Đồ án xây dựng hệ thống chatbot tự động tại HCMUTE

Đồ án kỹ thuật nghiên cứu hcmute xây dựng hệ thống chatbot tự động, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả thi dự án.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2018

72
5
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Đặt Vấn Đề

1.2. Mục Tiêu

1.3. Nội Dung Nghiên Cứu

1.4. Giới Hạn

1.5. Bố Cục

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Giới Thiệu Về Trí Tuệ Nhân Tạo (AI – Artificial Intelligence)

2.2. Lịch sử ra đời

2.3. 1 Tương tác giữa người dùng với Chatbot Eliza

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1. Thiết Kế Hệ Thống

3.2. Thiết kế sơ đồ khối hệ thống

3.3. Chức năng các khối hệ thống

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1. Lập Trình Hệ Thống

4.2. Phần mềm hệ thống

4.3. Xây dựng chatbots cơ bản trên Dialogflow

4.4. Phần mềm PyCharm

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ, NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ

5.1. Tổng Quan Kết Quả Đạt Được

5.2. Kết Quả Thực Tế

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Hướng Phát Triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

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)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 HCMUTEchatbot 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 HCMUTEbảo 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 AIhọc 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.

01/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, giới hạn và bố cục đồ án.  Chƣơng 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Giới thiệu về Chatbots, Dialogflow, Intents, Entities, Contexts, Actions and Parameters, Training Phrase, Fulfillment.  Chƣơng 3: Thiết Kế và Tính Toán.

Xây dựng sơ đồ khối hệ thống, chức năng của từng khối.  Chƣơng 4: Thi Công Hệ Thống. Thiết kế Chatbots trên Dialogflow, viết chương trình trên Python bằng Pycharm, kết nối dữ liệu giữa Dialogflow với Pycharm, chạy chương trình trên Raspberry.  Chƣơng 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá.

Các kết quả đạt được khi thực hiện chương trình, phân tích, nhận xét, đánh giá kết quả thu được.  Chƣơng 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển. Tóm tắt những kết quả đạt được, những hạn chế và nêu lên các hướng phát triển trong tương lai. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 3 do an CHƢƠNG 2: CỞ SỞ LÝ THUYẾT CHƢƠNG 2.

Giới Thiệu Về Tri Tuệ Nhân Tạo (AI – Artificial Intelligence). Ngày nay thì trí tuệ nhân tạo thì có mặt ở khắp mọi nơi. Trí tuệ nhân tạo là xu hướng mà các hãng công nghệ lớn đang hướng đến như Google, Facebook, Amazon, Microsoft,. Các hãng đó đều đầu tư rất lớn vào trí tuệ nhân tạo nhắm tạo ra các sản phẩm phục vụ cho lợi ích của con người.

Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Nó liên quan đến việc cư xử, sự học hỏi, khả năng thích ứng thông minh của máy móc. Bellman (1978) định nghĩa: trí tuệ nhân tạo là tự động hoá các hoạt động phù hợp với suy nghĩ con người, chẳng hạn các hoạt động ra quyết định, giải bài toán, … Rich anh Knight (1991) thì cho rằng: Trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu xem làm thế nào để máy tính có thể thực hiện những công việc mà hiện con người còn làm tốt hơn máy tính.

Mỗi khái niệm, định nghĩa đều có điểm đúng riêng, nhưng để đơn giản chúng ta có thể hiểu trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học máy tính. Nó xây dựng trên một nền tảng lý thuyết vững chắc và có thể ứng dụng trong việc tự động hóa các hành vi thông minh của máy tính. Giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi. Nó là thứ giúp ta sử dụng để trả lời tin nhắn tự động, học cách lái xe, lái máy bay để chúng ta có thể ngồi đó quan sát không cần phải điểu khiển, sắp xếp lại các ảnh của những chuyến đi chơi khác nhau vào những cuốn album riêng biệt, thậm chí AI còn giúp chúng ta quản lí nhà của khi đi vắng hoặc đi mua sắm nữa.

