Xây Dựng Nền Tảng Thiết Kế AI Voice Bot: Ứng Dụng CNTT

Nền tảng thiết kế AI Voice Bot: Tìm hiểu cách xây dựng & phát triển Voice Bot thông minh với AI. Tối ưu trải nghiệm khách hàng và tự động hóa quy trình.

Chuyên ngành

Information Technology

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Graduation Thesis

2023

135
1
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

PROJECT ASSIGNMENT

ADVISOR’S EVALUATION SHEET

PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET

EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBER

TABLE OF CONTENTS

LIST OF DEFINITIONS, ACRONYMS

LIST OF FIGURES

LIST OF TABLES

1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION

2. CHƯƠNG 2: SYSTEM SPECIFICATION

3. CHƯƠNG 3: SYSTEM DESIGN

3.1. Entity Relationship Diagram

3.2. Create Trunk Sequence Diagram

3.3. Assign Trunk to Customer Sequence Diagram

3.4. Create Bot Flow Sequence Diagram

3.5. Train GPT Bot Sequence Diagram

3.6. Create Phone Number Sequence Diagram

3.7. View Assigned Trunk Activity Diagram

3.8. View Call History Activity Diagram

3.9. View Designed Bot Flow Activity Diagram

3.10. Create new Contact Group Activity Diagram

3.11. User Interfaces Design

4. CHƯƠNG 4: SYSTEM IMPLEMENTATION

5. CHƯƠNG 5: VALIDATION AND DEPLOYMENT

5.1. Test case Design

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nền tảng AI Voice Bot Tiềm Năng Ứng Dụng

Nền tảng AI Voice Bot platform đang ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh doanh nghiệp hiện đại, đặc biệt là trong việc cải thiện AI-powered customer service. Chúng không chỉ giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại mà còn mang đến trải nghiệm tương tác tự nhiên và hiệu quả cho khách hàng. Từ việc trả lời câu hỏi thường gặp đến xử lý các yêu cầu phức tạp, Intelligent virtual assistant (IVA) có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau, giải phóng nguồn lực cho nhân viên và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Theo một nghiên cứu gần đây, việc triển khai Voice bot for business có thể giúp giảm chi phí vận hành trung bình từ 30-50%. Điều này cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ này trong việc tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và tăng cường lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, để khai thác tối đa lợi ích từ AI Voice Bot platform, cần phải có sự hiểu biết sâu sắc về cách xây dựng và phát triển chúng. Từ việc lựa chọn nền tảng phù hợp, thiết kế hội thoại thông minh đến tích hợp với các hệ thống hiện có, mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo thành công của dự án. Đặc biệt, việc chú trọng đến Natural language processing (NLP) for voice bots là yếu tố then chốt để bot có thể hiểu và phản hồi chính xác các yêu cầu của người dùng. Nền tảng AI chatbot development đang ngày càng phát triển mạnh mẽ, mang đến những công cụ và giải pháp tiên tiến cho phép các doanh nghiệp tạo ra những Voice assistant builder chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường.

1.1. Lợi Ích Của Nền Tảng AI Voice Bot Cho Doanh Nghiệp

Nền tảng AI Voice Bot platform mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp. Chúng giúp giảm chi phí nhân sự, tăng cường khả năng phục vụ khách hàng 24/7, và cải thiện trải nghiệm người dùng. Theo tài liệu nghiên cứu, ứng dụng Voice bot for business có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm đến 40% chi phí vận hành liên quan đến dịch vụ khách hàng. AI voice bot deployment cho phép doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả, không bị giới hạn bởi thời gian hay địa lý. Ngoài ra, Voice bot analytics cung cấp thông tin chi tiết về hành vi và nhu cầu của khách hàng, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Voice bot for customer support có thể giải quyết các vấn đề đơn giản một cách nhanh chóng, giải phóng nhân viên để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn, tăng cường hiệu quả làm việc.

1.2. Các Thành Phần Chính Của Nền Tảng Thiết Kế AI Voice Bot

Một nền tảng Voice bot design platform hoàn chỉnh bao gồm nhiều thành phần quan trọng. Đầu tiên là công cụ Natural language processing (NLP) for voice bots, cho phép bot hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Tiếp theo là công nghệ Speech recognition, giúp chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Sau đó, công nghệ Text-to-speech (TTS) tạo ra giọng nói tự nhiên cho bot. Ngoài ra, nền tảng còn cần có các công cụ để thiết kế hội thoại, quản lý dữ liệu và tích hợp với các hệ thống khác. Theo tài liệu gốc, nền tảng này kết hợp "Dial" (gọi điện) và "BotConnect" (kết nối bot), thể hiện khả năng kết nối và giao tiếp với bot.

