# migrations

dir: embeddings_queue
filename: 00001-embeddings.sqlite.sql
hash: d3755dfd232be8e8301f4d7fcfb3a486
sql:
CREATE TABLE embeddings_queue (
    seq_id INTEGER PRIMARY KEY,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    operation INTEGER NOT NULL,
    topic TEXT NOT NULL,
    id TEXT NOT NULL,
    vector BLOB,
    encoding TEXT,
    metadata TEXT
);


dir: sysdb
filename: 00001-collections.sqlite.sql
hash: 38352d725ad1c16074fac420b22b4633
sql:
CREATE TABLE collections (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    topic TEXT NOT NULL,
    UNIQUE (name)
);

CREATE TABLE collection_metadata (
    collection_id TEXT REFERENCES collections(id) ON DELETE CASCADE,
    key TEXT NOT NULL,
    str_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (collection_id, key)
);


dir: sysdb
filename: 00002-segments.sqlite.sql
hash: 2913cb6a503055a95f625448037e8912
sql:
CREATE TABLE segments (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    type TEXT NOT NULL,
    scope TEXT NOT NULL,
    topic TEXT,
    collection TEXT REFERENCES collection(id)
);

CREATE TABLE segment_metadata (
    segment_id TEXT  REFERENCES segments(id) ON DELETE CASCADE,
    key TEXT NOT NULL,
    str_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (segment_id, key)
);


dir: metadb
filename: 00001-embedding-metadata.sqlite.sql
hash: 2b4cf52c4bb2676e21d6860a4409f856
sql:
CREATE TABLE embeddings (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    segment_id TEXT NOT NULL,
    embedding_id TEXT NOT NULL,
    seq_id BLOB NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE (segment_id, embedding_id)
);

CREATE TABLE embedding_metadata (
    id INTEGER REFERENCES embeddings(id),
    key TEXT NOT NULL,
    string_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (id, key)
);

CREATE TABLE max_seq_id (
    segment_id TEXT PRIMARY KEY,
    seq_id BLOB NOT NULL
);

CREATE VIRTUAL TABLE embedding_fulltext USING fts5(id, string_value);


dir: metadb
filename: 00002-embedding-metadata.sqlite.sql
hash: 12a570f7121b3a8ce750a2a7c36da20f
sql:
-- SQLite does not support adding check with alter table, as a result, adding a check
-- involve creating a new table and copying the data over. It is over kill with adding
-- a boolean type column. The application write to the table needs to ensure the data
-- integrity.
ALTER TABLE embedding_metadata ADD COLUMN bool_value INTEGER


dir: metadb
filename: 00003-full-text-tokenize.sqlite.sql
hash: f97ad6334aeaa8f419f01110b648b97a
sql:
CREATE VIRTUAL TABLE embedding_fulltext_search USING fts5(string_value, tokenize='trigram');
INSERT INTO embedding_fulltext_search (rowid, string_value) SELECT rowid, string_value FROM embedding_metadata;
DROP TABLE embedding_fulltext;


# embeddings_queue

created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 4840174e-5668-4eb6-837a-90ed7a1bdecc
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "TR\u01af\u1edcNG \u0110\u1ea0I H\u1eccC KHOA H\u1eccC T\u1ef0 NHI\u00caN TP.H\u1ed2 CH\u00cd MINH\n\nKHOA C\u00d4NG NGH\u1ec6 TH\u00d4NG TIN\n\n----------------------------\n\nTOPIC 1: T\u00ccM HI\u1ec2U CHAT-GPT API \u0110\u1ec2 X\u00c2Y D\u1ef0NG CHATBOT\n\nM\u00f4n: Chuy\u00ean \u0111\u1ec1 t\u1ed1t nghi\u1ec7p M\u1ea1ng m\u00e1y t\u00ednh \n\nTp. H\u1ed3 Ch\u00ed Minh, Th\u00e1ng 3, 2023\n\nM\u1ee5c l\u1ee5c\n\n\t1. T\u1ed5ng qu\u00e1t\t2\n\n\t2. Gi\u1edbi thi\u1ec7u\t2\n\n\t2.1. \u0110\u1ecbnh ngh\u0129a v\u1ec1 Chatbot v\u00e0 C\u00f4ng d\u1ee5ng\t2\n\n\t2.2. T\u1ed5ng quan v\u1ec1 Chat GPT v\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng x\u00e2y d\u1ef1ng chatbot n\u00e2ng cao\t3\n\n\t3. ChatGPT ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng nh\u01b0 th\u1ebf n\u00e0o\t3\n\n\t3.1. H\u1ecdc t\u0103ng c\u01b0\u1eddng t\u1eeb ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a con ng\u01b0\u1eddi (RLHF)\t4\n\n\t4. Thi\u1ebft l\u1eadp v\u00e0 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi ChatGPT\t8\n\n\t4.1. Thi\u1ebft l\u1eadp\t8\n\n\t4.1.1. L\u1ea5y API key\t8\n\n\t4.1.2. C\u00e0i \u0111\u1eb7t m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng\t9\n\n\t4.2. X\u00e2y d\u1ef1ng chatbot\t10\n\n\t5. Test v\u00e0 Debug Chatbot\t12\n\n\t6. K\u1ef9 thu\u1eadt n\u00e2ng cao \u0111\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi Chat GPT\t13\n\n\t6.1. K\u1ebft h\u1ee3p k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ecdc m\u00e1y\t13\n\n\t6.2. S\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc v\u00e0 tinh ch\u1ec9nh ch\u00fang cho c\u00e1c nhi\u1ec7m v\u1ee5 Chatbot c\u1ee5 th\u1ec3\t14\n\n\t6.3. Th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o Chatbot\t15\n\n\t7. C\u00e1c ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p hay nh\u1ea5t \u0111\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi Chat GPT\t16\n\n\t7.1. M\u1eb9o \u0111\u1ec3 thi\u1ebft k\u1ebf lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i Chatbot hi\u1ec7u qu\u1ea3\t16\n\n\t7.2. C\u00e1c chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c \u0111\u1ec3 x\u1eed l\u00fd c\u00e1c th\u00e1ch th\u1ee9c ph\u1ed5 bi\u1ebfn c\u1ee7a Chatbot\t17\n\n\t8. V\u00ed d\u1ee5 v\u1ec1 Chatbot n\u00e2ng cao \u0111\u01b0\u1ee3c x\u00e2y d\u1ef1ng v\u1edbi ChatGPT\t18\n\n\t8.1. Case Studies v\u1ec1 c\u00e1c Chatbot th\u00e0nh c\u00f4ng s\u1eed d\u1ee5ng ChatGPT\t18\n\n\tCase Study 1: OpenAI's GPT-3 Chatbot\t18\n\n\tCase Study 2: IBM's Watson Assistant Chatbot\t19\n\n\t8.2. Ngu\u1ed3n c\u1ea3m h\u1ee9ng cho \u00fd t\u01b0\u1edfng Chatbot & c\u00e1ch s\u1eed d\u1ee5ng s\u00e1ng t\u1ea1o c\u1ee7a Chat GPT\t19\n\n\t9. H\u00e0m v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng\t19\n\n\t9.1. C\u00f4ng ngh\u1ec7\t19\n\n\t9.2. \u0110i\u1ec1u ki\u1ec7n ti\u00ean quy\u1ebft\t19\n\n\t9.3. C\u00e1c h\u00e0m v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng\t20\n\n\t10. Giao di\u1ec7n\t23\n\n\t11. Demo\t24\n\n\t12. Reference\t24\n\n\n\tT\u1ed5ng qu\u00e1t\n\nMSSV\n\nH\u1ecc V\u00c0 T\u00caN\n\nEMAIL\n\n19127392\n\nT\u00f4 Gia H\u1ea3o\n\ngiahaoto01@gmail.com\n\n19127525\n\nNguy\u1ec5n Thanh Qu\u00e2n\n\nquannguyenthanh558@gmail.com\n\n19127625\n\nL\u00e2m Ch\u00ed V\u0103n\n\nchivanz128@gmail.com\n\nGi\u1edbi thi\u1ec7u\n\n\u0110\u1ecbnh ngh\u0129a v\u1ec1 Chatbot v\u00e0 C\u00f4ng d\u1ee5ng\n\nChatbot l\u00e0 m\u1ed9t ch\u01b0\u01a1ng tr\u00ecnh ph\u1ea7n m\u1ec1m \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 m\u00f4 ph\u1ecfng cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n v\u1edbi ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1eb7c bi\u1ec7t l\u00e0 qua Internet. Chatbots th\u01b0\u1eddng \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 cung c\u1ea5p d\u1ecbch v\u1ee5 v\u00e0 h\u1ed7 tr\u1ee3 kh\u00e1ch h\u00e0ng, ti\u1ebfp th\u1ecb v\u00e0 b\u00e1n h\u00e0ng, gi\u00e1o d\u1ee5c v\u00e0 \u0111\u00e0o t\u1ea1o, gi\u1ea3i tr\u00ed v\u00e0 t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c x\u00e3 h\u1ed9i\n\nThu\u1eadt ng\u1eef \"chatbot\" l\u00e0 vi\u1ebft t\u1eaft c\u1ee7a \"chatter bot\" v\u00e0 \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u1eb7t ra v\u00e0o gi\u1eefa th\u1ebf k\u1ef7 20 \u0111\u1ec3 m\u00f4 t\u1ea3 m\u1ed9t lo\u1ea1i ch\u01b0\u01a1ng tr\u00ecnh m\u00e1y t\u00ednh \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 m\u00f4 ph\u1ecfng cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n v\u1edbi ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. Ng\u00e0y nay, chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong nhi\u1ec1u ng\u1eef c\u1ea3nh kh\u00e1c nhau, bao g\u1ed3m n\u1ec1n t\u1ea3ng nh\u1eafn tin tr\u1ef1c tuy\u1ebfn, \u1ee9ng d\u1ee5ng di \u0111\u1ed9ng v\u00e0 trang web. Chatbot c\u00f3 th\u1ec3 d\u1ef1a tr\u00ean quy t\u1eafc ho\u1eb7c d\u1ef1a tr\u00ean tr\u00ed tu\u1ec7 nh\u00e2n t\u1ea1o, t\u00f9y thu\u1ed9c v\u00e0o m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u1ee9c t\u1ea1p v\u00e0 t\u00ednh t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c \u0111\u01b0\u1ee3c y\u00eau c\u1ea7u. C\u00e1c chatbot d\u1ef1a tr\u00ean quy t\u1eafc \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eadp tr\u00ecnh \u0111\u1ec3 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u00e1c t\u1eeb kh\u00f3a ho\u1eb7c c\u1ee5m t\u1eeb c\u1ee5 th\u1ec3 v\u00e0 th\u01b0\u1eddng k\u00e9m ph\u1ee9c t\u1ea1p h\u01a1n so v\u1edbi c\u00e1c chatbot d\u1ef1a tr\u00ean tr\u00ed tu\u1ec7 nh\u00e2n t\u1ea1o. M\u1eb7t kh\u00e1c, c\u00e1c chatbot d\u1ef1a tr\u00ean tr\u00ed tu\u1ec7 nh\u00e2n t\u1ea1o s\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c thu\u1eadt to\u00e1n h\u1ecdc m\u00e1y \u0111\u1ec3 ph\u00e2n t\u00edch v\u00e0 hi\u1ec3u input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 t\u1ea1o ra c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 \u0111a d\u1ea1ng h\u01a1n.\n\nChatbot c\u0169ng c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng cho m\u1ee5c \u0111\u00edch gi\u00e1o d\u1ee5c v\u00e0 \u0111\u00e0o t\u1ea1o, \u0111\u1eb7c bi\u1ec7t l\u00e0 \u1edf d\u1ea1ng \"gia s\u01b0 \u1ea3o\" ho\u1eb7c \"tr\u1ee3 l\u00fd h\u1ecdc t\u1eadp\". Chatbot c\u0169ng c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 gi\u1ea3i tr\u00ed v\u00e0 t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c x\u00e3 h\u1ed9i, \u0111\u1eb7c bi\u1ec7t l\u00e0 \u1edf d\u1ea1ng \"b\u1ea1n \u0111\u1ed3ng h\u00e0nh \u1ea3o\" ho\u1eb7c \"bot x\u00e3 h\u1ed9i\"."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 366cc3dc-b141-43c7-94a1-1f0c5efae7f1
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "H\u1ecc V\u00c0 T\u00caN\n\nEMAIL\n\n19127392\n\nT\u00f4 Gia H\u1ea3o\n\ngiahaoto01@gmail.com\n\n19127525\n\nNguy\u1ec5n Thanh Qu\u00e2n\n\nquannguyenthanh558@gmail.com\n\n19127625\n\nL\u00e2m Ch\u00ed V\u0103n\n\nchivanz128@gmail.com\n\nGi\u1edbi thi\u1ec7u\n\n\u0110\u1ecbnh ngh\u0129a v\u1ec1 Chatbot v\u00e0 C\u00f4ng d\u1ee5ng\n\nChatbot l\u00e0 m\u1ed9t ch\u01b0\u01a1ng tr\u00ecnh ph\u1ea7n m\u1ec1m \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 m\u00f4 ph\u1ecfng cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n v\u1edbi ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1eb7c bi\u1ec7t l\u00e0 qua Internet. Chatbots th\u01b0\u1eddng \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 cung c\u1ea5p d\u1ecbch v\u1ee5 v\u00e0 h\u1ed7 tr\u1ee3 kh\u00e1ch h\u00e0ng, ti\u1ebfp th\u1ecb v\u00e0 b\u00e1n h\u00e0ng, gi\u00e1o d\u1ee5c v\u00e0 \u0111\u00e0o t\u1ea1o, gi\u1ea3i tr\u00ed v\u00e0 t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c x\u00e3 h\u1ed9i\n\nThu\u1eadt ng\u1eef \"chatbot\" l\u00e0 vi\u1ebft t\u1eaft c\u1ee7a \"chatter bot\" v\u00e0 \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u1eb7t ra v\u00e0o gi\u1eefa th\u1ebf k\u1ef7 20 \u0111\u1ec3 m\u00f4 t\u1ea3 m\u1ed9t lo\u1ea1i ch\u01b0\u01a1ng tr\u00ecnh m\u00e1y t\u00ednh \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 m\u00f4 ph\u1ecfng cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n v\u1edbi ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. Ng\u00e0y nay, chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong nhi\u1ec1u ng\u1eef c\u1ea3nh kh\u00e1c nhau, bao g\u1ed3m n\u1ec1n t\u1ea3ng nh\u1eafn tin tr\u1ef1c tuy\u1ebfn, \u1ee9ng d\u1ee5ng di \u0111\u1ed9ng v\u00e0 trang web. Chatbot c\u00f3 th\u1ec3 d\u1ef1a tr\u00ean quy t\u1eafc ho\u1eb7c d\u1ef1a tr\u00ean tr\u00ed tu\u1ec7 nh\u00e2n t\u1ea1o, t\u00f9y thu\u1ed9c v\u00e0o m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u1ee9c t\u1ea1p v\u00e0 t\u00ednh t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c \u0111\u01b0\u1ee3c y\u00eau c\u1ea7u. C\u00e1c chatbot d\u1ef1a tr\u00ean quy t\u1eafc \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eadp tr\u00ecnh \u0111\u1ec3 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u00e1c t\u1eeb kh\u00f3a ho\u1eb7c c\u1ee5m t\u1eeb c\u1ee5 th\u1ec3 v\u00e0 th\u01b0\u1eddng k\u00e9m ph\u1ee9c t\u1ea1p h\u01a1n so v\u1edbi c\u00e1c chatbot d\u1ef1a tr\u00ean tr\u00ed tu\u1ec7 nh\u00e2n t\u1ea1o. M\u1eb7t kh\u00e1c, c\u00e1c chatbot d\u1ef1a tr\u00ean tr\u00ed tu\u1ec7 nh\u00e2n t\u1ea1o s\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c thu\u1eadt to\u00e1n h\u1ecdc m\u00e1y \u0111\u1ec3 ph\u00e2n t\u00edch v\u00e0 hi\u1ec3u input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 t\u1ea1o ra c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 \u0111a d\u1ea1ng h\u01a1n.\n\nChatbot c\u0169ng c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng cho m\u1ee5c \u0111\u00edch gi\u00e1o d\u1ee5c v\u00e0 \u0111\u00e0o t\u1ea1o, \u0111\u1eb7c bi\u1ec7t l\u00e0 \u1edf d\u1ea1ng \"gia s\u01b0 \u1ea3o\" ho\u1eb7c \"tr\u1ee3 l\u00fd h\u1ecdc t\u1eadp\". Chatbot c\u0169ng c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 gi\u1ea3i tr\u00ed v\u00e0 t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c x\u00e3 h\u1ed9i, \u0111\u1eb7c bi\u1ec7t l\u00e0 \u1edf d\u1ea1ng \"b\u1ea1n \u0111\u1ed3ng h\u00e0nh \u1ea3o\" ho\u1eb7c \"bot x\u00e3 h\u1ed9i\".\n\nC\u00f3 m\u1ed9t s\u1ed1 l\u1ee3i th\u1ebf khi s\u1eed d\u1ee5ng chatbot, bao g\u1ed3m hi\u1ec7u qu\u1ea3 v\u1ec1 chi ph\u00ed, s\u1ef1 ti\u1ec7n l\u1ee3i v\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng m\u1edf r\u1ed9ng. Chatbots c\u00f3 th\u1ec3 ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng 24/7 v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 x\u1eed l\u00fd \u0111\u1ed3ng th\u1eddi m\u1ed9t l\u01b0\u1ee3ng l\u1edbn y\u00eau c\u1ea7u, khi\u1ebfn ch\u00fang tr\u1edf th\u00e0nh gi\u1ea3i ph\u00e1p hi\u1ec7u qu\u1ea3 v\u00e0 ti\u1ebft ki\u1ec7m chi ph\u00ed cho nhi\u1ec1u doanh nghi\u1ec7p v\u00e0 t\u1ed5 ch\u1ee9c. c\u0169ng c\u00f3 nh\u1eefng th\u00e1ch th\u1ee9c v\u00e0 h\u1ea1n ch\u1ebf khi s\u1eed d\u1ee5ng chatbot, \u0111\u1eb7c bi\u1ec7t l\u00e0 khi t\u00e1i t\u1ea1o s\u1ef1 ph\u1ee9c t\u1ea1p v\u00e0 s\u1eafc th\u00e1i c\u1ee7a cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n c\u1ee7a con ng\u01b0\u1eddi. Chatbot c\u00f3 th\u1ec3 g\u1eb7p kh\u00f3 kh\u0103n trong vi\u1ec7c hi\u1ec3u ho\u1eb7c ph\u1ea3n h\u1ed3i m\u1ed9t s\u1ed1 th\u00f4ng tin input nh\u1ea5t \u0111\u1ecbnh v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 b\u1ecb h\u1ea1n ch\u1ebf v\u1ec1 kh\u1ea3 n\u0103ng x\u1eed l\u00fd c\u00e1c t\u00ecnh hu\u1ed1ng ph\u1ee9c t\u1ea1p ho\u1eb7c kh\u00f3 \u0111o\u00e1n h\u01a1n.\n\nT\u1ed5ng quan v\u1ec1 Chat GPT v\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng x\u00e2y d\u1ef1ng chatbot n\u00e2ng cao\n\nM\u1ed9t trong nh\u1eefng kh\u1ea3 n\u0103ng ch\u00ednh c\u1ee7a Chat GPT l\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i m\u1ea1ch l\u1ea1c v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi th\u00f4ng tin nh\u1eadp c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. Tr\u00f2 chuy\u1ec7n GPT s\u1eed d\u1ee5ng thu\u1eadt to\u00e1n m\u00e1y h\u1ecdc \u0111\u1ec3 ph\u00e2n t\u00edch v\u00e0 hi\u1ec3u Input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi ng\u1eef c\u1ea3nh v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y cho ph\u00e9p Chat GPT tham gia v\u00e0o c\u00e1c cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn h\u01a1n v\u1edbi ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 gi\u00fap c\u1ea3i thi\u1ec7n tr\u1ea3i nghi\u1ec7m t\u1ed5ng th\u1ec3 c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nM\u1ed9t kh\u1ea3 n\u0103ng quan tr\u1ecdng kh\u00e1c c\u1ee7a Chat GPT l\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi nhi\u1ec1u n\u1ec1n t\u1ea3ng v\u00e0 khung chatbot kh\u00e1c nhau. Chat GPT c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot ph\u1ed5 bi\u1ebfn nh\u01b0 Facebook Messenger, Slack v\u00e0 Telegram, c\u0169ng nh\u01b0 v\u1edbi c\u00e1c khung v\u00e0 \u1ee9ng d\u1ee5ng chatbot t\u00f9y ch\u1ec9nh. T\u00ednh linh ho\u1ea1t n\u00e0y cho ph\u00e9p c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n x\u00e2y d\u1ef1ng chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c tri\u1ec3n khai tr\u00ean nhi\u1ec1u n\u1ec1n t\u1ea3ng v\u00e0 thi\u1ebft b\u1ecb, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 ti\u1ebfp c\u1eadn nhi\u1ec1u \u0111\u1ed1i t\u01b0\u1ee3ng.\n\nChatGPT ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng nh\u01b0 th\u1ebf n\u00e0o"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: d9964956-415f-43f2-91a7-d7d5ffc89fed
