e   s y s t e m ' s   k n o w l e d g e   b as e .   T h i s   h i g h l i g h ts   a   k e y   d i s t i n ct i o n   b e t w e e n   s u c c e s s f u l   i n t e n t   m a t c h i n g   a n d   f i n a l   an s w e r   p r o v i s i o n .   T h i s   d u a l - s tr a t e g y   a r c h i t e c t u r p r o v i d e s   a   s i g n i f i c a n t   a d v a n ta g e   o v e r   s i n g l e - s t r a t e g y   c h a tb o t s   b y   b a la n c i n g   c o m p u t at i o n a l   e f f i ci e n c y   wi t h   s e m a n t ic   f l e x i b i l it y .   T h is   h y b r id   m o d e l   is   i n c r e as i n g l y   r e c o g n i z e d   as   a   b es p r a c t i ce   f o r   d e v el o p i n g   s c al a b l e   a n d   r e s p o n s i v e   c o n v e r s at i o n a l   a g e n t s   [ 3 5 ] .   T h e   9 0 %   a c c u r a c y   o f   B A P O L A I C ' s   r e t r ie v a l   p a t h   i s   a   s t r o n g   r e s u l t   f o r   i t s   s p e c i f i t as k   o f   i n t e n t   m a t c h i n g   a n d   i s   c o m p a r a b le   t o   t h h i g h - p e r f o r m a n c e   b e n c h m a r k s   s ee n   i n   s p e ci a l iz e d   A I - b a s e d   m o d e l s .   C o n s e q u e n tl y ,   u s e r s   o f   B A P OL A I C   a r e   p r o v i d e d   w i t h   a n   o p t i m i z e d   i n t e r a c t i o n :   n e a r - i n s t a n ta n e o u s   a n s w e r s   f o r   c o m m o n   q u e s t i o n s   a n d   i n - d e p t h ,   i n t e l l i g e n t   r es p o n s e s   f o r   n o v e l   t o p i c s .   T h is   c o n f i r m s   t h e   r o b u s t n e s s   a n d   e f f i c ie n c y   o f   t h e   N L P   m o d u l e   as   t h e   c o r e   o f   t h e   u s e r   i n t e r ac t i o n .       T ab le  2 .   NL P r etr iev al - p ath   p e r f o r m a n ce   o n   cu r ate d   test   d ataset   N o .   U ser Q u e r y   ( I n p u t )   Ex p e c t e d   I n t e n t   P r e d i c t e d   I n t e n t   ( B A P O LA I C )   R e s u l t   ( C o r r e c t / I n c o r r e c t )   1   W h o   i y o u r   d e v e l o p e r ?   A sk   a b o u t   c r e a t o r   i d e n t i t y   A sk   a b o u t   c r e a t o r   i d e n t i t y   C o r r e c t   2   W h o   i s Dir e c t o r   P o l i b a t a m   A sk   a b o u t   D i r e c t o r   i d e n t i t y   A sk   a b o u t   D i r e c t o r   i d e n t i t y   C o r r e c t   3   Te l l   me  a b o u t   B A P O LA I C   A sk   a b o u t   B A P O LA I C 's  f u n c t i o n   A sk   a b o u t   B A P O LA I C 's  f u n c t i o n   C o r r e c t   4   W h a t   a r e   t h e   f e a t u r e s   a v a i l a b l e ?   A sk   a b o u t   s y st e m fe a t u r e s   A sk   a b o u t   s y st e m fe a t u r e s   C o r r e c t   5   W h a t   p r o g r a m s a r e   a v a i l a b l e ?   A sk   a b o u t   a v a i l a b l e   st u d y   p r o g r a ms   A sk   a b o u t   a v a i l a b l e   st u d y   p r o g r a ms   C o r r e c t   6   Ex p l a i n   a b o u t   t h e   P S O   R e q u e st   e x p l a n a t i o n   o f   P S O   R e q u e st   e x p l a n a t i o n   o f   P S O   C o r r e c t   7   Te l l   me  t h e   l o c a t i o n   o f   P o l i b a t a c a m p u s   A sk   f o r   c a m p u l o c a t i o n   A sk   f o r   c a m p u l o c a t i o n   C o r r e c t   8   H o w   m u c h   i t h e   t u i t i o n   f e e ?   I n q u i r e   a b o u t   t u i t i o n   f e e s   I n q u i r e   a b o u t   t u i t i o n   f e e s   I n c o r r e c t   9   W h a t   i t h e   f u n c t i o n   o f   O C R   i n   B A P O LA I C ?     A sk   a b o u t   O C R   f u n c t i o n   A sk   a b o u t   O C R   f u n c t i o n   C o r r e c t   10   Te l l   M e   a b o u t   t h e   P o l i b a t a m   A sk   a b o u t   P o l i b a t a m   A sk   a b o u t   P o l i b a t a m   C o r r e c t       3. 