Rule based chatbot tutorial - Hướng dẫn build AI chatbot đơn giản nhất

Bạn đang tìm một rule based chatbot tutorial để học cách xây dựng chatbot AI cho riêng mình. Vậy thì bài viết dưới đây chính là dành cho bạn. Đó là hướng dẫn về cách lập trình, phát triển và xây dựng một con bot trí tuệ nhân tạo dựa trên mô hình rule-based. Bạn có thể xem từng bước chi tiết và làm theo dễ dàng.

Muốn build rule-based chatbot cần có gì?​

Trước khi xem rule based chatbot tutorial, bạn cần có một số kỹ năng nền tảng và kiến thức cơ bản về AI bao gồm:

• Kỹ năng lập trình: Thành thạo Python là rất quan trọng, bao gồm hiểu về các cấu trúc điều khiển, hàm và lập trình hướng đối tượng (OOP).
• Biểu thức chính quy (Regex): Cần thiết cho việc nhận diện mẫu trong đầu vào của người dùng để xử lý phản hồi một cách linh hoạt.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Cần quen thuộc với việc chia nhỏ từ (tokenization), rút gọn từ (stemming), chuẩn hóa từ (lemmatization) và gán nhãn từ loại (part-of-speech tagging) để xử lý và hiểu ngôn ngữ con người.

Rule based chatbot tutorial chi tiết​

Một bản rule based chatbot tutorial cơ bản nhất sẽ bao gồm các bước như sau:

Bước 1: Thiết lập môi trường phát triển chatbot​

Để xây dựng một rule-based chatbot, chúng ta cần các công cụ và thư viện chính sau:

• Python: Một ngôn ngữ lập trình đa năng, được ưa chuộng trong lĩnh vực AI và máy học nhờ tính đơn giản và sự hỗ trợ từ nhiều thư viện phong phú.
• Natural Language Toolkit (NLTK): Một thư viện toàn diện dành cho Python, hỗ trợ xử lý dữ liệu ngôn ngữ với các khả năng như phân loại văn bản, chia nhỏ từ (tokenization), và gán nhãn từ loại (tagging).

Bước 2: Nhập các module​

Sau khi cài đặt các thư viện, bước tiếp theo là nhập các module Python cần thiết. Điều này bao gồm việc nhập NLTK để thực hiện các tác vụ NLP khác nhau, re để xử lý các biểu thức chính quy, và các thành phần cụ thể từ NLTK như Chat và reflections, được sử dụng để tạo khả năng hội thoại cho chatbot.

Bước 3: Tải về các bộ dữ liệu NLTK​

Sau khi thiết lập các thư viện và nhập các module cần thiết, bạn cần tải về các bộ dữ liệu cụ thể từ NLTK. Các bộ dữ liệu này bao gồm punkt để chia nhỏ văn bản thành từ hoặc câu và averaged_perceptron_tagger để gán nhãn từ loại cho từng từ. Những công cụ này rất quan trọng để chatbot có thể hiểu và xử lý đầu vào từ người dùng một cách chính xác.

Bước 4: Định nghĩa Patterns và Responses​

Phần cốt lõi của chatbot dựa trên quy tắc nằm ở khả năng nhận diện các Pattern (khuôn mẫu) trong đầu vào của người dùng và Response (phản hồi) tương ứng. Bạn cần định nghĩa một danh sách các mẫu và các phản hồi tương ứng mà chatbot sẽ sử dụng để tương tác với người dùng. Các mẫu này được viết bằng biểu thức chính quy, cho phép chatbot khớp với các truy vấn phức tạp của người dùng và đưa ra phản hồi phù hợp.

Bước 5: Định nghĩa class của Chatbot​

Trong bước này, bạn sẽ định nghĩa một lớp cho chatbot của mình. Lớp này sẽ bao gồm các chức năng cần thiết để xử lý đầu vào của người dùng và tạo phản hồi dựa trên các mẫu đã định nghĩa.

Lớp RuleBasedChatbot được khởi tạo với danh sách các mẫu và phản hồi. Đối tượng Chat từ NLTK sử dụng các mẫu này để khớp với đầu vào của người dùng và tạo ra các phản hồi thích hợp. Phương thức respond nhận đầu vào của người dùng làm đối số và sử dụng đối tượng Chat để tìm và trả về phản hồi tương ứng.

Bước 6: Khởi tạo Chatbot​

Bây giờ, bạn hãy khởi tạo chatbot bằng cách sử dụng lớp đã được định nghĩa trước đó. Bước này rất quan trọng vì nó chuẩn bị cho chatbot sẵn sàng nhận và phản hồi các đầu vào.

Bước 7: Tạo hàm tương tác với Chatbot​

Sau khi khởi tạo chatbot, bạn cần tạo một hàm cho phép người dùng tương tác với nó. Hàm này sẽ xử lý đầu vào của người dùng và sử dụng cơ chế phản hồi của chatbot để đưa ra kết quả.

Bước 8: Bắt đầu tương tác trò chuyện​

Cuối cùng, gọi hàm tương tác trò chuyện để bắt đầu trò chuyện với chatbot. Hàm này sẽ chạy trong một vòng lặp, cho phép cuộc trò chuyện diễn ra liên tục cho đến khi người dùng quyết định dừng lại.

Chatbot AI tích hợp đơn giản cho doanh nghiệp​

Việc làm theo rule based chatbot tutorial ở trên đòi hỏi bạn phải có kiến thức về AI hoặc lập trình phức tạp và khó khăn. Tuy nhiên, có một giải pháp đơn giản hơn để xây dựng chatbot bán hàng hoặc chăm sóc khách hàng hoàn hảo cho website của bạn, đó là Preny AI. Đây là một chatbot trí tuệ nhân tạo do Askany phát triển, giúp tối ưu hóa quy trình bán hàng và chăm sóc khách hàng thông qua trò chuyện tự nhiên hoàn toàn bằng tiếng Việt.

Preny tích hợp công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Học máy (Machine Learning), mang lại trải nghiệm giao tiếp thông minh và mượt mà trên bất kỳ nền tảng nào. Điểm đặc biệt của Preny là khả năng tương tác linh hoạt, không chỉ gửi link bán hàng mà còn trò chuyện để hiểu nhu cầu của khách hàng và đề xuất sản phẩm phù hợp, tạo cảm giác như đang trò chuyện với một nhân viên thực sự.

Với khả năng lắng nghe và tư vấn, Preny giúp tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên hơn 70%, hỗ trợ chiến lược marketing và SEO, đồng thời cải thiện tỷ lệ chuyển đổi trên website lên hơn 50%. Bạn có thể trải nghiệm Preny miễn phí 100% trên website của Askany và dễ dàng tích hợp vào bất kỳ website, landing page, hoặc ứng dụng nhắn tin nào.


Trên đây là rule based chatbot tutorial để hướng dẫn bạn cách tạo một AI chatbot phục vụ công việc của mình. Tuy nhiên, để có thể tạo được một chatbot thành công từ bản hướng dẫn này đòi hỏi nhiều thông tin và kiến thức IT phức tạp. Vì thế mà đa số doanh nghiệp hiện nay đều lựa chọn Preny AI như là một giải pháp tối ưu để tích hợp vào mô hình hoạt động trên doanh nghiệp của họ.