Xây dựng hệ thống chatbot hỗ trợ quản lý bán hàng nền tảng mã nguồn mở rasa,khóa luận tốt nghiệp

Nội dung bài khoá luận sẽ gồm 3 phần: Chương 1: Nen tảng lý thuyết Mục tiêu của chương này là đưa ra những lý thuyết cơ bản về trí tuệ nhân tạo,ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn

Tổng quan về trí tuệ nhân tạo

Khái niệm

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực khoa học tập trung vào việc trang bị cho máy tính khả năng tương tự như trí tuệ con người, đặc biệt là khả năng "suy nghĩ".

“hiểu ngôn ngữ” và biết “học tập”.

Có các cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo như sau:

Hành động giống người là một phương pháp nghiên cứu, trong đó các thí nghiệm được thực hiện trên con người để quan sát cách họ phản ứng trong những tình huống cụ thể Từ đó, các nhà khoa học sẽ xem xét khả năng tái tạo những hành động này cho máy móc, nhằm phát triển công nghệ thông minh hơn.

Cách tiếp cận "suy nghĩ giống người" nhằm tạo ra các mô hình tính toán phản ánh cách thức suy nghĩ của con người Trong khi đó, khoa học nhận thức tập trung vào việc hiểu rõ quá trình suy nghĩ của con người, từ đó nghiên cứu các hoạt động bên trong não bộ để phát triển các mô hình tính toán tương ứng với các kiểu xử lý thông tin.

Suy nghĩ hợp lý là phương pháp sử dụng các luật suy luận để điều chỉnh các thao tác tư duy, bắt đầu từ tiên đề, qua luật suy luận, đến kết luận Hình thức logic này giúp tạo ra những câu chính xác Tuy nhiên, việc chuyển đổi tri thức thành dạng hình thức theo cú pháp logic không phải là điều dễ dàng.

- Hành động hợp lý: làm tốt công việc mong muốn làm, dựa vào những thông tin được cung cấp cố gắng đạt mục tiêu cao nhất.

Quá trình hình thành và phát triển

Hình 1: Các giai đoạn phát triển của AI [1]

Năm 1642, chiếc máy tính cơ học đầu tiên có khả năng lập trình được do Blaise Pascal chế tạo đặt nền móng cho sự phát triển của AI.

Năm 1950, Alan Turing đã giới thiệu “Phép thử Turing” như một phương pháp để kiểm tra hành vi thông minh của máy tính, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) Phép thử này không chỉ thể hiện khả năng của máy tính mà còn đặt nền tảng cho sự phát triển của AI trong tương lai.

Năm 1956, một hội thảo nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo được John McCarthy tổ chức, thiết lập AI - artificial intelligence là một lĩnh vực nghiên cứu.

Vào năm 1959, chương trình chứng minh các định lý hình học phẳng và giải quyết bài toán vạn năng (GPS) đã được giới thiệu Đến năm 1961, chương trình tính tích phân bất định cũng được phát triển.

Năm 1965, Joseph Weizenbaum xây dựng ELIZA, một chatterbot có khả năng làm việc như một chuyên gia phân tích tâm lý.

Năm 1968, chương trình điều khiển người máy (robot) theo đồ án “Mắt-Tay”,chương trình học nói.

Trong năm 1980, với kỹ thuật “Deep Learning” máy tính đã học được trải nghiệm của người dùng.

Từ năm 1990, có nhiều sản phẩm được chế tạo sử dụng kỹ thuật trí thông minh nhân tạo như máy giặt, máy ảnh, hệ thống xử lý tiếng nói

Năm 2011, Siri - trợ lý thoại cá nhân thông minh của apple được phát triển bởi Siri Inc và được phát hành dưới dạng ứng dụng độc lập.

Hiện nay, sự phát triển vượt bậc của khoa học công nghệ đã thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau Điều này đã thu hút nhiều nhà nghiên cứu và phát triển sản phẩm, mở ra một kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo.

Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề trong cuộc sống hiện nay Một số ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo bao gồm

+ Ứng dụng xe tự lái

+ Hệ thống điều tiết giao thông thông minh

+ Ứng dụng dây chuyền sản xuất sử dụng robot tự động

+ Quản lý hồ sơ điện tử

+ Phân tích hành vi khách hàng

+ Hỗ trợ khách hàng thông qua chtatbot

Chatbot

Giới thiệu về chatbot

Chatbot là một ứng dụng phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để tương tác với con người, cung cấp câu trả lời tự động cho các câu hỏi và yêu cầu của khách hàng.

Chatbot đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, y tế, tài chính ngân hàng và thương mại điện tử Việc sử dụng chatbot giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí nhân công, đồng thời giảm bớt sức lao động của con người và nâng cao năng suất làm việc.

Trong những năm gần đây, chatbot trở thành một chủ đề “nóng”, mặc dù thực tế nó đã xuất hiện từ những năm 1950 khi Alan Turing giới thiệu “Phép thử Turing” để kiểm chứng hành vi thông minh của máy tính Đây là nền tảng cho sự phát triển của chatbot, với phiên bản đầu tiên mang tên Eliza ra đời vào năm 1960 Chương trình này mô phỏng cách nói chuyện của con người và hoạt động như một nhà tâm lý điều trị, tuy nhiên, nó vẫn bị hạn chế bởi các kịch bản đã được lập trình sẵn.

Ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đã thúc đẩy sự cải tiến và thông minh hơn của chatbot Nhờ vào "Machine Learning", chatbot có khả năng trả lời các câu hỏi ngoài kịch bản đã được lập trình sẵn, mang lại trải nghiệm tương tác tốt hơn cho người dùng.

ML đã giúp cho hệ thống “tự học”, “tự hiểu” các câu hỏi, nhu cầu của người dùng và sau đó đưa ra các phản hồi phù hợp.

Cấu trúc các thành phần hệ thống chatbot

Hình 2: Cấu trúc cơ bản một hệ thống chatbot [2]

Một hệ thống chatbot gồm 3 thành phần chính là hiểu ngôn ngữ tự nhiên(NLU), quản lý hội thoại (DM) và thành phần sinh ngôn ngữ (NLG).

NLU, hay Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đóng vai trò quan trọng trong việc xác định ý định của người dùng và trích xuất thông tin Đây là thành phần chủ chốt, quyết định mức độ thông minh của bot.

Các bước xử lý chính trong NLU là:

• Phân loại tên miền (Domain detection)

• Phân loại ý định (Intent detection)

• Trích chọn thông tin (Entity detection)

DM giúp xác định hành động tiếp theo dựa trên trạng thái hành động trước đó hoặc ngữ cảnh hội thoại Các ngữ cảnh này cần được đối chiếu và xây dựng trong các kịch bản đào tạo cho bot để nâng cao hiệu quả tương tác.

NLG, hay sinh ngôn ngữ, là thành phần quan trọng trong việc ánh xạ các chính sách và hành động đã được xác định trong DM Nó có khả năng tạo ra câu trả lời dựa trên mẫu đào tạo cho bot Có bốn phương pháp ánh xạ phổ biến trong NLG, bao gồm Template-base, Plan-based, Class-base và RNN-base.

Nguyên tắc hoạt động của chatbot

Hình 3: Chatbot giao tiếp với người dùng

Hệ thống gồm các bước hoạt động như sau:

Hình 4: Quy trình xử lý của một chatbot

Bước 1: Tiếp nhận thông tin

- Khi chưa có phần mềm chatbot hỗ trợ:

Khi khách hàng có nhu cầu, họ sẽ liên hệ trực tiếp với bộ phận chăm sóc khách hàng qua điện thoại hoặc tin nhắn Nhân viên bán hàng sẽ tiếp nhận và xử lý thông tin này Tuy nhiên, nếu khách hàng gửi tin nhắn ngoài giờ làm việc hoặc vào ngày nhân viên nghỉ, thông tin có thể bị ứ đọng.