3 .   P er f o r m a nce  ev a lua t io o f   G e m ini   AP I   inte g ra t io n   T h e   Ge m i n i   API ,   s e r v i n g   as   B APO L A I C s   c o r e   r ea s o n i n g   e n g i n e ,   was   b en c h m ar k e d   th r o u g h o u t   J an u a r y   2 0 2 5   t o   e v al u a te   s p e ed ,   r e lia b i lit y ,   a n d   s ca la b il it y .   As  v is u a liz e d   i n   Fi g u r 4 ,   t h h o r i z o n tal   X - a x is   r e p r ese n ts   ti m e ,   w h i le  th v e r ti ca l   Y - a x is   m e asu r es  s p ec if ic  m et r i cs  i n c lu d i n g   r e q u ests / s ec o n d ,   l ate n cy   i n   m ill is ec o n d s ,   an d   e r r o r   p er ce n ta g es.   T h e   e v al u ati o n   r e v e ale d   a   d is t in ct   p e r f o r m a n ce   t r a d e - o f f :   clo u d a ic o m p a n i o n . g o o g l ea p is . co m   e n d p o i n t   a ch ie v e d   s u p e r i o r   m ed ia n   l ate n cy   o f   o n l y   0 . 0 6   m s   b u t   en co u n t er ed   a   n o ta b l 1 3 . 3 3 %   e r r o r   r ate   d u r i n g   tr af f i s p i k es .   I n   co n t r ast,   g e n er a t ive la n g u a g e . g o o g le a p is . c o m   en d p o in m a in tai n e d   p e r f ec t   r e lia b ili ty   ( 0 %   e r r o r   r at e)   wi th   a   s ig n i f ic a n tl y   h i g h e r   m ed ia n   lat en cy   o f   0 . 9 2   m s .   T r af f ic  an aly s is   d u r in g   t h is   p er io d   in d icate d   th at  p ea k   d aily   u s ag r ea ch ed   o n ly   6 . 0 7 % o f   t h f r ee   tier   lim it,  co n f ir m in g   th e   s y s tem s   s u b s tan tial  s ca lab ilit y   f o r   ac ad em ic  en v i r o n m e n ts .   T o   p r i o r itize  r esp o n s iv u s er   ex p er ie n ce ,   th e   clo u d a ic o mp a n io n   en d p o in t   was  s elec ted   as  th p r im a r y   i n ter f ac e,   s u p p lem en ted   b y   a   b ac k en d   r etr y   m ec h a n is m   to   m itig ate  in ter m itten f ailu r es  a n d   ac h ie v a   p r ac tical  b ala n ce   b etwe en   s p ee d   an d   o p er atio n al  s tab ilit y .   T h ese  r esu lts ,   co m b in ed   with   th s y s tem 's  ab ilit y   to   h an d le  u p   to   1 0   co n s ec u tiv e   d o c u m e n t s ,   v a l i d at e   B A PO L AI C   a s   a   r o b u s t   a n d   s p ec i a li z e d   to o l   c o m p a r e d   t o   g e n e r a l - p u r p o s e   A I   b e n c h m a r k s .     3 . 4 .     O v er a ll dis cus s io n,  lim i t a t io ns ,   a nd   f uture   wo rk   T h em p ir ical   r esu lts   co llectiv ely   v alid ate  B APOL AI C   as  h ig h - p er f o r m in g   m u lti m o d al  AI   ass is tan tailo r ed   f o r   ac ad em i en v ir o n m en ts .   T h q u a n titativ f in d in g s in clu d in g   9 8 . 6 9 av er ag OC R   ac cu r ac y ,   9 0 NL P   r etr iev al  ac cu r ac y ,   an d   s tab le  lo w - late n cy   API   i n teg r atio n d e m o n s tr ate  th s u cc ess f u l   im p lem en tatio n   o f   t h p r o p o s ed   ar ch itectu r e.   T h is   wo r k   ef f ec tiv ely   ad d r ess es  th r esear ch   g ap   b y   p r o v id in g   a   h o lis tic  to o ca p ab le  o f   m u lti - f o r m at  d o cu m en p r o ce s s in g   a n d   s ea m less   m u ltimo d al  in ter ac tio n .   T h p r im ar y   co n tr ib u tio n   lies   in   th s u cc ess f u in teg r atio n   o f   d is p ar ate   tech n o lo g ies  in to   s in g le,   c o h esiv e,   an d   u s er - ce n tr ic  p latf o r m .   Desp ite  th es o u tco m es,  s ev er al  lim itatio n s   r em ain .   First,  ev alu atio n   was  co n d u cted   o n   co n tr o lled   d ataset;  th u s ,   th O C R   m o d u le  r eq u ir es  f u r th e r   s tr ess - test in g   ag ain s b r o ad er   co r p u s   o f   c o m p lex   h an d wr itin g   s ty les.  