đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung, nghiên cứu, giới han và bố cục đồ án. + > * Chương 2: Cơ sở lý thuyết Giới thiệu về Chatbots, Dialogflow, Intents, Entities, Contexts, Action and Parameters, Training Phrase, Fulfillment. * Chương 3: Phân tích thiết kế * > Xây dung sơ đô khôi, lưu đô , sơ đô ERD của dữ liệu được lưu trữ trên server và mô tả các bảng của dữ liệu (nêu có). + > »® Chương 4: Xây dựng ứng dụng Chatbot minh hoa Thiết kế Chatbots trên Dialogflow, dung server dựa trên framework của Nodejs, server này dùng Dialogflow dé phân tích ngôn ngữ rồi query dữ liệu.
* > » Chương 5: Thực nghiệm Các kết quả đạt được khi thực hiện chương trình, phân tích, nhận xét, đánh giá kết quả thu được. “+ Chương 6: Kết luận va hướng phát triển Tóm tắt những kết quả đạt được, những hạn chế và nêu lên các hướng phát triển trong tương lai. CƠ SỞ LÝ THUYET Nội dung chính của chương này sẽ giới thiệu tập trung đi sâu vào nội dung chính đó là Chatbots!!!, Dialogflow!l, Intents, Entities, Contexts, Action and Parameters, Training Phrase, Fulfillment 2. Khai niém Chatbot - đôi khi được gọi là chatterbot - là chương trình mô phỏng cuộc trò chuyện hoặc "trò chuyện" của một con người thông qua các tương tác băng văn bản hoặc giọng nói.
Trợ lý ảo Chatbot đang ngày càng được sử dung dé xử lý các tác vụ đơn giản, tra cứu trong cả môi trường doanh nghiệp với người tiêu dùng ( B2C ) và doanh nghiệp với doanh nghiệp ( B2B ). Việc bồ sung trợ lý chatbot không chỉ làm giảm chi phí chung bằng cách tận dụng thời gian của nhân viên hỗ trợ tốt hơn, nó còn cho phép các công ty cung cấp dịch vụ khách hàng ở mức độ cao trong những giờ không có đại lý trực tiếp |"), 2. Cấu tạo của chatbot Cấu tao cơ bản của Chatbot gồm có ba phan bao gồm: cơ sở dữ liệu, lớp ứng dung, quyên truy cập vào các API và giao diện đồ họa người dùng. Nhờ những thành phan cơ bản đó mà nó có thể hoạt động được.
e Cơ sở dữ liệu: Co sở dữ liệu lưu trữ các thông tin, dữ liệu và nội dung. e Tầng ứng dung: Các giao thức của tang ứng dụng thường được dùng dé trao đổi dữ liệu giữa các chương trình chạy trên máy nguồn và máy đích. Tang này đóng vai trò như cửa sô dành cho hoạt động xử lý các trình ứng dụng, nó biểu diễn những dịch vụ hỗ trợ trực tiếp các ứng dụng người dùng, chắng hạn như phần mềm chuyền tin, truy nhập cơ sở dữ liệu và email, v.v e Giao diện lập trình ứng dung (API): là một giao diện mà một hệ thống máy tính hay ứng dụng cung cấp để cho phép các yêu cầu dịch vụ có thể được tạo ra từ các chương trình máy tính khác, hoặc cho phép dit liệu có thé được trao đổi qua lại giữa chúng 2. Phân loại Chatbot Chatbots vẫn còn là một công nghệ tương đôi mới, nên có nhiêu tranh luận xung quanh số lượng và phân loại của các loại có sẵn.
