Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế chuyển đổi số diễn ra trên nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội, nhu cầu tiếp cận dịch vụ trực tuyến của người tiêu dùng ngày càng đòi hỏi sự nhanh chóng, tiện lợi và khả năng cá nhân hóa cao. Đối với ngành dịch vụ lưu trú và khách sạn, trải nghiệm người dùng bắt đầu ngay từ giai đoạn tìm kiếm thông tin phòng nghỉ, so sánh mức giá, khảo sát vị trí và các dịch vụ tiện nghi đi kèm. Khách hàng thường xuyên kỳ vọng nhận được phản hồi tức thì vào mọi thời điểm, bao gồm cả ngoài giờ hành chính. Việc phản hồi chậm trễ qua các kênh liên lạc truyền thống như thư điện tử hay điện thoại thoại dễ dẫn đến việc khách hàng chuyển hướng sang các đơn vị cung cấp dịch vụ khác.

Tuy nhiên, các cơ sở kinh doanh dịch vụ khách sạn thường đối mặt với rào cản về chi phí và nguồn lực nhân sự để duy trì đội ngũ tư vấn trực tiếp liên tục 24/7. Nhằm giải quyết bài toán thực tiễn này, việc phát triển các hệ thống tương tác tự động ứng dụng trí tuệ nhân tạo được xác định là hướng tiếp cận cần thiết, hỗ trợ tối ưu hóa quy trình dịch vụ và đáp ứng hành vi tiêu dùng số của khách hàng.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

  1. Nghiên cứu tổng quan về các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM), kiến trúc máy biến áp (Transformers) và kỹ thuật tạo sinh tăng cường truy xuất (Retrieval-Augmented Generation - RAG).
  2. Thiết kế và phát triển hệ thống chatbot tư vấn khách sạn có khả năng tiếp nhận, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phản hồi yêu cầu của khách hàng theo thời gian thực dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn kết hợp cơ chế RAG.
  3. Tích hợp nguồn dữ liệu thông tin chuyên ngành khách sạn vào cơ sở dữ liệu vector nhằm cung cấp ngữ cảnh chính xác cho quá trình sinh câu trả lời, hạn chế tối đa hiện tượng tạo sinh thông tin sai lệch (hallucination).
  4. Xây dựng bộ tiêu chí và tiến hành thực nghiệm đánh giá hiệu năng của hệ thống chatbot cả về chất lượng truy xuất dữ liệu lẫn khả năng duy trì ngữ cảnh trong toàn bộ tiến trình hội thoại.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình tiếp nhận và xử lý yêu cầu tư vấn khách sạn từ người dùng; các mô hình ngôn ngữ lớn; hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất RAG; các kỹ thuật phân đoạn văn bản và biểu diễn vector ngữ nghĩa.
  • Phạm vi nội dung: Tập trung vào bài toán tự động hóa tư vấn thông tin lưu trú, giải đáp các thắc mắc về địa điểm, giá phòng, tiện nghi và hỗ trợ người dùng lựa chọn khách sạn phù hợp.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được thực hiện theo kế hoạch nghiên cứu 16 tuần, hoàn thành báo cáo kỹ thuật vào tháng 6 năm 2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết thông qua việc hệ thống hóa kiến trúc mạng nơ-ron biến áp (Transformers) từ công trình nền tảng Attention Is All You Need. Tác giả phân tích những hạn chế cố hữu của mạng nơ-ron hồi quy (RNNs) và mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) trong việc xử lý chuỗi dài, bao gồm sự phụ thuộc tính toán tuần tự trên CPU và hiện tượng triệt tiêu gradient (gradient vanishing) hoặc bùng nổ gradient (gradient exploding). Kiến trúc Transformers khắc phục các hạn chế này nhờ cơ chế tự chú ý (Self-Attention) với ba thành phần vector Truy vấn (Query - $Q$), Khóa (Key - $K$), Giá trị (Value - $V$), tính toán tích vô hướng được chuẩn hóa theo căn bậc hai chiều vector ($\sqrt{d_k}$) và áp dụng hàm Softmax. Bên cạnh đó, mô hình tích hợp mã hóa vị trí (Positional Encoding) qua hàm lượng giác, chú ý đa đầu (Multi-Head Attention), kết nối tắt phần dư (Residual connections) và chuẩn hóa tầng (Layer Normalization).