Seco n d ,   f o r m al  lar g e - s ca le  u s er   ac ce p tan ce   s tu d y   u s in g   f r am e wo r k s   s u ch   as  th Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Dev elo p men t o f B A P OLAI C :   A I   ch a tb o t fo r   o p tica l c h a r a ct er reco g n itio n   b a s ed   …  ( R ya n   S a tr ia   Wij a ya )   1007   tech n o lo g y   ac ce p tan ce   m o d el  ( T AM )   is   y et  to   b co n d u cted   to   g au g b r o ad er   en d - u s er   p e r ce p tio n s .   Fin ally ,   th cu r r e n p r o to ty p lack s   p er s is ten co n v er s atio n   m em o r y   t o   m ain tain   co n tex t   ac r o s s   d if f er en u s er   s ess io n s .   Fu tu r r esear ch   will  f o cu s   o n   ad d r ess in g   th ese  c o n s tr ain ts .   T h im m ed iate   r o ad m ap   i n v o lv es  ex p an d in g   test   d atasets   f o r   h an d w r itin g   r ec o g n itio n   an d   im p lem e n tin g   co n v er s atio n   m em o r y   m o d u le   to   f ac ilit ate  m o r e   co n tex tu al  m u lti - tu r n   d ialo g u es.  Su b s eq u en tly ,   f o r m al  u s ab ilit y   s tu d ies  will  b co n d u cte d   with   s tu d en ts   an d   f ac u lty   at  Po litek n ik   Neg er B atam   to   v alid ate  p r ac tical  u tili ty   an d   g at h er   q u alitativ f e ed b ac k .   T h ese  s tep s   ar ess en tial  f o r   t r an s itio n in g   B APOL AI C   f r o m   f u n cti o n al  p r o to ty p in to   p r o d u c tio n - r ea d y   to o l   f o r   en h an cin g   ac ad em ic  p r o d u ctiv ity .       Tra ff i c  (re q u e s ts / s e c )   Erro r ra te  ( % )           M e d i a n  l a te n c y  (m s )   Dai l y  r e q u e s v o l u m e         Fig u r 4 .   Gem in i A PI  p er f o r m an ce   m etr ics o v er   a   3 0 - d ay   tes t p er io d       4.   CO NCLU SI O N   T h is   r esear ch   s u cc ess f u lly   d esig n ed ,   im p lem en ted ,   an d   e v alu ated   B APOL AI C ,   m u lt im o d al  AI   ass is tan en g in ee r ed   t o   b r i d g e   f u n ctio n al  g ap s   in   c o n v e n tio n al  ac ad em ic  ch atb o ts .   T h e m p ir ical  ev alu atio n   v alid ated   th e   s y s tem s   ef f icac y ,   h ig h lig h ted   b y   9 8 . 6 9 a v er ag OC R   ac cu r ac y   an d   a   9 0 s u cc ess   r ate  f o r   th r etr iev al - b ased   NL m o d u le.   Fu r th e r m o r e,   th in teg r atio n   o f   th Gem in API   p r o v id e d   h i g h ly   r esp o n s iv r ea s o n in g   e n g in e,   wh ile  co m p ar ativ an aly s is   co n f ir m e d   B APOL AI C s   s p ec i alize d   ad v an tag i n   m u lti - d o cu m e n m an a g em en t   f o r   e d u ca tio n al  w o r k f l o ws.  T h ese  f in d in g s   d em o n s tr ate  th at  th s y s tem   s u cc ess f u lly   in teg r ates  its   co r tech n o lo g ies  in to   c o h esiv e ,   h ig h - p er f o r m an ce   p latf o r m   t h at  m ee ts   th in itial  r esear ch   o b jectiv es.  T h p r i m ar y   co n tr ib u tio n   o f   th is   w o r k   is   v alid ated   f r am ewo r k   f o r   d e v elo p in g   s p ec ialized ,   m u lti - f u n ctio n al  AI   ass is tan t s   in   ac ad em ic  en v i r o n m en ts .   W h ile  th cu r r en p r o to ty p s er v es  as  r o b u s p r o o f - of - co n ce p t,  lim it atio n s   s u ch   as  t h ab s en ce   o f   p er s is ten co n v er s atio n   m em o r y   wer e   id en tifie d .   C o n s eq u en tly ,   f u tu r e   r esear ch   will  f o cu s   o n   im p lem e n tin g   m em o r y   f ea tu r es  to   e n ab le   co n tex tu al  m u lti - tu r n   d ialo g u es  an d   co n d u ctin g   la r g e - s ca le  u s er   ac ce p tan ce   s t u d ies  u s in g   th e   T ec h n o lo g y   Acc ep tan ce   Mo d el  ( T AM ) .   