Quy trình xử lý của hệ thống khi chưa có sự hỗ trợ của chatbot:

Hình 5: Quy trình xử lý hệ thống khi chưa sử dụng phần mềm chatbot

- Khi có phần mềm chatbot hỗ trợ:

Hệ thống chatbot sẽ liên tục tiếp nhận tin nhắn từ khách hàng, cho phép xử lý nhiều thông tin và hỗ trợ đồng thời nhiều khách hàng.

Bước 2: Dịch ngôn ngữ máy

Máy tính không thể trực tiếp hiểu ngôn ngữ từ tin nhắn của khách hàng; vì vậy, cần một hệ thống để dịch thông tin và yêu cầu của khách hàng sang ngôn ngữ lập trình Sau khi được dịch, máy tính có thể nhận diện và thực hiện các công việc cần thiết.

Bước 3: Xử lý thông tin

Công nghệ AI sẽ tiến hành xử lý yêu cầu của khách hàng.

Bước 4: Phản hồi lại thông tin cho người dùng

Máy tính sẽ tiếp nhận output từ AI và đưa ra phản hồi cho truy vấn của người dùng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Các mức phân tích trong NLP

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ ngữ sẽ được phân tích theo 3 mức chủ yếu sau:

Thông tin hình thái (Morphology) liên quan đến cách thức cấu trúc từ ngữ, bao gồm các tiền tố và hậu tố Trong tiếng Việt, từ ngữ thường không có tiền tố và hậu tố, và ngữ nghĩa cũng không thuộc phạm trù hình thái Do đó, khi phân tích tính hình thái của tiếng Việt, chỉ cần xem xét cấu trúc từ mà không cần xem xét các yếu tố khác.

- Thông tin cú pháp (Syntax): Đây là mức thể hiện mối quan hệ về cấu trúc ngữ pháp giữa các từ và ngữ.

Thông tin ngữ nghĩa (Semantics) đề cập đến mức độ thể hiện nghĩa của từ và cụm từ, cùng với cách diễn đạt trong ngôn ngữ Việc xử lý ngữ nghĩa giúp xác định ý nghĩa của một câu bằng cách tập trung vào sự tương tác giữa các ý nghĩa cấp từ Mức độ này cũng bao gồm việc định hướng ngữ nghĩa của các từ theo nhiều giác quan, tương tự như cách phân định cú pháp của chúng.

Hệ thống NPL hiện nay đang chuyển hướng sang việc áp dụng các mô-đun để đáp ứng các yêu cầu khác nhau Đối với mức độ yêu cầu thấp, sẽ sử dụng mô-đun đơn giản, trong khi với mức độ yêu cầu cao, cần kết hợp nhiều mô-đun phức tạp hơn.

Một số bài toán con trong xử lý ngôn ngữ

Phân tách các từ (Tokenization hay word segmentation) là quá trình xác định ranh giới của các từ trong câu văn, giúp nhận diện các từ đơn và từ ghép Để xử lý ngôn ngữ hiệu quả, việc xác định cấu trúc ngữ pháp và từ loại của từ trong câu là rất quan trọng, và điều này chỉ có thể thực hiện được khi biết rõ đâu là từ trong câu Mặc dù việc này có vẻ đơn giản với con người, nhưng đối với máy tính, đây là một thách thức lớn Trong khi nhiều ngôn ngữ sử dụng khoảng trắng để phân tách từ, tiếng Việt lại có nhiều từ ghép và cụm từ phức tạp.

- Gán nhãn từ loại: đây là bài toán được dùng để xác định các chức năng ngữ pháp từ trong câu.

Có hai vấn đề trong bài toán này là nhập nhằng từ và nhiều từ không có trong dữ liệu huấn luyện.

Nhập nhằng từ ngữ là vấn đề phổ biến, khi một từ có thể mang nhiều nghĩa và thuộc nhiều từ loại khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh Chẳng hạn, trong một câu, từ đó có thể là danh từ, nhưng trong câu khác lại có thể là động từ Việc xác định nghĩa của từ trong ứng dụng máy tính thường gặp khó khăn, đặc biệt với các từ tiếng Việt Nhiều phương pháp đã được áp dụng để giải quyết bài toán gán nhãn từ, bao gồm mô hình Markov ẩn (HMM), cây quyết định, mạng nơ-ron, Maximum Entropy và CRFs.