Chatbot là một hình thức thô sơ của phần mềm trí tuệ nhân tạo, là một chương trình được tạo ra từ máy tính tiến hành cuộc trò chuyện thông qua các phương pháp nhập văn bản, âm thanh, cảm ứng có thể trả lời các câu hỏi và xử lý các tình huống, là một công cụ có thể giao tiếp, tương tác với con người thông qua một trí tuệ nhân tạo đã được lập trình sẵn. Trong đa số các trường hợp thì chatbot được sử dụng qua ứng dụng nhắn tin để nói chuyện với con người. Nó có khả năng trả lời những câu hỏi mà người dùng để ra, thông thường lúc ban đầu thì nó sẽ dựa vào những từ khóa trong câu hỏi của người BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 4 do an CHƢƠNG 2: CỞ SỞ LÝ THUYẾT dùng để trả lời và dân dần nó sẽ học hỏi được thêm từ trải nghiệm người dùng và làm những cuộc trò chuyện tiếp xúc với con người trở nên cá nhân hơn, giống thật hơn. Ví dụ 1: Nếu như bạn muốn nhắn tin để tìm kiếm thông tin một sản phẩm của một cửa hàng hoặc công ty đã tạo Chatbot, bạn chỉ việc nhập vào từ khoá, chúng sẽ lập tức tìm và hiện kết quả thông tin sản phẩm cho bạn.

Đôi khi thuật ngữ “Chatbot” được sử dụng để chỉ các trợ lý ảo nói chung hoặc cụ thể là chỉ chương trình máy tính trả lời tự động trên nền tảng tin nhắn (Messaging Platform). Ví dụ 2: Nếu như bạn đã hỏi “trợ lý ảo” Siri của Apple hay Cortana của Microsoft một vấn đề gì đó như: “Thời tiết hôm nay như thế nào?”, là bạn đã làm việc với một ChatBot. Lịch sử ra đời. Phép thử Turing được ra đời năm 1950 bởi Alan Turing.

Phép thử Turing là một bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy tính. Mô hình chuẩn của phép thử Turing, trong đó người chơi C, đóng vai trò là người chất vấn, có nhiệm vụ xác định người chơi A và B, bên nào là máy tính, bên nào là con người bằng cách đặt các câu hỏi và nhận câu trả lời từ A và B. Phép thử Turing dựa trên giả thiết rằng người ta có thể đánh giá tính "thông minh" của máy tính bằng cách so sánh hành vi của nó với hành vi của con người. Câu hỏi đặt ra là: kết quả của phép thử có thể phản ánh thực tế, trong khi chỉ xem xét tới hành vi và so sánh với hành vi con người? Vì lý do này và những lý do khác, các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đã đặt câu hỏi về tính hữu dụng của phép thử.

Trong thực tế, kết quả của thử nghiệm có thể dễ dàng bị chi phối không phải bởi tính thông minh của máy tính, mà do kỹ năng, thái độ hoặc sự ngây thơ của người hỏi. Dartmouth Conferences: 1956 Năm 1956, một hội thảo nghiên cứu mang tên Dartmouth về Trí tuệ nhân tạo được tổ chức, thiết lập AI là một lĩnh vực nghiên cứu. Hội thảo được tổ chức bởi Trợ lý Giáo sư Toán học John McCarthy và được kéo dài khoảng 6 đến 8 tuần. Chatbot đầu tiên ra đời năm 1960, tên là Eliza, và là một chương trình máy tính của Joseph Weizenbaum (Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ).

Chương trình được thiết kế theo cách bắt chước cuộc trò chuyện của con người. Chatbot Eliza hoạt động bằng cách chuyển các từ mà người dùng đã nhập vào máy tính và sau đó ghép nối chúng vào danh sách các câu trả lời có kịch bản. Nó sử dụng một kịch bản mô phỏng một nhà tâm lý trị liệu. Kịch bản BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 5 do an CHƢƠNG 2: CỞ SỞ LÝ THUYẾT được chứng minh là một tác động đáng kể đến việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí thông minh nhân tạo và là một trong những chương trình đầu tiên có thể vượt qua bài kiểm tra Turing.1 Tương tác giữa người dùng với Chatbot Eliza.

Parry được xây dựng bởi bác sĩ tâm thần người Mỹ Kenneth Colby vào năm 1972. Chương trình bắt chước một bệnh nhân tâm thần phân liệt. Nó cố gắng để mô phỏng bệnh. Nó là một chương trình ngôn ngữ tự nhiên tương tự như suy nghĩ của một cá nhân.

Parry hoạt động thông qua một hệ thống phức tạp các giả định, phân bổ và “phản ứng cảm xúc” được kích hoạt bằng cách thay đổi trọng số được gán cho các đầu vào bằng lời nói. Trong cùng năm đó, Parry và Eliza đã “gặp” và “nói chuyện” với nhau tại Hội nghị Quốc tế về Truyền thông Máy tính ở Washington DC. Chinese Room (còn được hiểu là căn phòng tiếng Trung Quốc) là một thí nghiệm tưởng tượng của nhà triết học người Mỹ John Searle. Thí nghiệm này được đề xuất vào năm 1980 nhằm thách thức cái gọi là trí thông minh nhân tạo.