Su ch   d ev elo p m en ts   will  b in s tr u m en tal  in   tr an s i tio n in g   B APOL AI C   f r o m   f u n ctio n al  p r o to ty p e   in to   p r o d u ctio n - r ea d y   to o l w ith   s ig n if ican t p o ten tial to   e n h an ce   ac ad em ic  p r o d u ctiv ity .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   1 0 0 2 - 1 0 0 9   1008   F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   was  s u p p o r ted   b y   Po litek n ik   Neg er B atam   t h r o u g h   in ter n al  r esear ch   f u n d in g   u n d er   th 2 0 2 5   R esear ch   Gr an t Sch e m e.       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   R y an   Satr ia  W ijay a                               R iv al  Fah r eji                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au th o r s   d ec lar th at  th e r is   n o   co n f lict o f   in ter est r eg ar d in g   th p u b licatio n   o f   th is   p a p er .       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   av ailab ilit y   is   n o t   a p p li ca b le   t o   t h is   p ap er ,   as   n o   n ew   d at w er cr ea te d   o r   an al y z e d   i n   t h is   s t u d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   S t e i d l ,   V .   G o l e n d u k h i n a ,   M .   F e l d e r e r ,   a n d   R .   R a m l e r ,   A u t o ma t i o n   a n d   d e v e l o p m e n t   e f f o r t   i n   c o n t i n u o u A I   d e v e l o p m e n t :   a   p r a c t i t i o n e r s’   s u r v e y ,   i n   2 0 2 3   4 9 th   Eu r o m i c r o   C o n f e re n c e   o n   S o f t w a r e   E n g i n e e ri n g   a n d   Ad v a n c e d   A p p l i c a t i o n s   ( S EAA)   S e p .   2 0 2 3 ,   p p .   1 2 0 127 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S EA A 6 0 4 7 9 . 2 0 2 3 . 0 0 0 2 7 .   [ 2 ]   G .   S a n t o s o ,   J.  S e t i a w a n ,   a n d   A .   S u l a i man ,   D e v e l o p m e n t   o f   O p e n A I   A P I   b a s e d   c h a t b o t   t o   i m p r o v e   u ser  i n t e r a c t i o n   o n   t h e   JB M S   w e b si t e ,   G - T e c h :   J u rn a l   T e k n o l o g i   T e ra p a n ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 6 0 6 1 6 1 5 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 3 7 9 / g t e c h . v 7 i 4 . 3 3 0 1 .   [ 3 ]   R .   K u l k a r n i   a n d   D .   R .   C .   Ja i sw a l ,   A   su r v e y   o n   A I   C h a t b o t s ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   f o Re se a rc h   i n   Ap p l i e d   S c i e n c e   a n d   En g i n e e ri n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 1 ,   n o .   9 ,   p p .   1 7 3 8 1 7 4 4 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 1 4 / i j r a se t . 2 0 2 3 . 5 5 9 1 1 .   [ 4 ]   S .   U .   N z e ,   AI - p o w e r e d   c h a t b o t s ,   G l o b a l   J o u r n a l   o f   H u m a n   R e so u rc e   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   p p .   3 4 4 5 ,   J u n .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 3 7 7 4 5 / g j h r m. 2 0 1 3 / v o l 1 2 n 6 3 4 4 5 .   [ 5 ]   D .   P .   M a l i k ,   E n h a n c i n g   h u m a n - r o b o t   i n t e r a c t i o n   t h r o u g h   a d v a n c e d   n a t u r a l   l a n g u a g e   p r o c e ssi n g   t e c h n i q u e s,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   S c i e n t i f i c   Re s e a rc h   i n   En g i n e e ri n g   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   0 8 ,   n o .   0 6 ,   p p .   1 5 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 5 5 0 4 1 / I JS R EM 3 5 8 0 3 .   [ 6 ]   R .   J .   O n g ,   R .   A .   A .   R a o f ,   S .   S u d i n ,   a n d   K .   Y .   