Việc thiếu từ vựng trong dữ liệu huấn luyện gây khó khăn cho quá trình xây dựng mô hình gán nhãn, vì nhiều từ không xuất hiện trong dữ liệu này.

Một số ứng dụng của xử lý ngôn ngữ

Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang ngày càng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực xã hội Một số lĩnh vực tiêu biểu bao gồm giáo dục, chăm sóc sức khỏe, dịch vụ khách hàng và truyền thông.

- Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu

Vai trò của Chatbot trong trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm khách hàng (Customer Experience - CX) là tổng thể các cảm nhận của khách hàng từ khi bắt đầu tương tác với doanh nghiệp, bao gồm các kênh như điện thoại, Zalo, Facebook và nhiều hình thức khác.

Hành trình khách hàng (Customer Journey) là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng hệ thống Chatbot hỗ trợ tiếp cận và kinh doanh Trong khi trải nghiệm khách hàng tập trung vào cảm nhận của họ, hành trình khách hàng lại chú trọng vào các điểm tiếp xúc với khách hàng.

Hình 6: Các giai đoạn của hành trình trải nghiệm khách hàng[6]

Hành trình trải nghiệm khách hàng sẽ gồm 5 bước sau:

Bước đầu tiên trong hành trình khách hàng là quan tâm và nhận thức Khách hàng nhận biết nhu cầu của mình thông qua nhiều kênh truyền thông xã hội, bao gồm quảng cáo tìm kiếm, email, tin nhắn và các chương trình chăm sóc khách hàng Ngoài ra, họ cũng có thể tiếp cận thông tin qua YouTube, video quảng cáo, tivi, biển quảng cáo, báo chí và tạp chí.

Khách hàng thường tìm kiếm thông tin về sản phẩm và dịch vụ thông qua các hình thức tìm kiếm tự nhiên, quảng cáo PPC, bản đồ, hoặc các ứng dụng trên điện thoại.

Khách hàng sẽ tiến hành nghiên cứu sản phẩm phù hợp với nhu cầu của mình bằng cách tham khảo các blog, tạp chí, cũng như xem xét các đánh giá và giới thiệu từ những khách hàng trước đó về sản phẩm.

Sau khi tìm hiểu và nghiên cứu kỹ lưỡng, khách hàng sẽ đưa ra quyết định mua sản phẩm Họ có thể thực hiện việc mua sắm thông qua trang web của cửa hàng, đặt hàng trực tuyến hoặc sử dụng các ứng dụng điện tử.

Khách hàng sẽ trải nghiệm sản phẩm từ đơn vị bán hàng và chia sẻ cảm nhận của mình trên các trang mạng xã hội Họ có thể để lại đánh giá và ý kiến trên các blog, góp phần tạo ra những nhận xét quý giá về sản phẩm.

Tuy nhiên, có thể chia hành trình trải nghiệm bán hàng đó thành 3 giai đoạn như sau: trước mua hàng, mua hàng và sau mua hàng.

Trước khi mua hàng, khách hàng trải qua các giai đoạn nhận thức, tìm kiếm và nghiên cứu Khi nhận ra nhu cầu, họ xác định rõ ràng những gì cần và muốn, từ đó tìm kiếm các lựa chọn phù hợp Cuối cùng, sau quá trình nghiên cứu, khách hàng sẽ quyết định giải pháp và đơn vị đồng hành cho mình.

Khách hàng là người mua sản phẩm, trực tiếp trải nghiệm và quyết định xem có quay lại sử dụng sản phẩm của đơn vị đó hay không.

Sau khi mua hàng, khách hàng sẽ hình thành những ấn tượng về sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp Nếu họ hài lòng, khả năng cao là họ sẽ giới thiệu cho bạn bè và người thân Ngược lại, nếu không thỏa mãn, họ sẽ không quay lại sử dụng sản phẩm của bạn nữa.