1.3. So Sánh Các Loại Nền Tảng AI Voice Bot No code vs Low code

Hiện nay có hai loại nền tảng chính để xây dựng AI Voice Bot platform: No-code voice bot platformLow-code voice bot platform. No-code voice bot platform cho phép người dùng không có kiến thức về lập trình vẫn có thể tạo ra bot thông qua giao diện trực quan. Trong khi đó, Low-code voice bot platform đòi hỏi một số kiến thức lập trình cơ bản nhưng mang lại sự linh hoạt và tùy biến cao hơn. Việc lựa chọn nền tảng phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu và trình độ kỹ thuật của người dùng. Nếu bạn không có kinh nghiệm lập trình, No-code voice bot platform là lựa chọn tốt nhất. Ngược lại, nếu bạn muốn tùy chỉnh bot một cách sâu sắc, Low-code voice bot platform sẽ phù hợp hơn. Cả hai loại nền tảng này đều cung cấp các Voice bot APIsVoice bot SDKs giúp tích hợp bot với các hệ thống khác.

II. Thách Thức Giải Pháp Thiết Kế Hội Thoại Cho AI Voice Bot

Thiết kế hội thoại cho AI Voice Bot platform là một quá trình phức tạp đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật và nghệ thuật giao tiếp. Một trong những thách thức lớn nhất là làm sao để bot có thể hiểu và phản hồi chính xác các yêu cầu của người dùng, ngay cả khi họ sử dụng ngôn ngữ không rõ ràng hoặc chứa đựng nhiều sắc thái. Theo một nghiên cứu của Gartner, 70% các dự án AI chatbot development thất bại do thiết kế hội thoại kém chất lượng. Để vượt qua thách thức này, cần phải áp dụng các phương pháp thiết kế hội thoại tiên tiến, tập trung vào việc xây dựng các luồng hội thoại rõ ràng, linh hoạt và dễ hiểu. Ngoài ra, việc sử dụng Natural language processing (NLP) for voice bots để phân tích ý định và cảm xúc của người dùng cũng rất quan trọng. Điều này cho phép bot điều chỉnh phản hồi của mình để phù hợp với ngữ cảnh và tạo ra trải nghiệm tương tác cá nhân hóa hơn. Việc AI voice bot testing kỹ lưỡng trước khi triển khai cũng là yếu tố then chốt để đảm bảo chất lượng của hội thoại.

2.1. Vấn Đề Thường Gặp Khi Thiết Kế Hội Thoại AI Voice Bot

Một số vấn đề thường gặp khi thiết kế hội thoại cho AI Voice Bot platform bao gồm: bot không hiểu ý định của người dùng, bot đưa ra câu trả lời không liên quan, bot lặp lại các câu trả lời giống nhau, và bot không thể xử lý các tình huống phức tạp. Những vấn đề này có thể gây ra sự thất vọng cho người dùng và làm giảm hiệu quả của bot. Để giải quyết những vấn đề này, cần phải cải thiện khả năng Natural language processing (NLP) for voice bots của bot, thiết kế các luồng hội thoại rõ ràng và dễ hiểu, và cung cấp cho bot nhiều dữ liệu đào tạo hơn. Theo tài liệu, việc đào tạo bot xác định ý định và thực thể, nhận dạng và xử lý từ khóa, tiếng lóng, mã tuổi teen, từ dừng, phân tích cảm xúc là rất quan trọng.

2.2. Phương Pháp Thiết Kế Hội Thoại Hiệu Quả Cho Voice Bot

Để thiết kế hội thoại hiệu quả cho AI Voice Bot platform, cần phải tuân thủ một số nguyên tắc cơ bản. Đầu tiên, cần phải xác định rõ mục tiêu của hội thoại và đối tượng người dùng. Tiếp theo, cần phải xây dựng các luồng hội thoại rõ ràng và dễ hiểu, sử dụng ngôn ngữ đơn giản và tự nhiên. Sau đó, cần phải cung cấp cho bot nhiều dữ liệu đào tạo để nó có thể hiểu và phản hồi chính xác các yêu cầu của người dùng. Cuối cùng, cần phải kiểm tra và đánh giá hội thoại một cách thường xuyên để đảm bảo chất lượng. Việc hỗ trợ người dùng đào tạo bot tại trang web console với giao diện người dùng/trải nghiệm người dùng đẹp và tiện lợi là rất quan trọng, theo tài liệu gốc.

