icon-mess
Chat Zalo
(24/7)
zalo

Hướng dẫn xây dựng chatbot bằng python đơn giản- Limoseo

Có thể nói, Chatbot hiện đang rất phổ biến và được rất nhiều công ty sử dụng. Vậy có cách xây dựng chatbot bằng Python không? Trong bài viết này, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo sẽ thảo luận về việc xây dựng chatbot bằng python.

Hướng dẫn xây dựng chatbot bằng python đơn giản- Limoseo

1. Chatbot là gì? 

Hiện nay, hơn 30% tổ chức sử dụng công nghệ chatbot trong các hoạt động của mình, bao gồm tư vấn khách hàng, cung cấp thông tin và nhiều hơn nữa. Siri và Alexa là hai trợ lý ảo phổ biến nhất, đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận với công nghệ. Chatbot được tạo ra để phục vụ nhiều mục đích khác nhau, từ tương tác với khách hàng, đến trao đổi thông tin hoặc chỉ đơn giản là trò chuyện. Công nghệ chatbot đã trải qua nhiều bước tiến dài, bắt đầu từ việc Joseph Weisenbaum tạo ra chatbot đầu tiên vào năm 1966, sử dụng các tập lệnh có sẵn để giao tiếp giữa con người và máy tính. Hiện nay, chatbot ngày càng thông minh hơn nhờ vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, chatbot vẫn còn hạn chế trong việc trả lời câu hỏi và có thể mắc lỗi. Chúng ta hy vọng rằng với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, trong tương lai có thể tạo ra những chatbot có khả năng giao tiếp như con người.

Chatbot là gì? 

2. Nguyên lý hoạt động

Phương pháp dựa trên quy tắc: Với phương pháp này, robot được lập trình theo các nguyên tắc màu sắc. Bot có thể trả lời các truy vấn đơn giản nhưng không trả lời các truy vấn phức tạp. 

Phương pháp tự dạy: bot được huấn luyện theo thuật toán máy học. Có hai loại là Retrieval-Based Models và Generative Models. Với cách tiếp cận Retrieval-Based Models , bot sẽ chọn câu trả lời tốt nhất từ ​​danh sách các câu trả lời dựa trên truy vấn của người dùng. Những mô hình Generative sẽ tự đưa ra câu trả lời thay vì chọn câu trả lời trong một bộ câu trả lời điều này làm bot ngày càng trở nên thông minh. 

3. Thư viện ChatterBot trong Python

ChatterBot là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các chatbot thông minh dựa trên học máy (machine learning) và được xây dựng trên nền tảng ngôn ngữ Python. Nó cung cấp một framework cho ChatAI (Chatbot AI) để tạo ra các bot có thể tích hợp vào nhiều nền tảng chat khác nhau, bao gồm Facebook, Skype và các nền tảng chat do người dùng tự tạo ra.

Với khả năng đào tạo trên bất kỳ ngôn ngữ nào, ChatterBot là một công cụ đáng tin cậy để tạo ra các chatbot đa ngôn ngữ, bao gồm cả Tiếng Việt. Nhờ vào việc sử dụng Python, một trong những ngôn ngữ xử lý ngôn ngữ hàng đầu, ChatterBot có khả năng đào tạo và xử lý các ngôn ngữ phức tạp một cách dễ dàng.

ChatterBot là một dự án mã nguồn mở, cho phép người dùng có đầy đủ quyền kiểm soát và nghiên cứu mã nguồn cũng như cơ sở dữ liệu của bot. Điều này giúp bảo vệ thông tin và đảm bảo rằng bot phát triển sẽ không phụ thuộc vào bất kỳ nền tảng bên thứ ba nào, như Wit.AI chẳng hạn. Với sự linh hoạt và tính đa dạng của nó, ChatterBot là một công cụ hữu ích cho các nhà phát triển và doanh nghiệp muốn tạo ra các chatbot thông minh và độc đáo.

4. Quy trình vận hành chatbot

Chatbot hoạt động bằng cách sử dụng công cụ khớp mẫu để tìm các mẫu trong câu hỏi của người dùng và xem chúng có khớp với các câu hỏi đã được “đào tạo” được lưu trữ trong hệ thống hay không để đưa ra câu trả lời phù hợp nhất. Đầu tiên, câu hỏi của người dùng được nhập và sau đó chúng tôi sử dụng mẫu được xác định trước để chia câu hỏi thành các mẫu phụ. Sau đó, chúng tôi sử dụng thuật toán học máy để chọn kết quả phù hợp nhất từ ​​​​các câu hỏi được chọn trước. Do đó, đối với câu hỏi mà chúng tôi chọn câu trả lời phù hợp nhất, chúng tôi sẽ chọn câu trả lời từ tập hợp câu trả lời được xác định trước cho câu hỏi đó. Cuối cùng, cung cấp cho người dùng câu trả lời mà chúng tôi tìm thấy. 

