Bỏ qua nội dung
Thế giới

Tự học và làm em Chatbot AI biết nói chuyện của tôi :)

  • adminA

    Câu chuyện của tôi là thời đại mang hơi thở của AI, và tôi là 1 LTV chỉ nằm ngoài lề cũng bị lôi kéo vào vòng xoáy AI này.

    Tôi đã chọn làm một em Chatbot đơn giản nhất, dễ làm & dễ chơi để phục vụ tốt cho công việc cá nhân của mình.

    Chatbot bây giờ đã là 1 phần không thể thiếu cho mọi Website, mà nói đến website thì giờ này nó đã vươn tới tầm tự động hoá hết rồi.

    Ví như: Hướng dẫn cho khách hàng thao tác sử dụng website, tự động mua sắm theo ý thích hay trả lời khách hàng bằng giọng nói thực...

    Tuyệt vời phải không các bạn!

    Nếu các bạn đang nghiên cứu về AI và làm tự động hoá sẽ thấy WEB không còn "đứng im" nữa. Hãy thử cùng mình tạo thử 1 em chatbot thông minh tự động trả lời khách hàng và giúp khách hàng hiểu sâu về website như lập báo giá, gửi email báo giá và nói chuyện như 1 em AI thực thụ nhé :)

    Bây giờ mình sẽ đi vào chi tiết cụ thể em AI mình tạo ra.

    Làm gì thì làm cũng phải đi ngủ cái đã.

    0

    Bài liên quan

    • bcnB
      bcn
      Thời AI mà không tận dụng thì hơi phí rồ...

      Thời AI mà không tận dụng thì hơi phí rồi các bác, mình mới lụm được bí kíp sửa ảnh mà chưa thử, có bác nào thử rồi cho xin review cái nha 😎🧐😝

      1 Phản hồi 0 Yêu thích 4 Đã xem
    • adminA

      Nhiều doanh nghiệp vẫn thường nhầm lẫn giữa Chatbot truyền thống và tác nhân trí tuệ nhân tạo AI Agent.

      Sự thật là hai công nghệ này có sự khác biệt rất lớn về mặt tư duy, khả năng xử lý vấn đề và giá trị mang lại cho mô hình kinh doanh.

      Bài viết này sẽ phân tích chi tiết bản chất công nghệ để giúp bạn hiểu tại sao AI Agent từ YenAI.vn lại tạo nên bước ngoặt lớn.

      Chatbot kịch bản truyền thống (Rule-based Chatbot)

      Chatbot thông thường hoạt động dựa trên cây kịch bản cố định do con người thiết lập sẵn.

      Nếu khách hàng đặt câu hỏi nằm ngoài danh sách từ khóa, chatbot lập tức đơ cứng hoặc trả lời ngô nghê, gây ức chế cho người dùng.

      AI Agent của YenAI – Sức mạnh suy luận và tự thực thi

      AI Agent sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để suy luận mục đích thực sự của câu hỏi.

      Trợ lý này có thể tự truy vấn cơ sở dữ liệu nội bộ, kết nối API để xử lý tác vụ phức tạp và tự học hỏi qua từng ca tương tác mà không cần lập trình lại kịch bản.

      Bảng so sánh trực quan giữa Chatbot và AI Agent

      AI Agent vượt trội hoàn toàn về khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tính linh hoạt và tỷ lệ chốt đơn tự động thành công.

      1 Phản hồi 0 Yêu thích 1 Đã xem
    • adminA

      Nhờ tính tối giản cùng hiệu quả làm việc vượt trội, định dạng Markdown đã khẳng định vị thế là tiêu chuẩn vàng trong lĩnh vực soạn thảo văn bản và sáng tạo nội dung số.

      Trái ngược với những trình chỉnh sửa WYSIWYG cồng kềnh, Markdown giúp người viết đắm chìm hoàn toàn vào dòng chảy ý tưởng mà không bị xao nhãng bởi các thao tác chọn phông chữ hay căn chỉnh khoảng cách.

      Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ bản chất của Markdown và giải mã lý do các cây viết chuyên nghiệp đều ưu tiên chọn lựa cú pháp này trên Type.vn.

      1. Markdown là gì?

      Markdown là một ngôn ngữ đánh dấu siêu nhẹ (Lightweight Markup Language) do John Gruber phát triển vào năm 2004.