2.3. Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Người Dùng Với AI Voice Bot

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng là một yếu tố quan trọng để tạo ra AI Voice Bot platform thành công. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu về người dùng, bot có thể điều chỉnh phản hồi của mình để phù hợp với nhu cầu và sở thích cá nhân. Điều này giúp tạo ra trải nghiệm tương tác tự nhiên và thân thiện hơn, tăng cường sự hài lòng của người dùng. Ví dụ, bot có thể chào hỏi người dùng bằng tên, ghi nhớ các thông tin đã cung cấp trước đó, và đưa ra các đề xuất phù hợp với sở thích của họ. Voice bot analytics đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu người dùng để phục vụ cho việc cá nhân hóa.

III. Hướng Dẫn Tích Hợp Nền tảng AI Voice Bot Với Hệ Thống CRM

Tích hợp AI Voice Bot platform với hệ thống CRM (Customer Relationship Management) là một bước quan trọng để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Việc tích hợp này cho phép bot truy cập và sử dụng thông tin về khách hàng từ hệ thống CRM, giúp nó đưa ra các phản hồi cá nhân hóa và chính xác hơn. Ví dụ, khi một khách hàng gọi đến, bot có thể sử dụng thông tin từ CRM để xác định danh tính của khách hàng, xem lịch sử tương tác của họ với doanh nghiệp, và đưa ra các giải pháp phù hợp với nhu cầu của họ. Theo một báo cáo của Forrester, việc tích hợp AI voice bot deployment với CRM có thể giúp tăng doanh số bán hàng lên đến 20%. Ngoài ra, việc tích hợp này cũng giúp cải thiện hiệu quả của AI-powered customer service và giảm chi phí vận hành. Để tích hợp thành công AI Voice Bot platform với hệ thống CRM, cần phải có sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận kỹ thuật và kinh doanh.

3.1. Tại Sao Cần Tích Hợp Voice Bot Với Hệ Thống CRM

Việc tích hợp Voice bot integration với hệ thống CRM mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Đầu tiên, nó cho phép bot truy cập và sử dụng thông tin về khách hàng từ hệ thống CRM, giúp nó đưa ra các phản hồi cá nhân hóa và chính xác hơn. Thứ hai, nó giúp cải thiện hiệu quả của AI-powered customer service bằng cách cung cấp cho bot đầy đủ thông tin về khách hàng. Thứ ba, nó giúp giảm chi phí vận hành bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và giải phóng nguồn lực cho nhân viên. Thứ tư, nó giúp tăng doanh số bán hàng bằng cách cung cấp cho bot thông tin về nhu cầu và sở thích của khách hàng. Việc tích hợp Voice bot APIsVoice bot SDKs với hệ thống CRM là yếu tố quan trọng để đảm bảo quá trình tích hợp diễn ra suôn sẻ.

3.2. Các Bước Tích Hợp AI Voice Bot Với CRM Hướng Dẫn Chi Tiết

Để tích hợp AI Voice Bot platform với hệ thống CRM, cần phải thực hiện theo các bước sau: 1) Xác định các thông tin cần thiết từ hệ thống CRM để bot có thể sử dụng. 2) Lựa chọn phương pháp tích hợp phù hợp (ví dụ: sử dụng Voice bot APIs). 3) Thiết lập kết nối giữa bot và hệ thống CRM. 4) Kiểm tra và đánh giá quá trình tích hợp. Việc sử dụng một nền tảng Conversational AI platform mạnh mẽ sẽ giúp đơn giản hóa quá trình tích hợp này. Việc đảm bảo bảo mật dữ liệu trong quá trình tích hợp cũng rất quan trọng.

3.3. Ứng Dụng Thực Tế Tích Hợp Voice Bot CRM Trong Chăm Sóc Khách Hàng

Việc tích hợp AI Voice Bot platform với CRM có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là trong Voice bot for customer support. Ví dụ, bot có thể sử dụng thông tin từ CRM để trả lời các câu hỏi về sản phẩm, xử lý các yêu cầu bảo hành, và giải quyết các khiếu nại của khách hàng. Bot cũng có thể sử dụng thông tin từ CRM để đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng và cải thiện hiệu quả kinh doanh. Theo tài liệu gốc, hệ thống này giải quyết các vấn đề như chăm sóc khách hàng tự động thông qua call center.