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "T\u1ed5ng quan v\u1ec1 Chat GPT v\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng x\u00e2y d\u1ef1ng chatbot n\u00e2ng cao\n\nM\u1ed9t trong nh\u1eefng kh\u1ea3 n\u0103ng ch\u00ednh c\u1ee7a Chat GPT l\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i m\u1ea1ch l\u1ea1c v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi th\u00f4ng tin nh\u1eadp c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. Tr\u00f2 chuy\u1ec7n GPT s\u1eed d\u1ee5ng thu\u1eadt to\u00e1n m\u00e1y h\u1ecdc \u0111\u1ec3 ph\u00e2n t\u00edch v\u00e0 hi\u1ec3u Input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi ng\u1eef c\u1ea3nh v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y cho ph\u00e9p Chat GPT tham gia v\u00e0o c\u00e1c cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn h\u01a1n v\u1edbi ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 gi\u00fap c\u1ea3i thi\u1ec7n tr\u1ea3i nghi\u1ec7m t\u1ed5ng th\u1ec3 c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nM\u1ed9t kh\u1ea3 n\u0103ng quan tr\u1ecdng kh\u00e1c c\u1ee7a Chat GPT l\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi nhi\u1ec1u n\u1ec1n t\u1ea3ng v\u00e0 khung chatbot kh\u00e1c nhau. Chat GPT c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot ph\u1ed5 bi\u1ebfn nh\u01b0 Facebook Messenger, Slack v\u00e0 Telegram, c\u0169ng nh\u01b0 v\u1edbi c\u00e1c khung v\u00e0 \u1ee9ng d\u1ee5ng chatbot t\u00f9y ch\u1ec9nh. T\u00ednh linh ho\u1ea1t n\u00e0y cho ph\u00e9p c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n x\u00e2y d\u1ef1ng chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c tri\u1ec3n khai tr\u00ean nhi\u1ec1u n\u1ec1n t\u1ea3ng v\u00e0 thi\u1ebft b\u1ecb, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 ti\u1ebfp c\u1eadn nhi\u1ec1u \u0111\u1ed1i t\u01b0\u1ee3ng.\n\nChatGPT ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng nh\u01b0 th\u1ebf n\u00e0o\n\nChatGPT ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng b\u1eb1ng c\u00e1ch c\u1ed1 g\u1eafng hi\u1ec3u y\u00eau c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng v\u00e0 \u0111\u01b0a ra c\u00e1c chu\u1ed7i t\u1eeb m\u00e0 n\u00f3 d\u1ef1 \u0111o\u00e1n s\u1ebd tr\u1ea3 l\u1eddi \u0111\u00fang nh\u1ea5t cho c\u00e2u h\u1ecfi c\u1ee7a b\u1ea1n, d\u1ef1a tr\u00ean d\u1eef li\u1ec7u m\u00e0 n\u00f3 \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c hu\u1ea5n luy\u1ec7n.\n\nGPT-3 \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c hu\u1ea5n luy\u1ec7n tr\u00ean kho\u1ea3ng 500 t\u1ef7 \"tokens\", cho ph\u00e9p c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh ng\u00f4n ng\u1eef c\u1ee7a n\u00f3 g\u00e1n ngh\u0129a d\u1ec5 d\u00e0ng h\u01a1n v\u00e0 d\u1ef1 \u0111o\u00e1n v\u0103n b\u1ea3n ti\u1ebfp theo h\u1ee3p l\u00fd. Nhi\u1ec1u t\u1eeb \u00e1nh x\u1ea1 t\u1edbi c\u00e1c tokens \u0111\u01a1n l\u1ebb, m\u1eb7c d\u00f9 c\u00e1c t\u1eeb d\u00e0i h\u01a1n ho\u1eb7c ph\u1ee9c t\u1ea1p h\u01a1n th\u01b0\u1eddng \u0111\u01b0\u1ee3c chia th\u00e0nh nhi\u1ec1u tokens. Trung b\u00ecnh, 1 token d\u00e0i kho\u1ea3ng b\u1ed1n k\u00fd t\u1ef1.\n\nH\u00ecnh 1: Ph\u00e2n t\u00edch character th\u00e0nh token\n\nT\u1ea5t c\u1ea3 c\u00e1c tokens l\u1ea5y t\u1eeb kho d\u1eef li\u1ec7u kh\u1ed5ng l\u1ed3 \u0111\u01b0\u1ee3c vi\u1ebft b\u1edfi con ng\u01b0\u1eddi. T\u1eeb s\u00e1ch, b\u00e1o v\u00e0 c\u00e1c t\u00e0i li\u1ec7u kh\u00e1c v\u1ec1 t\u1ea5t c\u1ea3 c\u00e1c ch\u1ee7 \u0111\u1ec1, phong c\u00e1ch v\u00e0 th\u1ec3 lo\u1ea1i kh\u00e1c nhau \u2014 v\u00e0 m\u1ed9t l\u01b0\u1ee3ng l\u1edbn n\u1ed9i dung \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1ea5y t\u1eeb internet. \n\nB\u1ed9 d\u1eef li\u1ec7u kh\u1ed5ng l\u1ed3 n\u00e0y \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 t\u1ea1o th\u00e0nh m\u1ed9t m\u1ea1ng n\u01a1-ron h\u1ecdc s\u00e2u \u2014 m\u1ed9t thu\u1eadt to\u00e1n ph\u1ee9c t\u1ea1p, nhi\u1ec1u l\u1edbp, c\u00f3 tr\u1ecdng s\u1ed1 \u0111\u01b0\u1ee3c m\u00f4 h\u00ecnh h\u00f3a theo b\u1ed9 n\u00e3o con ng\u01b0\u1eddi \u2014 cho ph\u00e9p ChatGPT t\u00ecm hi\u1ec3u c\u00e1c m\u1eabu v\u00e0 m\u1ed1i quan h\u1ec7 trong d\u1eef li\u1ec7u v\u0103n b\u1ea3n v\u00e0 khai th\u00e1c kh\u1ea3 n\u0103ng t\u1ea1o ra c\u00e1c d\u1eef li\u1ec7u gi\u1ed1ng con ng\u01b0\u1eddi. ph\u1ea3n h\u1ed3i b\u1eb1ng c\u00e1ch d\u1ef1 \u0111o\u00e1n v\u0103n b\u1ea3n n\u00e0o s\u1ebd xu\u1ea5t hi\u1ec7n ti\u1ebfp theo trong b\u1ea5t k\u1ef3 c\u00e2u n\u00e0o.\n\nChatGPT kh\u00f4ng ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng \u1edf c\u1ea5p \u0111\u1ed9 c\u00e2u \u2014 thay v\u00e0o \u0111\u00f3, n\u00f3 t\u1ea1o ra v\u0103n b\u1ea3n v\u1ec1 nh\u1eefng t\u1eeb, c\u00e2u v\u00e0 th\u1eadm ch\u00ed c\u1ea3 \u0111o\u1ea1n v\u0103n ho\u1eb7c kh\u1ed5 th\u01a1 c\u00f3 th\u1ec3 theo sau. N\u00f3 kh\u00f4ng ph\u1ea3i l\u00e0 v\u0103n b\u1ea3n ti\u00ean \u0111o\u00e1n tr\u00ean \u0111i\u1ec7n tho\u1ea1i c\u1ee7a b\u1ea1n th\u1eb3ng th\u1eebng \u0111o\u00e1n t\u1eeb ti\u1ebfp theo; n\u00f3 \u0111ang c\u1ed1 g\u1eafng t\u1ea1o ra c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i ho\u00e0n to\u00e0n m\u1ea1ch l\u1ea1c cho b\u1ea5t k\u1ef3 prompt n\u00e0o.\n\n\u0110\u1ec3 tinh ch\u1ec9nh th\u00eam kh\u1ea3 n\u0103ng ph\u1ea3n h\u1ed3i nhi\u1ec1u prompt kh\u00e1c nhau c\u1ee7a ChatGPT, ChatGPT \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a cho \u0111\u1ed1i tho\u1ea1i b\u1eb1ng m\u1ed9t k\u1ef9 thu\u1eadt g\u1ecdi l\u00e0 h\u1ecdc t\u0103ng c\u01b0\u1eddng v\u1edbi ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a con ng\u01b0\u1eddi (RLHF). V\u1ec1 c\u01a1 b\u1ea3n, con ng\u01b0\u1eddi \u0111\u00e3 t\u1ea1o ra m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng v\u1edbi d\u1eef li\u1ec7u so s\u00e1nh (trong \u0111\u00f3 hai ho\u1eb7c nhi\u1ec1u c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi c\u1ee7a m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c x\u1ebfp h\u1ea1ng b\u1edfi c\u00e1c hu\u1ea5n luy\u1ec7n vi\u00ean AI), \u0111\u1ec3 AI c\u00f3 th\u1ec3 bi\u1ebft \u0111\u00e2u l\u00e0 c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi t\u1ed1t nh\u1ea5t.\n\nH\u1ecdc t\u0103ng c\u01b0\u1eddng t\u1eeb ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a con ng\u01b0\u1eddi (RLHF)\n\nBao g\u1ed3m 3 b\u01b0\u1edbc, trong \u0111\u00f3: b\u01b0\u1edbc 1 ch\u1ec9 di\u1ec5n ra m\u1ed9t l\u1ea7n, trong khi b\u01b0\u1edbc 2 v\u00e0 3 c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eb7p l\u1ea1i li\u00ean t\u1ee5c\n\nB\u01b0\u1edbc 1: M\u00f4 h\u00ecnh Supervised Fine-Tuning (SFT)\n\nB\u01b0\u1edbc \u0111\u1ea7u ti\u00ean bao g\u1ed3m thu th\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o supervised policy model \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1ecdi l\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh SFT."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 76db0b4e-33aa-4500-bfae-1244962cf6a9
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u1ed9 d\u1eef li\u1ec7u kh\u1ed5ng l\u1ed3 n\u00e0y \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 t\u1ea1o th\u00e0nh m\u1ed9t m\u1ea1ng n\u01a1-ron h\u1ecdc s\u00e2u \u2014 m\u1ed9t thu\u1eadt to\u00e1n ph\u1ee9c t\u1ea1p, nhi\u1ec1u l\u1edbp, c\u00f3 tr\u1ecdng s\u1ed1 \u0111\u01b0\u1ee3c m\u00f4 h\u00ecnh h\u00f3a theo b\u1ed9 n\u00e3o con ng\u01b0\u1eddi \u2014 cho ph\u00e9p ChatGPT t\u00ecm hi\u1ec3u c\u00e1c m\u1eabu v\u00e0 m\u1ed1i quan h\u1ec7 trong d\u1eef li\u1ec7u v\u0103n b\u1ea3n v\u00e0 khai th\u00e1c kh\u1ea3 n\u0103ng t\u1ea1o ra c\u00e1c d\u1eef li\u1ec7u gi\u1ed1ng con ng\u01b0\u1eddi. ph\u1ea3n h\u1ed3i b\u1eb1ng c\u00e1ch d\u1ef1 \u0111o\u00e1n v\u0103n b\u1ea3n n\u00e0o s\u1ebd xu\u1ea5t hi\u1ec7n ti\u1ebfp theo trong b\u1ea5t k\u1ef3 c\u00e2u n\u00e0o.\n\nChatGPT kh\u00f4ng ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng \u1edf c\u1ea5p \u0111\u1ed9 c\u00e2u \u2014 thay v\u00e0o \u0111\u00f3, n\u00f3 t\u1ea1o ra v\u0103n b\u1ea3n v\u1ec1 nh\u1eefng t\u1eeb, c\u00e2u v\u00e0 th\u1eadm ch\u00ed c\u1ea3 \u0111o\u1ea1n v\u0103n ho\u1eb7c kh\u1ed5 th\u01a1 c\u00f3 th\u1ec3 theo sau. N\u00f3 kh\u00f4ng ph\u1ea3i l\u00e0 v\u0103n b\u1ea3n ti\u00ean \u0111o\u00e1n tr\u00ean \u0111i\u1ec7n tho\u1ea1i c\u1ee7a b\u1ea1n th\u1eb3ng th\u1eebng \u0111o\u00e1n t\u1eeb ti\u1ebfp theo; n\u00f3 \u0111ang c\u1ed1 g\u1eafng t\u1ea1o ra c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i ho\u00e0n to\u00e0n m\u1ea1ch l\u1ea1c cho b\u1ea5t k\u1ef3 prompt n\u00e0o.\n\n\u0110\u1ec3 tinh ch\u1ec9nh th\u00eam kh\u1ea3 n\u0103ng ph\u1ea3n h\u1ed3i nhi\u1ec1u prompt kh\u00e1c nhau c\u1ee7a ChatGPT, ChatGPT \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a cho \u0111\u1ed1i tho\u1ea1i b\u1eb1ng m\u1ed9t k\u1ef9 thu\u1eadt g\u1ecdi l\u00e0 h\u1ecdc t\u0103ng c\u01b0\u1eddng v\u1edbi ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a con ng\u01b0\u1eddi (RLHF). V\u1ec1 c\u01a1 b\u1ea3n, con ng\u01b0\u1eddi \u0111\u00e3 t\u1ea1o ra m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng v\u1edbi d\u1eef li\u1ec7u so s\u00e1nh (trong \u0111\u00f3 hai ho\u1eb7c nhi\u1ec1u c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi c\u1ee7a m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c x\u1ebfp h\u1ea1ng b\u1edfi c\u00e1c hu\u1ea5n luy\u1ec7n vi\u00ean AI), \u0111\u1ec3 AI c\u00f3 th\u1ec3 bi\u1ebft \u0111\u00e2u l\u00e0 c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi t\u1ed1t nh\u1ea5t.\n\nH\u1ecdc t\u0103ng c\u01b0\u1eddng t\u1eeb ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a con ng\u01b0\u1eddi (RLHF)\n\nBao g\u1ed3m 3 b\u01b0\u1edbc, trong \u0111\u00f3: b\u01b0\u1edbc 1 ch\u1ec9 di\u1ec5n ra m\u1ed9t l\u1ea7n, trong khi b\u01b0\u1edbc 2 v\u00e0 3 c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eb7p l\u1ea1i li\u00ean t\u1ee5c\n\nB\u01b0\u1edbc 1: M\u00f4 h\u00ecnh Supervised Fine-Tuning (SFT)\n\nB\u01b0\u1edbc \u0111\u1ea7u ti\u00ean bao g\u1ed3m thu th\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o supervised policy model \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1ecdi l\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh SFT.\n\nThu th\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u: m\u1ed9t danh s\u00e1ch c\u00e1c prompt \u0111\u01b0\u1ee3c ch\u1ecdn v\u00e0 m\u1ed9t nh\u00f3m ng\u01b0\u1eddi d\u00e1n nh\u00e3n \u0111\u01b0\u1ee3c y\u00eau c\u1ea7u vi\u1ebft ra ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u1ea7u ra d\u1ef1 ki\u1ebfn. \u0110\u1ed1i v\u1edbi ChatGPT, hai ngu\u1ed3n prompt kh\u00e1c nhau \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng: m\u1ed9t s\u1ed1 \u0111\u01b0\u1ee3c chu\u1ea9n b\u1ecb tr\u1ef1c ti\u1ebfp t\u1eeb ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n ho\u1eb7c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n, m\u1ed9t s\u1ed1 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1ea5y m\u1eabu t\u1eeb y\u00eau c\u1ea7u API c\u1ee7a OpenAI (t\u1ee9c l\u00e0 t\u1eeb kh\u00e1ch h\u00e0ng GPT-3 c\u1ee7a h\u1ecd). V\u00ec to\u00e0n b\u1ed9 qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y di\u1ec5n ra ch\u1eadm v\u00e0 t\u1ed1n k\u00e9m n\u00ean k\u1ebft qu\u1ea3 l\u00e0 m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c tuy\u1ec3n ch\u1ecdn t\u01b0\u01a1ng \u0111\u1ed1i nh\u1ecf, ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng cao (c\u00f3 l\u1ebd kho\u1ea3ng 12-15 ngh\u00ecn \u0111i\u1ec3m d\u1eef li\u1ec7u) s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 tinh ch\u1ec9nh m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh ng\u00f4n ng\u1eef \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc.\n\nL\u1ef1a ch\u1ecdn m\u00f4 h\u00ecnh: thay v\u00ec tinh ch\u1ec9nh m\u00f4 h\u00ecnh GPT-3 ban \u0111\u1ea7u, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n ChatGPT \u0111\u00e3 ch\u1ecdn m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc trong c\u00e1i g\u1ecdi l\u00e0 chu\u1ed7i GPT-3.5. C\u00f3 l\u1ebd m\u00f4 h\u00ecnh c\u01a1 s\u1edf \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng l\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh m\u1edbi nh\u1ea5t text-davinci-003, m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh GPT-3 \u0111\u01b0\u1ee3c tinh ch\u1ec9nh ch\u1ee7 y\u1ebfu tr\u00ean m\u00e3 l\u1eadp tr\u00ecnh.\n\nH\u00ecnh 2: B\u01b0\u1edbc 1 thu th\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u1ec3 \n\n\u0111\u00e0o t\u1ea1o supervised policy mode\n\nDo l\u01b0\u1ee3ng d\u1eef li\u1ec7u h\u1ea1n ch\u1ebf cho b\u01b0\u1edbc n\u00e0y, m\u00f4 h\u00ecnh SFT thu \u0111\u01b0\u1ee3c sau qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y c\u00f3 kh\u1ea3 n\u0103ng xu\u1ea5t ra v\u0103n b\u1ea3n b\u1ecb sai l\u1ec7ch.\n\n\u0110\u1ec3 kh\u1eafc ph\u1ee5c v\u1ea5n \u0111\u1ec1 n\u00e0y, thay v\u00ec y\u00eau c\u1ea7u nh\u1eefng ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n t\u1ea1o ra m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c qu\u1ea3n l\u00fd l\u1edbn h\u01a1n nhi\u1ec1u, m\u1ed9t quy tr\u00ecnh ch\u1eadm v\u00e0 t\u1ed1n k\u00e9m, gi\u1edd \u0111\u00e2y chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c l\u00e0 y\u00eau c\u1ea7u nh\u1eefng ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n x\u1ebfp h\u1ea1ng c\u00e1c k\u1ebft qu\u1ea3 \u0111\u1ea7u ra kh\u00e1c nhau c\u1ee7a m\u00f4 h\u00ecnh SFT \u0111\u1ec3 t\u1ea1o ra m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng\n\nB\u01b0\u1edbc 2: M\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (RM)"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 18fba8e3-57e6-47fc-a394-0f454f407c11
