- Chatbot RAG kết hợp khả năng truy xuất và tạo ngôn ngữ để đưa ra câu trả lời chính xác hơn, phù hợp với ngữ cảnh hơn so với bot truyền thống.
- RAG giảm thiểu lỗi và tăng cường độ tin cậy bằng cách truy cập dữ liệu bên ngoài thay vì chỉ dựa vào kiến thức bên trong của mô hình ngôn ngữ.
- Các ứng dụng bao gồm Câu hỏi thường gặp, hỗ trợ khách hàng, các ngành công nghiệp có nhiều kiến thức và bất kỳ tình huống nào cần thông tin chính xác.
- Để tạo bot RAG, bạn cần thiết lập một dự án, viết hướng dẫn hành vi rõ ràng và kết nối các nguồn kiến thức.
Chatbot đang định hình lại cách các doanh nghiệp tương tác với người dùng, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn chưa đạt được mục tiêu khi nói đến ngữ cảnh và độ chính xác. Đây chính là lúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) bước vào.
RAG kết hợp sức mạnh của việc truy xuất kiến thức và tạo ngôn ngữ, cho phép chatbot truy cập dữ liệu bên ngoài và đưa ra câu trả lời chính xác, có nhận thức về ngữ cảnh. Kết quả là gì? Ít sai sót hơn, ít lãng phí tài nguyên hơn và phản hồi đáng tin cậy hơn.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các bước để xây dựng chatbot chạy bằng RAG của riêng bạn, từ việc xác định hành vi cho đến triển khai liền mạch .
Ứng dụng của RAG Chatbots
Bạn có đang thực hiện những bước đầu tiên để tích hợp chatbot chạy bằng RAG vào sản phẩm, dự án hoặc sở thích của mình không? Hãy cùng khám phá một số ứng dụng rộng hơn có thể được cải thiện bằng chatbot hiểu biết phù hợp với nhu cầu của bạn.
Cách tạo Chatbot RAG
Tạo một chatbot RAG với Botpress là một quá trình đơn giản. Sau đây là hướng dẫn từng bước để bạn bắt đầu. Vì mục đích của hướng dẫn, chúng tôi sẽ tạo một chatbot Book Trivia. Sau khi xây dựng, chatbot có thể được triển khai trên nhiều kênh bằng cách sử dụng các tích hợp có liên quan .
Bước 1: Thiết lập dự án của bạn
Bắt đầu bằng cách tạo một dự án mới trong Botpress . Sau khi đăng nhập, hãy chọn mẫu "Bắt đầu từ đầu" để tùy chỉnh và linh hoạt hoàn toàn.
Bước 2: Viết một tập lệnh rõ ràng
Hướng dẫn rất quan trọng đối với hành vi của chatbot RAG và có thể được thêm vào bằng cách chỉnh sửa phần 'Hướng dẫn' trong Studio. Chỉ định cách chatbot sẽ truy xuất và trình bày thông tin.
.webp)
Khi viết một bộ hướng dẫn, hãy lưu ý những điểm sau:
- Xác định rằng bot nên ưu tiên các nguồn kiến thức bên ngoài hơn dữ liệu mô hình bên trong.
- Phác thảo giọng điệu và phong cách phản hồi, cách tốt nhất là thông qua các cuộc trò chuyện và câu trả lời mẫu.
Sau đây là một ví dụ về bộ hướng dẫn phác thảo hành vi của chatbot 'Câu hỏi thường gặp về trang web quần áo':
Nhiệm vụ : Hỗ trợ người dùng khám phá thời trang bền vững , hiểu biết về vật liệu thân thiện với môi trường và đưa ra lựa chọn sáng suốt về quần áo có nguồn gốc đạo đức. Đặc điểm tính cách : - Có hiểu biết: Cung cấp câu trả lời chính xác từ cơ sở kiến thức. - Thân thiện: Ấm áp và dễ gần. - Truyền cảm hứng: Khuyến khích những lựa chọn bền vững. - Minh bạch: Chỉ chia sẻ thông tin đã được xác thực. Khả năng : - Giáo dục: Giải thích các nguyên tắc thời trang bền vững, vật liệu thân thiện với môi trường và chứng nhận bằng cách sử dụng cơ sở kiến thức. - Hỗ trợ: Đề xuất sản phẩm và cung cấp thông tin chỉ từ dữ liệu đã được phê duyệt. - Truyền cảm hứng: Làm nổi bật lợi ích của thời trang đạo đức mà không đưa ra ý kiến cá nhân. - Thu hút: Trả lời các câu hỏi một cách rõ ràng và lịch sự, chuyển hướng người dùng đến bộ phận hỗ trợ nếu không có câu trả lời. Giọng điệu : - Tích cực, chuyên nghiệp và không dùng thuật ngữ chuyên ngành. - Tôn trọng và đồng cảm để đảm bảo mang lại trải nghiệm hỗ trợ. Quy tắc ứng xử : - Chỉ sử dụng cơ sở kiến thức được cung cấp (ví dụ: Wikipedia , Tài liệu của Green Threads). - Nếu không có câu trả lời, hãy thông báo cho người dùng và đề xuất tham khảo bộ phận hỗ trợ khách hàng của Green Threads. Ví dụ về chính sách phản hồi : Câu hỏi : "Bông hữu cơ là gì?" Trả lời : "Bông hữu cơ được trồng mà không sử dụng thuốc trừ sâu độc hại hoặc phân bón tổng hợp, giúp giảm tác động đến môi trường." Câu hỏi : "Bạn có thể cho tôi biết chính sách hoàn tiền của bạn không?" Trả lời : "Tôi không có thông tin đó. Vui lòng truy cập trang web của chúng tôi hoặc liên hệ với bộ phận hỗ trợ để được trợ giúp."Bước 3: Thêm nguồn kiến thức
Để chatbot RAG của bạn hiệu quả, hãy kết nối nó với kiến thức bên ngoài có liên quan, chẳng hạn như tài liệu PDF, URL trang web hoặc API. Sau đây là cách bạn có thể thực hiện:
- Đi đến phần “Cơ sở tri thức” trong Botpress .