IV. Kiểm Thử Tối Ưu Hiệu Năng Cho Nền Tảng AI Voice Bot

Kiểm thử và tối ưu hiệu năng là một giai đoạn quan trọng trong quá trình xây dựng và phát triển AI Voice Bot platform. Việc kiểm thử giúp phát hiện và sửa chữa các lỗi trong hội thoại, đảm bảo bot hoạt động chính xác và hiệu quả. Tối ưu hiệu năng giúp cải thiện tốc độ phản hồi của bot, giảm thiểu thời gian chờ đợi của người dùng, và tăng cường trải nghiệm người dùng. Theo một nghiên cứu của Aberdeen Group, việc kiểm thử và tối ưu hiệu năng có thể giúp tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên đến 25%. Để kiểm thử và tối ưu hiệu năng AI Voice Bot platform một cách hiệu quả, cần phải sử dụng các công cụ và phương pháp phù hợp, đồng thời theo dõi và đánh giá các chỉ số quan trọng như tỷ lệ thành công của hội thoại, thời gian phản hồi, và mức độ hài lòng của người dùng.

4.1. Các Phương Pháp Kiểm Thử AI Voice Bot Từ A Đến Z

Có nhiều phương pháp kiểm thử AI Voice Bot platform khác nhau, bao gồm kiểm thử chức năng, kiểm thử hiệu năng, kiểm thử khả năng mở rộng, và kiểm thử bảo mật. Kiểm thử chức năng tập trung vào việc đảm bảo bot hoạt động chính xác theo thiết kế. Kiểm thử hiệu năng tập trung vào việc đánh giá tốc độ phản hồi và khả năng xử lý đồng thời của bot. Kiểm thử khả năng mở rộng tập trung vào việc đánh giá khả năng của bot trong việc xử lý lượng lớn người dùng. Kiểm thử bảo mật tập trung vào việc đảm bảo an toàn dữ liệu và ngăn chặn các cuộc tấn công. Việc sử dụng các test case được thiết kế kỹ lưỡng là rất quan trọng trong quá trình AI voice bot testing.

4.2. Tối Ưu Hiệu Năng Giảm Độ Trễ Tăng Tốc Độ Phản Hồi

Để tối ưu hiệu năng cho AI Voice Bot platform, cần phải giảm độ trễ và tăng tốc độ phản hồi của bot. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu, cải thiện cơ sở hạ tầng, và phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả. Ngoài ra, việc sử dụng bộ nhớ cache để lưu trữ các câu trả lời thường xuyên cũng có thể giúp giảm thời gian phản hồi. Theo tài liệu gốc, dự án này sử dụng "Dial" (gọi điện) và "BotConnect" (kết nối bot), vì vậy việc tối ưu hóa kết nối là rất quan trọng.

4.3. Sử Dụng Voice Bot Analytics Để Cải Thiện Trải Nghiệm Người Dùng

Voice bot analytics cung cấp thông tin chi tiết về hành vi và nhu cầu của người dùng, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu từ Voice bot analytics, doanh nghiệp có thể xác định các vấn đề trong hội thoại, cải thiện trải nghiệm người dùng, và tối ưu hóa hiệu năng của bot. Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy người dùng thường xuyên bỏ ngang hội thoại ở một điểm nhất định, doanh nghiệp có thể điều chỉnh hội thoại để giải quyết vấn đề này.

V. Các Nền Tảng Thay Thế Dialogflow Lex Framework Khác

Trong thị trường AI Voice Bot platform ngày càng phát triển, có nhiều lựa chọn thay thế cho các nền tảng phổ biến như Dialogflow, Amazon Lex và Microsoft Bot Framework. Các nền tảng thay thế này có thể cung cấp các tính năng độc đáo, mô hình giá khác nhau, hoặc tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể. Việc lựa chọn nền tảng phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án. Theo một đánh giá gần đây, Rasa là một nền tảng thay thế mạnh mẽ cho Dialogflow, cung cấp sự linh hoạt và tùy biến cao hơn. Các nền tảng Custom voice bot development cũng đang trở nên phổ biến, cho phép các doanh nghiệp tạo ra các bot được tùy chỉnh hoàn toàn theo nhu cầu của họ. Việc so sánh các nền tảng Dialogflow alternative, Amazon Lex alternative, Rasa alternative, và Microsoft Bot Framework alternative là rất quan trọng để đưa ra quyết định đúng đắn.