Về mô hình ngôn ngữ lớn, nghiên cứu phân định sự tiến hóa từ mô hình thống kê (SLM), mô hình nơ-ron (NLM), mô hình tiền huấn luyện (PLM) đến LLM với khả năng đột sinh (emergent abilities) khi tham số vượt ngưỡng 1 tỷ (quy mô khảo sát từ 1,1 tỷ đến 180 tỷ tham số). Các năng lực cốt lõi được tác giả làm rõ gồm: học trong ngữ cảnh (in-context learning), tuân thủ chỉ dẫn (instruction following), và lập luận từng bước (step-by-step reasoning). Nghiên cứu phân loại các dòng mô hình:

  • Mô hình mã nguồn mở: LLaMA (Meta AI), Mistral 7B (Mistral AI), GPT-NeoX-20B (EleutherAI).
  • Mô hình mã nguồn đóng: GPT-3, GPT-4 (OpenAI), PaLM, BERT (Google).
  • Các thư viện hỗ trợ tối ưu tiền huấn luyện: HuggingFace Transformers, DeepSpeed (Microsoft), Megatron-LM (NVIDIA), Colossal-AI, FastMoE.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm của đề tài dựa trên việc triển khai đường ống RAG nhằm khắc phục hiện tượng ảo giác (hallucination) và tình trạng thất lạc thông tin ngữ cảnh ở giữa đoạn văn bản dài của các mô hình LLM. Quá trình xử lý dữ liệu và truy xuất thông tin được chuẩn hóa qua các kỹ thuật:

Thành phần kỹ thuật Phương pháp phân tích trong khóa luận Đặc điểm vận hành kỹ thuật
Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing) Classifier-based & Heuristic-based Filtering, De-duplication, Privacy Reduction Loại bỏ dữ liệu nhiễu, lọc trùng lặp ở cấp độ câu/tài liệu/kho ngữ liệu, khử thông tin định danh cá nhân.
Phân đoạn văn bản (Chunking) Fixed-size chunking & Context-aware chunking Cắt đoạn cố định dựa trên số token kèm phần gối đầu (overlap); tách câu bằng NLTK, spaCy, Vncorenlp; phân đoạn đệ quy (Recursive chunking).
Biểu diễn vector (Embedding) Sparse Embedding (TF-IDF) & Semantic/Dense Embedding (SentenceBERT, text-embedding-3-small) Biểu diễn phân tán nắm bắt ngữ nghĩa sâu của văn bản thay vì chỉ dựa vào tần suất từ khóa thuần túy.
Cơ sở dữ liệu Vector Pinecone, Weaviate, Milvus Lưu trữ các dense vector phục vụ truy vấn tìm kiếm độ tương đồng không gian (Cosine Similarity).
Kỹ thuật truy xuất (Retrieval) Standard Retrieval & Small-to-large chunking (Sentence-window) Truy xuất đơn vị câu nhỏ có độ tương quan cao, sau đó mở rộng ngữ cảnh xung quanh câu truy xuất trước khi đưa vào LLM.

Phương pháp đánh giá hệ thống được triển khai trên hai phương diện:

  1. Đánh giá chất lượng RAG: Sử dụng các thước đo độ chuẩn xác (Precision), độ bao phủ (Recall), điểm cân bằng F1-score, độ trễ truy xuất (Latency), độ phủ truy vấn (Query Coverage) và độ đa dạng tài liệu (Diversity of Retrieved Documents).
  2. Đánh giá toàn bộ cuộc hội thoại (Conversation-level): Khảo sát sự nhất quán thông qua chỉ số tuân thủ vai trò (Role Adherence), duy trì thông tin xuyên suốt (Knowledge Retention) và mức độ hoàn thiện mục tiêu hội thoại (Conversation Completeness).