      Ngôn ngữ này cho phép định dạng văn bản thô một cách nhanh chóng thông qua các ký tự bàn phím quen thuộc: sử dụng dấu thăng (#) cho các cấp tiêu đề, dấu sao (*) cho chữ in đậm hoặc in nghiêng, và dấu gạch ngang (-) để tạo danh sách.

      2. Những ưu điểm đột phá chinh phục các cây viết chuyên nghiệp

      • Tối ưu tốc độ soạn thảo: Bạn không cần rời tay khỏi bàn phím để dùng chuột chọn định dạng, nhờ đó dễ dàng duy trì trạng thái tập trung cao độ (Flow State).
      • Tương thích và đồng bộ tuyệt đối: Tệp tin Markdown (.md) là văn bản thuần túy, có thể mở và chỉnh sửa mượt mà trên mọi thiết bị hay hệ điều hành mà không gặp sự cố lỗi định dạng.
      • Chuyển đổi linh hoạt lên CMS: Các nền tảng quản trị nội dung hàng đầu hiện nay như WordPress, Ghost hay Type.vn đều hỗ trợ chuyển đổi cú pháp Markdown sang mã HTML chuẩn SEO chỉ với một cú nhấp chuột.

      3. Các cú pháp Markdown cơ bản cần ghi nhớ

      Chỉ với 5 phút làm quen, bạn đã có thể làm chủ hoàn toàn bộ cú pháp cốt lõi của Markdown:

      # Tiêu đề H1, ## Tiêu đề H2, ### Tiêu đề H3
**In đậm nội dung**, *In nghiêng nội dung*
[Tên liên kết](https://type.vn)
- Thẻ danh sách không đánh số
      1 Phản hồi 0 Yêu thích 2 Đã xem
    • adminA

      Trận đối đầu nghẹt thở giữa Đặc vụ Giang Đặc Lỗ và thủ lĩnh băng đảng Ác tăng Lăng Sâm được giới chuyên môn đánh giá là một trong những màn giao đấu kinh điển nhất lịch sử điện ảnh hành động. Dưới góc độ chuyên môn, bài viết này sẽ phân tích các chiêu thức võ thuật đỉnh cao được hai cao thủ phô diễn, mang đến cho độc giả một cái nhìn cận cảnh về sự giao thoa võ học giữa các hệ phái từ Á sang Mỹ.

      Sức mạnh áp đảo từ Báo Hình Quyền Thiếu Lâm và Capoeira

      Mở đầu trận đấu, nhân vật Ác tăng nhanh chóng áp đặt thế trận bằng lối đánh dũng mãnh, tàn bạo. Phân tích hình ảnh cận cảnh cho thấy đấu sĩ này sử dụng nhuần nhuyễn hai trường phái võ thuật có tính sát thương cực cao: Báo Hình Quyền (thuộc ngũ hình quyền Thiếu Lâm) và các đòn chân biến ảo của Capoeira (nghệ thuật chiến đấu của Brazil).

      Với thể hình vạm vỡ cùng các hình xăm kín vai, Ác tăng tung ra những đòn tấn công dồn dập như "Thủ đao hoành trảm" (chém cạnh tay ngang), "Hạ tạp khuỷu" (đập khuỷu tay xuống) và liên tục dồn ép đối thủ bằng "Phi báo dược kích" (hổ báo vồ mồi). Sự kết hợp giữa bộ pháp di chuyển linh hoạt của Capoeira và những cú đá uy lực như "720 độ xoay người hạ tích tỳ" (đá chẻ xoay hai vòng) đã hoàn toàn áp chế đặc vụ Giang Đặc Lỗ trong hiệp một.

      Nhân vật

      Hệ phái chủ đạo

      Chiêu thức đặc trưng xuất hiện trong video

      Ác tăng (Lăng Sâm)

      Báo Hình Quyền Thiếu Lâm, Capoeira

      Thủ đao hoành trảm, Phi báo dược kích, 720° xoay người hạ tích tỳ, Đơn thủ san địa đảo câu thích

      Giang Đặc Lỗ

      Muay Thai (Bát Tý Quyền)

      Nghi thức Wai Kru, Phản đỉnh khuỷu, Tằng không chuyển thân hậu sái, Điện bộ trắc sái

      Cú lội ngược dòng ngoạn mục bằng Bát Tý Quyền Muay Thai

      Sau khi bị đánh gục và phải rút lui, Đặc vụ Giang Đặc Lỗ đã có màn tái xuất đầy ấn tượng. Chi tiết đắt giá nhất chính là việc anh thực hiện các động tác tay kỳ lạ trước khi bước vào hiệp hai. Đây chính là nghi thức cổ truyền Wai Kru Ram Muay của các võ sĩ Muay Thai nhằm ổn định tâm lý và thể hiện sự tôn kính với sư phụ.