5.1. Đánh Giá Chi Tiết Các Nền Tảng AI Voice Bot Thay Thế

Các nền tảng AI Voice Bot platform thay thế thường cung cấp các tính năng độc đáo so với các nền tảng phổ biến. Ví dụ, một số nền tảng có thể tập trung vào bảo mật dữ liệu, trong khi các nền tảng khác có thể cung cấp các công cụ phân tích nâng cao. Rasa, một nền tảng mã nguồn mở, cung cấp sự linh hoạt và tùy biến cao hơn so với Dialogflow. IBM Watson Assistant là một lựa chọn tốt cho các doanh nghiệp lớn với yêu cầu phức tạp. Lựa chọn nền tảng phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án.

5.2. So Sánh Tính Năng Giá Cả Khả Năng Tùy Biến Của Các Nền Tảng

Khi lựa chọn AI Voice Bot platform, cần phải so sánh các tính năng, giá cả và khả năng tùy biến của các nền tảng khác nhau. Các tính năng quan trọng bao gồm khả năng Natural language processing (NLP) for voice bots, hỗ trợ đa ngôn ngữ, và tích hợp với các hệ thống khác. Giá cả có thể khác nhau đáng kể giữa các nền tảng, vì vậy cần phải xem xét ngân sách của dự án. Khả năng tùy biến cho phép doanh nghiệp tạo ra các bot được tùy chỉnh hoàn toàn theo nhu cầu của họ.

5.3. Lựa Chọn Nền Tảng Phù Hợp Với Nhu Cầu Cụ Thể Của Doanh Nghiệp

Việc lựa chọn AI Voice Bot platform phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp cần một nền tảng dễ sử dụng và không đòi hỏi kiến thức lập trình, No-code voice bot platform có thể là lựa chọn tốt nhất. Nếu doanh nghiệp cần một nền tảng linh hoạt và tùy biến cao, Low-code voice bot platform hoặc Custom voice bot development có thể phù hợp hơn. Nếu doanh nghiệp cần một nền tảng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và tích hợp với các hệ thống khác, cần phải xem xét các nền tảng có các tính năng này. Các Voice bot use cases và yêu cầu bảo mật cũng cần được xem xét.

VI. Tương Lai Của Nền tảng Thiết Kế AI Voice Bot Xu Hướng Mới

Tương lai của AI Voice Bot platform hứa hẹn sẽ mang đến nhiều đổi mới và cải tiến. Một trong những xu hướng quan trọng nhất là sự phát triển của Natural language processing (NLP) for voice bots, cho phép bot hiểu và phản hồi chính xác hơn các yêu cầu của người dùng. Ngoài ra, sự tích hợp của AI Voice Bot platform với các công nghệ khác như IoT (Internet of Things) và AR/VR (Augmented Reality/Virtual Reality) cũng sẽ mở ra nhiều cơ hội mới. Theo một dự báo của MarketsandMarkets, thị trường Conversational AI platform toàn cầu sẽ đạt 15.7 tỷ USD vào năm 2024. Điều này cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ này trong tương lai.

6.1. Sự Phát Triển Của NLP Hiểu Ngữ Cảnh Cảm Xúc

Sự phát triển của Natural language processing (NLP) for voice bots đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng của AI Voice Bot platform. Các thuật toán NLP ngày càng trở nên tinh vi hơn, cho phép bot hiểu ngữ cảnh và cảm xúc của người dùng. Điều này giúp bot đưa ra các phản hồi phù hợp và tạo ra trải nghiệm tương tác tự nhiên hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-3 đang được sử dụng để xây dựng các bot có khả năng giao tiếp trôi chảy và sáng tạo.

6.2. Tích Hợp IoT AR VR Mở Rộng Ứng Dụng AI Voice Bot

Việc tích hợp AI Voice Bot platform với các công nghệ IoT và AR/VR sẽ mở ra nhiều ứng dụng mới. Ví dụ, bot có thể được sử dụng để điều khiển các thiết bị thông minh trong nhà, cung cấp hướng dẫn trong môi trường AR/VR, hoặc hỗ trợ trong các hoạt động sản xuất và bảo trì. Việc AI voice bot deployment trong các môi trường này đòi hỏi sự chú trọng đến bảo mật và quyền riêng tư.