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u01b0\u1edbc \u0111\u1ea7u ti\u00ean bao g\u1ed3m thu th\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o supervised policy model \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1ecdi l\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh SFT.\n\nThu th\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u: m\u1ed9t danh s\u00e1ch c\u00e1c prompt \u0111\u01b0\u1ee3c ch\u1ecdn v\u00e0 m\u1ed9t nh\u00f3m ng\u01b0\u1eddi d\u00e1n nh\u00e3n \u0111\u01b0\u1ee3c y\u00eau c\u1ea7u vi\u1ebft ra ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u1ea7u ra d\u1ef1 ki\u1ebfn. \u0110\u1ed1i v\u1edbi ChatGPT, hai ngu\u1ed3n prompt kh\u00e1c nhau \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng: m\u1ed9t s\u1ed1 \u0111\u01b0\u1ee3c chu\u1ea9n b\u1ecb tr\u1ef1c ti\u1ebfp t\u1eeb ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n ho\u1eb7c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n, m\u1ed9t s\u1ed1 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1ea5y m\u1eabu t\u1eeb y\u00eau c\u1ea7u API c\u1ee7a OpenAI (t\u1ee9c l\u00e0 t\u1eeb kh\u00e1ch h\u00e0ng GPT-3 c\u1ee7a h\u1ecd). V\u00ec to\u00e0n b\u1ed9 qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y di\u1ec5n ra ch\u1eadm v\u00e0 t\u1ed1n k\u00e9m n\u00ean k\u1ebft qu\u1ea3 l\u00e0 m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c tuy\u1ec3n ch\u1ecdn t\u01b0\u01a1ng \u0111\u1ed1i nh\u1ecf, ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng cao (c\u00f3 l\u1ebd kho\u1ea3ng 12-15 ngh\u00ecn \u0111i\u1ec3m d\u1eef li\u1ec7u) s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 tinh ch\u1ec9nh m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh ng\u00f4n ng\u1eef \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc.\n\nL\u1ef1a ch\u1ecdn m\u00f4 h\u00ecnh: thay v\u00ec tinh ch\u1ec9nh m\u00f4 h\u00ecnh GPT-3 ban \u0111\u1ea7u, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n ChatGPT \u0111\u00e3 ch\u1ecdn m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc trong c\u00e1i g\u1ecdi l\u00e0 chu\u1ed7i GPT-3.5. C\u00f3 l\u1ebd m\u00f4 h\u00ecnh c\u01a1 s\u1edf \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng l\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh m\u1edbi nh\u1ea5t text-davinci-003, m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh GPT-3 \u0111\u01b0\u1ee3c tinh ch\u1ec9nh ch\u1ee7 y\u1ebfu tr\u00ean m\u00e3 l\u1eadp tr\u00ecnh.\n\nH\u00ecnh 2: B\u01b0\u1edbc 1 thu th\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u1ec3 \n\n\u0111\u00e0o t\u1ea1o supervised policy mode\n\nDo l\u01b0\u1ee3ng d\u1eef li\u1ec7u h\u1ea1n ch\u1ebf cho b\u01b0\u1edbc n\u00e0y, m\u00f4 h\u00ecnh SFT thu \u0111\u01b0\u1ee3c sau qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y c\u00f3 kh\u1ea3 n\u0103ng xu\u1ea5t ra v\u0103n b\u1ea3n b\u1ecb sai l\u1ec7ch.\n\n\u0110\u1ec3 kh\u1eafc ph\u1ee5c v\u1ea5n \u0111\u1ec1 n\u00e0y, thay v\u00ec y\u00eau c\u1ea7u nh\u1eefng ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n t\u1ea1o ra m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c qu\u1ea3n l\u00fd l\u1edbn h\u01a1n nhi\u1ec1u, m\u1ed9t quy tr\u00ecnh ch\u1eadm v\u00e0 t\u1ed1n k\u00e9m, gi\u1edd \u0111\u00e2y chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c l\u00e0 y\u00eau c\u1ea7u nh\u1eefng ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n x\u1ebfp h\u1ea1ng c\u00e1c k\u1ebft qu\u1ea3 \u0111\u1ea7u ra kh\u00e1c nhau c\u1ee7a m\u00f4 h\u00ecnh SFT \u0111\u1ec3 t\u1ea1o ra m\u1ed9t m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng\n\nB\u01b0\u1edbc 2: M\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (RM)\n\nM\u1ee5c ti\u00eau l\u00e0 t\u00ecm hi\u1ec3u m\u1ed9t h\u00e0m m\u1ee5c ti\u00eau (m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng) tr\u1ef1c ti\u1ebfp t\u1eeb d\u1eef li\u1ec7u. M\u1ee5c \u0111\u00edch c\u1ee7a ch\u1ee9c n\u0103ng n\u00e0y l\u00e0 ch\u1ea5m \u0111i\u1ec3m cho c\u00e1c \u0111\u1ea7u ra c\u1ee7a m\u00f4 h\u00ecnh SFT, t\u1ef7 l\u1ec7 thu\u1eadn v\u1edbi m\u1ee9c \u0111\u1ed9 mong mu\u1ed1n c\u1ee7a c\u00e1c \u0111\u1ea7u ra n\u00e0y \u0111\u1ed1i v\u1edbi con ng\u01b0\u1eddi. Tr\u00ean th\u1ef1c t\u1ebf, \u0111i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd ph\u1ea3n \u00e1nh m\u1ea1nh m\u1ebd c\u00e1c s\u1edf th\u00edch c\u1ee5 th\u1ec3 c\u1ee7a nh\u00f3m ng\u01b0\u1eddi d\u00e1n nh\u00e3n \u0111\u01b0\u1ee3c ch\u1ecdn v\u00e0 c\u00e1c h\u01b0\u1edbng d\u1eabn chung m\u00e0 h\u1ecd \u0111\u00e3 \u0111\u1ed3ng \u00fd tu\u00e2n theo. Cu\u1ed1i c\u00f9ng, qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y s\u1ebd tr\u00edch xu\u1ea5t t\u1eeb \u200b\u200bd\u1eef li\u1ec7u m\u1ed9t h\u1ec7 th\u1ed1ng t\u1ef1 \u0111\u1ed9ng \u0111\u01b0\u1ee3c cho l\u00e0 b\u1eaft ch\u01b0\u1edbc s\u1edf th\u00edch c\u1ee7a con ng\u01b0\u1eddi.\n\nC\u00e1ch ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng:\t\t\n\nM\u1ed9t danh s\u00e1ch c\u00e1c prompt \u0111\u01b0\u1ee3c ch\u1ecdn v\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh SFT t\u1ea1o ra nhi\u1ec1u \u0111\u1ea7u ra (b\u1ea5t k\u1ef3 \u0111\u00e2u trong kho\u1ea3ng t\u1eeb 4 \u0111\u1ebfn 9) cho m\u1ed7i prompt.\n\nNg\u01b0\u1eddi d\u00e1n nh\u00e3n x\u1ebfp h\u1ea1ng \u0111\u1ea7u ra t\u1eeb t\u1ed1t nh\u1ea5t \u0111\u1ebfn k\u00e9m nh\u1ea5t. K\u1ebft qu\u1ea3 l\u00e0 m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1eafn nh\u00e3n m\u1edbi, trong \u0111\u00f3 th\u1ee9 h\u1ea1ng l\u00e0 c\u00e1c nh\u00e3n. K\u00edch th\u01b0\u1edbc c\u1ee7a t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u n\u00e0y l\u1edbn h\u01a1n kho\u1ea3ng 10 l\u1ea7n so v\u1edbi t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c qu\u1ea3n l\u00fd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng cho m\u00f4 h\u00ecnh SFT.\n\nD\u1eef li\u1ec7u m\u1edbi n\u00e0y \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (RM). M\u00f4 h\u00ecnh n\u00e0y l\u1ea5y \u0111\u1ea7u v\u00e0o l\u00e0 m\u1ed9t s\u1ed1 \u0111\u1ea7u ra c\u1ee7a m\u00f4 h\u00ecnh SFT v\u00e0 x\u1ebfp ch\u00fang theo th\u1ee9 t\u1ef1 \u01b0u ti\u00ean.\n\nH\u00ecnh 3: B\u01b0\u1edbc 2 \u0111\u00e0o t\u1ea1o m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (RM)\n\n\u0110\u1ed1i v\u1edbi nh\u1eefng ng\u01b0\u1eddi d\u00e1n nh\u00e3n, vi\u1ec7c x\u1ebfp h\u1ea1ng c\u00e1c \u0111\u1ea7u ra s\u1ebd d\u1ec5 d\u00e0ng h\u01a1n nhi\u1ec1u so v\u1edbi vi\u1ec7c t\u1ea1o ra ch\u00fang t\u1eeb \u0111\u1ea7u, qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y m\u1edf r\u1ed9ng quy m\u00f4 hi\u1ec7u qu\u1ea3 h\u01a1n nhi\u1ec1u. Tr\u00ean th\u1ef1c t\u1ebf, b\u1ed9 d\u1eef li\u1ec7u n\u00e0y \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o t\u1eeb m\u1ed9t l\u1ef1a ch\u1ecdn g\u1ed3m 30-40 ngh\u00ecn prompt v\u00e0 m\u1ed9t s\u1ed1 l\u01b0\u1ee3ng kh\u00e1c nhau c\u1ee7a c\u00e1c k\u1ebft qu\u1ea3 \u0111\u1ea7u ra \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o (cho m\u1ed7i prompt) \u0111\u01b0\u1ee3c tr\u00ecnh b\u00e0y cho m\u1ed7i ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n trong giai \u0111o\u1ea1n x\u1ebfp h\u1ea1ng.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: Tinh ch\u1ec9nh m\u00f4 h\u00ecnh SFT th\u00f4ng qua T\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a ch\u00ednh s\u00e1ch ti\u1ec7m c\u1eadn (PPO)"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 4040c39c-25a2-4646-a175-26252b028e98
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "C\u00e1ch ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng:\t\t\n\nM\u1ed9t danh s\u00e1ch c\u00e1c prompt \u0111\u01b0\u1ee3c ch\u1ecdn v\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh SFT t\u1ea1o ra nhi\u1ec1u \u0111\u1ea7u ra (b\u1ea5t k\u1ef3 \u0111\u00e2u trong kho\u1ea3ng t\u1eeb 4 \u0111\u1ebfn 9) cho m\u1ed7i prompt.\n\nNg\u01b0\u1eddi d\u00e1n nh\u00e3n x\u1ebfp h\u1ea1ng \u0111\u1ea7u ra t\u1eeb t\u1ed1t nh\u1ea5t \u0111\u1ebfn k\u00e9m nh\u1ea5t. K\u1ebft qu\u1ea3 l\u00e0 m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1eafn nh\u00e3n m\u1edbi, trong \u0111\u00f3 th\u1ee9 h\u1ea1ng l\u00e0 c\u00e1c nh\u00e3n. K\u00edch th\u01b0\u1edbc c\u1ee7a t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u n\u00e0y l\u1edbn h\u01a1n kho\u1ea3ng 10 l\u1ea7n so v\u1edbi t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c qu\u1ea3n l\u00fd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng cho m\u00f4 h\u00ecnh SFT.\n\nD\u1eef li\u1ec7u m\u1edbi n\u00e0y \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (RM). M\u00f4 h\u00ecnh n\u00e0y l\u1ea5y \u0111\u1ea7u v\u00e0o l\u00e0 m\u1ed9t s\u1ed1 \u0111\u1ea7u ra c\u1ee7a m\u00f4 h\u00ecnh SFT v\u00e0 x\u1ebfp ch\u00fang theo th\u1ee9 t\u1ef1 \u01b0u ti\u00ean.\n\nH\u00ecnh 3: B\u01b0\u1edbc 2 \u0111\u00e0o t\u1ea1o m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (RM)\n\n\u0110\u1ed1i v\u1edbi nh\u1eefng ng\u01b0\u1eddi d\u00e1n nh\u00e3n, vi\u1ec7c x\u1ebfp h\u1ea1ng c\u00e1c \u0111\u1ea7u ra s\u1ebd d\u1ec5 d\u00e0ng h\u01a1n nhi\u1ec1u so v\u1edbi vi\u1ec7c t\u1ea1o ra ch\u00fang t\u1eeb \u0111\u1ea7u, qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y m\u1edf r\u1ed9ng quy m\u00f4 hi\u1ec7u qu\u1ea3 h\u01a1n nhi\u1ec1u. Tr\u00ean th\u1ef1c t\u1ebf, b\u1ed9 d\u1eef li\u1ec7u n\u00e0y \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o t\u1eeb m\u1ed9t l\u1ef1a ch\u1ecdn g\u1ed3m 30-40 ngh\u00ecn prompt v\u00e0 m\u1ed9t s\u1ed1 l\u01b0\u1ee3ng kh\u00e1c nhau c\u1ee7a c\u00e1c k\u1ebft qu\u1ea3 \u0111\u1ea7u ra \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o (cho m\u1ed7i prompt) \u0111\u01b0\u1ee3c tr\u00ecnh b\u00e0y cho m\u1ed7i ng\u01b0\u1eddi g\u1eafn nh\u00e3n trong giai \u0111o\u1ea1n x\u1ebfp h\u1ea1ng.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: Tinh ch\u1ec9nh m\u00f4 h\u00ecnh SFT th\u00f4ng qua T\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a ch\u00ednh s\u00e1ch ti\u1ec7m c\u1eadn (PPO)\n\nH\u1ecdc t\u0103ng c\u01b0\u1eddng hi\u1ec7n \u0111\u01b0\u1ee3c \u00e1p d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 tinh ch\u1ec9nh ch\u00ednh s\u00e1ch SFT b\u1eb1ng c\u00e1ch cho ph\u00e9p n\u00f3 t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng. Thu\u1eadt to\u00e1n c\u1ee5 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1ecdi l\u00e0 T\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a Ch\u00ednh s\u00e1ch G\u1ea7n nh\u1ea5t (PPO) v\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh tinh ch\u1ec9nh \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1ecdi l\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh PPO.\n\nPPO l\u00e0 m\u1ed9t thu\u1eadt to\u00e1n \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o c\u00e1c t\u00e1c nh\u00e2n trong qu\u00e1 tr\u00ecnh h\u1ecdc t\u0103ng c\u01b0\u1eddng. N\u00f3 \u0111\u01b0\u1ee3c g\u1ecdi l\u00e0 thu\u1eadt to\u00e1n \"theo ch\u00ednh s\u00e1ch\" v\u00ec n\u00f3 h\u1ecdc h\u1ecfi v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt tr\u1ef1c ti\u1ebfp ch\u00ednh s\u00e1ch hi\u1ec7n t\u1ea1i, thay v\u00ec h\u1ecdc h\u1ecfi t\u1eeb kinh nghi\u1ec7m trong qu\u00e1 kh\u1ee9 nh\u01b0 trong c\u00e1c thu\u1eadt to\u00e1n \"ngo\u00e0i ch\u00ednh s\u00e1ch\" nh\u01b0 DQN (M\u1ea1ng Q s\u00e2u). \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 ngh\u0129a l\u00e0 PPO li\u00ean t\u1ee5c \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh ch\u00ednh s\u00e1ch hi\u1ec7n t\u1ea1i d\u1ef1a tr\u00ean c\u00e1c h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng m\u00e0 \u0111\u1ea1i l\u00fd \u0111ang th\u1ef1c hi\u1ec7n v\u00e0 ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng m\u00e0 \u0111\u1ea1i l\u00fd nh\u1eadn \u0111\u01b0\u1ee3c.\n\nPPO s\u1eed d\u1ee5ng ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a v\u00f9ng tin c\u1eady \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o ch\u00ednh s\u00e1ch, c\u00f3 ngh\u0129a l\u00e0 n\u00f3 h\u1ea1n ch\u1ebf thay \u0111\u1ed5i trong ch\u00ednh s\u00e1ch n\u1eb1m trong m\u1ed9t kho\u1ea3ng c\u00e1ch nh\u1ea5t \u0111\u1ecbnh so v\u1edbi ch\u00ednh s\u00e1ch tr\u01b0\u1edbc \u0111\u00f3 \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o s\u1ef1 \u1ed5n \u0111\u1ecbnh. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y tr\u00e1i ng\u01b0\u1ee3c v\u1edbi c\u00e1c ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p gradient ch\u00ednh s\u00e1ch kh\u00e1c \u0111\u00f4i khi c\u00f3 th\u1ec3 th\u1ef1c hi\u1ec7n c\u00e1c c\u1eadp nh\u1eadt l\u1edbn cho ch\u00ednh s\u00e1ch c\u00f3 th\u1ec3 l\u00e0m m\u1ea5t \u1ed5n \u0111\u1ecbnh vi\u1ec7c h\u1ecdc.\n\nPPO s\u1eed d\u1ee5ng h\u00e0m gi\u00e1 tr\u1ecb \u0111\u1ec3 \u01b0\u1edbc t\u00ednh l\u1ee3i t\u1ee9c k\u1ef3 v\u1ecdng c\u1ee7a m\u1ed9t tr\u1ea1ng th\u00e1i ho\u1eb7c h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng nh\u1ea5t \u0111\u1ecbnh. H\u00e0m gi\u00e1 tr\u1ecb \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 t\u00ednh to\u00e1n h\u00e0m l\u1ee3i th\u1ebf, bi\u1ec3u th\u1ecb s\u1ef1 kh\u00e1c bi\u1ec7t gi\u1eefa l\u1ee3i nhu\u1eadn k\u1ef3 v\u1ecdng v\u00e0 l\u1ee3i t\u1ee9c hi\u1ec7n t\u1ea1i. Sau \u0111\u00f3, ch\u1ee9c n\u0103ng l\u1ee3i th\u1ebf \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 c\u1eadp nh\u1eadt ch\u00ednh s\u00e1ch b\u1eb1ng c\u00e1ch so s\u00e1nh h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n b\u1edfi ch\u00ednh s\u00e1ch hi\u1ec7n t\u1ea1i v\u1edbi h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n b\u1edfi ch\u00ednh s\u00e1ch tr\u01b0\u1edbc \u0111\u00f3. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y cho ph\u00e9p PPO th\u1ef1c hi\u1ec7n c\u00e1c c\u1eadp nh\u1eadt s\u00e1ng su\u1ed1t h\u01a1n cho ch\u00ednh s\u00e1ch d\u1ef1a tr\u00ean gi\u00e1 tr\u1ecb \u01b0\u1edbc t\u00ednh c\u1ee7a c\u00e1c h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n.\n\nTrong b\u01b0\u1edbc n\u00e0y, m\u00f4 h\u00ecnh PPO \u0111\u01b0\u1ee3c kh\u1edfi t\u1ea1o t\u1eeb m\u00f4 h\u00ecnh SFT v\u00e0 h\u00e0m gi\u00e1 tr\u1ecb \u0111\u01b0\u1ee3c kh\u1edfi t\u1ea1o t\u1eeb m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng. M\u00f4i tr\u01b0\u1eddng l\u00e0 m\u1ed9t m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng t\u00ean c\u01b0\u1edbp tr\u00ecnh b\u00e0y m\u1ed9t prompt ng\u1eabu nhi\u00ean v\u00e0 mong \u0111\u1ee3i ph\u1ea3n h\u1ed3i cho prompt \u0111\u00f3. \u0110\u01b0a ra prompt v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i, n\u00f3 t\u1ea1o ra ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (\u0111\u01b0\u1ee3c x\u00e1c \u0111\u1ecbnh b\u1edfi m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng) v\u00e0 t\u1eadp phim k\u1ebft th\u00fac. H\u00ecnh ph\u1ea1t KL tr\u00ean m\u1ed7i m\u00e3 th\u00f4ng b\u00e1o \u0111\u01b0\u1ee3c th\u00eam v\u00e0o t\u1eeb m\u00f4 h\u00ecnh SFT \u1edf m\u1ed7i m\u00e3 th\u00f4ng b\u00e1o \u0111\u1ec3 gi\u1ea3m thi\u1ec3u vi\u1ec7c t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a qu\u00e1 m\u1ee9c m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng.\n\nH\u00ecnh 4: B\u01b0\u1edbc 3 Tinh ch\u1ec9nh m\u00f4 h\u00ecnh SFT th\u00f4ng qua"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 96c06f45-6d39-4c51-8c77-019aaa33fb55