6. Xây dựng chatbot bằng python qua Thư viện chatterbot

ChatterBot là một thư viện quan trọng để xây dựng chatbot. Nó được sử dụng để nhận tin nhắn từ người dùng và tìm cách trả lời chúng. Bên cạnh đó, Flask là một framework phổ biến để tạo giao diện trang web tương tác với người dùng.

Để sử dụng ChatterBot, ta có thể cài đặt nó vào hệ thống bằng cách sử dụng công cụ pip: pip install chatterbot. Sau đó, ta có thể tạo một đối tượng chatbot bằng cách sử dụng lớp ChatBot trong thư viện.

Sau khi tạo ra một chatbot, ta cần huấn luyện nó bằng cách cung cấp cho nó một số dữ liệu để học và phản hồi. Thư viện ChatterBot cho phép huấn luyện chatbot thông qua một danh sách các cuộc đối thoại ngắn giữa người dùng và chatbot.

Cuối cùng, ta có thể sử dụng Flask để tạo một ứng dụng web ChatterBot, cho phép người dùng giao tiếp với chatbot thông qua một giao diện web thân thiện hơn. Việc tạo ứng dụng này đòi hỏi kết hợp giữa thư viện ChatterBot và framework Flask để tạo ra một trang web tương tác với người dùng và chatbot.

Xây dựng chatbot bằng python qua Thư viện chatterbot

7. Lập trình chatbot bằng Python qua Flask ChatterBot

Chúng tôi chia làm 3 phần:

  • Phần 1: Các chatbot chính. Thư viện Chatterbot đảm nhận nhiệm vụ này. Phản hồi được đưa ra khi tin nhắn của người dùng được nhập. 
  • Phần 2: GUI. Thư viện Flask là thư viện được tạo để viết các ứng dụng web bằng Python. Chúng tôi sẽ kết nối những gì Chatterbot có thể làm. 
  • Phần 3: dữ liệu. Một tệp SQLite và một tệp Pickle sẽ được tạo để lưu trữ dữ liệu mà chatbot có thể huấn luyện.

Sau khi chạy file app.py, chatbot sẽ phân tích cú pháp dữ liệu từ kho dữ liệu chatbot.corpus.english có sẵn. Một kho dữ liệu bao gồm nhiều khu vực. Nó sẽ lưu trữ tất cả các trường dữ liệu dưới dạng tệp .yml. Trong kho lưu trữ sẽ có hai chương thể hiện các chủ đề và hội thoại tương ứng với các cặp câu hỏi và câu trả lời. Chatbot học hỏi từ dữ liệu này để phản hồi tin nhắn của bạn.

8. Câu hỏi thường gặp

Làm thế nào để xây dựng một chatbot bằng Python?

Để xây dựng một chatbot bằng Python, bạn có thể sử dụng các thư viện và framework như NLTK (Natural Language Toolkit), spaCy, TensorFlow hoặc PyTorch để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.

Những kỹ năng cần thiết để xây dựng chatbot bằng Python là gì?

Để xây dựng chatbot bằng Python, bạn cần có kiến thức về ngôn ngữ lập trình Python và các khái niệm cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy. Khả năng xây dựng mô hình máy học sử dụng các thư viện như NLTK, spaCy, TensorFlow hoặc PyTorch. Kiến thức về phát triển web cũng là một lợi thế, để triển khai chatbot sử dụng framework như Flask hoặc Django.

Có nguồn tài nguyên nào hữu ích để học xây dựng chatbot bằng Python?

Có nhiều nguồn tài nguyên hữu ích để học xây dựng chatbot bằng Python. Bạn có thể tham khảo các tài liệu và hướng dẫn trực tuyến như trang web chính thức của các thư viện và framework như NLTK, spaCy, TensorFlow hoặc PyTorch.

Tóm lại, bài viết trên là hướng dẫn 2 cách cơ bản dùng thư viện Chatterbot và Flask để xây dựng chatbot bằng python đơn giản. Một chatbot đơn giản có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên của ngôn ngữ tự nhiên, cách thức hoạt động của chatbot và là cơ sở để tạo ra một trợ lý ảo có thể giao tiếp trực tiếp bằng giọng nói. Nếu các bạn có góp ý gì vui lòng bổ sung giúp Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo nhé.

🍀🍀 Quý đọc giả nếu có quan tâm đến một số dịch vụ quảng cáo hỗ trợ cho việc phát triển kênh Youtube của mình tại Limoseo vui lòng tham khảo tại đây:

👉 Dịch vụ mua view Youtube

👉 Dịch vụ mua sub Youtube

👉 Dịch vụ tăng comment Youtube

👉 Dịch vụ tăng 4000 giờ xem Youtube

Limoseo - Công ty Dịch vụ SEO & Thiết kế Website
Limoseo – Công ty Dịch vụ SEO & Thiết kế Website
Đánh giá