6.3. Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Đa Kênh Xu Hướng Tất Yếu

Cá nhân hóa và trải nghiệm đa kênh là các xu hướng tất yếu trong tương lai của AI Voice Bot platform. Người dùng mong đợi bot có thể hiểu nhu cầu của họ và cung cấp các giải pháp phù hợp trên nhiều kênh khác nhau. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải xây dựng các bot có khả năng học hỏi và thích nghi với các ngữ cảnh khác nhau. Việc sử dụng Voice bot analytics để theo dõi và đánh giá hiệu quả của bot trên các kênh khác nhau là rất quan trọng.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

20/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS INFORMATION TECHNOLOGY BUILDING A PLATFORM FOR DESIGNING THE AI VOICE BOTS LECTURER: NGUYEN DUC KHOAN, M. STUDENTS: PHAM THANH LOI NGUYEN TRONG HUY SKL 010288 Ho Chi Minh City, June 2023 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING CAPSTONE PROJECT BUILDING A PLATFORM FOR DESIGNING THE AI VOICE BOTS PHAM THANH LOI Student ID: 19110239 NGUYEN TRONG HUY Student ID: 19110217 Course: 2019 Major: INFORMATION TECHNOLOGY Advisor: NGUYEN DUC KHOAN, M. Ho Chi Minh City, June 2023 Graduate thesis THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness ----***---- Ho Chi Minh City, June 2023 PROJECT ASSIGNMENT Student name: PHAM THANH LOI Student ID: 19110239 Student name: NGUYEN TRONG HUY Student ID: 19110217 Major: INFORMATION TECHNOLOGY. Project title: BUILDING A PLATFORM FOR DESIGNING THE AI VOICE BOTS Advisor: NGUYEN DUC KHOAN, M.

Date of assignment: 02-20-2023 Date of submission: 05-29-2023 1. Project name: BUILDING A PLATFORM FOR DESIGNING THE AI VOICE BOTS. Content of the project: Allows users to design and create Bots that can communicate with users through calls. This bot is applied in calls to solve some problems such as taking care of customers automatically through the call center.

Figures and original document: This project is built from scratch 4. Final Product: An Application that combines "Dial" (calling) and "BotConnect" (bot connection), demonstrating the ability to connect and communicate with bots. CHIEF OF DEPARTMENT ADVISOR (Sign with full name) (Sign with full name) i Graduate thesis THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness ----***---- Ho Chi Minh City, June 2023 ADVISOR’S EVALUATION SHEET Student name: PHAM THANH LOI Student ID: 19110239 Student name: NGUYEN TRONG HUY Student ID: 19110217 Major: INFORMATION TECHNOLOGY Project name: BUILDING A PLATFORM FOR DESIGNING THE AI VOICE BOTS Advisor: NGUYEN DUC KHOAN, M. Content of the project:.

Approval for oral defense?. ) Ho Chi Minh City, June …, 2023 ADVISOR (Sign with full name) ii Graduate thesis THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness ----***---- Ho Chi Minh City, June 2023 PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET Student name: PHAM THANH LOI Student ID: 19110239 Student name: NGUYEN TRONG HUY Student ID: 19110217 Major: INFORMATION TECHNOLOGY Project name: BUILDING A PLATFORM FOR DESIGNING THE AI VOICE BOTS Name of Reviewer:. Content of the project:. Approval for oral defense?.

) Ho Chi Minh City, June …, 2023 REVIEWER (Sign with full name) iii Graduate thesis THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness ----***---- Ho Chi Minh City, June 2023 EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBER Student name: PHAM THANH LOI Student ID: 19110239 Student name: NGUYEN TRONG HUY Student ID: 19110217 Major: INFORMATION TECHNOLOGY Project name: BUILDING A PLATFORM FOR DESIGNING THE AI VOICE BOTS Name of Defense Committee Member:. Content of the project:. ) Ho Chi Minh City, June …, 2023 COMMITTEE MEMBER (Sign with full name) iv Graduate thesis ACKNOWLEDGEMENT We would like to express my deep gratitude to the Board of Directors of Ho Chi Minh City University of Technology and Education, especially the teachers of the Faculty of Information Technology, and at the same time, I would like to express my sincerest thanks to Mr. Nguyen Duc Khoan, the teacher who directly helped and guided me to complete this thesis.

