Một là gì GPT chatbot và làm cách nào để xây dựng chatbot?

Bước 1: Xác định phạm vi của bạn

Quyết định chatbot của bạn sẽ được sử dụng để làm gì. Có thể đó là một bot để sử dụng cá nhân sẽ theo dõi chi tiêu tạp hóa của bạn và giúp lập kế hoạch bữa ăn. Hoặc có thể công ty của bạn đang tìm kiếm một đại lý AI để điều phối dịch vụ khách hàng và quản lý thông tin của bạn. 

Phạm vi của bạn nên bao gồm những người bạn muốn xây dựng chatbot của mình cho - chính bạn, khách hàng, nhân viên, người dùng của bạn, bất kỳ ai trên internet - và những khả năng cần có để hoàn thành mục tiêu của nó. 

Ví dụ, nếu bạn muốn có một chatbot cho bất động sản hoặc khách sạn, bạn nên tìm một nền tảng cung cấp tích hợp sẵn với Facebook Messenger , Telegram hoặc WhatsApp để bạn có thể giao tiếp trực tiếp với khán giả của mình.

Khi bạn đã xác định đối tượng của mình và các khả năng cần thiết của chatbot, bạn có thể tìm thấy một nền tảng hỗ trợ họ.

Bước 2: Chọn nền tảng của bạn

Bất kể bạn muốn xây dựng loại chatbot nào, có một nền tảng có mọi thứ bạn cần. 

Ví dụ: nếu bạn muốn xây dựng một bot mà không cần viết một dòng mã, có các tùy chọn không mã có sẵn. 

Nếu bạn muốn có một chatbot được tùy chỉnh mạnh mẽ kết nối với các hệ thống và quy trình làm việc riêng biệt của mình, bạn sẽ muốn tìm một nền tảng có khả năng mở rộng cao cho phép bạn xây dựng các khả năng vô tận. 

Nếu bạn muốn xây dựng bot GPT WhatsApp hoặc chatbot Slack , bạn sẽ cần tìm một nền tảng có tích hợp sẵn. 

Nếu bạn cần cảm hứng, hãy xem danh sách 9 nền tảng chatbot hàng đầu của chúng tôi.

Bước 3: Thu thập dữ liệu của bạn

Nếu bạn muốn tiến hành nhắc nhở hoặc tinh chỉnh nâng cao, bạn sẽ cần thu thập tập dữ liệu sẽ thông báo cho chatbot của bạn. 

Ví dụ: nếu bạn muốn giải tỏa nhóm hỗ trợ khách hàng của mình bằng cách xây dựng một bot bắt chước các kỹ thuật của họ, bạn có thể thu thập bản ghi các cuộc gọi dịch vụ khách hàng thành công. 

Bước 4: Tùy chỉnh và tích hợp

Phần thú vị nhất? Trên thực tế, xây dựng GPT chatbot. 

Nền tảng chatbot của bạn sẽ cho phép bạn tùy chỉnh các hành động mà chatbot của bạn thực hiện, giọng điệu hoặc tính cách mà nó mô phỏng và các luồng hội thoại cá nhân. 

Bạn thậm chí có thể nhắc chatbot của mình hoàn thành một nhiệm vụ nhất định và nó có thể tự động hoàn thành nó.

Bạn cũng sẽ cần tích hợp chatbot của mình với bất kỳ nguồn thông tin cần thiết nào. Ví dụ: nếu bạn muốn nó giải thích sản phẩm của mình, GPT Chatbot cần được kết nối với trang web và danh mục sản phẩm của bạn.

Bước 5: Triển khai và thử nghiệm

Bạn muốn của bạn ở đâu GPT Chatbot sẽ được truy cập?