Tuy nhiên, một sô loại chatbot phố biên bao gôm: * “Ww Chatbots có kịch bản hoặc trả lời nhanh - Đây là những chatbots cơ bản nhất; chúng hoạt động như một cây quyết định phân cấp. Các bot này tương tác với người dùng thông qua một tập hợp các câu hỏi được xác định trước sẽ tiến triển cho đến khi chatbot trả lời câu hỏi của người dùng. Tương tự như chatbot này là chatbot dựa trên menu yêu cầu người dùng thực hiện các lựa chọn từ danh sách hoặc menu được xác định trước đề cung cấp cho bot hiểu sâu hơn về những gì khách hàng đang tìm kiếm. * 2 Chatbots dựa trên nhận dạng từ khóa - Những chatbot này phức tạp hơn một chút; họ cô gang lắng nghe những gì người dùng nhập và phản hồi tương ứng băng cách sử dụng các từ khóa chọn được từ phản hồi của khách hàng.
Các từ khóa có thé tùy chỉnh và AI được kết hợp trong bot nay để cung cấp phản hồi thích hợp cho người dùng. Thật không may, những chatbot này phải vật lộn khi phải đối mặt với việc sử dụng từ khóa lặp đi lặp lại hoặc các câu hỏi thừa. > + Chatbots kết hợp - Những chatbot này kết hợp các yếu tố của bot dựa trên menu và nhận dạng từ khóa. Người dùng có thé chọn dé câu hỏi của họ được trả lời trực tiếp, nhưng cũng có thể truy cập menu của chatbot dé thực hiện lựa chọn nếu quá trình nhận dạng từ khóa tạo ra kết quả không hiệu quả.
Chatbots theo ngữ cảnh - Những chatbot này phức tạp hơn những chatbot được liệt kê ở trên và yêu cầu tập trung vào dữ liệu. Họ sử dụng ML và AI dé ghi nhớ các cuộc trò chuyện và tương tác với người dùng, sau đó su dung những ký ức này để phát triển và cải thiện theo thời gian. Thay vì dựa vào từ khóa, những bot này sử dụng những gi khách hàng yêu cau và cách họ yêu cầu đề đưa ra câu trả lời và tự cải thiện. > > * Chatbot hỗ trợ giọng nói - Loại chatbot này là tương lai của công nghệ chatbot.
Các chatbot hỗ trợ giọng nói sử dung cuộc đối thoại bang giọng nói từ người dùng làm đầu vào nhắc nhở phản hồi hoặc tác vụ sáng tạo. Chúng có thể được tạo bằng cách sử dụng văn bản thành giọng nói ( TTS ) và giao diện chương trình ứng dụng nhận dạng giọng nói ( API ). Các ví dụ hiện tại bao gồm Amazon Alexa và Siri của Apple. Hoạt động của Chatbot Chatbot là sự kết hợp của các kịch bản có trước và tự học trong quá trình tương tác.
Ta sẽ tương tác với Chatbot qua nền tảng tin nhắn. Với các câu hỏi được đặt ra, Chatbot sử dụng các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) dé phân tích dữ liệu sau đó chung lựa chon các thuật toán học máy dé đưa ra các loại phan hồi khác nhau, chúng sẽ dự đoán và phản hồi chính xác nhất có thé. Chatbot sử dụng nhiều hệ thống quét các từ khoá bên trong đầu vào, sau đó bot khởi động một hành động, kéo một câu trả lời với các từ khóa phù hợp nhất và trả lời thông tin từ một cơ sở dit liệu / API, hoặc ban giao cho con người. Nếu tình huống đó chưa xảy ra (không có trong dữ liệu), Chatbot sẽ bỏ qua nhưng sẽ đồng thời tự học dé áp dụng cho các cuộc trò chuyện về sau.
Một trong các yếu tố làm nên sức mạnh của Chatbot là khả năng tự học hỏi. Càng được sử dụng, tương tác với người dùng nhiều, nền tảng Chatbot càng “thông minh”. Chatbot thông minh có khả năng tự học hỏi dựa trên các dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể (đó được gọi là phương pháp máy học - Machine Learning). Chính điều này làm cho các nhà phát triển dé dang tạo các chương trình trò chuyện và tự động hoá các cuộc trò chuyện với người dùng.
