Cách xây dựng Chatbot RAG vào năm 2025

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, phù hợp với ngữ cảnh. Kết quả là gì? Ít sai sót hơn, ít lãng phí tài nguyên hơn và phản hồi đáng tin cậy hơn.

Chúng tôi đã triển khai hơn 750.000 chatbot trong vài năm qua — và chúng tôi thậm chí còn có quy trình RAG tiên tiến, riêng biệt dành cho chúng.

Vì vậy, trong hướng dẫn này, 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.

‍

‍

Tạo chatbot RAG với Botpress là một quá trình đơn giản. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để bạn bắt đầu.

Để phục vụ cho bài hướng dẫn, chúng ta 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 phù hợp .

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.

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:

1. Đi đến phần “Cơ sở tri thức” trong Botpress .
2. Tải lên tài liệu hoặc thêm URL của trang web làm nguồn.
3. 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.

1. Đi đến “Chi tiết Bot”
2. 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:

1. TRONG Botpress Studio, nhấp vào “Xuất bản” để triển khai RAG Chatbot của bạn.
2. 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 RAG ngay hôm nay

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 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?

Sự khác biệt giữa chatbot RAG và chatbot truyền thống là chatbot truyền thống dựa vào các phản hồi tĩnh hoặc các mô hình được đào tạo trước, trong khi chatbot RAG (tạo dữ liệu tăng cường truy xuất) sẽ lấy dữ liệu có liên quan từ cơ sở kiến thức bên ngoài và sử dụng dữ liệu đó để tạo ra các phản hồi chính xác hơn theo thời gian thực.

2. Hệ thống RAG quyết định kiến thức nào cần thu thập và kiến thức nào cần tạo ra như thế nào?

Hệ thống RAG sử dụng trình thu thập để xác định các tài liệu hoặc khối dữ liệu có liên quan nhất dựa trên câu hỏi của người dùng, sau đó chuyển thông tin đó đến mô hình ngôn ngữ để tạo ra phản hồi dựa trên nội dung đã thu thập, thay vì chỉ dựa vào quá trình đào tạo trước đó.

3. Tôi có thể sử dụng RAG mà không cần tải lên các nguồn kiến thức bên ngoài không?

Về mặt kỹ thuật, bạn có thể sử dụng RAG mà không cần tải lên các nguồn kiến thức bên ngoài, nhưng làm như vậy sẽ làm mất đi lợi thế cốt lõi của nó. RAG được thiết kế để bổ sung cho mô hình ngôn ngữ dữ liệu theo miền cụ thể hoặc dữ liệu thời gian thực, do đó, việc bỏ qua kiến thức bên ngoài sẽ làm mất đi mục đích của nó.

4. RAG có phù hợp cho các ứng dụng đa ngôn ngữ không?

Có, RAG phù hợp với các ứng dụng đa ngôn ngữ miễn là cả mô hình ngôn ngữ và các tài liệu được truy xuất đều hỗ trợ các ngôn ngữ đích; nhiều ngôn ngữ hiện đại LLMs và cơ sở dữ liệu vector có khả năng xử lý các truy vấn và nội dung 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 đo lường độ chính xác và mức độ liên quan của kiến thức thu thập được bằng cách ghi lại các tài liệu đã thu thập được, so sánh câu trả lời được tạo ra với thông tin thực tế hoặc phản hồi của chuyên gia và theo dõi các số liệu như độ chính xác của phản hồi, mức độ hài lòng của người dùng và tỷ lệ nhấp chuột hoặc theo dõi.