Bạn có thể sẽ muốn triển khai bot của mình cho một trang web, nhưng cũng có thể hữu ích khi triển khai nó cho các kênh khác. Tùy thuộc vào mục đích của nó, bạn có thể muốn thiết lập nó trên kênh nhắn tin phổ biến nhất của khách hàng hoặc trên các nền tảng được nhân viên của bạn sử dụng nhiều nhất. 

Khi chatbot của bạn được xây dựng, bạn hoặc nhóm của bạn sẽ cần kiểm tra các tình huống khác nhau và lặp lại trên chatbot của bạn.

Đào tạo trước

Đào tạo trước là một quá trình tốn nhiều thời gian và tài nguyên - trong thời điểm hiện tại - chỉ có thể được hoàn thành bởi các doanh nghiệp được tài trợ tốt. Nếu bạn đang xây dựng của riêng bạn GPT Chatbot, bạn sẽ không đào tạo trước nó. 

Pre-training xảy ra khi một nhóm phát triển đào tạo mô hình để có thể dự đoán chính xác từ tiếp theo trong một câu nghe giống con người. Sau khi mô hình được đào tạo trên một lượng lớn văn bản, nó có thể dự đoán chính xác hơn những từ nào nên theo sau trong câu.

Một nhóm bắt đầu bằng cách thu thập một tập dữ liệu khổng lồ. Mô hình sau đó được đào tạo để chia nhỏ dữ liệu bằng cách chia văn bản thành các từ hoặc từ con, được gọi là mã thông báo. 

Đây là nơi chữ 'T' trong GPT Đi vào: Quá trình xử lý và phân tích văn bản này được thực hiện bởi một kiến trúc mạng thần kinh được gọi là máy biến áp. 

Vào cuối giai đoạn tiền đào tạo, mô hình hiểu ngôn ngữ rộng rãi, nhưng không chuyên về bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào. 

Tinh chỉnh 

Nếu bạn là một doanh nghiệp với một tập dữ liệu khổng lồ trong tầm tay, việc tinh chỉnh có thể nằm trên bàn.

Tinh chỉnh là đào tạo một mô hình trên một tập dữ liệu cụ thể, để nó trở thành một chuyên gia trong một chức năng cụ thể. 

Bạn có thể đào tạo nó về:

• Văn bản y tế, vì vậy nó có thể chẩn đoán tốt hơn các tình trạng phức tạp
• Văn bản pháp lý, vì vậy nó có thể viết các cuộc họp pháp lý chất lượng cao hơn trong một khu vực pháp lý cụ thể
• Các kịch bản dịch vụ khách hàng, vì vậy nó biết những loại vấn đề mà khách hàng của bạn có xu hướng gặp phải

Sau khi tinh chỉnh, GPT Chatbot được hỗ trợ bởi các khả năng ngôn ngữ mà nó đạt được trong quá trình đào tạo trước, nhưng cũng chuyên về trường hợp sử dụng tùy chỉnh của bạn.

Nhưng tinh chỉnh không phải là quá trình phù hợp với nhiều người GPT dự án chatbot. Bạn không cần tinh chỉnh nếu bạn đang cố gắng tùy chỉnh một chatbot. 

Trên thực tế, bạn chỉ có thể tinh chỉnh một GPT chatbot nếu bạn có một bộ dữ liệu rất lớn về thông tin liên quan (như bản ghi cuộc gọi dịch vụ khách hàng cho một doanh nghiệp lớn). Nếu tập dữ liệu của bạn không đủ lớn, nó không đáng để dành thời gian hoặc chi phí để tinh chỉnh. 

May mắn thay, nhắc nhở nâng cao và RAG (thế hệ tăng cường truy xuất) hầu như luôn đủ để tùy chỉnh GPT Chatbot – ngay cả khi bạn đang triển khai nó cho hàng ngàn khách hàng.

Nhắc nhở nâng cao

Các nền tảng chatbot tốt nhất sẽ cung cấp cơ hội cho lời nhắc nâng cao khi bạn đang xây dựng GPT chatbot.