      Khi bước vào trận tái đấu với tinh thần nghiêm túc, Giang Đặc Lỗ đã kích hoạt hoàn toàn sức mạnh của "Bát Tý Quyền" (nghệ thuật sử dụng 8 bộ phận tấn công của Muay Thai bao gồm hai tay, hai chân, hai chỏ và hai gối). Anh liên tục hóa giải các đòn đấm của Ác tăng bằng kỹ thuật parry (gạt đòn) liên hoàn, trước khi phản công sấm sét bằng cú "Phản đỉnh khuỷu" (đánh chỏ ngược) cực hiểm hóc vào cằm đối thủ. Trận đấu khép lại bằng cú dứt điểm "Điện bộ trắc sái" (bước đệm đá tống ngang) dũng mãnh, khiến Ác tăng hoàn toàn đo ván và vỡ vụn hòm gỗ phía sau. Đây xứng đáng là một bài học mẫu mực về chiến thuật lội ngược dòng trong thực chiến võ thuật.

      1 Phản hồi 0 Yêu thích 2 Đã xem
    • adminA

      Gonu đấu với Baekjeong

      1 Phản hồi 0 Yêu thích 3 Đã xem
    • buctuong2000B
      Anh em còn đợi chờ gì nữa mà không vô tr...

      674490615_1583473657118991_1826397584847896306_n.jpg Anh em còn đợi chờ gì nữa mà không vô trải nghiệm code khác biệt này ngay với "con quái vật" Claude Opus 4.7 vừa mới được thả ra ngày hôm qua https://tadu.cloud/trai-nghiem-claude-opus-4-7-buoc-nhay-vot-cua-mo-hinh-lap-trinh-ai-tu-dong.html

      1 Phản hồi 0 Yêu thích 3 Đã xem
    • adminA

      Chỉ sau 24 giờ, teaser đầu tiên của Hộ Linh Tráng Sĩ đã trở thành một trong những chủ đề thảo luận thịnh hành.👏🏻🥳

      1 Phản hồi 0 Yêu thích 3 Đã xem
    • adminA

      Như các bạn đã biết, Chatbot là một chương trình kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) để tương tác với con người. Công cụ này có thể thay thế cho nhân viên tư vấn hoặc trả lời những thắc mắc của khách hàng.

      Nó không chỉ là công cụ trợ giúp bán hàng hoạt động 24/7. Mà Chatbot còn cập nhật liên tục, giúp bạn không bỏ sót đơn hàng nào của khách.

      Train mô hình chatbot bằng Machine Learning (Deep Learning) như thế nào?

      Việc huấn luyện một mô hình chatbot bằng Python có thể thực hiện bằng nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào độ phức tạp và dữ liệu mà bạn muốn sử dụng. Dưới đây là hướng dẫn từng bước của team FastCloud để các bạn có thể train một con chatbot từ cơ bản đến nâng cao.

      1. Chọn phương pháp huấn luyện

      Có 3 phương pháp chính để train một chatbot:

      Dựa trên rule-based (kịch bản có sẵn) – Dùng các câu trả lời cố định.

      Dựa trên machine learning truyền thống – Dùng mô hình NLP như TF-IDF hoặc seq2seq.

      Dựa trên deep learning – Dùng mô hình transformer như GPT hoặc LLaMA.

      2. Chuẩn bị môi trường và cài đặt thư viện

      Trước tiên, bạn cần cài đặt các thư viện quan trọng:

      NLTK: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

      Transformers: Sử dụng mô hình ngôn ngữ mạnh như GPT.

      Quá trình thực hiện:

      1️⃣ Thu thập dữ liệu hội thoại

      Ví dụ file intents.json:

      {
    "intents": [
        {
            "tag": "chào hỏi",
            "patterns": ["Xin chào", "Chào bạn", "Hello"],
            "responses": ["Chào bạn!", "Xin chào, tôi có thể giúp gì?", "Hello!"]
        },
        {
            "tag": "tạm biệt",
            "patterns": ["Tạm biệt", "Bye", "Hẹn gặp lại"],
            "responses": ["Tạm biệt nhé!", "Hẹn gặp lại!", "Bye bye!"]
        }
    ]
}

      2️⃣ Tiền xử lý dữ liệu

      Mục tiêu: Biến văn bản thành dạng có thể dùng để train mô hình (Bag of Words).