C h o o n g ,   A   r e v i e w   o f   c h a t b o t   d e v e l o p m e n t   f o r   d y n a mi c   w e b - b a s e d   k n o w l e d g e   man a g e me n t   s y st e m   ( K M S )   i n   sm a l l   s c a l e   a g r i c u l t u r e ,   J o u r n a l   o f   Ph y s i c s:   C o n f e r e n c e   S e ri e s ,   v o l .   1 7 5 5 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 5 1 ,     F e b .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 7 5 5 / 1 / 0 1 2 0 5 1 .   [ 7 ]   M .   F a h a d ,   A .   A k b a r ,   S .   F a t h i m a ,   D .   M o h a mm e d ,   a n d   A .   B a r i ,   W i n d o w b a se d   a i - v o i c e   a ssi s t a n t   s y s t e u si n g   G TTS ,   Ma t h e m a t i c a l   S t a t i st i c i a n   a n d   E n g i n e e ri n g   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   7 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 5 7 2 1 5 8 0 ,   2 0 2 3 .   [ 8 ]   F .   B .   S a f i r ,   A .   Q .   O h i ,   M .   F .   M r i d h a ,   M .   M .   M o n o w a r ,   a n d   M .   A .   H a m i d ,   E n d - to - e n d   o p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   f o r   B e n g a l i   h a n d w r i t t e n   w o r d s,   i n   2 0 2 1   N a t i o n a l   C o m p u t i n g   C o l l e g e s   C o n f e re n c e   ( N C C C ) ,   M a r .   2 0 2 1 ,   p p .   1 7   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / N C C C 4 9 3 3 0 . 2 0 2 1 . 9 4 2 8 8 0 9 .   [ 9 ]   D .   H .   C h a n g ,   M .   P . - C .   Li n ,   S .   H a j i a n ,   a n d   Q .   Q .   W a n g ,   E d u c a t i o n a l   d e si g n   p r i n c i p l e s   o f   u s i n g   A I   c h a t b o t   t h a t   s u p p o r t s e l f - r e g u l a t e d   l e a r n i n g   i n   e d u c a t i o n :   g o a l   set t i n g ,   f e e d b a c k ,   a n d   p e r s o n a l i z a t i o n ,   S u s t a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 7 ,   p .   1 2 9 2 1 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 5 1 7 1 2 9 2 1 .   [ 1 0 ]   C .   M .   K u mar ,   M .   F a r d e e n ,   P .   R o h i t ,   a n d   M .   R a k e s h A I   b a s e d   c h a t b o t   t o   a n sw e r   F A Q s,   I n t e r a n t i o n a l   J o u r n a l   o f   S c i e n t i f i c   Re se a rc h   i n   E n g i n e e r i n g   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   0 7 ,   n o .   0 3 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 5 0 4 1 / I JS R E M 1 8 0 7 2 .   [ 1 1 ]   P .   K .   H   M ,   A I   b a se d   m u l t i l i n g u a l   c o l l e g e   e n q u i r y   v o i c e   b o t   u si n g   P y t h o n ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   f o Re s e a rc h   i n   A p p l i e d   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   4 3 0 0 4 3 0 5 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 1 4 / i j r a se t . 2 0 2 4 . 6 0 9 6 1 .   [ 1 2 ]   T.   K h e t e   a n d   A .   B a k sh i ,   A u t o n o mo u s a ssi s t a n c e   s y s t e m f o r   v i s u a l l y   i mp a i r e d   u si n g   t e ss e r a c t   O C R   & g TTS,   J o u rn a l   o f   Ph y si c s:   C o n f e re n c e   S e r i e s ,   v o l .   2 3 2 7 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 6 5 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 2 3 2 7 / 1 / 0 1 2 0 6 5 .   [ 1 3 ]   M .   t e r   H o e v e ,   R .   S i m,   E.   N o u r i ,   A .   F o u r n e y ,   M .   d e   R i j k e ,   a n d   R .   W .   W h i t e ,   C o n v e r s a t i o n w i t h   d o c u me n t s :   a n   e x p l o r a t i o n   o f   d o c u me n t - c e n t e r e d   a ssi s t a n c e ,   i n   Pr o c e e d i n g o f   t h e   2 0 2 0   C o n f e re n c e   o n   H u m a n   I n f o rm a t i o n   I n t e r a c t i o n   a n d   Re t ri e v a l ,   M a r .   2 0 2 0 ,   p p .   4 3 52 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 3 4 3 4 1 3 . 