Nguồn dữ liệu của đề tài bao gồm tập tài liệu, thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc về hệ thống phòng nghỉ, chính sách giá, tiện ích và dịch vụ chuyên ngành khách sạn được tác giả thu thập và lập chỉ mục vào cơ sở dữ liệu dự án.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống chatbot tư vấn khách sạn được thiết kế và triển khai trên môi trường phát triển Visual Studio Code, sử dụng hệ sinh thái giao diện lập trình ứng dụng từ OpenAI.

Kiến trúc triển khai của hệ thống gồm các khối chức năng chính:

  • Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Lựa chọn mô hình gpt-4o-mini phục vụ tiến trình phân tích cú pháp, trích xuất thực thể, theo dõi trạng thái ngữ cảnh hội thoại và sinh câu phản hồi cho người dùng cuối.
  • Mô hình nhúng ngữ nghĩa (Embedding): Sử dụng mô hình text-embedding-3-small để vector hóa các khối dữ liệu khách sạn và vector hóa câu truy vấn của người dùng, đảm bảo tính đồng nhất về không gian biểu diễn ngữ nghĩa.
  • Cơ sở dữ liệu và đường ống RAG: Dữ liệu khách sạn sau khi thu thập được tiến hành làm sạch, phân chia thành các đoạn văn bản phù hợp, nhúng vector bằng text-embedding-3-small và lưu trữ vào cơ sở dữ liệu chuyên biệt. Khi người dùng nhập truy vấn, hệ thống tính toán độ tương đồng ngữ nghĩa, trích xuất các đoạn văn bản tương ứng và ghép nối vào lời nhắc (prompt) đầu vào của gpt-4o-mini để tạo câu trả lời chính xác theo ngữ cảnh thực tế.
  • Khung kiến trúc mở rộng Multi-agent: Khóa luận khảo sát thiết kế phân tán nhiệm vụ nhiều tác tử nhằm khắc phục giới hạn quá tải token và lựa chọn công cụ sai lệch của mô hình đơn tác tử. Nghiên cứu hệ thống hóa các dạng kiến trúc Multi-agent gồm: mạng ngang hàng (Network), điều phối trung tâm (Supervisor-based), giám sát gọi công cụ (Tool-calling supervisor), cấu trúc phân cấp (Hierarchical supervisor) và luồng tùy biến (Custom workflow), kết hợp cơ chế chuyển giao quyền điều phối Handoff (gồm vòng lặp, chuyển bước tiếp theo và kết thúc).
  • Giao diện ứng dụng người dùng: Giao diện trực quan được xây dựng bao gồm ba phân vùng chính: khung hội thoại tương tác thời gian thực với trợ lý AI, bảng hiển thị danh sách các khách sạn tìm kiếm được theo tiêu chí lọc, và khung tóm tắt thông tin chi tiết về từng khách sạn phục vụ quá trình đưa ra quyết định của khách hàng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Kiến thức cần có

Chương 1 cung cấp khung kiến thức chuyên môn toàn diện phục vụ cho việc xây dựng ứng dụng chatbot AI. Tác giả định nghĩa cấu trúc hoạt động của Chatbot AI qua bốn thành phần cốt lõi: lời nhắc người dùng (User prompt), cơ sở tri thức (Knowledge base), mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và phản hồi đầu ra (Response). Tiến trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên được phân rã thành các công đoạn: tách từ (Tokenization), gán nhãn từ loại (POS Tagging), nhận diện thực thể tên riêng (Named Entity Recognition - NER) và phân loại ý định (Intent Recognition).