      📌 Các bước:

      ✅ Tokenize (tách từ)
      ✅ Lemmatize (chuẩn hóa từ)
      ✅ Chuyển đổi sang dạng vector

      Cài đặt thư viện:

      pip install numpy nltk tensorflow

      Code tiền xử lý dữ liệu:

      import json
import random
import numpy as np
import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

# Khởi tạo lemmatizer để chuẩn hóa từ
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

# Load dữ liệu hội thoại từ JSON
with open("intents.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    intents = json.load(file)

words = []
classes = []
documents = []
ignore_words = ["?", "!", ".", ","]

# Xử lý dữ liệu đầu vào
for intent in intents["intents"]:
    for pattern in intent["patterns"]:
        word_list = nltk.word_tokenize(pattern)  # Tokenize
        words.extend(word_list)
        documents.append((word_list, intent["tag"]))
        if intent["tag"] not in classes:
            classes.append(intent["tag"])

# Chuẩn hóa từ (lemmatization)
words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))
classes = sorted(list(set(classes)))

print("Từ vựng:", words)
print("Nhóm hội thoại:", classes)

      3️⃣ Chuyển đổi dữ liệu thành vector

      Chúng ta tạo Bag of Words (BOW) để biểu diễn câu bằng số.

      # Tạo dữ liệu huấn luyện
training = []
output_empty = [0] * len(classes)

for doc in documents:
    bag = []
    word_patterns = doc[0]
    word_patterns = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in word_patterns]

    for w in words:
        bag.append(1) if w in word_patterns else bag.append(0)

    output_row = list(output_empty)
    output_row[classes.index(doc[1])] = 1
    training.append([bag, output_row])

# Chuyển đổi sang mảng NumPy
random.shuffle(training)
training = np.array(training, dtype=object)

train_x = np.array(list(training[:, 0]))  # Input (BOW)
train_y = np.array(list(training[:, 1]))  # Output (Nhóm hội thoại)

print("Dữ liệu đầu vào:", train_x)
print("Dữ liệu đầu ra:", train_y)

      4️⃣ Xây dựng mô hình Deep Learning

      Chúng ta sử dụng TensorFlow/Keras để xây dựng mạng Neural Network.

      from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import SGD

# Xây dựng mô hình Deep Learning
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation="relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation="relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation="softmax"))

# Biên dịch mô hình
sgd = SGD(learning_rate=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=sgd, metrics=["accuracy"])

# Train mô hình
model.fit(train_x, train_y, epochs=200, batch_size=5, verbose=1)

# Lưu mô hình đã train
model.save("chatbot_model.h5")
print("Mô hình đã được lưu!")

      5️⃣ Triển khai chatbot

      Sau khi train xong, chúng ta có thể sử dụng mô hình để phản hồi tin nhắn.

      import json
import numpy as np
import nltk
import tensorflow as tf
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()
with open("intents.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    intents = json.load(file)

# Load mô hình đã train
model = tf.keras.models.load_model("chatbot_model.h5")

# Hàm xử lý đầu vào
def clean_up_sentence(sentence):
    sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
    sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
    return sentence_words

def bag_of_words(sentence, words):
    sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
    bag = [0] * len(words)
    for s in sentence_words:
        for i, w in enumerate(words):
            if w == s:
                bag[i] = 1
    return np.array(bag)

def predict_class(sentence):
    bow = bag_of_words(sentence, words)
    res = model.predict(np.array([bow]))[0]
    ERROR_THRESHOLD = 0.25
    results = [[i, r] for i, r in enumerate(res) if r > ERROR_THRESHOLD]
    results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return classes[results[0][0]] if results else "unknown"

def get_response(tag):
    for intent in intents["intents"]:
        if intent["tag"] == tag:
            return random.choice(intent["responses"])
    return "Xin lỗi, tôi không hiểu."

