Chatbot mô phỏng cuộc trò chuyện với con người như thế nào?

Nếu bạn từng mở cửa sổ trò chuyện trên trang web, đặt câu hỏi cho bot hỗ trợ trong ứng dụng hoặc sử dụng công cụ AI để soạn tin nhắn, thì nghĩa là bạn đã tương tác với chatbot.

Ngày nay, chatbot đã trở thành một phần quen thuộc trong cách chúng ta nhận hỗ trợ, tìm kiếm thông tin và thực hiện các tác vụ trực tuyến. Thay vì phải thao tác qua các menu hay chờ đợi phản hồi, bạn chỉ cần nhập tin nhắn và nhận được câu trả lời chỉ trong vài giây.

Tuy nhiên, không phải trải nghiệm chatbot nào cũng giống nhau. Một số chatbot hướng dẫn bạn chọn các tùy chọn có sẵn theo cấu trúc, trong khi số khác lại phản hồi một cách tự do và tự nhiên như đang trò chuyện. Việc hiểu rõ những điểm khác biệt này sẽ giúp bạn chọn được công cụ phù hợp - hoặc thiết kế một trải nghiệm tốt hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu chatbot là gì, các loại chatbot phổ biến, cơ chế hoạt động cũng như chatbot mô phỏng cuộc trò chuyện với con người.

Chatbot là gì?

Chatbot là các giao diện hội thoại mô phỏng cuộc trò chuyện của con người thông qua văn bản hoặc giọng nói nhằm giải đáp thắc mắc hoặc hỗ trợ thực hiện các tác vụ đơn giản.

Khác với các phần mềm truyền thống đòi hỏi người dùng phải tuân theo những bước cụ thể hoặc nhấp chuột qua nhiều menu, chatbot cho phép người dùng đặt câu hỏi hoặc đưa ra yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận phản hồi trực tiếp. Thay vì phải đi theo một quy trình cố định, người dùng trao đổi tin nhắn qua lại giống như trong một cuộc trò chuyện thông thường.

Không phải tất cả chatbot đều hoạt động theo cùng một cách. Một số chatbot tuân theo các quy tắc có cấu trúc để hướng dẫn người dùng thực hiện các tác vụ cụ thể, trong khi số khác sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phản hồi linh hoạt hơn và xử lý những cuộc hội thoại mở. Bạn thường thấy chatbot xuất hiện trong các cửa sổ trò chuyện trên trang web, ứng dụng di động, nền tảng nhắn tin và trung tâm hỗ trợ, nơi chúng cung cấp sự trợ giúp hoặc hướng dẫn người dùng thực hiện các bước tiếp theo.

So sánh Chatbot, AI đàm thoại và trợ lý ảo

Các thuật ngữ chatbot, AI đàm thoại và trợ lý ảo thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng đề cập đến những thành phần khác nhau trong một hệ thống hội thoại.

Chatbot là giao diện mà người dùng tương tác trực tiếp thông qua văn bản hoặc giọng nói. Ví dụ, cửa sổ trò chuyện hỗ trợ trên trang web giúp giải đáp các câu hỏi thường gặp chính là một chatbot.

AI đàm thoại là công nghệ cho phép hệ thống hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người. Ví dụ, khi chatbot hiểu được một câu hỏi diễn đạt không theo khuôn mẫu cố định và trả lời một cách tự nhiên, thì khả năng đó đến từ AI đàm thoại.

Trợ lý ảo là các công cụ có phạm vi rộng hơn, sử dụng hình thức hội thoại để giúp người dùng hoàn thành công việc trong nhiều bối cảnh khác nhau. Ví dụ, một công cụ giúp quản lý lịch trình, tra cứu thông tin hoặc thực hiện các thao tác thông qua giọng nói hoặc tin nhắn trò chuyện được coi là trợ lý ảo.

Tóm lại, các thuật ngữ này mô tả những lớp khác nhau trong hệ thống hội thoại: Giao diện mà bạn sử dụng (chatbot), công nghệ ngôn ngữ vận hành nó (AI đàm thoại) và các công cụ rộng hơn được xây dựng dựa trên công nghệ đó (trợ lý ảo).

Không phải tất cả chatbot đều được xây dựng theo cùng một cách. Để hiểu tại sao một số chatbot có vẻ cứng nhắc theo khuôn mẫu trong khi số khác lại linh hoạt hơn, chúng ta cần xem xét các loại hình chatbot phổ biến.