Bên cạnh đó, chương này phân tích sâu cơ sở toán học của kiến trúc Transformers, chứng minh ưu thế của việc tính toán song song trên GPU so với kiến trúc tuần tự của RNNs/LSTM. Tác giả trình bày chi tiết công thức tính toán Positional Encoding cho các chiều chẵn lẻ:

$$PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)$$

$$PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)$$

Đồng thời, cơ chế Self-Attention được mô hình hóa qua phép nhân ma trận truy vấn và khóa, chuẩn hóa Softmax và nhân với ma trận giá trị $V$. Chương 1 cũng trình bày toàn diện về quy trình RAG (Ingestion, Retrieval, Synthesis), kỹ thuật chunking, các dịch vụ cơ sở dữ liệu vector (Pinecone, Weaviate, Milvus), cùng nguyên lý điều phối đa tác tử Multi-agent và cơ chế chuyển giao Handoff.

Chương 2: Xây dựng hệ thống chatbot tư vấn khách sạn

Chương 2 mô tả quá trình hiện thực hóa các giải pháp kỹ thuật vào bài toán tư vấn lưu trú cụ thể. Tác giả thiết lập môi trường lập trình trên Visual Studio Code, tích hợp thư viện OpenAI API để tương tác với mô hình sinh ngôn ngữ gpt-4o-mini và mô hình biểu diễn vector text-embedding-3-small.

Quy trình thiết kế hệ thống RAG được cụ thể hóa thông qua việc kết nối cơ sở dữ liệu của dự án với đường ống xử lý ngôn ngữ. Dữ liệu thông tin phòng, bảng giá và dịch vụ tiện ích được chuyển đổi sang dạng vector và lập chỉ mục. Hệ thống thiết lập quy trình tiếp nhận câu hỏi của khách hàng, trích xuất ngữ cảnh liên quan nhất từ cơ sở dữ liệu và chuyển tiếp vào mô hình gpt-4o-mini nhằm tạo ra câu trả lời tự nhiên, có căn cứ thực tế và loại trừ hiện tượng sinh văn bản thiếu kiểm chứng.

Chương 3: Triển khai thực nghiệm và đánh giá kết quả

Chương 3 trình bày phương pháp tạo lập bộ dữ liệu thực nghiệm và quy trình kiểm thử hệ thống. Đánh giá chất lượng chatbot được thực hiện trên hai cấp độ: đánh giá hiệu quả trích xuất thông tin của đường ống RAG và đánh giá toàn diện cuộc trò chuyện dựa trên toàn bộ ngữ cảnh hội thoại.

Tác giả áp dụng các bộ tiêu chí định lượng gồm:

  • Chỉ số Role Adherence: Đo lường tỷ lệ các lượt hội thoại (turns) mà mô hình duy trì đúng vai trò trợ lý tư vấn khách sạn trên tổng số lượt tương tác.
  • Chỉ số Knowledge Retention: Đo lường khả năng ghi nhớ các thông tin do người dùng cung cấp ở các lượt trước (như ngày nhận phòng, mức giá, số lượng khách) mà không bị suy hao hay lặp lại câu hỏi.
  • Chỉ số Conversation Completeness: Sử dụng LLM để trích xuất các ý định cấp cao của người dùng và xác minh mức độ đáp ứng các yêu cầu đó trong suốt phiên trò chuyện.
  • Kiểm thử giao diện ứng dụng: Đánh giá khả năng hiển thị kết quả truy vấn khách sạn, phản hồi văn bản thời gian thực và cung cấp bảng tổng hợp thông tin phòng lưu trú trên giao diện người dùng.

Chương 4: Tổng kết quá trình và hướng phát triển đề tài

Chương 4 đúc kết các kết quả đạt được trong việc xây dựng hoàn chỉnh một hệ thống trợ lý ảo chuyên ngành lưu trú. Tác giả đánh giá mức độ hoàn thành so với mục tiêu đề ra ban đầu, xác nhận khả năng vận hành ổn định của hệ thống RAG tích hợp LLM trong việc giải đáp tự động các yêu cầu của người dùng. Đồng thời, chương này chỉ ra các không gian mở để tiếp tục hoàn thiện hệ sinh thái công nghệ trong các giai đoạn tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Về kết quả kỹ thuật:

  • Đề tài đã xây dựng thành công ứng dụng chatbot tư vấn khách sạn vận hành dựa trên sự kết hợp giữa mô hình ngôn ngữ lớn gpt-4o-mini và mô hình nhúng text-embedding-3-small.
  • Triển khai hoàn chỉnh đường ống RAG từ khâu nạp dữ liệu, phân tách đoạn, nhúng ngữ nghĩa đến truy xuất và tổng hợp câu trả lời, giúp giải quyết triệt để vấn đề cung cấp thông tin sai lệch về dịch vụ khách sạn.
  • Xây dựng thành công giao diện người dùng hoàn chỉnh gồm màn hình hội thoại thời gian thực, danh sách khách sạn phù hợp với truy vấn và bảng tóm tắt chi tiết các thông số phòng nghỉ.

Về đóng góp học thuật và ứng dụng:

  • Hệ thống hóa chi tiết cơ sở lý thuyết về mạng biến áp Transformers, toán học của cơ chế Self-Attention và các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu phục vụ huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn.
  • Khảo sát và phân tích có hệ thống các kỹ thuật nâng cao trong hệ thống RAG, đặc biệt là kỹ thuật Small-to-large chunking (Sentence-window) so với phương pháp truy xuất truyền thống.
  • Tổng hợp khung lý thuyết về kiến trúc Multi-agent và cơ chế Handoff, mở ra cơ sở khoa học cho việc phân rã các hệ thống AI phức tạp thành các module chuyên biệt.
  • Đề xuất quy trình đánh giá chất lượng chatbot dựa trên toàn bộ ngữ cảnh hội thoại thông qua các chỉ số Role Adherence, Knowledge Retention và Conversation Completeness.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

  • Hệ thống phụ thuộc vào nền tảng giao diện lập trình ứng dụng thương mại của bên thứ ba (OpenAI API), chịu ràng buộc về chi phí tài nguyên tính toán và độ trễ đường truyền mạng internet bên ngoài.
  • Dữ liệu khách sạn trong phạm vi đề tài chủ yếu được lập chỉ mục từ nguồn tài liệu nội bộ tĩnh được chuẩn bị trước, chưa kết nối trực tiếp với các hệ thống quản trị khách sạn (PMS) hoặc cổng dữ liệu đặt phòng thời gian thực ngoài thực tế.
  • Khung kiến trúc Multi-agent mới dừng lại ở mức độ nghiên cứu lý thuyết và khảo sát mô hình, chưa được tích hợp hoàn chỉnh thành các tác tử độc lập trong phiên bản ứng dụng thực nghiệm.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Nghiên cứu tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (như LLaMA hoặc Mistral) tự lưu trữ nội bộ nhằm tối ưu chi phí vận hành và tăng cường tính tự chủ về dữ liệu.
  • Mở rộng chức năng của hệ thống để kết nối API trực tiếp với các cổng thanh toán điện tử và cơ sở dữ liệu phòng trống theo thời gian thực của các doanh nghiệp lưu trú.
  • Hiện thực hóa kiến trúc Multi-agent đầy đủ với cơ chế điều phối giám sát (Supervisor) và chuyển giao tác vụ (Handoff) để phân tách chuyên sâu các tác tử: tác tử lọc khách sạn, tác tử giải đáp chính sách, tác tử đặt phòng và tác tử thanh toán.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận tốt nghiệp này mang lại giá trị tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo đang thực hiện các đề tài nghiên cứu hoặc khóa luận tốt nghiệp liên quan đến Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Large Language Models và kỹ thuật RAG.
  • Các kỹ sư phần mềm đang tìm kiếm giải pháp xây dựng trợ lý ảo tương tác tự động trong các lĩnh vực dịch vụ khách hàng, thương mại điện tử hoặc du lịch - khách sạn.
  • Phần nội dung đáng tham khảo nhất của tài liệu là Chương 1 với hệ thống lý thuyết chuẩn mực về cơ chế Self-Attention, các phương pháp phân đoạn văn bản (chunking) và phương pháp luận đo lường hiệu năng hội thoại thông qua các chỉ số Role Adherence, Knowledge Retention và Conversation Completeness.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng những mô hình cụ thể nào của OpenAI để xây dựng hệ thống chatbot?
Khóa luận sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn gpt-4o-mini cho tác vụ xử lý ngôn ngữ và sinh văn bản phản hồi, kết hợp với mô hình nhúng text-embedding-3-small để chuyển đổi dữ liệu văn bản khách sạn và câu truy vấn thành các vector ngữ nghĩa.

