Mặc dù công nghệ này không phải là mới, nhưng trong vài tháng qua, sự tương tác của chúng tôi với chatbot đã trở nên rất nhanh chóng. Những phát triển gần đây do OpenAI cung cấp hiện giúp các công ty và cá nhân có thể khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Giúp các doanh nghiệp hỗ trợ khách hàng, tiếp thị, phát triển sản phẩm và hơn thế nữa. Các cá nhân cũng học hỏi nhanh hơn và khám phá những ý tưởng cũng như ứng dụng mới đang được tạo ra hàng ngày.
Nếu bạn muốn điều này tìm hiểu thêm về chatbot và thuật ngữ được sử dụng khi thảo luận về công nghệ, bạn sẽ tìm thấy phần giới thiệu này Bảng thuật ngữ Chatbot một nguồn tài nguyên hữu ích Cung cấp tài liệu tham khảo cho những thuật ngữ mà bạn có thể chưa hiểu đầy đủ.
Thuật ngữ Chatbot
1. trò chuyện: Chatbot là một phần mềm AI được thiết kế để trò chuyện với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên của họ. Những cuộc trò chuyện này có thể diễn ra qua nhiều kênh khác nhau như ứng dụng nhắn tin, trang web, ứng dụng di động hoặc qua điện thoại. Chatbots thường được sử dụng để tự động hóa các tác vụ đòi hỏi sự tương tác của con người, chẳng hạn như truy vấn dịch vụ khách hàng, đặt lịch hẹn hoặc cung cấp thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ.
2.Công nhận ý định: Trong bối cảnh của chatbot, nhận dạng ý định đề cập đến khả năng bot hiểu và xác định mục đích đằng sau thông tin đầu vào của người dùng. Sử dụng kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bot có thể suy ra ý định của người dùng và phản hồi tương ứng. Ví dụ: nếu người dùng nhập “Thời tiết như thế nào?”, chatbot sẽ nhận ra mục đích là ‘hỏi về thời tiết’ và lý tưởng nhất là sẽ phản hồi bằng thông tin cập nhật về thời tiết.
3.Nhận thức về bối cảnh: Nhận thức ngữ cảnh đề cập đến khả năng của chatbot trong việc hiểu bối cảnh xung quanh cuộc trò chuyện. Bằng cách theo dõi lịch sử cuộc trò chuyện và tùy chọn của người dùng, bot có thể đưa ra phản hồi phù hợp và được cá nhân hóa. Thuộc tính này rất quan trọng để duy trì các tương tác có ý nghĩa và cung cấp cho người dùng thông tin chính xác.
4Chatbot dựa trên quy tắc: Chatbot dựa trên quy tắc hoạt động dựa trên một bộ quy tắc được xác định trước. Các bot này chỉ có thể phản hồi các lệnh hoặc truy vấn cụ thể mà chúng được lập trình. Mặc dù họ xử lý hiệu quả các nhiệm vụ cụ thể nhưng họ có xu hướng chùn bước khi đối mặt với các tương tác phức tạp hoặc các truy vấn không mong muốn vì họ thiếu khả năng học hỏi kinh nghiệm.
5.AI Chatbot: Chatbot AI sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) để học hỏi từ các tương tác trước đó và tinh chỉnh phản hồi của nó theo thời gian. Khả năng học hỏi này cho phép các chatbot này xử lý các tương tác phức tạp hơn so với chatbot dựa trên quy tắc. Họ sử dụng NLP để hiểu ngôn ngữ con người, giúp họ có khả năng trò chuyện tự nhiên và tương tác hơn.
6. AI đàm thoại: AI đàm thoại đề cập đến các công nghệ cho phép máy móc tham gia vào các cuộc trò chuyện giống như con người. Các hệ thống này sử dụng NLP để hiểu đầu vào, hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) để xử lý đầu vào và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) để hình thành các phản hồi. AI đàm thoại có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như chatbot, trợ lý giọng nói và ứng dụng nhắn tin.
7. giọng nói: Voicebot là một chatbot hỗ trợ giọng nói, có thể hiểu ngôn ngữ nói và trả lời theo cách trò chuyện. Voicebots sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói để hiểu đầu vào bằng lời nói, NLP để xử lý đầu vào và công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói để cung cấp phản hồi bằng giọng nói. Ví dụ về voicebots bao gồm các trợ lý ảo như Siri, Google Assistantvà Alexa.
8. Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS): TTS là công nghệ dịch văn bản kỹ thuật số thành giọng nói. Công nghệ này rất quan trọng trong chức năng của voicebots vì nó cho phép chúng cung cấp phản hồi bằng âm thanh cho các truy vấn của người dùng. TTS thường được sử dụng trong các ứng dụng đọc to nội dung văn bản, như sách điện tử hoặc tin tức.
9. Chuyển lời nói thành văn bản (STT): STT là công nghệ chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản viết. Đây là quá trình ngược lại của TTS và được sử dụng trong voicebots để hiểu thông tin đầu vào bằng lời nói từ người dùng. Công nghệ này thường được sử dụng trong các dịch vụ phiên âm và hệ thống kích hoạt bằng giọng nói.
10. Đào tạo Bot: Đào tạo bot là quá trình cung cấp dữ liệu cho chatbot, cho phép nó học hỏi và cải thiện hiệu suất. Quá trình này thường liên quan đến việc dạy bot hiểu các ý định khác nhau của người dùng, rút ra các thực thể có ý nghĩa từ đầu vào và tạo ra các phản hồi có liên quan.
11. Cách nói: Trong ngữ cảnh của chatbot, một cách nói đề cập đến đầu vào do người dùng cung cấp để bot diễn giải. Đầu vào này có thể ở dạng văn bản viết hoặc lời nói.
12. Đơn vị: Thực thể là những phần thông tin quan trọng mà chatbot trích xuất từ lời nói của người dùng. Đây có thể là những chi tiết cụ thể như ngày tháng, địa điểm, tên sản phẩm, v.v. Ví dụ: trong câu “Tôi muốn đặt chuyến bay tới Paris”, các thực thể sẽ là “đặt vé”, “chuyến bay” và “Paris”. Những chi tiết này rất quan trọng để chatbot thực hiện hành động được yêu cầu.
13. Ý định dự phòng: Đây là mục đích mà chatbot sử dụng khi nó không thể khớp thông tin đầu vào của người dùng với bất kỳ mục đích nào được xác định trước. Về cơ bản, đây là phản hồi mặc định khi chatbot không chắc chắn về cách phản hồi. Điều này có thể bao gồm những câu trả lời như “Tôi không hiểu điều đó, bạn có thể vui lòng diễn đạt lại được không?” hoặc “Xin lỗi, tôi không có thông tin bạn đang tìm kiếm.”
14. Dòng đối thoại: Điều này đề cập đến trình tự và cấu trúc của tin nhắn được trao đổi giữa người dùng và chatbot trong một cuộc trò chuyện. Luồng hộp thoại được thiết kế tốt là yếu tố quan trọng để duy trì cuộc trò chuyện mạch lạc và hấp dẫn.
15. Tương tác đa phương thức: Điều này liên quan đến các tương tác với chatbot vượt xa văn bản và giọng nói và có thể bao gồm hình ảnh, video và các hình thức truyền thông khác. Ví dụ: chatbot có thể hiển thị hình ảnh hoặc video clip để phản hồi truy vấn của người dùng, mang lại trải nghiệm tương tác phong phú hơn và nhiều hơn.
16. Bán hàng đa kênh: Thuật ngữ này đề cập đến phương pháp bán hàng hoặc hỗ trợ nhằm mục đích cung cấp trải nghiệm liền mạch cho người dùng, bất kể kênh tương tác. Điều này có thể trực tuyến trên máy tính để bàn hoặc thiết bị di động hoặc ngoại tuyến trong cửa hàng thực tế. Một chatbot đa kênh sẽ có thể duy trì cuộc trò chuyện liên tục với người dùng trên các nền tảng khác nhau.
17. Thời gian đáp ứng: Điều này đề cập đến thời gian chatbot đưa ra phản hồi sau khi nhận được thông tin đầu vào của người dùng. Thời gian phản hồi nhanh hơn thường mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn.
18.Nền tảng Chatbot: Đây là phần mềm hoặc dịch vụ cung cấp các công cụ và cơ sở hạ tầng cần thiết để xây dựng, đào tạo và triển khai chatbot. Các nền tảng này thường cung cấp một loạt các tính năng, chẳng hạn như NLP, nhận dạng ý định, trích xuất thực thể, quản lý luồng hộp thoại, v.v. Các ví dụ bao gồm Dialogflow của Google, Bot Framework của Microsoft, IBM Watson và Rasa.