This is the team report, it's also our first time doing a thesis so there will be mistakes. Please review and evaluate, so that we can improve ourselves and complete better in the next projects. Finally, we would like to express our sincerest thanks to the teachers and especially Mr. Nguyen Duc Khoan.

v Graduate thesis TABLE OF CONTENTS PROJECT ASSIGNMENT. i ADVISOR’S EVALUATION SHEET. ii PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET. iii EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBER.

v TABLE OF CONTENTS. vi LIST OF DEFINITIONS, ACRONYMS. ix LIST OF FIGURES. x LIST OF TABLES.

xiii CHAPTER 1: INTRODUCTION. 7 CHAPTER 2: SYSTEM SPECIFICATION. Non-functional requirement. 47 vi Graduate thesis CHAPTER 3: SYSTEM DESIGN.

Entity Relationship Diagram. Create Trunk Sequence Diagram. Assign Trunk to Customer Sequence Diagram. Create Bot Flow Sequence Diagram.

Train GPT Bot Sequence Diagram. Create Phone Number Sequence Diagram. View Assigned Trunk Activity Diagram. View Call History Activity Diagram.

View Designed Bot Flow Activity Diagram. Create new Contact Group Activity Diagram. User Interfaces Design. 62 CHAPTER 4: SYSTEM IMPLEMENTATION.

107 vii Graduate thesis 4. 108 CHAPTER 5: VALIDATION AND DEPLOYMENT. Test case Design. 117 viii Graduate thesis LIST OF DEFINITIONS, ACRONYMS Term Definition Free and open source framework for building communications Asterisk applications and is sponsored by Digium.

It can make, receive and transfer the call. GPT Bot GPT-Bot is a version of GPT created by OpenAI, which is a virtual assistant based on artificial intelligence (AI) that is able to interact and provide answers through natural language processing. SIP Trunk is a two-way connection to a VOIP provider that routes SIP Trunk the calls you send to it. Asterisk Manager Interface (AMI) is a standard management interface into Asterisk server.

It is a client/server model over TCP that AMI allows a client program to connect to an Asterisk server and issue commands or read events over a TCP/IP stream. Asterisk Gateway Interface (AGI) provides an interface between AGI the Asterisk dialplan and an external program that wants to manipulate a channel in the dialplan. ix Graduate thesis LIST OF FIGURES Figure 1.1 Twilio Console Flow.2 Conditions configured in Dialogflow ES.3 Depict between a Caller, Twilio and Google Dialogflow.4 Train bot in EM&AI.5 Retrain bot in EM&AI.1 Use case diagram.2 Login use case.3 Create new Contact use case.4 Import Contact from CSV file use case.5 Update Contact use case.6 Delete Contact use case.7 Create audio by upload file use case.8 Create audio by text to speech use case.9 Create bot flow use case.10 Edit Bot Flow use case.11 Delete Bot Flow use case.12 Create GPT Bot use case.13 Train GPT Bot use case.14 Delete GPT Bot use case.15 View Call History Detail use case.16 Filter Call History by Date use case.17 Create customer account use case.18 Update customer account use case.19 Disable customer account use case.20 Create trunk use case.21 Update trunk use case.22 Delete trunk use case.23 Assign trunk to customer use case.24 Config server asterisk use case.25 Set text to speech service key use case.1 The system architecture. 48 x Graduate thesis Figure 3.2 Outbound Call Architecture.4 Entity relation diagram.6 Create Trunk Sequence Diagram.7 Assign Trunk to Customer Sequence Diagram.8 Create Bot flow Sequence Diagram.9 Train GPT Bot Sequence Diagram.10 Create Phone Number Sequence Diagram.11 View Assigned Trunk Activity Diagram.12 View Call History Activity Diagram.13 View Designed Bot Flow Activity Diagram.14 Create new Contact Group Activity Diagram.16 Dashboard Super Admin screen.17 Account management screen.18 Update – Create account screen.19 Trunk management screen.20 Update – Create trunk screen.21 Assign trunk screen.22 Phone number management screen.23 Update - Create phone number screen.24 Setting asterisk screen.25 Setting service screen.26 Dashboard Company Admin screen.27 Inbound management screen.28 Update – Create inbound screen.29 Outbound management screen.30 Update – Create outbound by Onetime Schedule screen.31 Update – Create outbound by Auto Schedule screen.32 Call history screen.33 Call history details screen.