3 3 7 7 9 7 1 .   [ 1 4 ]   V .   K h a t r i ,   S .   T i w a r i ,   P .   N i n a m a ,   a n d   V .   P a n d e t ,   D e v e l o p i n g   a   r e s u me   a p p   u si n g   G o o g l e   G e m i n i   P r o ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Wo r l d w i d e   E n g i n e e r i n g   Re s e a r c h ,   v o l .   2 ,   n o .   4 ,   p p .   4 6 ,   2 0 2 4 .   [ 1 5 ]   K .   Jo s h i ,   S t u d y   o f   T e sser a c t   O C R ,   G L S   K AL P:   J o u rn a l   o f   Mu l t i d i sc i p l i n a ry   S t u d i e s ,   v o l .   1 ,   n o .   2 ,   p p .   4 1 5 0 ,   M a r .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 6 9 9 7 4 / g l s k a l p . 0 1 . 0 2 . 5 4 .   [ 1 6 ]   S .   Ja t mi k a ,   C o g n i t i o n - b a s e d   d o c u m e n t   m a t c h i n g   w i t h i n   t h e   c h a t b o t   m o d e l i n g   f r a mew o r k ,   J o u r n a l   o f   Ap p l i e d   D a t a   S c i e n c e s v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p p .   6 1 3 6 2 7 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 4 7 7 3 8 / j a d s. v 5 i 2 . 2 0 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Dev elo p men t o f B A P OLAI C :   A I   ch a tb o t fo r   o p tica l c h a r a ct er reco g n itio n   b a s ed   …  ( R ya n   S a tr ia   Wij a ya )   1009   [ 1 7 ]   R .   T.   A l e g a d o ,   R .   G .   L u c i a n o ,   G .   M .   A l c a n t a r a ,   A .   L .   La u r e t a ,   B .   C .   Y .   A b a n d o ,   a n d   J.   P .   S .   M a k i d a n g ,   D e si g n   a n d   d e v e l o p me n t   o f   c h a t b o t   r e q u e st   sy s t e m ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   S c i e n c e   a n d   A p p l i e d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 ,     Ju n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 0 5 3 4 / i j s a i t / 2 0 2 2 / 0 1 1 1 3 2 0 2 2 .   [ 1 8 ]   B .   A y a n   A h a ma d ,   S .   V i k a s   S . ,   a n d   G .   M a d h u su d a n   R a m d a s,  A I   b a s e d   smar t   r o b o t   ( c h a t b o t )   u si n g   P y t h o n ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   I n n o v a t i v e   S c i e n c e   a n d   Re se a r c h   T e c h n o l o g y   ( I J I S RT) ,   p p .   5 6 9 5 7 2 ,   M a r .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 3 8 1 2 4 / i j i sr t / I JI S R T2 4 M A R 5 2 1 .   [ 1 9 ]   V .   J o n a t a n   a n d   A . - A .   I g o r ,   C r e a t i o n   o f   a   c h a t b o t   b a s e d   o n   n a t u r a l   l a n g u a g e   p r o c e ssi n g   f o r   W h a t sA p p ,   E l e c t ri c a l   a n d   El e c t r o n i c s   E n g i n e e r i n g :   A n   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   ( EL ELI J ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 / 3 / 4 ,   p p .   1 1 2 4 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 4 8 1 0 / e l e l i j . 2 0 2 3 . 1 2 4 0 2 .   [ 2 0 ]   P .   B a n sal ,   P r o m p t   e n g i n e e r i n g   i mp o r t a n c e   a n d   a p p l i c a b i l i t y   w i t h   g e n e r a t i v e   A I ,   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   a n d   C o m m u n i c a t i o n s   v o l .   1 2 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 4 2 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 4 2 3 6 / j c c . 2 0 2 4 . 1 2 1 0 0 0 2 .   [ 2 1 ]   H .   M a d h a v i ,   J .   C h e r i a n ,   Y .   K h a m k a r ,   a n d   D .   B h a g a t ,   L o w - r e s o u r c e   l a n g u a g e   p r o c e ss i n g :   a n   O C R - d r i v e n   s u mm a r i z a t i o n   a n d   t r a n s l a t i o n   p i p e l i n e ,   a rX i v : 2 5 0 5 . 1 1 1 7 7 M a y   2 0 2 5 ,     [ 2 2 ]   P .   