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "PPO s\u1eed d\u1ee5ng ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a v\u00f9ng tin c\u1eady \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o ch\u00ednh s\u00e1ch, c\u00f3 ngh\u0129a l\u00e0 n\u00f3 h\u1ea1n ch\u1ebf thay \u0111\u1ed5i trong ch\u00ednh s\u00e1ch n\u1eb1m trong m\u1ed9t kho\u1ea3ng c\u00e1ch nh\u1ea5t \u0111\u1ecbnh so v\u1edbi ch\u00ednh s\u00e1ch tr\u01b0\u1edbc \u0111\u00f3 \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o s\u1ef1 \u1ed5n \u0111\u1ecbnh. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y tr\u00e1i ng\u01b0\u1ee3c v\u1edbi c\u00e1c ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p gradient ch\u00ednh s\u00e1ch kh\u00e1c \u0111\u00f4i khi c\u00f3 th\u1ec3 th\u1ef1c hi\u1ec7n c\u00e1c c\u1eadp nh\u1eadt l\u1edbn cho ch\u00ednh s\u00e1ch c\u00f3 th\u1ec3 l\u00e0m m\u1ea5t \u1ed5n \u0111\u1ecbnh vi\u1ec7c h\u1ecdc.\n\nPPO s\u1eed d\u1ee5ng h\u00e0m gi\u00e1 tr\u1ecb \u0111\u1ec3 \u01b0\u1edbc t\u00ednh l\u1ee3i t\u1ee9c k\u1ef3 v\u1ecdng c\u1ee7a m\u1ed9t tr\u1ea1ng th\u00e1i ho\u1eb7c h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng nh\u1ea5t \u0111\u1ecbnh. H\u00e0m gi\u00e1 tr\u1ecb \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 t\u00ednh to\u00e1n h\u00e0m l\u1ee3i th\u1ebf, bi\u1ec3u th\u1ecb s\u1ef1 kh\u00e1c bi\u1ec7t gi\u1eefa l\u1ee3i nhu\u1eadn k\u1ef3 v\u1ecdng v\u00e0 l\u1ee3i t\u1ee9c hi\u1ec7n t\u1ea1i. Sau \u0111\u00f3, ch\u1ee9c n\u0103ng l\u1ee3i th\u1ebf \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 c\u1eadp nh\u1eadt ch\u00ednh s\u00e1ch b\u1eb1ng c\u00e1ch so s\u00e1nh h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n b\u1edfi ch\u00ednh s\u00e1ch hi\u1ec7n t\u1ea1i v\u1edbi h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n b\u1edfi ch\u00ednh s\u00e1ch tr\u01b0\u1edbc \u0111\u00f3. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y cho ph\u00e9p PPO th\u1ef1c hi\u1ec7n c\u00e1c c\u1eadp nh\u1eadt s\u00e1ng su\u1ed1t h\u01a1n cho ch\u00ednh s\u00e1ch d\u1ef1a tr\u00ean gi\u00e1 tr\u1ecb \u01b0\u1edbc t\u00ednh c\u1ee7a c\u00e1c h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n.\n\nTrong b\u01b0\u1edbc n\u00e0y, m\u00f4 h\u00ecnh PPO \u0111\u01b0\u1ee3c kh\u1edfi t\u1ea1o t\u1eeb m\u00f4 h\u00ecnh SFT v\u00e0 h\u00e0m gi\u00e1 tr\u1ecb \u0111\u01b0\u1ee3c kh\u1edfi t\u1ea1o t\u1eeb m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng. M\u00f4i tr\u01b0\u1eddng l\u00e0 m\u1ed9t m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng t\u00ean c\u01b0\u1edbp tr\u00ecnh b\u00e0y m\u1ed9t prompt ng\u1eabu nhi\u00ean v\u00e0 mong \u0111\u1ee3i ph\u1ea3n h\u1ed3i cho prompt \u0111\u00f3. \u0110\u01b0a ra prompt v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i, n\u00f3 t\u1ea1o ra ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng (\u0111\u01b0\u1ee3c x\u00e1c \u0111\u1ecbnh b\u1edfi m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng) v\u00e0 t\u1eadp phim k\u1ebft th\u00fac. H\u00ecnh ph\u1ea1t KL tr\u00ean m\u1ed7i m\u00e3 th\u00f4ng b\u00e1o \u0111\u01b0\u1ee3c th\u00eam v\u00e0o t\u1eeb m\u00f4 h\u00ecnh SFT \u1edf m\u1ed7i m\u00e3 th\u00f4ng b\u00e1o \u0111\u1ec3 gi\u1ea3m thi\u1ec3u vi\u1ec7c t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a qu\u00e1 m\u1ee9c m\u00f4 h\u00ecnh ph\u1ea7n th\u01b0\u1edfng.\n\nH\u00ecnh 4: B\u01b0\u1edbc 3 Tinh ch\u1ec9nh m\u00f4 h\u00ecnh SFT th\u00f4ng qua \n\nT\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a ch\u00ednh s\u00e1ch ti\u1ec7m c\u1eadn (PPO)\n\nQuay l\u1ea1i m\u1ea1ng l\u01b0\u1edbi th\u1ea7n kinh m\u00e0 n\u00f3 h\u00ecnh th\u00e0nh. D\u1ef1a tr\u00ean t\u1ea5t c\u1ea3 qu\u00e1 tr\u00ecnh \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u00f3, m\u1ea1ng n\u01a1-ron c\u1ee7a GPT-3 c\u00f3 175 t\u1ef7 th\u00f4ng s\u1ed1 ho\u1eb7c bi\u1ebfn cho ph\u00e9p n\u00f3 nh\u1eadn \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a b\u1ea1n v\u00e0 sau \u0111\u00f3, d\u1ef1a tr\u00ean c\u00e1c gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 tr\u1ecdng s\u1ed1 m\u00e0 n\u00f3 cung c\u1ea5p cho c\u00e1c th\u00f4ng s\u1ed1 kh\u00e1c nhau (v\u00e0 m\u1ed9t l\u01b0\u1ee3ng nh\u1ecf t\u00ednh ng\u1eabu nhi\u00ean), xu\u1ea5t ra b\u1ea5t c\u1ee9 th\u1ee9 g\u00ec n\u00f3 cho l\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p nh\u1ea5t v\u1edbi y\u00eau c\u1ea7u c\u1ee7a b\u1ea1n.\n\n\u0110i\u1ec1u \u0111\u00f3 kh\u00e1 gi\u1ed1ng nhau, nh\u01b0ng n\u00f3 kh\u00f4ng ho\u00e0n to\u00e0n gi\u1ed1ng v\u1edbi ph\u1ea3n h\u1ed3i. T\u00ednh ng\u1eabu nhi\u00ean \u0111\u00f3 (m\u00e0 b\u1ea1n c\u00f3 th\u1ec3 ki\u1ec3m so\u00e1t trong m\u1ed9t s\u1ed1 \u1ee9ng d\u1ee5ng GPT-3 v\u1edbi c\u00e0i \u0111\u1eb7t c\u00f3 t\u00ean l\u00e0 \"temperature\") \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng ChatGPT kh\u00f4ng ch\u1ec9 ph\u1ea3n h\u1ed3i t\u1eebng ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u01a1n l\u1ebb v\u1edbi s\u1ed1 ti\u1ec1n t\u01b0\u01a1ng \u0111\u01b0\u01a1ng v\u1edbi c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi c\u00f3 s\u1eb5n. M\u1ed7i l\u1ea7n, n\u00f3 ch\u1ea1y t\u1eebng prompt th\u00f4ng qua to\u00e0n b\u1ed9 m\u1ea1ng l\u01b0\u1edbi th\u1ea7n kinh v\u00e0 tung m\u1ed9t v\u00e0i vi\u00ean x\u00fac x\u1eafc \u1edf \u0111\u00e2y v\u00e0 \u1edf \u0111\u00f3 \u0111\u1ec3 gi\u1eef cho m\u1ecdi th\u1ee9 lu\u00f4n m\u1edbi m\u1ebb. Kh\u00f4ng c\u00f3 kh\u1ea3 n\u0103ng b\u1eaft \u0111\u1ea7u kh\u1eb3ng \u0111\u1ecbnh r\u1eb1ng Zapier l\u00e0 m\u00e0u c\u1ee7a sao H\u1ecfa, nh\u01b0ng n\u00f3 s\u1ebd tr\u1ed9n l\u1eabn c\u00e1c t\u1eeb sau \u0111\u00e2y d\u1ef1a tr\u00ean kh\u1ea3 n\u0103ng t\u01b0\u01a1ng \u0111\u1ed1i c\u1ee7a ch\u00fang.\n\nThi\u1ebft l\u1eadp v\u00e0 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi ChatGPT\n\nThi\u1ebft l\u1eadp\n\nL\u1ea5y API key\n\n\u0110\u1ec3 s\u1eed d\u1ee5ng OpenAI API ch\u00fang ta c\u1ea7n ph\u1ea3i t\u1ea1o t\u00e0i kho\u1ea3n OpenAI.\n\nV\u00e0o trang web: https://chat.openai.com/auth/login v\u00e0 nh\u1ea5n Sign Up \u0111\u1ec3 \u0111\u0103ng k\u00ed t\u00e0i kho\u1ea3n\n\nH\u00ecnh 5: Trang \u0111\u0103ng k\u00ed t\u00e0i kho\u1ea3n\n\nSau khi \u0111\u0103ng k\u00ed, v\u00e0o l\u1ea1i trang ch\u1ee7 v\u00e0 nh\u1ea5n v\u00e0o Log in \u0111\u1ec3 \u0111\u0103ng nh\u1eadp \n\nH\u00ecnh 6: Trang \u0111\u0103ng nh\u1eadp\n\nV\u00e0o \u0111\u01b0\u1eddng d\u1eabn https://platform.openai.com/account/api-keys v\u00e0 ch\u1ecdn + Create new secret key \u0111\u1ec3 t\u1ea1o API Key v\u00e0 s\u1eed d\u1ee5ng\n\nH\u00ecnh 7: Trang l\u1ea5y API key\n\nH\u00ecnh 8: API Key\n\nC\u00e0i \u0111\u1eb7t m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng\n\nPython 3.6 ho\u1eb7c cao h\u01a1n \n\nC\u00e0i \u0111\u1eb7t Chat GPT package:\n\tpip install openai\n\tThao t\u00e1c n\u00e0y s\u1ebd c\u00e0i \u0111\u1eb7t Chat GPT package v\u00e0 dependencies.\n\nC\u1ea5u h\u00ecnh API key\n\nopenai api-key <API_KEY>"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: ce567f31-a7b0-475b-9a25-16e8ce47ff2c
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "\u0110i\u1ec1u \u0111\u00f3 kh\u00e1 gi\u1ed1ng nhau, nh\u01b0ng n\u00f3 kh\u00f4ng ho\u00e0n to\u00e0n gi\u1ed1ng v\u1edbi ph\u1ea3n h\u1ed3i. T\u00ednh ng\u1eabu nhi\u00ean \u0111\u00f3 (m\u00e0 b\u1ea1n c\u00f3 th\u1ec3 ki\u1ec3m so\u00e1t trong m\u1ed9t s\u1ed1 \u1ee9ng d\u1ee5ng GPT-3 v\u1edbi c\u00e0i \u0111\u1eb7t c\u00f3 t\u00ean l\u00e0 \"temperature\") \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng ChatGPT kh\u00f4ng ch\u1ec9 ph\u1ea3n h\u1ed3i t\u1eebng ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u01a1n l\u1ebb v\u1edbi s\u1ed1 ti\u1ec1n t\u01b0\u01a1ng \u0111\u01b0\u01a1ng v\u1edbi c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi c\u00f3 s\u1eb5n. M\u1ed7i l\u1ea7n, n\u00f3 ch\u1ea1y t\u1eebng prompt th\u00f4ng qua to\u00e0n b\u1ed9 m\u1ea1ng l\u01b0\u1edbi th\u1ea7n kinh v\u00e0 tung m\u1ed9t v\u00e0i vi\u00ean x\u00fac x\u1eafc \u1edf \u0111\u00e2y v\u00e0 \u1edf \u0111\u00f3 \u0111\u1ec3 gi\u1eef cho m\u1ecdi th\u1ee9 lu\u00f4n m\u1edbi m\u1ebb. Kh\u00f4ng c\u00f3 kh\u1ea3 n\u0103ng b\u1eaft \u0111\u1ea7u kh\u1eb3ng \u0111\u1ecbnh r\u1eb1ng Zapier l\u00e0 m\u00e0u c\u1ee7a sao H\u1ecfa, nh\u01b0ng n\u00f3 s\u1ebd tr\u1ed9n l\u1eabn c\u00e1c t\u1eeb sau \u0111\u00e2y d\u1ef1a tr\u00ean kh\u1ea3 n\u0103ng t\u01b0\u01a1ng \u0111\u1ed1i c\u1ee7a ch\u00fang.\n\nThi\u1ebft l\u1eadp v\u00e0 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi ChatGPT\n\nThi\u1ebft l\u1eadp\n\nL\u1ea5y API key\n\n\u0110\u1ec3 s\u1eed d\u1ee5ng OpenAI API ch\u00fang ta c\u1ea7n ph\u1ea3i t\u1ea1o t\u00e0i kho\u1ea3n OpenAI.\n\nV\u00e0o trang web: https://chat.openai.com/auth/login v\u00e0 nh\u1ea5n Sign Up \u0111\u1ec3 \u0111\u0103ng k\u00ed t\u00e0i kho\u1ea3n\n\nH\u00ecnh 5: Trang \u0111\u0103ng k\u00ed t\u00e0i kho\u1ea3n\n\nSau khi \u0111\u0103ng k\u00ed, v\u00e0o l\u1ea1i trang ch\u1ee7 v\u00e0 nh\u1ea5n v\u00e0o Log in \u0111\u1ec3 \u0111\u0103ng nh\u1eadp \n\nH\u00ecnh 6: Trang \u0111\u0103ng nh\u1eadp\n\nV\u00e0o \u0111\u01b0\u1eddng d\u1eabn https://platform.openai.com/account/api-keys v\u00e0 ch\u1ecdn + Create new secret key \u0111\u1ec3 t\u1ea1o API Key v\u00e0 s\u1eed d\u1ee5ng\n\nH\u00ecnh 7: Trang l\u1ea5y API key\n\nH\u00ecnh 8: API Key\n\nC\u00e0i \u0111\u1eb7t m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng\n\nPython 3.6 ho\u1eb7c cao h\u01a1n \n\nC\u00e0i \u0111\u1eb7t Chat GPT package:\n\tpip install openai\n\tThao t\u00e1c n\u00e0y s\u1ebd c\u00e0i \u0111\u1eb7t Chat GPT package v\u00e0 dependencies.\n\nC\u1ea5u h\u00ecnh API key\n\nopenai api-key <API_KEY>\n\nThay th\u1ebf \u201c<API_KEY>\u201d b\u1eb1ng kh\u00f3a API l\u1ea5y \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1eeb trang web OpenAI. Thao t\u00e1c n\u00e0y s\u1ebd \u0111\u1ecbnh c\u1ea5u h\u00ecnh kh\u00f3a API \u0111\u1ec3 s\u1eed d\u1ee5ng v\u1edbi Chat GPT package.\n\nX\u00e2y d\u1ef1ng chatbot\n\nB\u01b0\u1edbc 1: B\u01b0\u1edbc \u0111\u1ea7u ti\u00ean trong vi\u1ec7c ch\u1ecdn n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot l\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh lo\u1ea1i Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c nh\u1eefng m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap thu h\u1eb9p ph\u1ea1m vi n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi d\u1ef1 \u00e1n v\u00e0 s\u1ebd cho ph\u00e9p b\u1ea1n t\u1eadp trung v\u00e0o c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng cung c\u1ea5p c\u00e1c t\u00ednh n\u0103ng v\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u1ea7n thi\u1ebft.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: Xem x\u00e9t \u0111\u1ed1i t\u01b0\u1ee3ng m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 k\u00eanh ph\u00e2n ph\u1ed1i cho chatbot. C\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot kh\u00e1c nhau ph\u00f9 h\u1ee3p h\u01a1n v\u1edbi c\u00e1c lo\u1ea1i \u0111\u1ed1i t\u01b0\u1ee3ng v\u00e0 k\u00eanh ph\u00e2n ph\u1ed1i kh\u00e1c nhau.\n\nV\u00ed d\u1ee5: n\u1ebfu chatbot s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 cung c\u1ea5p d\u1ecbch v\u1ee5 v\u00e0 h\u1ed7 tr\u1ee3 kh\u00e1ch h\u00e0ng, n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c \u1ee9ng d\u1ee5ng nh\u1eafn tin ph\u1ed5 bi\u1ebfn nh\u01b0 Facebook Messenger ho\u1eb7c Slack c\u00f3 th\u1ec3 l\u00e0 m\u1ed9t l\u1ef1a ch\u1ecdn t\u1ed1t. M\u1eb7t kh\u00e1c, n\u1ebfu chatbot s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng cho th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed ho\u1eb7c b\u00e1n h\u00e0ng tr\u1ef1c tuy\u1ebfn, n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi n\u1ec1n t\u1ea3ng th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed ho\u1eb7c h\u1ec7 th\u1ed1ng thanh to\u00e1n c\u00f3 th\u1ec3 ph\u00f9 h\u1ee3p h\u01a1n.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot ti\u1ec1m n\u0103ng. Xem x\u00e9t c\u00e1c y\u1ebfu t\u1ed1 nh\u01b0 t\u00ednh n\u0103ng v\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u1ee7a n\u1ec1n t\u1ea3ng, m\u1ee9c \u0111\u1ed9 t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c h\u1ec7 th\u1ed1ng v\u00e0 \u1ee9ng d\u1ee5ng kh\u00e1c, m\u1ee9c \u0111\u1ed9 t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 ki\u1ec3m so\u00e1t c\u00f3 s\u1eb5n, chi ph\u00ed v\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u1ecbnh gi\u00e1 c\u0169ng nh\u01b0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 h\u1ed7 tr\u1ee3 v\u00e0 t\u00e0i li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c cung c\u1ea5p\n\nB\u01b0\u1edbc 4: t\u00edch h\u1ee3p ChatGPT v\u1edbi n\u1ec1n t\u1ea3ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y th\u01b0\u1eddng li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c c\u00e0i \u0111\u1eb7t g\u00f3i ChatGPT v\u00e0 \u0111\u1ecbnh c\u1ea5u h\u00ecnh kh\u00f3a API, c\u0169ng nh\u01b0 t\u00edch h\u1ee3p Chat GPT v\u1edbi API ho\u1eb7c SDK c\u1ee7a n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot\n\nB\u01b0\u1edbc 5: t\u1ea1o script chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o\n\nScript chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u training l\u00e0 nh\u1eefng th\u00e0nh ph\u1ea7n thi\u1ebft y\u1ebfu c\u1ee7a chatbot, v\u00ec ch\u00fang x\u00e1c \u0111\u1ecbnh lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi cho ph\u00e9p chatbot hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i Input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng\n\nScript bao g\u1ed3m m\u1ed9t lo\u1ea1t prompt v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i x\u00e1c \u0111\u1ecbnh lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a chatbot."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: c9ff06fa-bda8-402a-96d9-4166766c5f63