80 xi Graduate thesis Figure 3.34 Campaign report screen.35 Design bot flow management screen.36 Design bot flow screen.37 Make call in design bot flow screen.38 Edit Action screen.39 Dialogflow Bot management screen.40 Update – Create Agent screen.41 Intent Dialogflow bot management screen.42 Train intent Dialogflow bot screen.43 Entity type Dialoflow bot management screen.44 Train entity type Dialogflow bot screen.45 GPT bot management screen.46 Train GPT bot screen.47 Audio management screen.48 Create audio screen.49 Phone number management screen.50 Contact management screen.51 Update – Create contact screen.52 Import contact screen.2 What Asterisk is used for.1 The asterisk installation script.2 Publish web API component.3 Using kestrel server to host. 115 xii Graduate thesis LIST OF TABLES Table 2.3 Login use case description.4 Create new Contact use case description.5 Import Contact from CSV file use case description.6 Update Contact use case description.7 Delete Contact use case description.8 Create audio by upload file use case description.9 Create audio by text to speech use case description.10 Create bot flow use case description.11 Edit Bot Flow use case description.12 Delete Bot Flow use case description.13 Create GPT Bot use case description.14 Train GPT Bot use case description.15 Delete GPT Bot use case description.16 View Call History Detail use case description.17 Filter Call History by Date use case description.18 Create customer account use case description.19 Update customer account use case description.20 Disable customer account use case description.21 Create trunk use case description.22 Update trunk use case description.23 Delete trunk use case description.24 Assign trunk to customer use case description.25 Config server asterisk use case description.26 Set text to speech sevice key use case description.27 Non-function requirement description.3 User interface for Guest.4 User interface for User. 60 xiii Graduate thesis Table 3.5 User interface for Admin.6 Login Screen UI Description.7 Dashboard Super Admin screen UI Description.8 Account management screen UI Description.9 Update – Create account screen UI Description.10 Trunk management screen UI Description.11 Update – Create trunk screen UI Description.12 Assign trunk screen UI Description.13 Phone number management screen UI Description.14 Update - Create phone number screen UI Description.15 Setting asterisk screen UI Description.16 Setting service screen UI Description.17 Dashboard Company Admin screen UI Description.18 Inbound management screen UI Description.19 Update – Create inbound screen UI Description.20 Outbound management screen UI Description.21 Update – Create outbound UI Description.22 Call history screen UI Description.23 Call history details screen UI Description.24 Campaign report screen UI Description.25 Design bot flow management screen UI Description.26 Design bot flow screen UI Description.27 Dialogflow Bot management screen UI Description.28 Update – Create Agent screen UI Description.29 Intent Dialogflow bot management screen UI Description.30 Train intent Dialogflow bot screen UI Description.31 Entity type Dialoflow bot management screen UI Description.32 Train entity type Dialogflow bot screen UI Description.33 GPT bot management screen UI Description.34 Train GPT bot screen UI Description.35 Audio management screen UI Description.36 Create audio screen UI Description. 95 xiv Graduate thesis Table 3.37 Phone number management screen UI Description.38 Contact management screen UI Description.39 Update – Create contact screen UI Description.40 Import contact screen UI Description.1 Test case Super Admin description.2 Test case user description.

113 xv Graduate thesis CHAPTER 1: INTRODUCTION 1. Introduction The call center system is a very necessary system for companies and businesses today in the market. For a business to outperform in today's society with fierce competition, especially for the service industry, using a call center system is an advantage. The call center system, also known as a call center, is a call center system that manages calls.

Call center is implemented with two forms: Inbound Call Center and Outbound Call Center. For Inbound Call Center, the system will receive calls from outside, from customers to support, advise on services, answer customer questions. And in contrast to Inbound, Outbound will make outbound calls to external customers Currently, the reality of voice bot combined with call center is increasingly popular and growing. Voice bot is a type of software or artificial intelligence designed to interact and communicate with users through voice.

The combination of voice bots and call centers offers numerous benefits for both businesses and customers. One of the key advantages of using voice bots in call centers is the ability to automate processes and reduce the workload for employees. Voice bots can handle and process a large volume of calls simultaneously, helping to minimize customer wait times and provide quick assistance. However, voice bots still have some limitations.

For instance, voice bots may have difficulty understanding and handling complex or unclear queries. Overall, the utility and efficiency of voice bots in handling calls and supporting customers are significant factors in improving service experiences and enhancing the performance of call centers.

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