19. Con người trong vòng lặp (HITL): Đây là mô hình trong đó con người can thiệp vào quá trình ra quyết định của chatbot. Thông thường, con người sẽ can thiệp khi chatbot không thể xử lý truy vấn. Điều này không chỉ giúp giải quyết các truy vấn của người dùng hiệu quả hơn mà còn cung cấp thêm dữ liệu để đào tạo chatbot.
20. Gợi ý mang tính dự đoán: Đây là những đề xuất được hỗ trợ bởi AI do chatbot cung cấp dựa trên sự hiểu biết về mục đích và bối cảnh của người dùng. Ví dụ: nếu người dùng hỏi chatbot nhà hàng về các lựa chọn ăn chay, bot có thể gợi ý một cách dự đoán những món ăn chay phổ biến nhất.
21. Tiện ích: Widget là một ứng dụng phần mềm nhỏ có thể được nhúng vào một ứng dụng khác. Trong trường hợp chatbot, tiện ích chatbot có thể được thêm vào trang web hoặc ứng dụng di động, cho phép người dùng tương tác với chatbot mà không cần rời khỏi trang web hoặc ứng dụng.
22. Chatbot tại chỗ: Loại chatbot này được lưu trữ trên máy chủ của chính người dùng thay vì trên đám mây. Kiểu triển khai này cho phép kiểm soát dữ liệu tốt hơn và có khả năng cung cấp bảo mật dữ liệu tốt hơn. Tuy nhiên, khả năng mở rộng và truy cập có thể khó khăn hơn so với các giải pháp dựa trên đám mây.
23. Chatbot dựa trên đám mây: Chatbot dựa trên đám mây được lưu trữ trên các máy chủ đám mây và có thể được truy cập từ mọi nơi có kết nối internet. Mặc dù điều này mang lại khả năng truy cập và khả năng mở rộng dễ dàng, nhưng bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư lại dựa vào các giao thức của nhà cung cấp dịch vụ đám mây.
24. Giao diện lập trình ứng dụng (API): API là một bộ quy tắc và giao thức cho phép các ứng dụng phần mềm khác nhau giao tiếp với nhau. Trong bối cảnh chatbot, API thường được sử dụng để tích hợp chatbot với các hệ thống phần mềm khác, chẳng hạn như phần mềm CRM hoặc cơ sở dữ liệu.
25. Học tập tích cực: Điều này đề cập đến một loại máy học trong đó mô hình có thể yêu cầu làm rõ hoặc cung cấp thêm dữ liệu khi gặp phải tình huống hoặc thông tin đầu vào mà nó không chắc chắn. Bằng cách truy vấn người dùng hoặc hệ thống thông minh khác, mô hình có thể học hiệu quả hơn và liên tục cải thiện hiệu suất của nó.
26. Phân tích tình cảm: Đây là quá trình sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và ngôn ngữ học tính toán để xác định và trích xuất thông tin chủ quan từ tài liệu nguồn. Bằng cách hiểu được cảm xúc đằng sau thông tin đầu vào của người dùng (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung tính), chatbot có thể điều chỉnh phản hồi của họ tốt hơn và xử lý các tương tác hiệu quả hơn.
27. Hiệu quả của Chatbot: Điều này đề cập đến khả năng chatbot thực hiện ý định của người dùng hoặc trả lời truy vấn một cách chính xác và hiệu quả. Về cơ bản, nó là thước đo xem chatbot đang thực hiện chức năng dự định của nó tốt như thế nào. Hiệu quả chatbot cao có thể giúp cải thiện sự hài lòng và hiệu quả của người dùng trong các nhiệm vụ như hỗ trợ khách hàng hoặc thu thập dữ liệu.
28. Chuyển đổi bối cảnh: Điều này đề cập đến khả năng của chatbot trong việc xử lý các thay đổi trong chủ đề của cuộc trò chuyện mà không làm mất bối cảnh trước đó trong cuộc trò chuyện. Điều này rất quan trọng để duy trì cuộc trò chuyện mạch lạc và tự nhiên, đặc biệt là trong các tương tác dài hơn hoặc khi người dùng đưa ra chủ đề mới.