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u01b0\u1edbc 2: Xem x\u00e9t \u0111\u1ed1i t\u01b0\u1ee3ng m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 k\u00eanh ph\u00e2n ph\u1ed1i cho chatbot. C\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot kh\u00e1c nhau ph\u00f9 h\u1ee3p h\u01a1n v\u1edbi c\u00e1c lo\u1ea1i \u0111\u1ed1i t\u01b0\u1ee3ng v\u00e0 k\u00eanh ph\u00e2n ph\u1ed1i kh\u00e1c nhau.\n\nV\u00ed d\u1ee5: n\u1ebfu chatbot s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 cung c\u1ea5p d\u1ecbch v\u1ee5 v\u00e0 h\u1ed7 tr\u1ee3 kh\u00e1ch h\u00e0ng, n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c \u1ee9ng d\u1ee5ng nh\u1eafn tin ph\u1ed5 bi\u1ebfn nh\u01b0 Facebook Messenger ho\u1eb7c Slack c\u00f3 th\u1ec3 l\u00e0 m\u1ed9t l\u1ef1a ch\u1ecdn t\u1ed1t. M\u1eb7t kh\u00e1c, n\u1ebfu chatbot s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng cho th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed ho\u1eb7c b\u00e1n h\u00e0ng tr\u1ef1c tuy\u1ebfn, n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi n\u1ec1n t\u1ea3ng th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed ho\u1eb7c h\u1ec7 th\u1ed1ng thanh to\u00e1n c\u00f3 th\u1ec3 ph\u00f9 h\u1ee3p h\u01a1n.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot ti\u1ec1m n\u0103ng. Xem x\u00e9t c\u00e1c y\u1ebfu t\u1ed1 nh\u01b0 t\u00ednh n\u0103ng v\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u1ee7a n\u1ec1n t\u1ea3ng, m\u1ee9c \u0111\u1ed9 t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c h\u1ec7 th\u1ed1ng v\u00e0 \u1ee9ng d\u1ee5ng kh\u00e1c, m\u1ee9c \u0111\u1ed9 t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 ki\u1ec3m so\u00e1t c\u00f3 s\u1eb5n, chi ph\u00ed v\u00e0 m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u1ecbnh gi\u00e1 c\u0169ng nh\u01b0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 h\u1ed7 tr\u1ee3 v\u00e0 t\u00e0i li\u1ec7u \u0111\u01b0\u1ee3c cung c\u1ea5p\n\nB\u01b0\u1edbc 4: t\u00edch h\u1ee3p ChatGPT v\u1edbi n\u1ec1n t\u1ea3ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y th\u01b0\u1eddng li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c c\u00e0i \u0111\u1eb7t g\u00f3i ChatGPT v\u00e0 \u0111\u1ecbnh c\u1ea5u h\u00ecnh kh\u00f3a API, c\u0169ng nh\u01b0 t\u00edch h\u1ee3p Chat GPT v\u1edbi API ho\u1eb7c SDK c\u1ee7a n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot\n\nB\u01b0\u1edbc 5: t\u1ea1o script chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o\n\nScript chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u training l\u00e0 nh\u1eefng th\u00e0nh ph\u1ea7n thi\u1ebft y\u1ebfu c\u1ee7a chatbot, v\u00ec ch\u00fang x\u00e1c \u0111\u1ecbnh lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi cho ph\u00e9p chatbot hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i Input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng\n\nScript bao g\u1ed3m m\u1ed9t lo\u1ea1t prompt v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i x\u00e1c \u0111\u1ecbnh lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a chatbot. \n\nD\u1eef li\u1ec7u training bao g\u1ed3m t\u1eadp h\u1ee3p c\u00e1c th\u00f4ng tin Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o chatbot hi\u1ec3u v\u00e0 t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i.\n\nB\u01b0\u1edbc 5.1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap h\u01b0\u1edbng d\u1eabn ph\u00e1t tri\u1ec3n t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi s\u1ebd \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nStep 5.2: t\u1ea1o m\u1ed9t lo\u1ea1t prompt v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i x\u00e1c \u0111\u1ecbnh lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a chatbot. C\u00e1c prompt ph\u1ea3i \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 g\u1ee3i ra c\u00e1c lo\u1ea1i ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee5 th\u1ec3 t\u1eeb ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng v\u00e0 c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i ph\u1ea3i \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh cho ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi ng\u1eef c\u1ea3nh v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n\n\nV\u00ed d\u1ee5: m\u1ed9t chatbot d\u1ecbch v\u1ee5 kh\u00e1ch h\u00e0ng c\u00f3 th\u1ec3 c\u00f3 c\u00e1c prompt nh\u01b0 \"T\u00f4i c\u00f3 th\u1ec3 gi\u00fap g\u00ec cho b\u1ea1n h\u00f4m nay?\" v\u00e0 \"C\u00e2u h\u1ecfi ho\u1eb7c m\u1ed1i quan t\u00e2m c\u1ee7a b\u1ea1n l\u00e0 g\u00ec?\" v\u00e0 \"T\u00f4i r\u1ea5t vui \u0111\u01b0\u1ee3c h\u1ed7 tr\u1ee3 b\u1ea1n. B\u1ea1n c\u1ea7n gi\u00fap g\u00ec?\"\n\nStep 5.3: T\u1ea1o d\u1eef li\u1ec7u train\n\nThu th\u1eadp m\u1ed9t s\u1ed1 l\u01b0\u1ee3ng l\u1edbn th\u00f4ng tin Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng \u0111\u1ea1i di\u1ec7n cho c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i m\u00e0 chatbot s\u1ebd c\u00f3. D\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o ph\u1ea3i bao g\u1ed3m nhi\u1ec1u lo\u1ea1i Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, bao g\u1ed3m nhi\u1ec1u ch\u1ee7 \u0111\u1ec1 v\u00e0 t\u00ecnh hu\u1ed1ng m\u00e0 chatbot c\u00f3 th\u1ec3 g\u1eb7p ph\u1ea3i. \u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng n\u1eefa l\u00e0 bao g\u1ed3m c\u1ea3 ph\u1ea3n h\u1ed3i t\u00edch c\u1ef1c v\u00e0 ti\u00eau c\u1ef1c, c\u0169ng nh\u01b0 ph\u1ea3n h\u1ed3i trung t\u00ednh ho\u1eb7c trung t\u00ednh.\n\nH\u01b0\u1edbng ti\u1ebfp c\u1eadn:\n\nT\u1ea1o th\u1ee7 c\u00f4ng m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u l\u1edbn v\u1ec1 Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n b\u1eb1ng c\u00e1ch vi\u1ebft ra m\u1ed9t lo\u1ea1t th\u00f4ng tin Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng ho\u1eb7c b\u1eb1ng c\u00e1ch s\u1eed d\u1ee5ng n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot \u0111\u1ec3 m\u00f4 ph\u1ecfng c\u00e1c cu\u1ed9c h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u1edbi chatbot."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 5d7923d8-f697-48de-8d00-1a14febb4a0a
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u01b0\u1edbc 5.1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap h\u01b0\u1edbng d\u1eabn ph\u00e1t tri\u1ec3n t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi s\u1ebd \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nStep 5.2: t\u1ea1o m\u1ed9t lo\u1ea1t prompt v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i x\u00e1c \u0111\u1ecbnh lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a chatbot. C\u00e1c prompt ph\u1ea3i \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 g\u1ee3i ra c\u00e1c lo\u1ea1i ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee5 th\u1ec3 t\u1eeb ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng v\u00e0 c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i ph\u1ea3i \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh cho ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi ng\u1eef c\u1ea3nh v\u00e0 n\u1ed9i dung c\u1ee7a cu\u1ed9c tr\u00f2 chuy\u1ec7n\n\nV\u00ed d\u1ee5: m\u1ed9t chatbot d\u1ecbch v\u1ee5 kh\u00e1ch h\u00e0ng c\u00f3 th\u1ec3 c\u00f3 c\u00e1c prompt nh\u01b0 \"T\u00f4i c\u00f3 th\u1ec3 gi\u00fap g\u00ec cho b\u1ea1n h\u00f4m nay?\" v\u00e0 \"C\u00e2u h\u1ecfi ho\u1eb7c m\u1ed1i quan t\u00e2m c\u1ee7a b\u1ea1n l\u00e0 g\u00ec?\" v\u00e0 \"T\u00f4i r\u1ea5t vui \u0111\u01b0\u1ee3c h\u1ed7 tr\u1ee3 b\u1ea1n. B\u1ea1n c\u1ea7n gi\u00fap g\u00ec?\"\n\nStep 5.3: T\u1ea1o d\u1eef li\u1ec7u train\n\nThu th\u1eadp m\u1ed9t s\u1ed1 l\u01b0\u1ee3ng l\u1edbn th\u00f4ng tin Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng \u0111\u1ea1i di\u1ec7n cho c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i m\u00e0 chatbot s\u1ebd c\u00f3. D\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o ph\u1ea3i bao g\u1ed3m nhi\u1ec1u lo\u1ea1i Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, bao g\u1ed3m nhi\u1ec1u ch\u1ee7 \u0111\u1ec1 v\u00e0 t\u00ecnh hu\u1ed1ng m\u00e0 chatbot c\u00f3 th\u1ec3 g\u1eb7p ph\u1ea3i. \u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng n\u1eefa l\u00e0 bao g\u1ed3m c\u1ea3 ph\u1ea3n h\u1ed3i t\u00edch c\u1ef1c v\u00e0 ti\u00eau c\u1ef1c, c\u0169ng nh\u01b0 ph\u1ea3n h\u1ed3i trung t\u00ednh ho\u1eb7c trung t\u00ednh.\n\nH\u01b0\u1edbng ti\u1ebfp c\u1eadn:\n\nT\u1ea1o th\u1ee7 c\u00f4ng m\u1ed9t t\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u l\u1edbn v\u1ec1 Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n b\u1eb1ng c\u00e1ch vi\u1ebft ra m\u1ed9t lo\u1ea1t th\u00f4ng tin Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng ho\u1eb7c b\u1eb1ng c\u00e1ch s\u1eed d\u1ee5ng n\u1ec1n t\u1ea3ng chatbot \u0111\u1ec3 m\u00f4 ph\u1ecfng c\u00e1c cu\u1ed9c h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u1edbi chatbot.\n\nS\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c ngu\u1ed3n d\u1eef li\u1ec7u hi\u1ec7n c\u00f3, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 nh\u1eadt k\u00fd d\u1ecbch v\u1ee5 kh\u00e1ch h\u00e0ng ho\u1eb7c di\u1ec5n \u0111\u00e0n tr\u1ef1c tuy\u1ebfn, \u0111\u1ec3 t\u1ea1o d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c th\u1ef1c hi\u1ec7n b\u1eb1ng c\u00e1ch tr\u00edch xu\u1ea5t c\u00e1c Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng t\u1eeb c\u00e1c ngu\u1ed3n d\u1eef li\u1ec7u v\u00e0 s\u1eafp x\u1ebfp ch\u00fang th\u00e0nh m\u1ed9t b\u1ed9 d\u1eef li\u1ec7u c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 hu\u1ea5n luy\u1ec7n chatbot.\n\nB\u01b0\u1edbc 5.4: S\u1eafp x\u1ebfp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o th\u00e0nh m\u1ed9t b\u1ed9 d\u1eef li\u1ec7u c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o chatbot.\n\nStep 5.5: Xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot c\u0169ng nh\u01b0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o khi c\u1ea7n \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng ch\u00fang ho\u00e0n ch\u1ec9nh, ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p.\n\n\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng n\u1eefa l\u00e0 ph\u1ea3i xem x\u00e9t ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 li\u00ean quan c\u1ee7a d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o khi t\u1ea1o t\u1eadp l\u1ec7nh v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o c\u1ee7a chatbot. D\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o ph\u1ea3i c\u00f3 ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng cao v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ph\u1ea3i \u0111\u1ea1i di\u1ec7n cho c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i m\u00e0 ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng chatbot c\u00f3 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u00f3. D\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o k\u00e9m ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng ho\u1eb7c kh\u00f4ng li\u00ean quan c\u00f3 th\u1ec3 t\u00e1c \u0111\u1ed9ng ti\u00eau c\u1ef1c \u0111\u1ebfn hi\u1ec7u su\u1ea5t v\u00e0 \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c c\u1ee7a chatbot, v\u00ec v\u1eady \u0111i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i \u0111\u1ea7u t\u01b0 th\u1eddi gian v\u00e0 c\u00f4ng s\u1ee9c \u0111\u1ec3 t\u1ea1o d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng cao\n\nCu\u1ed1i c\u00f9ng, khi t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o, \u0111i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i th\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh c\u0169ng nh\u01b0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o khi c\u1ea7n\n\nB\u01b0\u1edbc 6: s\u1eed d\u1ee5ng Chat GPT \u0111\u1ec3 t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i v\u00e0 c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot\n\nM\u1ed9t trong nh\u1eefng t\u00ednh n\u0103ng ch\u00ednh c\u1ee7a Chat GPT l\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i v\u00e0 c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot theo th\u1eddi gian. c\u1ea7n \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng k\u1ecbch b\u1ea3n v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o c\u1ee7a chatbot l\u00e0 \u0111\u1ea7y \u0111\u1ee7 v\u00e0 ch\u00ednh x\u00e1c\n\nB\u01b0\u1edbc 6.1: Ki\u1ec3m tra hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot b\u1eb1ng c\u00e1ch cung c\u1ea5p cho n\u00f3 nhi\u1ec1u Input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 87cd58d5-729f-4fe8-b20a-3a101ab03477
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u01b0\u1edbc 5.4: S\u1eafp x\u1ebfp d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o th\u00e0nh m\u1ed9t b\u1ed9 d\u1eef li\u1ec7u c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e0o t\u1ea1o chatbot.\n\nStep 5.5: Xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot c\u0169ng nh\u01b0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o khi c\u1ea7n \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng ch\u00fang ho\u00e0n ch\u1ec9nh, ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p.\n\n\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng n\u1eefa l\u00e0 ph\u1ea3i xem x\u00e9t ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 li\u00ean quan c\u1ee7a d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o khi t\u1ea1o t\u1eadp l\u1ec7nh v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o c\u1ee7a chatbot. D\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o ph\u1ea3i c\u00f3 ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng cao v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ph\u1ea3i \u0111\u1ea1i di\u1ec7n cho c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i m\u00e0 ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng chatbot c\u00f3 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u00f3. D\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o k\u00e9m ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng ho\u1eb7c kh\u00f4ng li\u00ean quan c\u00f3 th\u1ec3 t\u00e1c \u0111\u1ed9ng ti\u00eau c\u1ef1c \u0111\u1ebfn hi\u1ec7u su\u1ea5t v\u00e0 \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c c\u1ee7a chatbot, v\u00ec v\u1eady \u0111i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i \u0111\u1ea7u t\u01b0 th\u1eddi gian v\u00e0 c\u00f4ng s\u1ee9c \u0111\u1ec3 t\u1ea1o d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o ch\u1ea5t l\u01b0\u1ee3ng cao\n\nCu\u1ed1i c\u00f9ng, khi t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o, \u0111i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i th\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh c\u0169ng nh\u01b0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o khi c\u1ea7n\n\nB\u01b0\u1edbc 6: s\u1eed d\u1ee5ng Chat GPT \u0111\u1ec3 t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i v\u00e0 c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot\n\nM\u1ed9t trong nh\u1eefng t\u00ednh n\u0103ng ch\u00ednh c\u1ee7a Chat GPT l\u00e0 kh\u1ea3 n\u0103ng t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i v\u00e0 c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot theo th\u1eddi gian. c\u1ea7n \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng k\u1ecbch b\u1ea3n v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o c\u1ee7a chatbot l\u00e0 \u0111\u1ea7y \u0111\u1ee7 v\u00e0 ch\u00ednh x\u00e1c\n\nB\u01b0\u1edbc 6.1: Ki\u1ec3m tra hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot b\u1eb1ng c\u00e1ch cung c\u1ea5p cho n\u00f3 nhi\u1ec1u Input c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o.