1. Giới thiệu về Chatbot và Tính năng Gọi Hàm

Trong thời đại công nghệ hiện đại, hệ thống chatbot đã trở thành công cụ phổ biến giúp giải quyết nhiều vấn đề trong dịch vụ khách hàng, hỗ trợ bán hàng và nhiều lĩnh vực khác. Điểm nổi bật của chatbot là khả năng tạo ra các cuộc hội thoại tự nhiên, từ đó tăng cường khả năng tương tác và cải thiện trải nghiệm của người dùng.

Với sự phát triển của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), tính năng gọi hàm (Function Calling) đã được tích hợp vào các chatbot, mở ra nhiều khả năng mới trong việc tương tác và thực hiện tác vụ.

2. Các Thách Thức Trong Việc Xây Dựng Hệ Thống Chatbot

Xây dựng một hệ thống chatbot không chỉ là việc tạo ra giao tiếp giản đơn với người dùng, mà còn phải giải quyết nhiều logic phức tạp từ việc xử lý thuật toán đến kết nối với cơ sở dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình với cú pháp nghiêm ngặt đặt ra những thách thức lớn trong việc chuyển đổi câu hỏi tự nhiên của người dùng thành lệnh hiểu được bởi hệ thống.

Ví dụ, khi người dùng yêu cầu như: “Tôi muốn mua món đồ A”, hệ thống cần phải hiểu và biến đổi yêu cầu đấy thành lệnh khớp với cấu trúc lập trình như buy(item_name='A'). Điều này không hề đơn giản do sự đa dạng cách mà người dùng diễn đạt.

3. Tính Năng Gọi Hàm: Giải Pháp Đột Phá

Gọi hàm là tính năng mới được các LLM tích hợp, cho phép hệ thống không chỉ phản hồi dựa vào dữ liệu đã được huấn luyện mà còn có khả năng gọi các hàm và API bên ngoài, thực hiện những tác vụ phức tạp.

Với tính năng này, LLM có thể trích xuất và truyền các tham số từ yêu cầu của người dùng, giúp mở rộng khả năng ứng dụng, từ việc tìm kiếm thông tin theo thời gian thực đến thực hiện nhiều hành động phức tạp khác.

Các mô hình ngôn ngữ tiên tiến hiện nay như:

• OpenAI: GPT-3.5 Turbo, GPT-4
• Google AI: Gemini 1.0, 1.5 Pro, 1.5 Flash

4. Hướng Dẫn Sử Dụng Tính Năng Gọi Hàm

4.1. Tạo Hàm để Tương Tác

Khi phát triển một chatbot phục vụ cho lĩnh vực bán hàng trực tuyến, chúng ta có thể tạo hai hàm cơ bản:

1. Hàm tạo đơn hàng: create_orders(product_name: str, quantity: int, address: str, phone_number: str).
2. Hàm hủy đơn hàng: cancel_orders(order_code: str).

Mỗi hàm sẽ nhận các tham số cần thiết để thực hiện nhiệm vụ tương ứng.

4.2. Mô Tả Các Hàm

Để LLM hiểu và gọi đúng hàm, chúng ta cần mô tả chúng cùng các tham số:

Hàm create_orders sẽ nhận vào thông tin bao gồm: tên sản phẩm, số lượng, địa chỉ giao hàng, và số điện thoại của người dùng. Tương tự, hàm cancel_orders sẽ nhận mã đơn hàng cần hủy.

4.3. Tích Hợp Hàm Vào LLM

Các hàm đã được định nghĩa sẽ được tích hợp vào hệ thống chatbot thông qua tham số tools để chatbot có thể hiểu và thực hiện các tác vụ liên quan đến bán hàng một cách linh hoạt.

tools = genai.protos.Tool(
    function_declarations=[
        create_orders_declaration,
        cancel_orders_declaration
    ],
)

4.4. Triển Khai và Thử Nghiệm

Sau khi hoàn tất các bước thiết kế, chúng ta tiến hành thử nghiệm hệ thống chatbot với các kịch bản thực tế, chẳng hạn như tạo đơn hàng và hủy đơn hàng, để đánh giá khả năng tương tác của mô hình.

5. Ưu Điểm và Nhược Điểm của Tính Năng Gọi Hàm

5.1. Ưu Điểm

• Tăng cường tự động hóa: Giúp mô hình thực hiện tác vụ tự động, gọi API và truy xuất dữ liệu mà không cần sự can thiệp của người dùng.
• Tối ưu hóa quy trình hội thoại: Cung cấp phản hồi phù hợp hơn trong các tình huống phức tạp nhờ khả năng thực hiện nhiệm vụ.

5.2. Nhược Điểm

• Tốn tài nguyên: Việc sử dụng Function Calling có thể tiêu tốn rất nhiều tài nguyên và tăng độ trễ của phản hồi khi gọi API bên ngoài.
• Giới hạn khả năng xử lý: Các hệ thống còn hạn chế trong việc xử lý nhiều yêu cầu đồng thời.

6. Kết Luận

Tính năng gọi hàm đã mang lại sự đột phá trong cách mà các hệ thống chatbot tương tác với người dùng. Việc tích hợp này không chỉ tăng cường tính tự động hóa mà còn giúp nâng cao trải nghiệm người sử dụng, tạo ra những trải nghiệm hội thoại thông minh và linh hoạt. Kết hợp Function Calling với các hệ thống khác, như RAG (Retrieval-Augmented Generation), mở ra nhiều cơ hội mới cho sự phát triển của chatbot.

source: viblo