Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép các chatbot AI mạnh mẽ có thể cung cấp phản hồi chính xác và nhận biết ngữ cảnh. Chúng tôi cung cấp giải pháp và quy trình từng bước xây dựng một chatbot AI tùy chỉnh theo dữ liệu khách hàng để đưa ra câu trả lời chính xác cho các truy vấn của người dùng. Các lĩnh vực có thể áp dụng:
- AI Chatbot tìm kiếm các kiến thức từ dữ liệu văn bản của các cơ quan/ tổ chức
- AI Chatbot trả lời nhanh cho các cổng thông tin điện tử (chatbot tuyển sinh, chabot chăm sóc khách hàng ...)
- AI Chabot tạo trợ lý ảo cho các kịch bản riêng (trợ lý ảo, giả lập khách hàng, giả lập bệnh nhân ... )
- AIChatbot tích hợp cho các hệ thống quản lý văn bản/quản lý chuyên ngành...
Hình 1: Quy trình xây dựng hệ thống chatbot riêng của AIMED
I. Các bước xây dựng hệ thống trả lời truy vấn:
- Cấu trúc tài liệu: Chia cơ sở kiến thức thành các phần nhỏ, dễ quản lý, từ các nguồn khác nhau.
- Nhúng văn bản: Sử dụng mô hình nhúng để chuyển mỗi phần văn bản thành vector.
- Lưu trữ vector: Lưu vector vào cơ sở dữ liệu vector làm kho lưu trữ.
- Lưu trữ văn bản gốc: Giữ lại văn bản gốc để phục vụ việc truy xuất sau này.
II. Quy trình trả lời câu hỏi:
- Nhúng câu hỏi: Chuyển câu hỏi thành vector bằng mô hình nhúng đã dùng.
- Truy vấn cơ sở dữ liệu: Sử dụng vector của câu hỏi để truy vấn cơ sở dữ liệu.
- Truy xuất vector tương tự: Tìm các vector gần nhất với vector câu hỏi.
- Liên kết với văn bản: Gắn các vector được truy xuất với các phần văn bản tương ứng.
- Tạo câu trả lời: Dùng văn bản truy xuất để tạo câu trả lời thông qua mô hình ngôn ngữ lớn, đảm bảo thông tin trả lời dựa trên dữ liệu riêng. Sau đó, hiển thị câu trả lời trên giao diện người dùng (UI).