2. Kỹ thuật RAG được tác giả áp dụng nhằm giải quyết những hạn chế cốt lõi nào của mô hình ngôn ngữ lớn?
Kỹ thuật RAG được triển khai nhằm khắc phục hai hạn chế chính: hiện tượng ảo giác (hallucination - mô hình tạo ra thông tin trôi chảy nhưng sai thực tế) và hiện tượng mất mát thông tin ở giữa các tài liệu dài (lost-in-the-middle) trên các mô hình như GPT-4, đồng thời cho phép LLM khai thác trực tiếp kho tri thức riêng của doanh nghiệp khách sạn mà không cần huấn luyện lại trọng số mô hình.

3. Cơ chế hoạt động của kỹ thuật Small-to-large chunking (Sentence-window) có điểm gì khác biệt so với kỹ thuật truy xuất RAG thông thường?
Trong RAG thông thường (Standard Approach), cùng một đoạn văn bản (chunk) được dùng cho cả việc nhúng vector lẫn tổng hợp câu trả lời. Ngược lại, kỹ thuật Small-to-large chunking chia tài liệu thành các đơn vị câu nhỏ để nhúng và truy xuất nhằm nâng cao độ chuẩn xác ngữ nghĩa, sau đó áp dụng cơ chế cửa sổ câu (Sentence-window) để bổ sung các câu ngữ cảnh liền trước và liền sau vào đoạn trích xuất trước khi đưa vào mô hình sinh văn bản.

4. Ba chỉ số định lượng chính được nghiên cứu sử dụng để đánh giá toàn bộ cuộc trò chuyện của chatbot là gì?
Ba chỉ số gồm: Role Adherence (tỷ lệ các lượt tương tác mô hình tuân thủ đúng vai trò hướng dẫn), Knowledge Retention (khả năng duy trì thông tin người dùng đã cung cấp xuyên suốt cuộc trò chuyện mà không bị mất mát), và Conversation Completeness (tỷ lệ các ý định cốt lõi của người dùng được hệ thống giải quyết trọn vẹn trong phiên hội thoại).

5. Vì sao tác giả đề xuất chuyển dịch từ kiến trúc Single-agent sang Multi-agent trong các ứng dụng phức tạp?
Mô hình đơn tác tử (Single-agent) gặp phải ba hạn chế lớn khi mở rộng: số lượng công cụ (tool) gia tăng quá mức dẫn đến việc lựa chọn công cụ sai lệch; ngữ cảnh tích lũy qua nhiều bước xử lý dễ gây vượt ngưỡng giới hạn token; và thiếu sự chuyên môn hóa khi một tác tử duy nhất phải gánh vác mọi dạng nhiệm vụ khác nhau.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Lê Hữu Huy và Đào Tuấn Kiệt tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã xây dựng thành công hệ thống chatbot tư vấn khách sạn ứng dụng mô hình gpt-4o-mini kết hợp kỹ thuật RAG với text-embedding-3-small. Công trình cung cấp hệ thống cơ sở lý thuyết chi tiết về mạng nơ-ron biến áp Transformers, các chiến lược phân đoạn văn bản và kiến trúc điều phối đa tác tử Multi-agent. Kết quả triển khai và khung phương pháp đánh giá toàn diện cuộc trò chuyện được trình bày trong đề tài là tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo cho việc phát triển các hệ thống tương tác thông minh chuyên ngành.