Các loại chatbot và ví dụ minh họa

Chatbot có nhiều dạng khác nhau, và mỗi loại sẽ quyết định mức độ dễ đoán hay linh hoạt của trải nghiệm người dùng. Dưới đây là những loại phổ biến nhất cùng sự khác biệt giữa chúng.

Chatbot dựa trên quy tắc

Chatbot dựa trên quy tắc sử dụng các cây quyết định được thiết lập sẵn để điều hướng cuộc trò chuyện và đưa ra những phản hồi cố định.

Các chatbot này thường hiển thị những tùy chọn menu hoặc nút bấm, chẳng hạn như "Thanh toán" hoặc "Hỗ trợ kỹ thuật", và mỗi lựa chọn sẽ kích hoạt bước tiếp theo đã được định sẵn trong cuộc trò chuyện. Do tuân theo các lộ trình cố định, cùng một dữ liệu đầu vào sẽ luôn tạo ra cùng một kết quả đầu ra.

Cấu trúc này giúp chatbot dựa trên quy tắc hoạt động ổn định và có thể dự đoán trước được. Tuy nhiên, chúng bị giới hạn trong các tình huống đã được thiết kế cụ thể để xử lý và có thể gặp khó khăn với những câu hỏi bất ngờ hoặc câu hỏi mở nằm ngoài các lộ trình đã định.

Chatbot dựa trên từ khóa

Chatbot dựa trên từ khóa nhận diện các từ hoặc cụm từ cụ thể và đưa ra những phản hồi đã được thiết lập sẵn tương ứng với những từ đó.

Ví dụ, việc nhập từ "hoàn tiền" có thể kích hoạt một liên kết dẫn đến chính sách đổi trả hàng. Mặc dù người dùng có thể nhập văn bản tự do, chatbot vẫn dựa vào việc khớp từ khóa thay vì thực sự hiểu ý định của người dùng. Nếu yêu cầu được diễn đạt khác so với dự kiến, phản hồi có thể không chính xác hoặc không đúng trọng tâm.

So với chatbot dựa trên quy tắc, các hệ thống dựa trên từ khóa linh hoạt hơn một chút - nhưng vẫn bị hạn chế bởi những phản hồi đã được định sẵn.

Chatbot AI

Chatbot AI (đôi khi còn được gọi là chatbot AI đàm thoại) sử dụng Generative AI để diễn giải dữ liệu đầu vào từ người dùng và tạo ra phản hồi một cách linh hoạt.

Thay vì tuân theo kịch bản hay khớp từ khóa, chatbot AI có thể hiểu các câu hỏi được diễn đạt tự do, phản hồi các tin nhắn tiếp nối và điều chỉnh câu trả lời theo ngữ cảnh cuộc trò chuyện. Chúng sử dụng các công nghệ như Machine Learning, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích tin nhắn của bạn và tạo ra phản hồi phù hợp trong thời gian thực.

Chatbot AI có thể giải thích các chủ đề phức tạp, soạn thảo hoặc chỉnh sửa nội dung và điều chỉnh giọng điệu dựa trên yêu cầu. Vì phản hồi được tạo mới thay vì chọn từ danh sách có sẵn, kết quả đầu ra có thể thay đổi và cần được kiểm tra lại để đảm bảo độ chính xác cũng như sự phù hợp.

Chatbot lai

Chatbot lai kết hợp logic dựa trên quy tắc với các phản hồi do AI tạo ra để cân bằng giữa tính ổn định (có thể dự đoán trước) và sự linh hoạt.

Ví dụ, một chatbot lai có thể bắt đầu bằng các tùy chọn menu để điều hướng yêu cầu, sau đó chuyển sang sử dụng phản hồi do AI hỗ trợ đối với những câu hỏi tiếp theo phức tạp hơn.

Bằng cách kết hợp các lộ trình có cấu trúc với sự linh hoạt trong đàm thoại, chatbot lai vừa đảm bảo xử lý nhất quán những tác vụ thông thường, vừa có khả năng thích ứng với những tương tác đòi hỏi sự tinh tế hơn. Mặc dù chatbot truyền thống và chatbot tích hợp AI có sự khác biệt trong cách xử lý thông tin đầu vào và tạo phản hồi, chúng vẫn tuân theo một quy trình chung ở phía sau hệ thống. Việc hiểu rõ quy trình này sẽ giúp bạn dễ dàng hình dung cách mỗi loại chatbot đưa ra câu trả lời.