- Tải lên tài liệu hoặc thêm URL của trang web làm nguồn.
- Botpress tự động lập chỉ mục nội dung, phân đoạn nội dung thành các phần kiến thức nhỏ hơn, dễ truy xuất hơn.
Bước 4: Tùy chỉnh danh tính của Chatbot
Cá nhân hóa tên và tính cách của Chatbot để phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn. Bước quan trọng này đảm bảo chatbot của bạn không tự nhận dạng sai là ChatGPT hoặc Claude.
- Đi đến “Chi tiết Bot”
- Nhấp vào 'Tạo' để tạo danh tính cho chatbot của bạn dựa trên hướng dẫn và dữ liệu hoặc tự viết danh tính.
Bước 5: Triển khai Chatbot của bạn
Chatbot hiện đã sẵn sàng để xem trước và chia sẻ. Sau đây là cách bạn có thể truy cập và thử nghiệm:
- TRONG Botpress Studio, nhấp vào “Xuất bản” để triển khai RAG Chatbot của bạn.
- Sao chép liên kết và bắt đầu trò chuyện!
Bước 6: Tùy chỉnh giao diện của Chatbot
Tìm cách tùy chỉnh thêm Webchat để phù hợp với thương hiệu và giọng nói của bạn? Chỉ cần nhấp vào “Tùy chỉnh Webchat ” từ “Chia sẻ”.
Xây dựng Chatbot thông minh hơn với RAG
Các chatbot do RAG cung cấp đang chuyển đổi cách các doanh nghiệp cung cấp câu trả lời chính xác, theo thời gian thực, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao trải nghiệm của người dùng. Với các công cụ do Botpress , bạn có thể dễ dàng xây dựng các chatbot thông minh.
Với việc tải lên cơ sở kiến thức chỉ bằng một cú nhấp chuột và tích hợp liền mạch với các nền tảng như Slack , WhatsApp , Notion và hơn thế nữa, bạn có thể triển khai các chatbot RAG mạnh mẽ trong vài phút bằng cách sử dụng Botpress .
Bắt đầu xây dựng các chatbot thông minh hơn , có nhận thức về ngữ cảnh ngay hôm nay—hoàn toàn miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. Sự khác biệt giữa chatbot RAG và chatbot truyền thống là gì?
Một chatbot truyền thống chủ yếu dựa vào các câu trả lời được viết sẵn hoặc mô hình ngôn ngữ tích hợp, trong khi chatbot RAG có thể thu thập thông tin theo thời gian thực từ các nguồn bên ngoài nên có khả năng trả lời các câu hỏi cụ thể và cập nhật tốt hơn nhiều.
2. Hệ thống RAG quyết định kiến thức nào cần thu thập và kiến thức nào cần tạo ra như thế nào?
Đầu tiên, nó tìm kiếm các thông tin liên quan từ cơ sở kiến thức, sau đó sử dụng thông tin đó để tạo ra một câu trả lời tự nhiên, mạch lạc. Giống như việc tra cứu ghi chú trước khi trả lời vậy.
3. Tôi có thể sử dụng RAG mà không cần tải lên các nguồn kiến thức bên ngoài không?
Về mặt kỹ thuật thì đúng, nhưng nó lại đi ngược lại mục đích. RAG tỏa sáng khi có dữ liệu bên ngoài để xử lý. Giống như việc cho bot của bạn một bộ não đầy sách tham khảo vậy.
4. RAG có phù hợp cho các ứng dụng đa ngôn ngữ không?
Chắc chắn rồi. Miễn là nguồn kiến thức và LLM hỗ trợ các ngôn ngữ bạn cần, chatbot RAG có thể dễ dàng xử lý các cuộc trò chuyện đa ngôn ngữ.
5. Làm thế nào tôi có thể đo lường độ chính xác và tính phù hợp của kiến thức thu thập được?
Bạn có thể kiểm tra mức độ khớp của câu trả lời với câu hỏi của người dùng, theo dõi phản hồi hoặc thậm chí ghi lại nguồn đã sử dụng. Điều quan trọng là đảm bảo bot thu thập đúng thông tin vào đúng thời điểm.
.png)
