TỔNG QUAN VỀ NỀN TẢNG EM&AI VIRTUAL AGENT
XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN (NLP)
TẠO CONVERSATIONAL AI VỚI EM&AI VIRTUAL AGENT
Các trường hợp ngữ nghĩa phức tạp
Tính năng nâng cao
Cài đặt nâng cao
QUẢN LÝ PHIÊN BẢN & DỮ LIỆU
Tích hợp và triển khai
quản lý hệ thống
Quy trình xây dựng trợ lý ảo
Quy trình xây dựng trợ lý ảo (Virtual Agent - VA) với nền tảng EM&AI Virtual Agent.
Quy trình xây dựng Conversational với nền tảng EM&AI Virtual Agent
Quy trình để xây dựng trợ lý ảo với nền tảng EM&AI Virtual Agent như sau:
1. Xác định chức năng
Mỗi VA nên được xây dựng để giải quyết trường hợp sử dụng riêng biệt. Người dùng cần xây dựng các chức năng và nhiệm vụ tương ứng với quy trình nghiệp vụ của một nhân viên tư vấn.
- Ví dụ:
- Trợ lý ảo ngân hàng: Cho vay, tạo tài khoản, gửi tiết kiệm, làm thẻ tín dụng…
- Trợ lý ảo bảo hiểm: Tư vấn sản phẩm, tra cứu thông tin hợp đồng…
- Trợ lý ảo nhà hàng: Đặt bàn, giao hàng, tra cứu thông tin…
2. Xây dựng kịch bản
Xác định bối cảnh, chia nhỏ các trường hợp phục vụ để tạo kịch bản huấn luyện cho trợ lý ảo.
Xây dựng kịch bản phản hồi bao gồm danh sách ý định và phản hồi cho ý định. Thiết lập luồng hội thoại (flow diagram) để huấn luyện trợ lý ảo phản hồi tuần tự theo bối cảnh, đảm bảo hội thoại mượt mà, tự nhiên.
Kịch bản phản hồi
Flow diagram
3. Thiết lập VA
Từ kịch bản, người huấn luyện nắm được bối cảnh, danh sách các ý định, phản hồi và luồng hội thoại. Sử dụng nền tảng Virtual Agent để thiết lập ý định và phản hồi. Người huấn luyện có thể thêm số lượng nhỏ câu mẫu huấn luyện ở bước này để kiểm tra phản hồi của VA.
4. Huấn luyện VA
Huấn luyện VA là quá trình huấn luyện NLP để VA hiểu và xử lý câu nói bất kỳ của khách hàng.
Từ kịch bản, người huấn luyện xây dựng dữ liệu huấn luyện NLP. Dữ liệu huấn luyện là danh sách gồm lượng lớn câu mẫu, ý định (Intent), thực thể (Entity), từ khóa (Keyword). Tương ứng với mỗi ý định nên chuẩn bị ít nhất 20-30 câu mẫu thể hiện các cách diễn đạt khác nhau của khách hàng.
Tải lên hệ thống EM&AI Virtual Agent bộ dữ liệu mẫu, tiến hành huấn luyện NLP và hiệu chỉnh đến khi mô hình nhận diện NLP đạt chuẩn.
Dữ liệu mẫu huấn luyện NLP
5. Kiểm tra & Điều chỉnh
- Kiểm tra NLP
- Kiểm tra context (bối cảnh).
- Kiểm tra kết quả phản hồi của bot trên các nền tảng tin nhắn tích hợp với hệ thống (Web, Messenger, Zalo).
- Điều chỉnh kết quả cho đến khi bot phản hồi theo đúng kịch bản.
6. Triển khai
Sau khi hoàn thành các bước xây dựng và kiểm tra, thực hiện triển khai lên các nền tảng tương tác (messenger, zalo, website, ứng dụng…). Thiết lập các tích hợp cần thiết với hệ thống của doanh nghiệp (CRM, Service desk, phần mềm contact center,…) đảm bảo trải nghiệm mượt mà.