\n\nB\u01b0\u1edbc 6.2: N\u1ebfu hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot kh\u00f4ng \u0111\u1ea1t y\u00eau c\u1ea7u, h\u00e3y \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o n\u1ebfu c\u1ea7n, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi \u0111\u00e0o t\u1ea1o l\u1ea1i chatbot b\u1eb1ng Chat GPT.\n\nB\u01b0\u1edbc 6.3: L\u1eb7p l\u1ea1i b\u01b0\u1edbc 1 v\u00e0 2 cho \u0111\u1ebfn khi hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot \u0111\u00e1p \u1ee9ng m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u00f9 h\u1ee3p mong mu\u1ed1n.\n\nNgo\u00e0i vi\u1ec7c t\u1ea1o ph\u1ea3n h\u1ed3i, Chat GPT c\u0169ng c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o chatbot. V\u00ed d\u1ee5: Chat GPT c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c c\u00f4ng c\u1ee5 v\u00e0 k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean kh\u00e1c, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 nh\u1eadn d\u1ea1ng th\u1ef1c th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u1eb7t t\u00ean v\u00e0 ph\u00e2n t\u00edch t\u00ecnh c\u1ea3m, \u0111\u1ec3 th\u00eam c\u00e1c kh\u1ea3 n\u0103ng b\u1ed5 sung cho chatbot. Tr\u00f2 chuy\u1ec7n GPT c\u0169ng c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c h\u1ec7 th\u1ed1ng v\u00e0 \u1ee9ng d\u1ee5ng kh\u00e1c, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 customer relationship management (CRM) h\u1ec7 th\u1ed1ng ho\u1eb7c c\u01a1 s\u1edf d\u1eef li\u1ec7u, \u0111\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot truy c\u1eadp v\u00e0 thao t\u00e1c d\u1eef li\u1ec7u khi c\u1ea7n.\n\n\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng n\u1eefa l\u00e0 ph\u1ea3i th\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt k\u1ecbch b\u1ea3n c\u1ee7a chatbot c\u0169ng nh\u01b0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o v\u00ec chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng v\u00e0 t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c v\u1edbi nhi\u1ec1u ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng h\u01a1n. Khi c\u00e1c lo\u1ea1i Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i m\u1edbi c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng xu\u1ea5t hi\u1ec7n, c\u00f3 th\u1ec3 c\u1ea7n ph\u1ea3i c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o c\u1ee7a chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot v\u1eabn ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p. B\u1eb1ng c\u00e1ch th\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh c\u1ee7a chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c c\u1eadp nh\u1eadt v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 ti\u1ebfp t\u1ee5c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng theo th\u1eddi gian.\n\nTest v\u00e0 Debug Chatbot\n\nKi\u1ec3m tra v\u00e0 s\u1eeda l\u1ed7i chatbot l\u00e0 m\u1ed9t b\u01b0\u1edbc thi\u1ebft y\u1ebfu trong qu\u00e1 tr\u00ecnh ph\u00e1t tri\u1ec3n, v\u00ec n\u00f3 cho ph\u00e9p c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n x\u00e1c \u0111\u1ecbnh v\u00e0 kh\u1eafc ph\u1ee5c m\u1ecdi s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i c\u00f3 th\u1ec3 \u1ea3nh h\u01b0\u1edfng \u0111\u1ebfn hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot.\n\n\u0110\u1ec3 test chatbot, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: X\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c test case s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot. C\u00e1c test case ph\u1ea3i bao g\u1ed3m nhi\u1ec1u lo\u1ea1i input v\u00e0 k\u1ecbch b\u1ea3n c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ph\u1ea3i \u0111\u1ea1i di\u1ec7n cho c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i m\u00e0 chatbot c\u00f3 th\u1ec3 c\u00f3."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 41fabae9-789b-4407-a095-8d83de0d92f2
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng n\u1eefa l\u00e0 ph\u1ea3i th\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt k\u1ecbch b\u1ea3n c\u1ee7a chatbot c\u0169ng nh\u01b0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o v\u00ec chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng v\u00e0 t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c v\u1edbi nhi\u1ec1u ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng h\u01a1n. Khi c\u00e1c lo\u1ea1i Input v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i m\u1edbi c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng xu\u1ea5t hi\u1ec7n, c\u00f3 th\u1ec3 c\u1ea7n ph\u1ea3i c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o c\u1ee7a chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot v\u1eabn ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 ph\u00f9 h\u1ee3p. B\u1eb1ng c\u00e1ch th\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt t\u1eadp l\u1ec7nh c\u1ee7a chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c c\u1eadp nh\u1eadt v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 ti\u1ebfp t\u1ee5c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng theo th\u1eddi gian.\n\nTest v\u00e0 Debug Chatbot\n\nKi\u1ec3m tra v\u00e0 s\u1eeda l\u1ed7i chatbot l\u00e0 m\u1ed9t b\u01b0\u1edbc thi\u1ebft y\u1ebfu trong qu\u00e1 tr\u00ecnh ph\u00e1t tri\u1ec3n, v\u00ec n\u00f3 cho ph\u00e9p c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n x\u00e1c \u0111\u1ecbnh v\u00e0 kh\u1eafc ph\u1ee5c m\u1ecdi s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i c\u00f3 th\u1ec3 \u1ea3nh h\u01b0\u1edfng \u0111\u1ebfn hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot.\n\n\u0110\u1ec3 test chatbot, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: X\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c test case s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot. C\u00e1c test case ph\u1ea3i bao g\u1ed3m nhi\u1ec1u lo\u1ea1i input v\u00e0 k\u1ecbch b\u1ea3n c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ph\u1ea3i \u0111\u1ea1i di\u1ec7n cho c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i m\u00e0 chatbot c\u00f3 th\u1ec3 c\u00f3.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: Thi\u1ebft l\u1eadp m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng th\u1eed nghi\u1ec7m, bao g\u1ed3m m\u1ecdi ph\u1ea7n c\u1ee9ng, ph\u1ea7n m\u1ec1m v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u c\u1ea7n thi\u1ebft.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: Ch\u1ea1y c\u00e1c b\u00e0i test case v\u00e0 thu th\u1eadp k\u1ebft qu\u1ea3.\n\nB\u01b0\u1edbc 4: \u0110\u00e1nh gi\u00e1 k\u1ebft qu\u1ea3 c\u1ee7a c\u00e1c test case v\u00e0 so s\u00e1nh ch\u00fang v\u1edbi k\u1ebft qu\u1ea3 mong \u0111\u1ee3i.\n\nB\u01b0\u1edbc 5: X\u00e1c \u0111\u1ecbnh b\u1ea5t k\u1ef3 v\u1ea5n \u0111\u1ec1 ho\u1eb7c l\u1ed7i n\u00e0o \u0111\u01b0\u1ee3c ph\u00e1t hi\u1ec7n trong qu\u00e1 tr\u00ecnh test.\n\n\u0110\u1ec3 dubug chatbot, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\n \tB\u01b0\u1edbc 1: Xem l\u1ea1i code v\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh b\u1ea5t k\u1ef3 s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i ti\u1ec1m \u1ea9n n\u00e0o.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: S\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c c\u00f4ng c\u1ee5 v\u00e0 k\u1ef9 thu\u1eadt debug, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 c\u00e2u l\u1ec7nh print ho\u1eb7c s\u1eed d\u1ee5ng breakpoint, \u0111\u1ec3 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh nguy\u00ean nh\u00e2n g\u1ed1c r\u1ec5 c\u1ee7a v\u1ea5n \u0111\u1ec1 ho\u1eb7c l\u1ed7i.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: Kh\u1eafc ph\u1ee5c s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i b\u1eb1ng c\u00e1ch s\u1eeda \u0111\u1ed5i code khi c\u1ea7n\n\nB\u01b0\u1edbc 4: Ki\u1ec3m tra l\u1ea1i chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c gi\u1ea3i quy\u1ebft.\n\n\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i test v\u00e0 debug k\u1ef9 l\u01b0\u1ee1ng chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng n\u00f3 \u0111ang ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng nh\u01b0 mong \u0111\u1ee3i v\u00e0 mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. B\u1eb1ng c\u00e1ch l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc n\u00e0y v\u00e0 \u0111\u1ea7u t\u01b0 v\u00e0o th\u1eed nghi\u1ec7m c\u0169ng nh\u01b0 debug k\u1ef9 l\u01b0\u1ee1ng, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng c\u00e1c chatbot \u0111\u00e1ng tin c\u1eady v\u00e0 hi\u1ec7u qu\u1ea3, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 mang l\u1ea1i tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng li\u1ec1n m\u1ea1ch v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nK\u1ef9 thu\u1eadt n\u00e2ng cao \u0111\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi Chat GPT\n\nK\u1ebft h\u1ee3p k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ecdc m\u00e1y\n\nIncorporating natural language processing (K\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean - NLP) v\u00e0 machine learning (H\u1ecdc m\u00e1y - ML) h\u1ecdc m\u00e1y techniques into a chatbot can enable the chatbot to understand and respond to a wider range of user inputs in a more accurate and relevant way. \n\n\u0110\u1ec3 k\u1ebft h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML v\u00e0o chatbot, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap \u0111\u1ecbnh h\u01b0\u1edbng s\u1ef1 ph\u00e1t tri\u1ec3n c\u1ee7a chatbot v\u00e0 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 5230bd9d-188f-4114-bc22-d846a6cf09c9
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u01b0\u1edbc 1: Xem l\u1ea1i code v\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh b\u1ea5t k\u1ef3 s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i ti\u1ec1m \u1ea9n n\u00e0o.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: S\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c c\u00f4ng c\u1ee5 v\u00e0 k\u1ef9 thu\u1eadt debug, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 c\u00e2u l\u1ec7nh print ho\u1eb7c s\u1eed d\u1ee5ng breakpoint, \u0111\u1ec3 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh nguy\u00ean nh\u00e2n g\u1ed1c r\u1ec5 c\u1ee7a v\u1ea5n \u0111\u1ec1 ho\u1eb7c l\u1ed7i.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: Kh\u1eafc ph\u1ee5c s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i b\u1eb1ng c\u00e1ch s\u1eeda \u0111\u1ed5i code khi c\u1ea7n\n\nB\u01b0\u1edbc 4: Ki\u1ec3m tra l\u1ea1i chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng s\u1ef1 c\u1ed1 ho\u1eb7c l\u1ed7i \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c gi\u1ea3i quy\u1ebft.\n\n\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i test v\u00e0 debug k\u1ef9 l\u01b0\u1ee1ng chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng n\u00f3 \u0111ang ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng nh\u01b0 mong \u0111\u1ee3i v\u00e0 mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. B\u1eb1ng c\u00e1ch l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc n\u00e0y v\u00e0 \u0111\u1ea7u t\u01b0 v\u00e0o th\u1eed nghi\u1ec7m c\u0169ng nh\u01b0 debug k\u1ef9 l\u01b0\u1ee1ng, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng c\u00e1c chatbot \u0111\u00e1ng tin c\u1eady v\u00e0 hi\u1ec7u qu\u1ea3, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi c\u00f3 th\u1ec3 mang l\u1ea1i tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng li\u1ec1n m\u1ea1ch v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nK\u1ef9 thu\u1eadt n\u00e2ng cao \u0111\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi Chat GPT\n\nK\u1ebft h\u1ee3p k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ecdc m\u00e1y\n\nIncorporating natural language processing (K\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean - NLP) v\u00e0 machine learning (H\u1ecdc m\u00e1y - ML) h\u1ecdc m\u00e1y techniques into a chatbot can enable the chatbot to understand and respond to a wider range of user inputs in a more accurate and relevant way. \n\n\u0110\u1ec3 k\u1ebft h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML v\u00e0o chatbot, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap \u0111\u1ecbnh h\u01b0\u1edbng s\u1ef1 ph\u00e1t tri\u1ec3n c\u1ee7a chatbot v\u00e0 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML kh\u00e1c nhau ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c xem x\u00e9t t\u00e0i li\u1ec7u h\u1ecdc thu\u1eadt, th\u1eed nghi\u1ec7m c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt kh\u00e1c nhau v\u00e0 tham kh\u1ea3o \u00fd ki\u1ebfn c\u1ee7a c\u00e1c chuy\u00ean gia trong l\u0129nh v\u1ef1c n\u00e0y. M\u1ee5c ti\u00eau l\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML ph\u00f9 h\u1ee3p nh\u1ea5t v\u1edbi chatbot v\u00e0 \u0111i\u1ec1u \u0111\u00f3 s\u1ebd cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i hi\u1ec7u su\u1ea5t t\u1ed1t nh\u1ea5t c\u00f3 th\u1ec3.\n\nStep 3: tri\u1ec3n khai v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt n\u00e0y v\u00e0o chatbot li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c s\u1eeda \u0111\u1ed5i t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 k\u1ebft h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML, c\u0169ng nh\u01b0 \u0111\u1ecbnh c\u1ea5u h\u00ecnh v\u00e0 t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a m\u00f4 h\u00ecnh ML c\u1ee7a chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng n\u00f3 ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng t\u1ed1i \u01b0u.\n\nN\u1ebfu hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot kh\u00f4ng \u0111\u1ea1t y\u00eau c\u1ea7u, h\u00e3y \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o n\u1ebfu c\u1ea7n, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi \u0111\u00e0o t\u1ea1o l\u1ea1i chatbot b\u1eb1ng c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML. Qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eb7p l\u1ea1i cho \u0111\u1ebfn khi hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot \u0111\u00e1p \u1ee9ng m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u00f9 h\u1ee3p mong mu\u1ed1n.\n\n S\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc v\u00e0 tinh ch\u1ec9nh ch\u00fang cho c\u00e1c nhi\u1ec7m v\u1ee5 Chatbot c\u1ee5 th\u1ec3\n\nS\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc v\u00e0 tinh ch\u1ec9nh ch\u00fang cho c\u00e1c t\u00e1c v\u1ee5 chatbot c\u1ee5 th\u1ec3 c\u00f3 th\u1ec3 t\u0103ng t\u1ed1c \u0111\u00e1ng k\u1ec3 qu\u00e1 tr\u00ecnh ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot.\n\n\u0110\u1ec3 s\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc v\u00e0 tinh ch\u1ec9nh ch\u00fang cho c\u00e1c t\u00e1c v\u1ee5 chatbot c\u1ee5 th\u1ec3, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 nhi\u1ec7m v\u1ee5 \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y\n\u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap \u0111\u1ecbnh h\u01b0\u1edbng s\u1ef1 ph\u00e1t tri\u1ec3n c\u1ee7a chatbot v\u00e0 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 70551fea-1364-4dc9-9cbe-b7733455efb5