Đề biết thêm chỉ tiết về các ý tưởng và khái niệm đăng sau Chatbot ta xem sơ đô quá trình sau: intent lisit 23 s pistes NATURALLANGUAGE —ocist.sdsa = e3 PROCESSING DMP / DATA LAKE ID API FROM PARTNERS P.1 HUMAN INTERVENTION ACTIONS INFORMATION SOURCES Hình 2.2 Mô tả hướng di của Chatbot Nguyên tắc hoạt động của chatbot dựa trên một quy trình”! sau: s* Translator: Thông tin/yéu cầu của người dùng (user) sẽ được dịch lại bang ngôn ngữ lập trình. Máy tinh sau đó có thé hiểu được các công việc cần thực hiện. s* Processor: Công nghệ AI tiến hành xử lý yêu cầu của người dùng. s* Respondent: Máy tính nhận output từ AI và gửi trả cho người dùng kết qua tương ứng trên platform messenger.
Một số nền tảng hỗ trợ Chatbots s* Dialogflow. “We Watson Conversation Service. “Ww +, Google Natural Language API. So Sánh các nền tảng hỗ trợ Chatbots Dialogflow Rasa NLU La một công cụ hầu như hoàn chỉnh dé Đề có được mức độ tương tự như tạo một chatbot.
Hau hết hoàn thành có Dialogflow, bạn phải sử dụng cả Rasa nghĩa là nó thực hiện hầu hết mọi thứ NLU và Rasa Core. Rasa NLU xử lý các bạn cần cho hầu hết các chatbot. dự an/y định/thực thể trong khi Rasa Core xử lý đối thoại và thực hiện. Có thể xử lý phân loại ý định và thực thê.
Rasa không cung cấp GUI nguồn mở Sử dụng những gì gọi là bối cảnh dé xử hoàn chỉnh dé lại hầu hết các tương tác lý đối thoại. Cho phép liên kết website của bạn với NLU trong JSON hoặc dé thực hiện. Và Rasa Core yêu cầu phát triển python trực tiếp để tùy chỉnh bot của bạn. Không có một số hình thức quản lý Cũng không trực tiếp cung cấp bất kỳ người dùng loại quản lý thông tin người dùng.
Có một API mạnh mẽ, cho phép xác Nhóm Rasa không cung cap dịch vụ lưu định các thực thé/y định/vv thông qua trữ (it nhất là bên ngoài các dịch vụ API hoặc với giao diện dựa trên web của doanh nghiệp của họ) và bạn sẽ chịu chúng. trách nhiệm lưu trữ và do đó quyền sở hữu đữ liệu.Không customer dựa theo những thứ có Có thể được customer dựa trên những sẵn thứ có sẵn Dữ liệu được lưu trữ trên đám mây và mọi tương tác với API.ai đêu yêu câu liên quan đên đám mây.1 Bảng so sánh nền tảng hỗ trợ 10 s Dialogflow là một sản phâm nguồn đóng hoàn chỉnh với giao diện web đồ họa và API đầy đủ chức năng. Rasa (NLU + Core) là các thư viện python mã nguồn mở yêu cầu phát triển mức độ thấp hơn một chút. Cả hai đều cố gắng trừu tượng hóa một số khó khăn khi làm việc với Machine Learning để xây dựng một chatbot.
s + »_ Dé dễ tiếp cận và mọi người ai cũng có thé tạo ra 1 con bot đơn giản dé thực hiện ý muốn của mình thì việc lựa chọn xây dựng chatbot trên Diglogflow là lựa chọn ưu tiên. Nền tảng dễ sử dụng, dễ tiếp cận, có hỗ trợ tiếng việt khá tốt. Các nền tảng Chatbot hiện nay được ưu chuộng Chatfuel e Quan lý tệp khách hang « Live chat trực tiếp ¢ Gui tin nhắn hàng loạt ngay lập tức hoặc thời gian chỉ tiết nào đó ¢ _ Kết nối với website và với nhiều nền tảng đa dạng khác. Harafunnel e Quan lý data khách hang e Tu động ib khi khách hang comment post.
¢ Két n6i với website với nút chat ¢ Gửi tin nhăn hàng loạt ngay lap tức hoặc theo 1 thời gian cụ thê.