Tạo và train chatbot Python là một trong những cách tạo AI chat bot phổ biến nhất hiện nay. Python là ngôn ngữ lập trình quen thuộc trong phát triển AI, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nếu chưa biết làm sao để lập trình một AI chatbot cho mình bằng Python, bạn có thể xem ngay bài hướng dẫn chi tiết dưới đây.
Mục lục
Cách tạo và train chatbot đơn giản không cần Python
Để tạo chatbot từ ngôn ngữ Python, thường cần có kiến thức chuyên sâu về công nghệ AI và lập trình phức tạp. Preny AI, giải pháp từ Askany, giúp bạn xây dựng chatbot bán hàng và chăm sóc khách hàng chuyên nghiệp bằng cách đơn giản hóa quy trình này. Được thiết kế đặc biệt cho người dùng tiếng Việt, Preny sử dụng công nghệ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và Học Máy (Machine Learning) để tối ưu hóa trải nghiệm trên các nền tảng web và ứng dụng.
Preny nổi bật với khả năng tương tác tự nhiên và hiệu quả, không chỉ gửi các sản phẩm mà còn chủ động hiểu nhu cầu và sở thích của khách hàng để gợi ý sản phẩm phù hợp nhất. Nhờ vậy, khách hàng có trải nghiệm trò chuyện thoải mái như với một nhân viên tư vấn. Với khả năng đáp ứng linh hoạt và tư vấn thông minh, Preny giúp tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên đến 70%, hỗ trợ chiến lược marketing và SEO, đồng thời cải thiện tỷ lệ chuyển đổi trên website hơn 50%.
Nguyên lý hoạt động của chatbot Python
Bạn có thể tạo một con chatbot AI miễn phí đơn giản thông qua thư viện ChatterBot và Flask của Python. ChatterBot là một công cụ dựa trên học máy (machine learning) trong Python, cho phép xây dựng chatbot tự động. Đây là một framework cho Chatbot AI, giúp bạn tạo ra các chatbot thông minh và tích hợp vào các nền tảng chat như Facebook, Skype, hoặc bất kỳ nền tảng nhắn tin nào mà bạn tự xây dựng. Đặc biệt, ChatterBot hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, kể cả tiếng Việt.
Vì ChatterBot là dự án mã nguồn mở, bạn hoàn toàn có thể nghiên cứu, phát triển và kiểm soát toàn bộ mã nguồn cũng như cơ sở dữ liệu của chatbot. Điều này giúp bạn bảo mật dữ liệu và không phụ thuộc vào các nền tảng bên thứ ba như Wit hay Chatfuel.
Chatbot hoạt động dựa trên phương pháp phát hiện mẫu câu (pattern matching) để tìm kiếm sự tương đồng giữa câu hỏi của người dùng và các câu hỏi đã được “huấn luyện” trong hệ thống. Quy trình hoạt động của chatbot diễn ra như sau: đầu tiên, câu hỏi từ người dùng sẽ được chia thành các mẫu câu nhỏ theo các pattern đã được định nghĩa trước. Tiếp đó, các thuật toán học máy sẽ xác định mẫu câu nào khớp nhất với câu hỏi của người dùng. Sau khi chọn được câu hỏi phù hợp nhất, chatbot sẽ chọn câu trả lời từ tập dữ liệu câu trả lời tương ứng. Cuối cùng, chatbot sẽ gửi câu trả lời đó đến người dùng.
Cách xây dựng và train chatbot Python
Dưới đây là các bước để bạn xây dựng và train chatbot Python của riêng mình:
Bước 1: Sử dụng lệnh pip để cài đặt thư viện ChatterBot và bắt đầu xây dựng chatbot.
pip install chatterbot
Bước 2: Thêm thư viện ChatterBot và các công cụ huấn luyện (trainer) cần thiết để thiết lập và huấn luyện chatbot.
from chatterbot import Chatbot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
Bước 3: Khởi tạo chatbot và đặt một cái tên dễ nhớ cho nó.
Chatbot = Chatbot(‘MyChatbot’)
Bước 4: Sử dụng ChatterBotCorpusTrainer để huấn luyện chatbot với kho ngữ liệu tiếng Anh tích hợp sẵn.
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(Chatbot)
trainer.train(“chatterbot.corpus.english”)
Bước 5: Gửi lời chào đến chatbot và nhận lại câu trả lời từ nó.
response = Chatbot.get_response(“Hello World!”)
print(response)
Bước 6: Train chatbot Python với các câu hỏi và câu trả lời tùy chỉnh của bạn để làm cho nó phản hồi cụ thể hơn.
from chatterbot.trainers import ListTrainer
trainer = ListTrainer(Chatbot)
trainer.train([
“How are you?”,
“I am good.”,
“That is good to hear.”,
“Thank you”,
“You’re welcome.”
])
Bước 7: Sử dụng Flask để tạo giao diện web, cho phép người dùng tương tác với chatbot qua trình duyệt.
from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)
@app.route(“/”)
def home():
return render_template(“index.html”)
@app.route(“/get”)
def get_bot_response():
userText = request.args.get(‘msg’)
return str(Chatbot.get_response(userText))
if __name__ == “__main__”:
app.run()
Làm theo các bước trên, bạn sẽ có một chatbot AI bằng Python hoạt động mượt mà. Hãy thử nghiệm với các bộ dữ liệu huấn luyện, thuật toán và các phương pháp tích hợp khác nhau để tạo ra chatbot phù hợp với nhu cầu của bạn.
Qua đây, bạn đã nắm được các bước để code và train chatbot Python cho riêng mình. Đây là phương pháp xây dựng AI chatbot cơ bản nhất mà bất kỳ lập trình viên nào cũng nên luyện tập. Tuy vậy, nếu cần một chatbot tiên tiến hơn, bạn nên sử dụng Preny AI, chatbot được tích hợp sẵn trên web của doanh nghiệp mà không cần kiến thức lập trình phức tạp nào.
