1. Giới thiệu về Chatbot AI và Tầm Quan Trọng trong Doanh Nghiệp

Trong thời đại số hóa hiện đại, chatbot AI đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc giao tiếp giữa doanh nghiệp và khách hàng. Chatbot AI có khả năng tự động trả lời các câu hỏi thường gặp, hỗ trợ khách hàng 24/7, giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Một số vấn đề cụ thể mà chatbot AI có thể giải quyết:

• Hỗ trợ khách hàng: Trả lời các câu hỏi liên quan đến sản phẩm, dịch vụ, chính sách, giờ làm việc...
• Tư vấn bán hàng: Giới thiệu sản phẩm, gợi ý lựa chọn phù hợp, xử lý đơn hàng...
• Chăm sóc khách hàng: Thu thập phản hồi, giải quyết khiếu nại, gửi thông báo...
• Tự động hóa quy trình: Đặt lịch hẹn, đăng ký dịch vụ, tra cứu thông tin...

2. Quy Trình Trả Lời Câu Hỏi Tự Động của Chatbot AI

Bước 1: Tiếp Nhận Câu Hỏi

Khách hàng sử dụng chatbot trên website để đặt câu hỏi.

Bước 2: Phân Tích Ý Định

Chatbot AI có thể sử dụng Amazon Titan Text Embeddings để phân tích câu hỏi và xác định ngữ cảnh. Hệ thống sẽ tìm kiếm thông tin liên quan trong cơ sở kiến thức (Knowledge Base).

Bước 3: Truy Xuất Thông Tin

• Hệ thống tìm kiếm thông tin cần thiết trong cơ sở kiến thức.
• Chatbot có thể truy xuất dữ liệu từ các nguồn khác như Vector Database hoặc Orders DB để cung cấp câu trả lời chi tiết hơn, như khi khách hàng hỏi về tình trạng đơn hàng.

Bước 4: Tạo Câu Trả Lời

• Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Amazon Titan Text Lite, chatbot sẽ tạo ra câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh.
• Có thể tích hợp agent hỗ trợ như Order Support Agent để xử lý yêu cầu phức tạp hơn.

Bước 5: Trả Lời Người Dùng

Chatbot AI sẽ phản hồi lại khách hàng thông qua giao diện chatbot trên website.

3. Kiến Trúc Triển Khai Thực Tế

1. Giao Diện Chatbot AI

Nơi người dùng tương tác với chatbot thông qua các trình duyệt web thông dụng như Chrome, Firefox, hoặc Microsoft Edge.

2. Tầng API

Các yêu cầu từ chatbot được chuyển đến API trung gian để xử lý và gửi đến các dịch vụ AWS.

3. Mô Hình Cơ Sở Bedrock

Sử dụng các mô hình AI từ AWS Bedrock để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thỏa mãn các yêu cầu của người dùng.

4. Bedrock Agent

Đóng vai trò kết nối giữa mô hình AI và các dịch vụ bên ngoài, cụ thể là RAG Framework nhằm truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

5. Nhóm Hành Động

Thực hiện các hành động theo yêu cầu như gửi email qua SNS Notify hay gọi API bên ngoài.

4. Hướng Dẫn Triển Khai Chatbot Trên AWS

Để triển khai Chatbot AI một cách hiệu quả và thuận tiện, chúng tôi cung cấp video hướng dẫn chi tiết từng bước về cách cấu hình và tích hợp các dịch vụ AWS, kết nối API, nhằm tạo ra một Chatbot AI hoàn chỉnh sử dụng Bedrock và Bedrock Agent của Amazon Web Services.

Video Hướng Dẫn Triển Khai:
source: viblo