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "Step 3: tri\u1ec3n khai v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt n\u00e0y v\u00e0o chatbot li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c s\u1eeda \u0111\u1ed5i t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 k\u1ebft h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML, c\u0169ng nh\u01b0 \u0111\u1ecbnh c\u1ea5u h\u00ecnh v\u00e0 t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a m\u00f4 h\u00ecnh ML c\u1ee7a chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng n\u00f3 ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng t\u1ed1i \u01b0u.\n\nN\u1ebfu hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot kh\u00f4ng \u0111\u1ea1t y\u00eau c\u1ea7u, h\u00e3y \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o n\u1ebfu c\u1ea7n, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi \u0111\u00e0o t\u1ea1o l\u1ea1i chatbot b\u1eb1ng c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt NLP v\u00e0 ML. Qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eb7p l\u1ea1i cho \u0111\u1ebfn khi hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot \u0111\u00e1p \u1ee9ng m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u00f9 h\u1ee3p mong mu\u1ed1n.\n\n S\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc v\u00e0 tinh ch\u1ec9nh ch\u00fang cho c\u00e1c nhi\u1ec7m v\u1ee5 Chatbot c\u1ee5 th\u1ec3\n\nS\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc v\u00e0 tinh ch\u1ec9nh ch\u00fang cho c\u00e1c t\u00e1c v\u1ee5 chatbot c\u1ee5 th\u1ec3 c\u00f3 th\u1ec3 t\u0103ng t\u1ed1c \u0111\u00e1ng k\u1ec3 qu\u00e1 tr\u00ecnh ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot.\n\n\u0110\u1ec3 s\u1eed d\u1ee5ng c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc v\u00e0 tinh ch\u1ec9nh ch\u00fang cho c\u00e1c t\u00e1c v\u1ee5 chatbot c\u1ee5 th\u1ec3, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 nhi\u1ec7m v\u1ee5 \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y\n\u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap \u0111\u1ecbnh h\u01b0\u1edbng s\u1ef1 ph\u00e1t tri\u1ec3n c\u1ee7a chatbot v\u00e0 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 nhi\u1ec7m v\u1ee5 \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc kh\u00e1c nhau ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot. li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c xem x\u00e9t t\u00e0i li\u1ec7u h\u1ecdc thu\u1eadt, th\u1eed nghi\u1ec7m c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 nhi\u1ec7m v\u1ee5 kh\u00e1c nhau, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi tham kh\u1ea3o \u00fd ki\u1ebfn c\u1ee7a c\u00e1c chuy\u00ean gia trong l\u0129nh v\u1ef1c n\u00e0y. M\u1ee5c ti\u00eau l\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 nhi\u1ec7m v\u1ee5 \u0111\u01b0\u1ee3c \u0111\u00e0o t\u1ea1o tr\u01b0\u1edbc ph\u00f9 h\u1ee3p nh\u1ea5t v\u1edbi chatbot v\u00e0 \u0111i\u1ec1u \u0111\u00f3 s\u1ebd cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i hi\u1ec7u su\u1ea5t t\u1ed1t nh\u1ea5t c\u00f3 th\u1ec3.\n\nB\u01b0\u1edbc 3: t\u1ea3i xu\u1ed1ng v\u00e0 c\u00e0i \u0111\u1eb7t c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 nhi\u1ec7m v\u1ee5\n\nB\u01b0\u1edbc 4: tinh ch\u1ec9nh c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 t\u00e1c v\u1ee5 cho c\u00e1c t\u00e1c v\u1ee5 chatbot c\u1ee5 th\u1ec3 \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c s\u1eeda \u0111\u1ed5i c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 t\u00e1c v\u1ee5 khi c\u1ea7n \u0111\u1ec3 ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c y\u00eau c\u1ea7u c\u1ee5 th\u1ec3 c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 t\u00e1c v\u1ee5 \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng ch\u00fang \u0111ang ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ed1i \u01b0u.\n\nTh\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o Chatbot\n\nVi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 n\u00e2ng cao \u0111\u00e1ng k\u1ec3 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u1ee7a chatbot v\u00e0 cho ph\u00e9p n\u00f3 mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb b\u1ed5 sung cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\n\u0110\u1ec3 th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o chatbot, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap \u0111\u1ecbnh h\u01b0\u1edbng s\u1ef1 ph\u00e1t tri\u1ec3n c\u1ee7a chatbot v\u00e0 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh kh\u00e1c nhau c\u00f3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c xem x\u00e9t t\u00e0i li\u1ec7u h\u1ecdc thu\u1eadt, th\u1eed nghi\u1ec7m c\u00e1c ch\u1ee9c n\u0103ng v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p kh\u00e1c nhau, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi tham kh\u1ea3o \u00fd ki\u1ebfn c\u1ee7a c\u00e1c chuy\u00ean gia trong l\u0129nh v\u1ef1c n\u00e0y. M\u1ee5c ti\u00eau l\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p ph\u00f9 h\u1ee3p nh\u1ea5t v\u1edbi chatbot v\u00e0 \u0111i\u1ec1u \u0111\u00f3 s\u1ebd cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i hi\u1ec7u su\u1ea5t t\u1ed1t nh\u1ea5t c\u00f3 th\u1ec3"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: f82ec666-5ec3-441c-b26c-6c376dde27e8
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u01b0\u1edbc 3: t\u1ea3i xu\u1ed1ng v\u00e0 c\u00e0i \u0111\u1eb7t c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 nhi\u1ec7m v\u1ee5\n\nB\u01b0\u1edbc 4: tinh ch\u1ec9nh c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 t\u00e1c v\u1ee5 cho c\u00e1c t\u00e1c v\u1ee5 chatbot c\u1ee5 th\u1ec3 \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c s\u1eeda \u0111\u1ed5i c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 t\u00e1c v\u1ee5 khi c\u1ea7n \u0111\u1ec3 ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi c\u00e1c y\u00eau c\u1ea7u c\u1ee5 th\u1ec3 c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi t\u1ed1i \u01b0u h\u00f3a c\u00e1c m\u00f4 h\u00ecnh v\u00e0 t\u00e1c v\u1ee5 \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng ch\u00fang \u0111ang ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ed1i \u01b0u.\n\nTh\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o Chatbot\n\nVi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 n\u00e2ng cao \u0111\u00e1ng k\u1ec3 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u1ee7a chatbot v\u00e0 cho ph\u00e9p n\u00f3 mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb b\u1ed5 sung cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\n\u0110\u1ec3 th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0o chatbot, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nB\u01b0\u1edbc 1: x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap \u0111\u1ecbnh h\u01b0\u1edbng s\u1ef1 ph\u00e1t tri\u1ec3n c\u1ee7a chatbot v\u00e0 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nB\u01b0\u1edbc 2: nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh kh\u00e1c nhau c\u00f3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c xem x\u00e9t t\u00e0i li\u1ec7u h\u1ecdc thu\u1eadt, th\u1eed nghi\u1ec7m c\u00e1c ch\u1ee9c n\u0103ng v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p kh\u00e1c nhau, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi tham kh\u1ea3o \u00fd ki\u1ebfn c\u1ee7a c\u00e1c chuy\u00ean gia trong l\u0129nh v\u1ef1c n\u00e0y. M\u1ee5c ti\u00eau l\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p ph\u00f9 h\u1ee3p nh\u1ea5t v\u1edbi chatbot v\u00e0 \u0111i\u1ec1u \u0111\u00f3 s\u1ebd cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i hi\u1ec7u su\u1ea5t t\u1ed1t nh\u1ea5t c\u00f3 th\u1ec3\n\nB\u01b0\u1edbc 3:tri\u1ec3n khai v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p c\u00e1c th\u00e0nh ph\u1ea7n n\u00e0y v\u00e0o chatbot \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c s\u1eeda \u0111\u1ed5i t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 k\u1ebft h\u1ee3p ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p, c\u0169ng nh\u01b0 \u0111\u1ecbnh c\u1ea5u h\u00ecnh b\u1ea5t k\u1ef3 API ho\u1eb7c t\u00edch h\u1ee3p c\u1ea7n thi\u1ebft n\u00e0o. \n\n\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i ki\u1ec3m tra v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot b\u1eb1ng c\u00e1c b\u01b0\u1edbc \u0111\u00e3 th\u1ea3o lu\u1eadn tr\u01b0\u1edbc \u0111\u00f3.\n\nN\u1ebfu hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot kh\u00f4ng \u0111\u1ea1t y\u00eau c\u1ea7u, h\u00e3y \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u hu\u1ea5n luy\u1ec7n n\u1ebfu c\u1ea7n, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ki\u1ec3m tra l\u1ea1i chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh \u0111ang ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng nh\u01b0 mong \u0111\u1ee3i. Qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eb7p l\u1ea1i cho \u0111\u1ebfn khi hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot \u0111\u00e1p \u1ee9ng m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u00f9 h\u1ee3p mong mu\u1ed1n.\n\nD\u01b0\u1edbi \u0111\u00e2y l\u00e0 m\u1ed9t s\u1ed1 v\u00ed d\u1ee5 c\u1ee5 th\u1ec3 v\u1ec1 c\u00e1c ch\u1ee9c n\u0103ng v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p t\u00f9y ch\u1ec9nh c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c th\u00eam v\u00e0o chatbot:\n\nX\u1eed l\u00fd thanh to\u00e1n: Vi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng x\u1eed l\u00fd thanh to\u00e1n v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot h\u1ed7 tr\u1ee3 giao d\u1ecbch v\u00e0 x\u1eed l\u00fd thanh to\u00e1n thay cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 h\u1eefu \u00edch cho c\u00e1c chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed ho\u1eb7c c\u00e1c ng\u00e0nh kh\u00e1c m\u00e0 thanh to\u00e1n l\u00e0 m\u1ed9t ph\u1ea7n kh\u00f4ng th\u1ec3 thi\u1ebfu trong tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nT\u00edch h\u1ee3p d\u1eef li\u1ec7u: Vi\u1ec7c t\u00edch h\u1ee3p chatbot v\u1edbi c\u00e1c ngu\u1ed3n d\u1eef li\u1ec7u b\u00ean ngo\u00e0i, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 c\u01a1 s\u1edf d\u1eef li\u1ec7u ho\u1eb7c API, c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot truy c\u1eadp v\u00e0 s\u1eed d\u1ee5ng d\u1eef li\u1ec7u t\u1eeb c\u00e1c ngu\u1ed3n n\u00e0y trong c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i v\u00e0 h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng c\u1ee7a n\u00f3. V\u00ed d\u1ee5: m\u1ed9t chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p API th\u1eddi ti\u1ebft c\u00f3 th\u1ec3 truy c\u1eadp v\u00e0 cung c\u1ea5p th\u00f4ng tin th\u1eddi ti\u1ebft c\u1eadp nh\u1eadt cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: b5f3491e-f900-41a1-b714-ea7882de8659
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u01b0\u1edbc 3:tri\u1ec3n khai v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p c\u00e1c th\u00e0nh ph\u1ea7n n\u00e0y v\u00e0o chatbot \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn vi\u1ec7c s\u1eeda \u0111\u1ed5i t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 k\u1ebft h\u1ee3p ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p, c\u0169ng nh\u01b0 \u0111\u1ecbnh c\u1ea5u h\u00ecnh b\u1ea5t k\u1ef3 API ho\u1eb7c t\u00edch h\u1ee3p c\u1ea7n thi\u1ebft n\u00e0o. \n\n\u0110i\u1ec1u quan tr\u1ecdng l\u00e0 ph\u1ea3i ki\u1ec3m tra v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot b\u1eb1ng c\u00e1c b\u01b0\u1edbc \u0111\u00e3 th\u1ea3o lu\u1eadn tr\u01b0\u1edbc \u0111\u00f3.\n\nN\u1ebfu hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot kh\u00f4ng \u0111\u1ea1t y\u00eau c\u1ea7u, h\u00e3y \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u hu\u1ea5n luy\u1ec7n n\u1ebfu c\u1ea7n, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ki\u1ec3m tra l\u1ea1i chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh \u0111ang ho\u1ea1t \u0111\u1ed9ng nh\u01b0 mong \u0111\u1ee3i. Qu\u00e1 tr\u00ecnh n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1eb7p l\u1ea1i cho \u0111\u1ebfn khi hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot \u0111\u00e1p \u1ee9ng m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u00f9 h\u1ee3p mong mu\u1ed1n.\n\nD\u01b0\u1edbi \u0111\u00e2y l\u00e0 m\u1ed9t s\u1ed1 v\u00ed d\u1ee5 c\u1ee5 th\u1ec3 v\u1ec1 c\u00e1c ch\u1ee9c n\u0103ng v\u00e0 t\u00edch h\u1ee3p t\u00f9y ch\u1ec9nh c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c th\u00eam v\u00e0o chatbot:\n\nX\u1eed l\u00fd thanh to\u00e1n: Vi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng x\u1eed l\u00fd thanh to\u00e1n v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot h\u1ed7 tr\u1ee3 giao d\u1ecbch v\u00e0 x\u1eed l\u00fd thanh to\u00e1n thay cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 h\u1eefu \u00edch cho c\u00e1c chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed ho\u1eb7c c\u00e1c ng\u00e0nh kh\u00e1c m\u00e0 thanh to\u00e1n l\u00e0 m\u1ed9t ph\u1ea7n kh\u00f4ng th\u1ec3 thi\u1ebfu trong tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nT\u00edch h\u1ee3p d\u1eef li\u1ec7u: Vi\u1ec7c t\u00edch h\u1ee3p chatbot v\u1edbi c\u00e1c ngu\u1ed3n d\u1eef li\u1ec7u b\u00ean ngo\u00e0i, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 c\u01a1 s\u1edf d\u1eef li\u1ec7u ho\u1eb7c API, c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot truy c\u1eadp v\u00e0 s\u1eed d\u1ee5ng d\u1eef li\u1ec7u t\u1eeb c\u00e1c ngu\u1ed3n n\u00e0y trong c\u00e1c ph\u1ea3n h\u1ed3i v\u00e0 h\u00e0nh \u0111\u1ed9ng c\u1ee7a n\u00f3. V\u00ed d\u1ee5: m\u1ed9t chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c t\u00edch h\u1ee3p API th\u1eddi ti\u1ebft c\u00f3 th\u1ec3 truy c\u1eadp v\u00e0 cung c\u1ea5p th\u00f4ng tin th\u1eddi ti\u1ebft c\u1eadp nh\u1eadt cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nT\u00edch h\u1ee3p ph\u01b0\u01a1ng ti\u1ec7n truy\u1ec1n th\u00f4ng x\u00e3 h\u1ed9i: Vi\u1ec7c t\u00edch h\u1ee3p chatbot v\u1edbi c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng truy\u1ec1n th\u00f4ng x\u00e3 h\u1ed9i, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 Facebook ho\u1eb7c Twitter, c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c v\u1edbi ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng tr\u00ean c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng n\u00e0y v\u00e0 truy c\u1eadp d\u1eef li\u1ec7u ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng t\u1eeb c\u00e1c n\u1ec1n t\u1ea3ng n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 h\u1eefu \u00edch cho c\u00e1c chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng cho m\u1ee5c \u0111\u00edch ti\u1ebfp th\u1ecb ho\u1eb7c d\u1ecbch v\u1ee5 kh\u00e1ch h\u00e0ng.