# Chạy chatbot
print("Chatbot đã sẵn sàng! Nhập 'quit' để thoát.")
while True:
    message = input("Bạn: ")
    if message.lower() == "quit":
        break
    tag = predict_class(message)
    response = get_response(tag)
    print(f"Bot: {response}")

      🎯 Tổng kết

      ✅ Thu thập dữ liệu (intents.json)
      ✅ Tiền xử lý dữ liệu (Tokenize, Lemmatize, Bag of Words)
      ✅ Xây dựng mô hình Deep Learning (Neural Network với TensorFlow)
      ✅ Train mô hình
      ✅ Triển khai chatbot

      1 Phản hồi 0 Yêu thích 303 Đã xem
  • S

    Làm tút hướng dẫn làm chatbot đi bác

    0
  • adminA

    Các bước làm Chatbot siêu dễ thương của mình là như sau ạ

    Tuy là lần đầu tiên làm chatbot nhưng vụ này mình muốn làm từ lâu rồi, còn hồi trên ghế nhà trường đã muốn làm 1 con để phục vụ riêng cho mình, và bây giờ nhờ có các công cụ như ChatGPT, Gemini mà mình có thể thực hiện hoá ý tưởng của mình được. Tuy là chưa được xịn nhưng mình sẽ cải tiến nó dần dần.

    Bước 1/ Lên ý tưởng:

    • Học hành: Con bot nó phải học được nội dung website của mình, hoặc bất kỳ website nào khác.
    • Tiếp tục học: Ngoài ra nó có thể học luôn các tài liệu văn bản như PDF, Doc,...

    ===> Nói chung con bot nó phải thông minh hơn mình là chắc chắn rồi, với cả nó cần phải có kiến thức chuyên sâu về một vài lĩnh vực mà mình muốn nó phục vụ. Để sau này có gì cần hỏi thì nó sẵn sàng trả lời và đưa cho mình những giải pháp tốt nhất.

    Bước 2/ Nền tảng

    • Bắt đầu học: Python (làm API), Cơ Sở Dữ Liệu (lưu những thông tin cơ bản như tài khoản), HTML5 + CSS3 (làm giao diện Chatbot), Javascript (Điều khiển mấy thứ linh tinh), Angular (làm giao diện Chatbot). Học đúng trọng tâm thôi, lan man biết nhiều chỉ tổ dễ bị tẩu hoả nhập ma.
    • Công cụ: ChatGPT (để hỏi), Gemini (để lấy Key làm việc với LLM), LLM (Large Language Model mô hình ngôn ngữ giải quyết mọi câu hỏi của mình)
    • Cơ sở vật chất: Máy tính bàn, Card đồ hoạ (không có card rồi thì nghỉ chơi luôn),...

    ===> Dù là chưa biết gì về lập trình nhưng những vấn đề mình vạch ra đều có thể giải quyết được. Các ngôn ngữ lập trình này đều rất phổ thông và có thể tìm tài liệu học dễ dàng. Không lạm dụng ChatGPT để giải quyết hoàn toàn công việc của mình.

    Bước 3/ Cài đặt

    • Hệ điều hành: Linux hoặc Windows (mình chọn Win vì nó thân thiện)
    • Phần mềm: Cài python 3.12 mới xíu cho đỡ lạc hậu, Cài Angular CLI (thực ra thì mình thích dùng Angular hơn mấy cái React, Vue,... nên mình chọn nó để làm Web app, sau này có thể làm luôn Desktop App nếu thích). Cài MongoDB để làm CSDL, HTML CSS và Javascript thì không cần cài gì vì trình duyệt tự đọc tự hiểu được rồi. Cài Visual Studio để gõ code, ngoài ra còn 1 số thứ linh tinh cần dùng tới Terminal (Command Prompt, Power ...) của Windows.
    • Phần cứng: Chạy ra tiệm mua con máy bàn cấu hình kha khá chút, nhớ mua kèm 1 em card đồ hoạ cũ cũng được nhưng không có thì hơi phiền á, còn không có thì thôi dùng Chip xử lý thay Card đồ hoạ rời cũng được.

    Bước 4/ Vừa học vừa hành

    • Không dễ chút nào: Đầu tiên là việc cài đặt cho đủ các phần mềm, các thư viện Python cần thiết. Nhưng mãi cũng xong thôi.
    • Chương trình đầu tiên: Không phải Hello World như học trên ghế nhà trường đâu, nó có ti tỉ thứ cần phải nói Helllo đó.
    • Hình thành đầu tiên: Đầu tiên mình thử phát triển với 1 file python trước, mình đặt tên cho nó là bot.py và bắt đầu viết những dòng code đầu tiên.

    ===> Những giai đoạn tiếp theo mới thực sự gian nan và vất vả, mình sẽ viết tiếp trong ngày kế nhé. Anh em nào quan tâm thì Comment dưới để cùng mình trao đổi tiếp nhé.

    Làm gì thì làm cũng phải đi ngủ cái đã.

    0
Cafe Buổi Sáng
3 2 259 2

Bản quyền 2026 © Type