Các loại nhắc nhở nâng cao khác nhau sẽ cho phép bạn hướng dẫn bot của mình cách phản hồi các tình huống nhất định. Nếu bạn muốn nó quảng bá một loại sản phẩm nhiều hơn loại sản phẩm khác hoặc bạn muốn nó phổ biến thông tin chính xác về lịch sử La Mã, bạn có thể nhắc bot của mình trong giai đoạn xây dựng. 

Một số nhà xây dựng thấy rằng việc sử dụng chuỗi nhắc nhở AI hoặc chuỗi nhắc nhở suy nghĩ là hữu ích, hai chiến lược giúp cải thiện khả năng lập luận và giải thích của mô hình.

GIẺ

Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) là một loại thế hệ AI hướng dẫn chatbot của bạn lấy thông tin từ một nguồn cụ thể – thường là các bảng dữ liệu, tài liệu hoặc trang web nội bộ – và tạo phản hồi dựa trên thông tin đó.

Nếu bạn lo lắng về việc xây dựng một GPT chatbot đề xuất đối thủ cạnh tranh hoặc đưa ra các giao dịch sai, RAG là một cách để giới hạn câu trả lời của chatbot của bạn vào một tập dữ liệu nhất định. Hầu hết các công ty sử dụng GPT chatbot sử dụng RAG để bảo vệ đầu ra của nó.

Vì vậy, nếu bạn không có thời gian hoặc nguồn lực để tinh chỉnh một chatbot, đừng căng thẳng. Không cần phải tinh chỉnh một chatbot để xây dựng một thương hiệu tùy chỉnh GPT chatbot.

Được đào tạo tùy chỉnh GPTs

Được đào tạo tùy chỉnh GPTs được tạo ra bằng cách đào tạo chúng trên các bộ dữ liệu cụ thể. 

Chúng chứa các câu hỏi và câu trả lời của khách hàng có liên quan đến doanh nghiệp cụ thể mà họ đang sử dụng. Với cách tiếp cận này, các doanh nghiệp có thể đảm bảo chatbot của họ cung cấp các giải pháp am hiểu được điều chỉnh cụ thể theo nhu cầu của tổ chức.

Được đào tạo đặc biệt GPTs

Được đào tạo đặc biệt GPTs Sử dụng các bộ dữ liệu hiện có được thiết kế để sử dụng chung. Mặc dù chúng yêu cầu ít tùy chỉnh hơn so với những người được đào tạo tùy chỉnh, độ chính xác của chúng có thể thấp hơn một chút so với các đối tác được đào tạo tùy chỉnh. 

Tuy nhiên, khi được trang bị công nghệ AI thích hợp như NLP, các bot này trở thành công cụ mạnh mẽ có khả năng tạo ra các câu trả lời hữu ích ngay cả trong các cuộc trò chuyện phức tạp.

Là GPT Duy nhất để OpenAI?

Tên gọi GPT là duy nhất để OpenAI, mặc dù họ đã bị từ chối bản quyền đối với nó. Nhưng phương pháp tạo ra một GPT có thể được thực hiện bởi bất cứ ai có đủ tài nguyên. 

Tôi có cần tinh chỉnh chatbot của mình không?

Trừ khi bạn là một doanh nghiệp lớn, có lẽ bạn không cần phải tinh chỉnh chatbot của mình. Các phương pháp và tính năng như nhắc nhở nâng cao và RAG cho phép bạn cá nhân hóa đầy đủ một chatbot.

Một là gì GPT Chatbot?

Một máy biến áp được đào tạo trước (GPT) chatbot là một phần mềm đàm thoại sử dụng một GPT mô hình để tăng cường tương tác của nó với người dùng.

RAG là gì?

Tạo tăng cường truy xuất (RAG) là một kỹ thuật được sử dụng trong AI tổng quát kết hợp các phương pháp dựa trên truy xuất với thế hệ AI.