I. Tổng quan về Chatbot
Chatbot là một phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) giả lập cuộc hội thoại của con người bằng văn bản hoặc giọng nói. Nó giúp trả lời tự động tin nhắn của con người thông qua các ứng dụng tin nhắn trên website hoặc điện thoại di động. Chatbot có khả năng tương tác với khách hàng 24/7, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Theo thống kê, hơn 61% khách hàng cho rằng nhắn tin là cách thuận tiện để kết nối với doanh nghiệp. Chatbot được chia thành hai loại chính: miền mở (open domain) và miền đóng (closed domain). Trong luận văn này, tập trung vào xây dựng Chatbot thuộc loại miền đóng, hỗ trợ khách hàng trong việc tư vấn và hướng dẫn sử dụng sản phẩm.
1.1 Khái niệm Chatbot
Chatbot là một công cụ quan trọng trong công nghệ thông tin hiện nay, giúp tự động hóa quy trình giao tiếp với khách hàng. Nó có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLU) để hiểu ý định người dùng và trích xuất thông tin cần thiết. Chatbot không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả công việc của nhân viên. Việc sử dụng Chatbot trong doanh nghiệp giúp giảm tải khối lượng công việc cho nhân viên hỗ trợ, đồng thời đảm bảo khách hàng nhận được sự hỗ trợ kịp thời và chính xác.
1.2 Các thành phần của Chatbot
Một hệ thống Chatbot thường bao gồm ba thành phần chính: NLU, DM (Quản lý hội thoại), và NLG (Sinh ngôn ngữ). NLU giúp Chatbot hiểu ý định và trích xuất thực thể từ câu hỏi của người dùng. DM xác định hành động tiếp theo dựa trên ngữ cảnh hội thoại, trong khi NLG tạo ra câu trả lời cho người dùng. Sự kết hợp của ba thành phần này giúp Chatbot hoạt động hiệu quả và cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này giới thiệu các khái niệm cơ bản về học sâu (Deep Learning) và các mô hình như mạng nơ-ron hồi quy (RNN), mô hình Transformer, và mô hình DIET. Học sâu là một nhánh của machine learning, cho phép máy tính học từ dữ liệu lớn và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Mô hình Transformer đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhờ vào khả năng xử lý đồng thời nhiều từ trong câu. Mô hình DIET là một trong những mô hình tiên tiến, cho phép Chatbot học chuyển giao (Transfer Learning) và cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
2.1 Mạng nơ ron hồi quy RNN
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là một trong những mô hình học sâu đầu tiên được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. RNN có khả năng xử lý dữ liệu theo chuỗi, giúp nó ghi nhớ thông tin từ các bước trước đó. Tuy nhiên, RNN gặp khó khăn trong việc xử lý các chuỗi dài do vấn đề vanishing gradient. Điều này dẫn đến sự phát triển của các mô hình khác như LSTM và GRU, giúp cải thiện khả năng ghi nhớ thông tin trong các chuỗi dài.
2.2 Mô hình Transformer
Mô hình Transformer đã được giới thiệu để giải quyết các vấn đề của RNN. Nó sử dụng cơ chế attention để xác định mối quan hệ giữa các từ trong câu mà không cần phải xử lý tuần tự. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý và cải thiện độ chính xác trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Mô hình Transformer đã trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng AI hiện đại, bao gồm cả Chatbot, nhờ vào khả năng học từ dữ liệu lớn và tạo ra phản hồi tự nhiên.
III. Xây dựng và cài đặt ứng dụng Chatbot
Chương này tập trung vào việc xây dựng ứng dụng Chatbot sử dụng Rasa Framework. Rasa là một nền tảng mã nguồn mở cho phép phát triển Chatbot thông minh với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc xây dựng Chatbot bao gồm các bước như thiết kế tổng quát, xây dựng dữ liệu, cấu hình các thành phần và thử nghiệm. Rasa cung cấp các công cụ mạnh mẽ để tạo ra các kịch bản hội thoại phức tạp và tích hợp với các hệ thống khác.
3.1 Giới thiệu Rasa Framework
Rasa Framework là một trong những công cụ phổ biến nhất để phát triển Chatbot. Nó cho phép người dùng xây dựng các mô hình NLU và DM một cách dễ dàng. Rasa hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và có khả năng tích hợp với các nền tảng khác nhau. Việc sử dụng Rasa giúp giảm thiểu thời gian phát triển và nâng cao hiệu quả của Chatbot trong việc tương tác với khách hàng.
3.2 Cấu trúc của Chatbot Nhất Nam
Chatbot Nhất Nam được thiết kế với cấu trúc rõ ràng, bao gồm các thành phần NLU, DM và NLG. Mỗi thành phần được cấu hình để xử lý các tác vụ cụ thể, từ việc hiểu ý định người dùng đến việc tạo ra câu trả lời phù hợp. Sơ đồ quy trình hoạt động của Chatbot Nhất Nam giúp minh họa cách thức hoạt động của hệ thống, từ khi nhận câu hỏi đến khi trả lời khách hàng.
