Làm thế nào để xây dựng một chatbot thông minh và linh hoạt? Đó là câu hỏi mà nhiều nhà phát triển và marketer đặt ra khi muốn tận dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc giao tiếp và tương tác với khách hàng. Tuy nhiên, để chatbot có thể hiểu và đáp ứng đúng ý định của người dùng, chúng cần phải hiểu và phân tích thông tin được gửi đến.
Trong lĩnh vực này, thuật ngữ “Entity” (thực thể) đóng một vai trò quan trọng. Entity là những thực thể bổ nghĩa cho một ý định cụ thể trong chatbot. Ví dụ, nếu người dùng yêu cầu “show me yesterday’s financial news” (hiển thị tin tức tài chính hôm qua), thì các thực thể bổ nghĩa là “yesterday” (hôm qua) và “financial” (tài chính). Các thực thể này có thể được đặt tên như “dateTime” (ngày giờ) và “newsType” (loại tin tức). Chúng có thể được coi như các khu vực chứa thông tin trong câu truy vấn.
Các ý định nghiệp vụ trong chatbot, có chứa thông tin về các ý định mà người dùng muốn thực hiện, được gọi là “Entities”. Ví dụ, intent “GetReleaseYearByTile” (Lấy năm phát hành theo tiêu đề) có input là “Khi nào Danh sách của Schindler được phát hành?” Ở đây, “Danh sách của Schindler” là tiêu đề của bộ phim mà người dùng muốn tìm hiểu năm phát hành. Quá trình tìm kiếm và xác định các thực thể trong câu truy vấn có thể được so sánh với việc gán nhãn các từ loại trong câu (POS tagging). Tuy nhiên, khi sử dụng dịch vụ NLP, bạn không cần phải hiểu rõ kỹ thuật của việc gán nhãn, bạn chỉ cần biết cách sử dụng các thẻ thực thể một cách hiệu quả.
Khi thiết kế các ý định trong chatbot, việc xác định và gán nhãn các thực thể là rất quan trọng. Bạn cũng có thể sử dụng các thực thể chung có sẵn như số liệu thống kê (bao gồm: số lượng, số đếm, khối lượng, …), ngày tháng và các thực thể thông dụng khác mà dịch vụ NLP cung cấp. Điều này giúp bạn dễ dàng gán nhãn các thực thể này mà không gặp phải rắc rối.
Ngoài ra, một số thực thể có thể được gán như các thực thể phức hợp (composite entities), tức là chúng bao gồm nhiều thực thể thành phần. Tuy nhiên, điều này không quan trọng nếu dịch vụ NLP không hỗ trợ tính năng này. Quan trọng nhất là bạn cần phải gán nhãn các thực thể đơn giản một cách chính xác trước khi làm việc với các thực thể phức hợp.
Điều quan trọng là hiểu rõ về các thuật ngữ và khái niệm quan trọng trong lĩnh vực chatbot để có thể tận dụng tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Với các công cụ và dịch vụ NLP hiện nay, việc xây dựng một chatbot thông minh trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Hãy tham khảo Thuật ngữ Marketing để tìm hiểu thêm về các khái niệm và công nghệ mới trong lĩnh vực marketing và trí tuệ nhân tạo. Hãy thực hiện những bước cần thiết để trở thành chuyên gia trong việc tận dụng trí tuệ nhân tạo và chatbot trong chiến lược marketing của bạn!