29. Ngày đào tạo: Đây là tập dữ liệu ban đầu được sử dụng để giúp mô hình học máy (như chatbot) tìm hiểu và phản hồi trong các tình huống cụ thể. Dữ liệu này được sử dụng để huấn luyện chatbot nhận dạng các mẫu, hiểu các ý định khác nhau, trích xuất các thực thể có ý nghĩa và tạo ra phản hồi thích hợp.
30. Phân tích Chatbot: Điều này liên quan đến việc phân tích dữ liệu từ các tương tác của chatbot để hiểu hiệu suất của nó, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đưa ra quyết định sáng suốt cho sự phát triển trong tương lai. Các số liệu có thể bao gồm điểm hài lòng của người dùng, thời gian phản hồi, tỷ lệ thành công, tỷ lệ dự phòng, v.v.
31. Giao diện đàm thoại: Đây là giao diện người dùng bắt chước cuộc trò chuyện của con người. Thay vì tương tác thông qua các thành phần giao diện người dùng truyền thống (như nút, menu và biểu mẫu), người dùng tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ về giao diện đàm thoại bao gồm chatbot và trợ lý giọng nói.
32. Học tập có giám sát: Đây là một loại máy học trong đó mô hình AI được đào tạo trên tập dữ liệu được gắn nhãn. Nói cách khác, các câu trả lời (hoặc đầu ra) đúng sẽ được cung cấp cùng với đầu vào. Điều này cho phép mô hình tìm hiểu mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra và đưa ra dự đoán chính xác.
33. Học tập không giám sát: Đây là một loại máy học trong đó mô hình AI được đào tạo trên tập dữ liệu chưa được gắn nhãn. Mô hình có nhiệm vụ tìm kiếm các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không có bất kỳ hướng dẫn hoặc nhãn xác định trước nào.
34. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP là một lĩnh vực AI tập trung vào việc cho phép máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. NLP là xương sống của công nghệ chatbot vì nó cho phép các bot hiểu và phản hồi thông tin đầu vào của người dùng theo cách trò chuyện.
35. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): NLU là một tập hợp con của NLP tập trung vào việc tìm hiểu ý nghĩa và mục đích đằng sau ngôn ngữ của con người. Điều này rất quan trọng để chatbot diễn giải chính xác thông tin đầu vào của người dùng và tạo ra các phản hồi có liên quan.
36. Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG): NLG là một tập hợp con khác của NLP liên quan đến việc tạo ra ngôn ngữ của con người. Trong bối cảnh chatbot, NLG được sử dụng để hình thành các phản hồi giống con người đối với thông tin đầu vào của người dùng.
37. Trí tuệ nhân tạo (AI): AI đề cập đến khả năng của máy móc hoặc phần mềm bắt chước các chức năng nhận thức của con người như học tập và giải quyết vấn đề. Trong bối cảnh chatbot, AI được sử dụng để hiểu thông tin đầu vào của người dùng, học hỏi từ các tương tác và tạo ra các phản hồi có liên quan.
38. Học máy (ML): ML là một tập hợp con của AI liên quan đến việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm. Trong bối cảnh chatbot, ML được sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của bot theo thời gian bằng cách học hỏi từ các tương tác trong quá khứ.
39. Học sâu: Đây là một tập hợp con của học máy được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Nó sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo với nhiều lớp (do đó là “sâu”) để mô hình hóa các mẫu phức tạp với lượng lớn dữ liệu. Trong bối cảnh của chatbot, học sâu có thể được sử dụng để cải thiện sự hiểu biết về thông tin đầu vào của người dùng và tạo ra phản hồi chính xác hơn.
40. Chuyển giao học tập: Đây là một phương pháp học máy trong đó mô hình được đào tạo trước được sử dụng làm điểm bắt đầu cho một nhiệm vụ liên quan. Ví dụ: một chatbot có thể được đào tạo trước trên một kho dữ liệu hội thoại chung lớn, sau đó tinh chỉnh với dữ liệu cụ thể có liên quan đến nhiệm vụ cuối cùng của nó (như dịch vụ khách hàng cho một sản phẩm cụ thể). Điều này cho phép chatbot được hưởng lợi từ sự hiểu biết ngôn ngữ chung học được từ tập dữ liệu lớn hơn, đồng thời trở nên thành thạo trong nhiệm vụ cụ thể của nó.
Để biết thêm thông tin về chatbot ChatGPT mới do OpenAI tạo, hãy chuyển tới Trang web chính thức.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