S i s o d i a ,   O p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   d e v e l o p me n t   u si n g   P y t h o n ,   J o u rn a l   o f   I n f o rm a t i c s   E l e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c s   En g i n e e ri n g   ( J I EE E) ,   v o l .   4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 4 0 6 0 / j i e e e . 2 0 2 3 . 7 5 .   [ 2 3 ]   Z.   B .   R e z a   e t   a l . R A G   f o r   e f f e c t i v e   su p p l y   c h a i n   sec u r i t y   q u e st i o n n a i r e   a u t o m a t i o n ,   D e c .   2 0 2 4 ,   a r Xi v : 2 4 1 2 . 1 3 9 8 8 .   [ 2 4 ]   E.   Y a n g ,   J .   A mar,  J.  H .   Le e ,   B .   K u mar,  a n d   Y .   J i a ,   T h e   g e o me t r y   o f   q u e r i e s:   q u e r y - b a s e d   i n n o v a t i o n i n   r e t r i e v a l - a u g m e n t e d   g e n e r a t i o n   f o r   h e a l t h c a r e   Q A ,   i n   Pro c e e d i n g o f   M a c h i n e   L e a rn i n g   Re s e a r c h ,   Ju l .   2 0 2 5 ,   p p .   1 2 7 .     [ 2 5 ]   K .   J u v e k a r   a n d   A .   P u r w a r ,   C O S - M i x :   c o si n e   s i m i l a r i t y   a n d   d i s t a n c e   f u si o n   f o r   i mp r o v e d   i n f o r mat i o n   r e t r i e v a l ,   a rX i v :   2 4 0 6 . 0 0 6 3 8 J u n .   2 0 2 4 .   [ 2 6 ]   Za i d   M u n d h e r ,   W i ssam   K h a l f   K h a t e r ,   a n d   L a i t h   M o h a m me d   G a n e e m,   A d o p t i n g   t e x t   si mi l a r i t y   me t h o d s   a n d   c l o u d   c o m p u t i n g   t o   b u i l d   a   c o l l e g e   c h a t b o t   m o d e l ,   J o u rn a l   o f   E d u c a t i o n   a n d   S c i e n c e ,   v o l .   3 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 7 1 2 5 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 9 / e d u s j . 2 0 2 0 . 1 2 7 2 4 4 . 1 0 7 9 .   [ 2 7 ]   R .   I sl a a n d   I .   A h me d ,   G e m i n i - t h e   mo st   p o w e r f u l   LL M :   m y t h   o r   t r u t h ,   i n   2 0 2 4   5 t h   I n f o rm a t i o n   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g i e s   C o n f e re n c e   ( I C T C ) ,   M a y   2 0 2 4 ,   p p .   3 0 3 3 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C T C 6 1 5 1 0 . 2 0 2 4 . 1 0 6 0 2 2 5 3 .   [ 2 8 ]   M .   S .   R a v i n d r a   a n d   K .   T .   K .   K u m a r ,   Ja v a S c r i p t   p o w e r e d   w e b   b a se d   sp e e c h   t o   t e x t   c o n v e r t e r ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   f o r   Mu l t i d i sc i p l i n a ry  Re s e a r c h   ( I J FM R) ,   v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 4 ,   2 0 2 3 .   [ 2 9 ]   N .   R a c h ma t   a n d   D .   P .   K e s u m a ,   I mp l e me n t a t i o n   o f   G e m i n i   L LM   i n   d e v e l o p i n g   A n d r o i d - b a se d   c h a t b o t   a p p l i c a t i o n s ,   ( i n   I n d o n e si a n :   I mp l e me n t a s i   L LM   G e m i n i   p a d a   p e n g e mb a n g a n   a p l i k a si   c h a t b o t   b e r b a s i A n d r o i d )   J u rn a l   I l m u   K o m p u t e ( J U I K ) v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p .   4 0 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 1 3 1 4 / j u i k . v 4 i 1 . 2 8 3 1 .   [ 3 0 ]   P .   L e u t z - S c h m i d t   e t   a l . P e r f o r ma n c e   o f   l a r g e   l a n g u a g e   m o d e l s   C h a t G P T   a n d   G e mi n i   o n   w o r k p l a c e   m a n a g e m e n t   q u e s t i o n s   i n   r a d i o l o g y ,   D i a g n o st i c s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p .   4 9 7 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / d i a g n o s t i c s1 5 0 4 0 4 9 7 .   [ 3 1 ]   N .   