Chatbot hoạt động như thế nào?

Chatbot hoạt động bằng cách tiếp nhận tin nhắn của bạn, phân tích nội dung yêu cầu và phản hồi bằng thông tin phù hợp hoặc các bước tiếp theo.

Mặc dù quy trình tổng thể giữa các hệ thống khá tương đồng, nhưng phương thức vận hành cốt lõi lại khác nhau tùy theo loại chatbot. Chatbot dựa trên quy tắc và từ khóa tuân theo logic được thiết lập sẵn để khớp thông tin đầu vào với các câu trả lời cố định. Chatbot AI sử dụng các mô hình tạo sinh để đưa ra phản hồi linh hoạt dựa trên ngữ cảnh. Chatbot lai kết hợp các yếu tố của cả hai loại, sử dụng quy tắc có cấu trúc trong một số tình huống và phản hồi do AI tạo ra trong những trường hợp khác.

Dưới đây là mô tả về quy trình hoạt động thường thấy ở phía sau hệ thống:

1. Tiếp nhận tin nhắn

Khi bạn nhập tin nhắn hoặc nói ra yêu cầu, chatbot sẽ ghi nhận thông tin đầu vào đó làm điểm khởi đầu cho quá trình tương tác.

Tin nhắn có thể ở dạng câu hỏi, cụm từ ngắn hoặc mệnh lệnh trực tiếp, chẳng hạn như "Đơn hàng của tôi đang ở đâu?" hay "Tôi cần hỗ trợ về vấn đề thanh toán". Tùy vào thiết kế của chatbot, bạn có thể nhập liệu vào cửa sổ trò chuyện hoặc nói trực tiếp yêu cầu của mình.

Ở giai đoạn này, chatbot chỉ đơn thuần ghi nhận tin nhắn y hệt như cách bạn nhập vào trước khi tiến hành xử lý sâu hơn.

2. Diễn giải yêu cầu

Sau khi nhận được tin nhắn, chatbot sẽ xác định mục đích hoặc điều bạn muốn thực hiện.

Các chatbot dựa trên quy tắc hoạt động theo những luồng đã định sẵn, trong khi hệ thống dựa trên từ khóa sẽ quét tìm các từ hoặc cụm từ cụ thể để kích hoạt những phản hồi đã được soạn thảo trước. Ví dụ, chúng có thể tìm kiếm các từ như "thanh toán" hoặc "hỗ trợ" để quyết định phản hồi nào sẽ được đưa ra.

Chatbot AI diễn giải ý nghĩa linh hoạt hơn. Thay vì chỉ khớp với các từ ngữ chính xác, chúng phân tích ý định và ngữ cảnh để hiểu điều bạn muốn thực hiện, ngay cả khi yêu cầu của bạn được diễn đạt theo cách không theo khuôn mẫu thông thường.

Chatbot lai có thể bắt đầu bằng logic có cấu trúc, sau đó chuyển sang cơ chế diễn giải bằng AI khi yêu cầu nằm ngoài các tùy chọn đã định sẵn.

3. Xác định phản hồi phù hợp

Sau khi diễn giải yêu cầu, chatbot sẽ quyết định cách phản hồi bằng thông tin hoặc hướng dẫn thích hợp. Chatbot có thể trả lời trực tiếp câu hỏi, gợi ý các bước tiếp theo hoặc đặt câu hỏi bổ sung để làm rõ vấn đề.

Chatbot dựa trên quy tắc và từ khóa sẽ chọn một phản hồi cố định từ các tùy chọn đã có sẵn. Chatbot AI tạo ra phản hồi theo thời gian thực dựa trên các mô hình đã học được trong quá trình huấn luyện. Hệ thống lai có thể thực hiện cả hai cách thức này tùy thuộc vào tình huống cụ thể.

4. Gửi phản hồi

Chatbot gửi câu trả lời thông qua chính giao diện mà bạn đã dùng để gửi tin nhắn, dù đó là cửa sổ trò chuyện hay tương tác bằng giọng nói.

Phản hồi có thể bao gồm văn bản, liên kết, nút bấm hoặc các hành động gợi ý. Ví dụ, chatbot có thể đưa ra lời giải thích ngắn gọn, cung cấp liên kết đến bài viết hướng dẫn hoặc đưa ra những tùy chọn để bạn lựa chọn.