Trải nghiệm của khách hàng không chỉ là cảm xúc nhất thời mà là một quá trình toàn diện, bao gồm nhu cầu, tìm hiểu, nghiên cứu, sử dụng và trải nghiệm sản phẩm Mức độ trải nghiệm này có ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng trong tương lai.

73% người tiêu dùng cho rằng trải nghiệm mua hàng tốt là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua sắm, nhưng chỉ 49% khách hàng cảm thấy các doanh nghiệp hiện tại đáp ứng được điều này Do đó, doanh nghiệp nào chú trọng vào việc mang lại trải nghiệm hài lòng cho khách hàng sẽ có cơ hội kinh doanh thuận lợi, trong khi những doanh nghiệp không đáp ứng được nhu cầu này sẽ dễ dàng gặp phải thua lỗ và thất bại.

Chatbot là một hệ thống tự động giúp doanh nghiệp hỗ trợ khách hàng 24/7, giải đáp thắc mắc về sản phẩm, chương trình khuyến mại và dịch vụ chăm sóc khách hàng.

Theo báo cáo nghiên cứu của HubSpot:

- 71% mọi người sử dụng chatBot để giải quyết vấn đề của họ

- 56% mọi người muốn nhắn tin hơn là gọi dịch vụ chăm sóc khách hàng

53% người tiêu dùng có xu hướng mua sắm từ các doanh nghiệp có khả năng nhắn tin Để phát triển một hệ thống Chatbot hiệu quả, doanh nghiệp cần nghiên cứu kỹ lưỡng về đối tượng khách hàng, nhu cầu, hành vi và trải nghiệm của họ, vì khách hàng là nguồn lợi nhuận chính Một doanh nghiệp thành công là khi thu hút được đông đảo khách hàng mua sản phẩm Do đó, hệ thống Chatbot cần được thiết kế để tiếp cận và thu hút khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Vậy chatbot đã thay đổi trải nghiệm khách hàng như thế nào?

Nhiều người thường nghĩ rằng chatbot chỉ phục vụ cho dịch vụ khách hàng, nhưng thực tế, đây chỉ là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của chúng Doanh nghiệp sử dụng chatbot để trả lời câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin, hoàn tất đơn hàng và hỗ trợ khách hàng, tuy nhiên, dịch vụ khách hàng chỉ là một khía cạnh trong chiến lược chat marketing tổng thể Chatbot không chỉ là đại lý dịch vụ khách hàng ảo mà còn là công cụ nâng cao trải nghiệm khách hàng, tự động hóa và cải thiện các hoạt động tiếp thị, bán hàng, giữ chân khách hàng và trải nghiệm người dùng Theo một nghiên cứu năm 2016, mục tiêu chính của chatbot là nâng cao trải nghiệm khách hàng, cho thấy rằng CX đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của doanh nghiệp, với chatbot có ưu thế vượt trội so với các kênh khác trong việc cải thiện trải nghiệm này.

MỘT SỐ BÀI TOÁN THƯỜNG GẶP KHI PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG CHATBOT

Bài toán xác định ý định người dùng

Để cung cấp phản hồi chính xác cho khách hàng, hệ thống cần xác định đúng các intent (ý định) từ mỗi câu truy vấn Khi intent được nhận diện chính xác, hệ thống sẽ đáp ứng đúng mong muốn của khách hàng Ngược lại, nếu intent bị xác định sai, hệ thống sẽ đưa ra những câu trả lời không phù hợp, gây thất vọng cho khách hàng.

Để phục vụ đa dạng đối tượng khách hàng với độ tuổi, nghề nghiệp và thế hệ khác nhau, việc xây dựng các intent cho chatbot cần được diễn đạt theo nhiều cách khác nhau Điều này giúp hệ thống nhận diện đúng intent và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Khi muốn hỏi tên, có thể có những cách diễn đạt sau: dị= {wi l , w i 2, ,w im }, w i j là trọng số của đặc trưng thứj (1