B u ma n n ,   A u t o m a t e d   c h a t b o t   u si n g   s p e e c h - to - t e x t   a n d   t e x t - to - sp e e c h   w i t h   mo b i l e   a p p   i n t e g r a t i o n ,   2 0 2 3 .   [ 3 2 ]   L.   P a d i l h a ,   A .   C .   C .   S o u z a ,   a n d   F .   C .   M .   S o u z a ,   A   c h a t b o t   sy s t e m   t o   s u p p o r t   v i s u a l l y   i m p a i r e d   st u d e n t s :   a   p i l o t   e x p e r i m e n t ,   i n   An a i d a   VI   Esc o l a   Re g i o n a l   d e   En g e n h a r i a   d e   S o f t w a r e   ( E RES   2 0 2 2 ) ,   O c t .   2 0 2 2 ,   p p .   1 5 1 160 ,   d o i :   1 0 . 5 7 5 3 / e r e s.2 0 2 2 . 2 2 7 9 8 5 .   [ 3 3 ]   M .   M u t h u s u n d a r i ,   A .   V e l p o o r a n i ,   S .   V e n k a t a   K u s u m a ,   T.   L,   a n d   O .   k .   R o h i n i ,   O p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   s y s t e u si n g   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e ,   L a t I A ,   v o l .   2 ,   p .   9 8 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 6 2 4 8 6 / l a t i a 2 0 2 4 9 8 .   [ 3 4 ]   N .   K o t w a l ,   A .   S h e t h ,   G .   U n n i t h a n ,   a n d   N .   K a d a g a n c h i ,   O p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   u s i n g   t e ssera c t   e n g i n e ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   En g i n e e ri n g   R e se a rc h   & T e c h n o l o g y   ( I J ERT) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   9 ,   p p .   3 8 1 3 8 5 ,   2 0 2 1 .   [ 3 5 ]   L.   B e n a d d i   e t   a l . S e q 2 S e q   m o d e l - b a se d   c h a t b o t   w i t h   LST M   a n d   a t t e n t i o n   m e c h a n i sm  f o r   e n h a n c e d   u ser  i n t e r a c t i o n ,   a rX i v :   2 5 0 1 . 0 0 0 4 9 D e c .   2 0 2 4 , .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        Ry a n   S a tr ia   Wij a y a           is  a n   a ss istan p ro fe ss o a n d   a   lec tu re a P o li tek n i k   Ne g e ri   Ba tam   sp e c ializin g   in   ro b o t ics ,   m o ti o n   c o n tro l ,   c o m p u ter  v isi o n ,   a n d   a rti ficia i n telli g e n c e ,   h a s   c o n tri b u ted   t o   v a ri o u re se a rc h   p ro jec ts  a n d   p u b li c a ti o n i n   th e s e   field s.  His  wo rk   in c lu d e stu d ies   o n   d e e p   lea rn in g   a lg o r it h m fo o b jec d e tec ti o n ,   p a th   p la n n i n g   in   se rv ice   r o b o ts,  a n d   th e   d e v e lo p m e n o in tera c ti v e   le a rn in g   m e d ia  f o v o c a ti o n a e d u c a ti o n .   His  re se a rc h   a ims   to   a d v a n c e   tec h n o lo g ica a p p li c a ti o n in   r o b o ti c a n d   AI,   e n h a n c in g   b o th   a c a d e m ic  u n d e rsta n d in g   a n d   p ra c ti c a imp lem e n tatio n s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   ry a n @ p o l ib a tam . a c . id .         Riv a l   Fa h r e ji          is  a n   u n d e rg ra d u a te  st u d e n t   i n   r o b o ti c e n g in e e rin g   a P o li te k n i k   Ne g e ri  Ba tam ,   sp e c ializin g   in   AI,  m a c h in e   lea rn in g ,   L LM s,  e m b e d d e d   sy ste m s,  a n d   we b   a p p li c a ti o n   d e v e lo p m e n t.   I n   t h is   stu d y ,   h e   c o n tri b u ted   to   m e th o d o l o g y ,   d a ta  a n a ly sis,  a n d   sy ste m   imp lem e n tatio n .   His   re se a rc h   e x p e rien c e   in c l u d e s   OCR - b a se d   d o c u m e n t   p r o c e ss in g   fo r   a c a d e m ic  se rv ice s,  h u m a n - m a c h in e   i n terfa c e fo r   AG Vs ,   p a rti c ip a ti o n   i n   th e   In d o n e sia n   Ro b o ti c Co n tes t,   a n d   h o c k e y - p lay i n g   ro b o d e sig n .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   riv a lfah re ji 9 1 @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.