Tại thời điểm này, cuộc trò chuyện có thể kết thúc hoặc tiếp tục nếu bạn đặt thêm câu hỏi. Và đây chính là lúc thiết kế của chatbot đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết.

5. Khả năng xử lý các tin nhắn tiếp nối

Nhiều chatbot được thiết kế để duy trì cuộc trò chuyện liên tục, nhưng cách thức thực hiện điều này phụ thuộc vào thiết kế của chúng.

Một số hệ thống hoạt động dựa trên quy tắc hoặc từ khóa sẽ xử lý từng tin nhắn một cách độc lập và có thể reset trạng thái sau mỗi lần phản hồi. Ngược lại, các chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thường có khả năng duy trì ngữ cảnh xuyên suốt nhiều tin nhắn. Các mô hình lai có thể lưu giữ ngữ cảnh một cách có chọn lọc, tùy thuộc vào cách chúng được cấu hình.

Khi ngữ cảnh được duy trì, quá trình tương tác sẽ trở nên tự nhiên hơn vì chatbot có thể tham chiếu lại các phần trước của cuộc trò chuyện thay vì phải bắt đầu lại từ đầu. Nếu ngữ cảnh không được lưu giữ, bạn có thể sẽ phải nhắc lại yêu cầu hoặc thao tác quay lại các tùy chọn trước đó.

Chatbot mô phỏng cuộc trò chuyện như thế nào?

Câu hỏi vẫn là: Làm thế nào để các chatbot AI như ChatGPT mô phỏng các cuộc trò chuyện chính xác với con người? 

Vào tháng 11 năm 2022, OpenAI đã phát hành phiên bản có thể truy cập công khai của mô hình ngôn ngữ lớn GPT-3.5 có tên ChatGPT. Đây là chatbot AI đầu tiên thể hiện khả năng mô phỏng các cuộc hội thoại rất giống con người. 

Đầu tiên, phần tử "GPT" trong tên của công cụ là viết tắt của "Generative Pre-training Transformer", là một loại mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bạn có thể đã thấy cả hai thuật ngữ này được sử dụng nhiều cho đến nay, nhưng chúng thực sự có ý nghĩa gì?

LLM là một mô hình học tập AI được sử dụng bởi tất cả các chatbot AI chính mà bạn thấy ngày nay. Nó được hỗ trợ bởi thuật toán AI sử dụng phương pháp Deep Learning để vận hành ở mức độ cực kỳ phức tạp. Tất cả các LLM đều được đào tạo với bộ dữ liệu rất lớn, mang lại cho chúng một kho kiến thức khổng lồ để giải quyết các vấn đề và trả lời những truy vấn. Ví dụ, ChatGPT-4 đã được đào tạo với từ 1 nghìn tỷ đến 1,7 nghìn tỷ tham số và terabyte dữ liệu (mặc dù OpenAI chưa tiết lộ chính xác là bao nhiêu).

GPT là một loại LLM cụ thể bao gồm mạng lưới nơ-ron nhân tạo có khả năng deep learning. GPT là các mô hình được đào tạo trước với cơ sở dữ liệu thông tin khổng lồ để học hỏi. Trong trường hợp của ChatGPT, điều này bao gồm văn bản từ sách, tạp chí, bài báo, v.v... Nhưng ngay cả với tất cả dữ liệu này, làm thế nào ChatGPT có thể nói chuyện với người dùng theo cách giống con người?

Trong quá trình phát triển ChatGPT, nó đã được đào tạo bằng phương pháp học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Hình thức đào tạo này sử dụng biện pháp củng cố để biến ChatGPT thành chatbot mong muốn. Với mô hình khen thưởng và phản hồi, ChatGPT có thể hiểu phản hồi nào hữu ích hoặc "tốt" và phản hồi nào không. Phương pháp này cũng cho phép ChatGPT nắm bắt ngữ cảnh hội thoại tốt hơn, nghĩa là nó có thể trả lời các lời nhắc hiệu quả hơn.

Quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên của ChatGPT cũng đóng một vai trò lớn trong cách nó phản hồi với người dùng, bao gồm cả việc nhận dạng các mẫu ngôn ngữ và cảm xúc cụ thể. Trong quá trình đào tạo, thuật toán đã được cung cấp các ví dụ về cuộc trò chuyện của con người để hiểu rõ hơn cách con người giao tiếp. Thuật toán thậm chí có thể ghi chú các tín hiệu, như lời chào và lời tạm biệt, để theo dõi giai đoạn của cuộc trò chuyện.