Searle tưởng tượng rằng mình ở trong phòng gồm những hộp đựng chữ Trung Quốc. Ông hoàn toàn không biết nghĩa của những chữ này, nhưng bên cạnh chúng là một cuốn sách hướng dẫn về tiếng Trung Quốc. Nếu như có một người nào đó nói tiếng Trung Quốc nói chuyện với ông qua cửa căn phòng trên thì ông có thể dựa vào sự hướng dẫn của cuốn sách đó để trò chuyện lại với người đó cũng qua cửa của căn phòng. Searle cho rằng một máy tính được lập BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 6 do an CHƢƠNG 2: CỞ SỞ LÝ THUYẾT trình tốt đến mấy thì cũng chỉ là sự mô phỏng tiếng Trung Quốc chứ không thể là sự hiểu ngôn ngữ đó.

Vì vậy, ông cho rằng máy tính không hề thông minh. Sbaitso là một chabot được tạo ra bởi Creative Labs cho MS-Dos vào năm 1992. Đây là một trong những nỗ lực sớm nhất của việc kết hợp AI vào một chatbot và được công nhận cho chương trình trò chuyện có lời thoại đầy đủ. Chương trình "trò chuyện" với người dùng như một nhà tâm lý học, hầu hết các câu hỏi thường là "Bạn cảm thấy như thế nào?" chứ không phải là những tương tác phức tạp.

Khi gặp phải những câu thoại phức tạp, Dr. Sbaitso thường trả lời "Không phải là vấn đề của tôi". Alice là một chatbot xử lý ngôn ngữ phổ thông sử dụng mẫu tương tác heuristic để thực hiện các cuộc hội thoại. Trong đó, Heuristic là các thuật toán dựa trên kinh nghiệm để giải quyết vấn đề, học hỏi hay khám phá nhằm đưa ra một giải pháp ở mức nhận thức thông thường.

Năm 1995, Richard Wallace đi tiên phong trong việc xây dựng Alice. Chương trình làm việc với lược đồ XML được gọi là ngôn ngữ đánh dấu thông minh nhân tạo (AIML), giúp xác định các quy tắc trò chuyện. Năm 1998, chương trình đã được chỉnh sửa bằng Java và vào năm 2001, Wallace đã cụ thể hóa đặc tả của AIML trong Alice. Từ đó, các nhà phát triển khác đã soạn thảo các nguồn Alice miễn phí và mở rộng bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau và một loạt các ngôn ngữ nước ngoài.

Jabberwacky được tạo ra bởi lập trình viên người Anh Rollo Carpenter là một trong những hình thức sớm nhất của AI dựa trên cuộc trò chuyện của con người. Được xây dựng chủ yếu như một hình thức giải trí, Carpenter cũng dự định Jabberwacky có khả năng vượt qua bài kiểm tra Turing. SmarterChild, bot thông minh được phát triển bởi ActiveBuddy, Inc. được phát hành trên các nền tảng tin nhắn, SMS và nhanh chóng trở nên phổ biến.

SmarterChild được đánh giá cao qua việc đứng đầu danh sách bạn bè AIM của hàng triệu trẻ em và người lớn trên khắp thế giới cho đến khi công nghệ được xếp sau khi Microsoft mua lại công ty.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Hệ thống chatbot tự động tại HCMUTE" giới thiệu về một hệ thống chatbot tiên tiến được phát triển tại HCMUTE, nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quy trình giao tiếp. Hệ thống này không chỉ giúp tự động hóa các câu hỏi thường gặp mà còn cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác, từ đó tiết kiệm thời gian cho cả người dùng và nhân viên hỗ trợ. Những lợi ích này không chỉ mang lại sự tiện lợi mà còn góp phần nâng cao hiệu quả công việc trong môi trường học tập và làm việc.

Nếu bạn quan tâm đến các ứng dụng công nghệ trong giáo dục và sản xuất, hãy khám phá thêm về các dự án khác tại HCMUTE như Đồ án hcmute mạch quang báo sử dụng kit arduino, nơi bạn có thể tìm hiểu về việc ứng dụng Arduino trong các dự án thực tiễn. Ngoài ra, bạn cũng có thể tham khảo Đồ án hcmute thiết kế phần mềm giám sát băng tải và xuất dữ liệu mã hàng để thấy được cách công nghệ có thể cải thiện quy trình sản xuất. Cuối cùng, đừng bỏ lỡ Đồ án hcmute ứng dụng iot vào hệ thống giám sát năng lượng, nơi bạn sẽ khám phá cách IoT được áp dụng để giám sát và tiết kiệm năng lượng hiệu quả. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và hiểu rõ hơn về các ứng dụng công nghệ hiện đại trong cuộc sống.