I. Xây dựng hệ thống chatbot tự động tại HCMUTE Tổng quan về đề tài
Đề tài tốt nghiệp "Xây dựng hệ thống chatbot tự động" tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE) năm 2018 tập trung vào việc thiết kế và triển khai một hệ thống chatbot sử dụng ngôn ngữ lập trình chatbot Python và nền tảng Dialogflow. Đề tài nghiên cứu các khía cạnh khác nhau của phát triển chatbot HCMUTE, từ việc tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI chatbot HCMUTE) và cơ sở lý thuyết chatbot đến việc thiết kế hệ thống, lập trình và triển khai trên nền tảng phần cứng Raspberry Pi. Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống hỗ trợ tự động HCMUTE có khả năng tương tác với người dùng, hiểu yêu cầu và thực hiện các tác vụ điều khiển thiết bị điện, cụ thể là điều khiển hệ thống tưới tiêu và chiếu sáng trong nông nghiệp. Đề tài đóng góp vào việc ứng dụng chatbot trong giáo dục HCMUTE và chatbot phục vụ sinh viên HCMUTE, mở ra hướng phát triển mới cho ứng dụng chatbot tại HCMUTE.
1.1 Thiết kế chatbot HCMUTE và kiến trúc hệ thống
Phần thiết kế chatbot HCMUTE tập trung vào việc xây dựng sơ đồ khối hệ thống, xác định chức năng của từng khối thành phần. Hệ thống gồm các module chính: giao diện người dùng (dựa trên nền tảng Dialogflow), module xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), module điều khiển thiết bị (dựa trên Python và Raspberry Pi), và module kết nối giữa các module. Dialogflow được sử dụng để xây dựng chatbot thông minh HCMUTE, nhận diện ngôn ngữ lập trình chatbot và xử lý câu hỏi của người dùng. Python được sử dụng để viết code điều khiển thiết bị điện tử. Lập trình chatbot HCMUTE được thực hiện trên nền tảng PyCharm. Sơ đồ khối hệ thống thể hiện rõ ràng quá trình tương tác giữa người dùng, chatbot tự động HCMUTE, và các thiết bị điện. Triển khai chatbot HCMUTE được thực hiện trên Raspberry Pi, cho phép hệ thống hoạt động độc lập và tương tác trực tiếp với môi trường. Giải pháp chatbot HCMUTE đưa ra một hệ thống tương đối hoàn chỉnh, tích hợp các công nghệ hiện đại.
1.2 Quản lý chatbot HCMUTE và bảo trì hệ thống
Khía cạnh quản lý chatbot HCMUTE và bảo trì chatbot HCMUTE được đề cập gián tiếp thông qua quá trình thiết kế và triển khai hệ thống. Việc lựa chọn các công cụ và nền tảng (Dialogflow, Python, Raspberry Pi) ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tối ưu hóa chatbot HCMUTE. Tuy nhiên, đề tài chưa đề cập cụ thể đến các vấn đề liên quan đến việc bảo mật, an ninh mạng chatbot HCMUTE, hay bài toán chatbot HCMUTE về quy mô mở rộng hệ thống trong tương lai. Việc xây dựng chatbot HCMUTE cần tính đến yếu tố bảo mật và khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu sử dụng trong thực tế. Thực trạng chatbot tại Việt Nam cho thấy nhu cầu về các hệ thống chatbot ngày càng tăng, do đó, việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp hiệu quả, an toàn và dễ dàng bảo trì là rất cần thiết. Nghiên cứu chatbot HCMUTE cần được tiếp tục để hoàn thiện các khía cạnh này.
II. Phân tích kết quả và đánh giá hiệu quả
Đề tài đã đạt được một số kết quả khả quan. Hệ thống chatbot tự động HCMUTE hoạt động ổn định, có khả năng nhận diện và xử lý các yêu cầu của người dùng một cách chính xác. Việc sử dụng Dialogflow giúp đơn giản hóa quá trình lập trình chatbot HCMUTE và giảm thiểu thời gian phát triển. Tuy nhiên, đề tài còn một số hạn chế. Phạm vi ứng dụng còn bị giới hạn, chỉ tập trung vào điều khiển một số thiết bị điện đơn giản. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của hệ thống cần được cải thiện để đáp ứng được các câu hỏi phức tạp hơn. Chi phí triển khai chatbot HCMUTE chưa được đề cập cụ thể. Lợi ích của chatbot HCMUTE chủ yếu tập trung vào việc tự động hóa một số tác vụ, giảm bớt công sức cho người dùng.
2.1 Đánh giá về khả năng mở rộng và ứng dụng thực tiễn
Mặc dù hệ thống được xây dựng với mục đích điều khiển thiết bị trong nông nghiệp, nhưng mô hình tương tác giữa người với máy thông qua chatbot này có thể được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác. Khả năng mở rộng của hệ thống phụ thuộc vào khả năng tích hợp với các hệ thống khác và việc bổ sung thêm các chức năng mới. Việc sử dụng ngôn ngữ lập trình chatbot Python và nền tảng Dialogflow tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng và tích hợp. Cộng nghệ chatbot hiện đại cho phép tích hợp nhiều nguồn dữ liệu và chức năng khác nhau. Tuy nhiên, để hệ thống có thể được áp dụng rộng rãi, cần phải có thêm các nghiên cứu về khả năng tương thích, bảo mật và khả năng mở rộng của hệ thống. Việc đánh giá lợi ích của chatbot HCMUTE cần được thực hiện dựa trên các chỉ số cụ thể, ví dụ như thời gian tiết kiệm được, chi phí giảm được, và hiệu quả công việc tăng lên. Thách thức trong phát triển chatbot nằm ở việc đảm bảo tính chính xác, hiệu quả và an toàn của hệ thống.
2.2 Hạn chế và hướng phát triển trong tương lai
Một số hạn chế cần được khắc phục trong các nghiên cứu tiếp theo. Nghiên cứu chatbot HCMUTE cần tập trung vào việc cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mở rộng phạm vi ứng dụng, và nâng cao tính bảo mật của hệ thống. Việc tích hợp với các hệ thống quản lý dữ liệu khác sẽ giúp tăng cường khả năng cung cấp thông tin và hỗ trợ người dùng tốt hơn. Việc nghiên cứu các thuật toán học máy tiên tiến có thể giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống. Tương lai của chatbot rất rộng mở, đặc biệt là trong lĩnh vực ứng dụng AI và học máy. Đề tài tốt nghiệp này chỉ là bước khởi đầu trong việc nghiên cứu và phát triển hệ thống chatbot tự động HCMUTE. Luận văn chatbot HCMUTE này có thể được mở rộng thêm bằng các nghiên cứu chuyên sâu về từng khía cạnh cụ thể.
