Trò chuyện với bot

Các khái niệm cốt lõi

Nền tảng của chatbot hiện đại nằm ở khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Các khái niệm chính bao gồm:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Một lĩnh vực AI tập trung vào việc cho phép máy tính xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên. Tìm hiểu thêm về các kỹ thuật NLP .
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): Một lĩnh vực phụ của NLP liên quan đến việc diễn giải ý nghĩa hoặc mục đích đằng sau thông tin đầu vào của người dùng, vượt ra ngoài phạm vi diễn giải theo nghĩa đen. Khám phá những thách thức nghiên cứu của NLU .
• Quản lý hội thoại: Quá trình kiểm soát luồng hội thoại, quản lý ngữ cảnh và quyết định hành động hoặc phản hồi tiếp theo của chatbot.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG): Quá trình tạo ra các phản hồi văn bản giống con người dựa trên sự hiểu biết và trạng thái đối thoại của chatbot.
• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Các mô hình học sâu nâng cao, như GPT (Generative Pre-trained Transformer) , được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản lớn, cho phép hiểu ngôn ngữ cực kỳ phức tạp và khả năng tạo ra trong các chatbot hiện đại. Xem các ví dụ từ OpenAI .

Các loại Chatbot

Chatbot có sự khác biệt đáng kể về độ phức tạp và khả năng:

• Chatbot dựa trên quy tắc: Hoạt động dựa trên các quy tắc và tập lệnh được xác định trước. Chúng rất giỏi trong việc xử lý các truy vấn đơn giản, cụ thể trong một phạm vi hẹp nhưng lại gặp khó khăn với các đầu vào bất ngờ hoặc các cuộc hội thoại phức tạp.
• Chatbot hỗ trợ AI: Sử dụng ML và NLP để hiểu ý định của người dùng, học hỏi từ các tương tác và xử lý các cuộc trò chuyện đa dạng và phức tạp hơn. Chúng thường sử dụng các kỹ thuật như nhúng và mạng nơ-ron được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn. Các nền tảng như Google Dialogflow giúp xây dựng những điều này.
• Chatbot lai: Kết hợp các phương pháp dựa trên quy tắc cho các nhiệm vụ đơn giản với khả năng AI cho các tương tác phức tạp hơn, mang lại sự cân bằng giữa khả năng dự đoán và tính linh hoạt.

Ứng dụng trong thế giới thực

Chatbot được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Dịch vụ khách hàng: Nhiều công ty sử dụng chatbot (như chatbot được xây dựng bằng IBM Watson Assistant ) để cung cấp hỗ trợ 24/7, trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ), hướng dẫn người dùng thực hiện các quy trình và xử lý liên hệ ban đầu với khách hàng trước khi chuyển các vấn đề phức tạp đến các nhân viên. Điều này cải thiện thời gian phản hồi và giảm chi phí hoạt động.
• Trợ giúp thông tin và nhiệm vụ: Chatbot đóng vai trò là trợ lý cho các nhiệm vụ như đặt chuyến bay hoặc khách sạn, đặt đồ ăn, kiểm tra dự báo thời tiết hoặc truy xuất thông tin cụ thể từ cơ sở dữ liệu hoặc trang web. Chúng hợp lý hóa tương tác của người dùng bằng cách cung cấp quyền truy cập nhanh vào các dịch vụ và dữ liệu thông qua giao diện đàm thoại. Bạn có thể khám phá việc xây dựng AI đàm thoại bằng các công cụ như Rasa .

Chatbot so với Trợ lý ảo

Mặc dù có liên quan, chatbot và Trợ lý ảo có đôi chút khác biệt. Chatbot thường tập trung vào các tác vụ đàm thoại cụ thể, thường trong một ứng dụng hoặc trang web duy nhất và chủ yếu dựa trên văn bản. Trợ lý ảo (như Amazon Alexa hoặc Apple Siri) có xu hướng có phạm vi rộng hơn, thường được kích hoạt bằng giọng nói, tích hợp trên nhiều thiết bị và nền tảng và có khả năng thực hiện nhiều tác vụ hơn ngoài việc chỉ đàm thoại, đôi khi kết hợp thị giác máy tính hoặc các đầu vào cảm giác khác.

Sự liên quan trong AI và Học máy

Chatbot là một ứng dụng nổi bật của AI và ML, đặc biệt là NLP. Việc phát triển các chatbot hiệu quả đòi hỏi nỗ lực đáng kể trong việc thu thập và chú thích dữ liệu , đào tạo mô hình bằng các khuôn khổ như PyTorch hoặc TensorFlow , và giám sát và cải tiến mô hình liên tục. Các kỹ thuật như học chuyển giao và tinh chỉnh các LLM được đào tạo trước là những thông lệ phổ biến. Việc quản lý các dự án AI phức tạp này có thể được tạo điều kiện thuận lợi bởi các nền tảng như Ultralytics HUB , mặc dù trọng tâm chính của nó thường là các mô hình AI tầm nhìn như Ultralytics YOLO . Sự phát triển của chatbot phản ánh những tiến bộ trong nghiên cứu AI cốt lõi.