Hiện nay, có rất nhiều công cụ cho phép chúng ta tạo chatbot AI một cách nhanh chóng và dễ dàng. Những công cụ này cho phép người dùng tải lên các file dữ liệu, chỉnh sửa prompt, và chia sẻ một đường link để mọi người có thể trò chuyện với dữ liệu được đưa vào. Một số công cụ phổ biến bao gồm GPTs của ChatGPT, Coze, Poe, Claude Pro, Azure, và Watsonx AI. Thậm chí, các kỹ sư phần mềm có thể sử dụng Dify để tạo ra một nền tảng kinh doanh riêng.
Hạn chế của công cụ Chatbot AI
Mặc dù các công cụ này khá tiện lợi nhưng chúng có một số hạn chế. Các công cụ được thiết kế để đáp ứng một nhu cầu chung và người dùng chỉ có thể can thiệp thông qua các prompt cố định. Dữ liệu được nhập vào sẽ được xử lý theo cách mà công cụ cho là hợp lý, chứ không phải theo cách mà người dùng mong muốn. Một số công cụ còn cho phép các thiết lập no-code để xử lý if/then, nhưng khả năng này cũng rất hạn chế.
Qua thực tế, khi thử nghiệm với các tập tin PDF chứa thông tin sản phẩm, nhiều doanh nghiệp đã gặp phải tình trạng chatbot không trả lời chính xác dù đã thay đổi prompt nhiều lần. Lý do là vì công cụ khó có thể xác định và chuẩn bị thông tin đúng như mong đợi của người dùng.
Lợi ích của việc xây dựng ứng dụng Chatbot AI cho doanh nghiệp
Để khắc phục những hạn chế này, các doanh nghiệp cần xây dựng ứng dụng chatbot AI với mục tiêu, nhiệm vụ, phạm vi và lĩnh vực rõ ràng. Không chỉ đơn giản là đưa vào các tài liệu hướng dẫn sử dụng hay danh sách sản phẩm, mà cần có một kế hoạch chi tiết và cụ thể hơn. Dưới đây là một ví dụ minh họa:
- Xác định nhiệm vụ: Chatbot cần trả lời thông tin và hướng dẫn về sản phẩm bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Đối tượng phục vụ: Người dùng tìm hiểu thông tin để quyết định mua sản phẩm.
- Dữ liệu được huấn luyện: Sử dụng danh sách sản phẩm.
- Công nghệ sử dụng:
- LLM:
- Kiểm tra độ chênh lệch của từ ngữ và câu cú trong quá trình xử lý dữ liệu.
- Nhận biết ý định (runtime).
- Tạo câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên (runtime).
- Langchain, Llamaindex, Ollama: Triển khai các kỹ thuật liên quan đến RAG, Routing hoặc Agent.
- LLM:
- Xử lý dữ liệu:
- Thu thập và xây dựng dataset về các thuật ngữ chuyên dùng trong lĩnh vực.
- Biểu diễn mối liên quan về cấu trúc thông tin của sản phẩm.
- Xác định và phân vùng chồng lấn giữa các sản phẩm.
- Làm sạch dữ liệu và visual hóa nếu cần.
- Tối ưu hóa thông tin theo context windows sử dụng.
- Lập trình:
- Can thiệp vào framework để xử lý các tình huống ad-hoc nhằm giảm tải gánh nặng suy diễn đến mô hình ngôn ngữ.
- Xử lý các intent và routing để định vị dữ liệu chính xác.
- Tạo các tương tác trả lời, hỏi lại, làm rõ và gợi ý.
- Tổ chức dữ liệu: Sử dụng Vector, SQL, Graph hoặc kết hợp tùy thuộc vào độ phức tạp của dữ liệu.
- Triển khai: Theo dõi log chat, phân tích, đánh giá và điều chỉnh để đạt kết quả tốt nhất.
Ví dụ trên chỉ là một minh họa đơn giản để dễ hiểu, thực tế có thể phức tạp và chi tiết hơn nhiều. Tuy nhiên, nó cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa việc sử dụng công cụ sẵn có và việc xây dựng ứng dụng chatbot AI chuyên biệt cho doanh nghiệp.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được sử dụng chủ yếu để tạo ra câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên, còn việc chuẩn bị thông tin sẽ do chúng ta kiểm soát.
Nếu bạn đã từng sử dụng các công cụ được cung cấp sẵn mà không có được kết quả mong muốn thì đừng ngại liên hệ với MyGPT để được cung cấp giải pháp chi tiết các bạn nhé!
nnn