\n\nPh\u00e2n t\u00edch t\u00f9y ch\u1ec9nh: Vi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng ph\u00e2n t\u00edch t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot theo d\u00f5i v\u00e0 ph\u00e2n t\u00edch c\u00e1c t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c v\u00e0 h\u00e0nh vi c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi cung c\u1ea5p th\u00f4ng tin chi ti\u1ebft v\u00e0 \u0111\u1ec1 xu\u1ea5t cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng d\u1ef1a tr\u00ean d\u1eef li\u1ec7u n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 h\u1eefu \u00edch cho c\u00e1c chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong c\u00e1c ng\u00e0nh nh\u01b0 ch\u0103m s\u00f3c s\u1ee9c kh\u1ecfe ho\u1eb7c t\u00e0i ch\u00ednh, n\u01a1i nh\u1eefng hi\u1ec3u bi\u1ebft s\u00e2u s\u1eafc d\u1ef1a tr\u00ean d\u1eef li\u1ec7u r\u1ea5t quan tr\u1ecdng.\n\nCustom visualization: Vi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng custom visualization v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot t\u1ea1o v\u00e0 hi\u1ec3n th\u1ecb bi\u1ec3u \u0111\u1ed3, \u0111\u1ed3 th\u1ecb v\u00e0 c\u00e1c h\u00ecnh \u1ea3nh tr\u1ef1c quan kh\u00e1c cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 h\u1eefu \u00edch cho c\u00e1c chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong c\u00e1c ng\u00e0nh nh\u01b0 t\u00e0i ch\u00ednh ho\u1eb7c kinh doanh, n\u01a1i m\u00e0 vi\u1ec7c tr\u1ef1c quan h\u00f3a d\u1eef li\u1ec7u l\u00e0 r\u1ea5t quan tr\u1ecdng.\n\nNh\u00ecn chung, c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh c\u00f3 th\u1ec3 n\u00e2ng cao \u0111\u00e1ng k\u1ec3 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u1ee7a chatbot v\u00e0 cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb b\u1ed5 sung cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. B\u1eb1ng c\u00e1ch th\u00eam c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng c\u00e1c chatbot n\u00e2ng cao c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhi\u1ec1u lo\u1ea1i ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0111\u1ea7u v\u00e0o theo c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb b\u1ed5 sung cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng th\u00f4ng qua t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh.\n\nC\u00e1c ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p hay nh\u1ea5t \u0111\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi Chat GPT\n\nM\u1eb9o \u0111\u1ec3 thi\u1ebft k\u1ebf lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i Chatbot hi\u1ec7u qu\u1ea3"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 59194445-6ec3-4d5b-9f21-d524ea553b9a
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "Ph\u00e2n t\u00edch t\u00f9y ch\u1ec9nh: Vi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng ph\u00e2n t\u00edch t\u00f9y ch\u1ec9nh v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot theo d\u00f5i v\u00e0 ph\u00e2n t\u00edch c\u00e1c t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c v\u00e0 h\u00e0nh vi c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi cung c\u1ea5p th\u00f4ng tin chi ti\u1ebft v\u00e0 \u0111\u1ec1 xu\u1ea5t cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng d\u1ef1a tr\u00ean d\u1eef li\u1ec7u n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 h\u1eefu \u00edch cho c\u00e1c chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong c\u00e1c ng\u00e0nh nh\u01b0 ch\u0103m s\u00f3c s\u1ee9c kh\u1ecfe ho\u1eb7c t\u00e0i ch\u00ednh, n\u01a1i nh\u1eefng hi\u1ec3u bi\u1ebft s\u00e2u s\u1eafc d\u1ef1a tr\u00ean d\u1eef li\u1ec7u r\u1ea5t quan tr\u1ecdng.\n\nCustom visualization: Vi\u1ec7c th\u00eam ch\u1ee9c n\u0103ng custom visualization v\u00e0o chatbot c\u00f3 th\u1ec3 cho ph\u00e9p chatbot t\u1ea1o v\u00e0 hi\u1ec3n th\u1ecb bi\u1ec3u \u0111\u1ed3, \u0111\u1ed3 th\u1ecb v\u00e0 c\u00e1c h\u00ecnh \u1ea3nh tr\u1ef1c quan kh\u00e1c cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 h\u1eefu \u00edch cho c\u00e1c chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng trong c\u00e1c ng\u00e0nh nh\u01b0 t\u00e0i ch\u00ednh ho\u1eb7c kinh doanh, n\u01a1i m\u00e0 vi\u1ec7c tr\u1ef1c quan h\u00f3a d\u1eef li\u1ec7u l\u00e0 r\u1ea5t quan tr\u1ecdng.\n\nNh\u00ecn chung, c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh c\u00f3 th\u1ec3 n\u00e2ng cao \u0111\u00e1ng k\u1ec3 kh\u1ea3 n\u0103ng c\u1ee7a chatbot v\u00e0 cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb b\u1ed5 sung cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. B\u1eb1ng c\u00e1ch th\u00eam c\u00e1c t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng c\u00e1c chatbot n\u00e2ng cao c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhi\u1ec1u lo\u1ea1i ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0111\u1ea7u v\u00e0o theo c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb b\u1ed5 sung cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng th\u00f4ng qua t\u00edch h\u1ee3p v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng t\u00f9y ch\u1ec9nh.\n\nC\u00e1c ph\u01b0\u01a1ng ph\u00e1p hay nh\u1ea5t \u0111\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng Chatbot v\u1edbi Chat GPT\n\nM\u1eb9o \u0111\u1ec3 thi\u1ebft k\u1ebf lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i Chatbot hi\u1ec7u qu\u1ea3\n\nThi\u1ebft k\u1ebf lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i chatbot hi\u1ec7u qu\u1ea3 l\u00e0 r\u1ea5t quan tr\u1ecdng \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nC\u00e1c b\u01b0\u1edbc thi\u1ebft k\u1ebf lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i chatbot hi\u1ec7u qu\u1ea3:\n\n\u0110\u1ea7u ti\u00ean, x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c s\u1ebd c\u1ea7n thi\u1ebft \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c c\u00e1c m\u1ee5c ti\u00eau n\u00e0y. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y s\u1ebd gi\u00fap \u0111\u1ecbnh h\u01b0\u1edbng thi\u1ebft k\u1ebf chatbot v\u00e0 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot t\u1eadp trung v\u00e0o vi\u1ec7c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 \u0111\u00e1p \u1ee9ng nhu c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nTi\u1ebfp theo, nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 ki\u1ec3u t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c kh\u00e1c nhau c\u00f3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot. M\u1ee5c ti\u00eau l\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 ki\u1ec3u t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c ph\u00f9 h\u1ee3p nh\u1ea5t v\u1edbi chatbot v\u00e0 \u0111i\u1ec1u \u0111\u00f3 s\u1ebd cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i hi\u1ec7u su\u1ea5t t\u1ed1t nh\u1ea5t c\u00f3 th\u1ec3.\n\nKhi c\u00e1c lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 m\u1eabu t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c x\u00e1c \u0111\u1ecbnh, b\u01b0\u1edbc ti\u1ebfp theo l\u00e0 thi\u1ebft k\u1ebf t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 ph\u1ea3n \u00e1nh c\u00e1c lu\u1ed3ng v\u00e0 m\u1eabu n\u00e0y.\n\nNgo\u00e0i vi\u1ec7c ki\u1ec3m tra v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot, vi\u1ec7c xem x\u00e9t tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng khi thi\u1ebft k\u1ebf lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i chatbot hi\u1ec7u qu\u1ea3 c\u0169ng r\u1ea5t quan tr\u1ecdng.\n\nC\u00e1c chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c \u0111\u1ec3 x\u1eed l\u00fd c\u00e1c th\u00e1ch th\u1ee9c ph\u1ed5 bi\u1ebfn c\u1ee7a Chatbot\n\nX\u1eed l\u00fd c\u00e1c th\u00e1ch th\u1ee9c ph\u1ed5 bi\u1ebfn c\u1ee7a chatbot, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 x\u1eed l\u00fd s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn ho\u1eb7c x\u1eed l\u00fd nhi\u1ec1u ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, l\u00e0 r\u1ea5t quan tr\u1ecdng \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nM\u1ed9t th\u00e1ch th\u1ee9c ph\u1ed5 bi\u1ebfn c\u1ee7a chatbot l\u00e0 x\u1eed l\u00fd s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn, \u0111i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 x\u1ea3y ra khi chatbot ph\u1ea3i \u0111\u1ed1i m\u1eb7t v\u1edbi th\u00f4ng tin \u0111\u1ea7u v\u00e0o kh\u00f4ng r\u00f5 r\u00e0ng ho\u1eb7c kh\u00f4ng \u0111\u1ea7y \u0111\u1ee7 c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110\u1ec3 x\u1eed l\u00fd th\u00e1ch th\u1ee9c n\u00e0y, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nX\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c ngu\u1ed3n kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn trong t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o.\n\nThi\u1ebft k\u1ebf k\u1ecbch b\u1ea3n chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 gi\u1ea3i quy\u1ebft s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 1a73dc58-03e0-4572-bd55-573d60469cb2
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "Ti\u1ebfp theo, nghi\u00ean c\u1ee9u v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 c\u00e1c lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 ki\u1ec3u t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c kh\u00e1c nhau c\u00f3 li\u00ean quan \u0111\u1ebfn m\u1ee5c \u0111\u00edch v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau c\u1ee7a chatbot. M\u1ee5c ti\u00eau l\u00e0 x\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 ki\u1ec3u t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c ph\u00f9 h\u1ee3p nh\u1ea5t v\u1edbi chatbot v\u00e0 \u0111i\u1ec1u \u0111\u00f3 s\u1ebd cho ph\u00e9p chatbot mang l\u1ea1i hi\u1ec7u su\u1ea5t t\u1ed1t nh\u1ea5t c\u00f3 th\u1ec3.\n\nKhi c\u00e1c lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i v\u00e0 m\u1eabu t\u01b0\u01a1ng t\u00e1c \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c x\u00e1c \u0111\u1ecbnh, b\u01b0\u1edbc ti\u1ebfp theo l\u00e0 thi\u1ebft k\u1ebf t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 ph\u1ea3n \u00e1nh c\u00e1c lu\u1ed3ng v\u00e0 m\u1eabu n\u00e0y.\n\nNgo\u00e0i vi\u1ec7c ki\u1ec3m tra v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot, vi\u1ec7c xem x\u00e9t tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng khi thi\u1ebft k\u1ebf lu\u1ed3ng h\u1ed9i tho\u1ea1i chatbot hi\u1ec7u qu\u1ea3 c\u0169ng r\u1ea5t quan tr\u1ecdng.\n\nC\u00e1c chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c \u0111\u1ec3 x\u1eed l\u00fd c\u00e1c th\u00e1ch th\u1ee9c ph\u1ed5 bi\u1ebfn c\u1ee7a Chatbot\n\nX\u1eed l\u00fd c\u00e1c th\u00e1ch th\u1ee9c ph\u1ed5 bi\u1ebfn c\u1ee7a chatbot, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0 x\u1eed l\u00fd s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn ho\u1eb7c x\u1eed l\u00fd nhi\u1ec1u ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, l\u00e0 r\u1ea5t quan tr\u1ecdng \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nM\u1ed9t th\u00e1ch th\u1ee9c ph\u1ed5 bi\u1ebfn c\u1ee7a chatbot l\u00e0 x\u1eed l\u00fd s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn, \u0111i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 x\u1ea3y ra khi chatbot ph\u1ea3i \u0111\u1ed1i m\u1eb7t v\u1edbi th\u00f4ng tin \u0111\u1ea7u v\u00e0o kh\u00f4ng r\u00f5 r\u00e0ng ho\u1eb7c kh\u00f4ng \u0111\u1ea7y \u0111\u1ee7 c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. \u0110\u1ec3 x\u1eed l\u00fd th\u00e1ch th\u1ee9c n\u00e0y, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nX\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c ngu\u1ed3n kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn trong t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o.\n\nThi\u1ebft k\u1ebf k\u1ecbch b\u1ea3n chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o \u0111\u1ec3 gi\u1ea3i quy\u1ebft s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn.\n\nKi\u1ec3m tra v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot trong c\u00e1c t\u00ecnh hu\u1ed1ng kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn. \u0110\u1ec3 l\u00e0m \u0111i\u1ec1u n\u00e0y, h\u00e3y l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc sau:\n\nX\u00e1c \u0111\u1ecbnh c\u00e1c test case s\u1ebd \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot. C\u00e1c tr\u01b0\u1eddng h\u1ee3p th\u1eed nghi\u1ec7m ph\u1ea3i bao g\u1ed3m nhi\u1ec1u t\u00ecnh hu\u1ed1ng v\u00e0 th\u00f4ng tin \u0111\u1ea7u v\u00e0o kh\u00f4ng r\u00f5 r\u00e0ng ho\u1eb7c kh\u00f4ng \u0111\u1ea7y \u0111\u1ee7 c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ph\u1ea3i \u0111\u1ea1i di\u1ec7n cho c\u00e1c lo\u1ea1i h\u1ed9i tho\u1ea1i m\u00e0 chatbot c\u00f3 th\u1ec3 c\u00f3.\n\nThi\u1ebft l\u1eadp m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng th\u1eed nghi\u1ec7m, bao g\u1ed3m m\u1ecdi ph\u1ea7n c\u1ee9ng, ph\u1ea7n m\u1ec1m v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u c\u1ea7n thi\u1ebft.\n\nCh\u1ea1y c\u00e1c test cases v\u00e0 thu th\u1eadp k\u1ebft qu\u1ea3.\n\n\u0110\u00e1nh gi\u00e1 k\u1ebft qu\u1ea3 c\u1ee7a c\u00e1c tr\u01b0\u1eddng h\u1ee3p th\u1eed nghi\u1ec7m v\u00e0 so s\u00e1nh ch\u00fang v\u1edbi k\u1ebft qu\u1ea3 mong \u0111\u1ee3i\n\nX\u00e1c \u0111\u1ecbnh b\u1ea5t k\u1ef3 v\u1ea5n \u0111\u1ec1 ho\u1eb7c l\u1ed7i n\u00e0o \u0111\u01b0\u1ee3c ph\u00e1t hi\u1ec7n trong qu\u00e1 tr\u00ecnh test.\n\nN\u1ebfu hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot kh\u00f4ng \u0111\u1ea1t y\u00eau c\u1ea7u, h\u00e3y \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o n\u1ebfu c\u1ea7n, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ki\u1ec3m tra l\u1ea1i chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot c\u00f3 th\u1ec3 x\u1eed l\u00fd s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn m\u1ed9t c\u00e1ch hi\u1ec7u qu\u1ea3.\n\nC\u00f3 m\u1ed9t s\u1ed1 chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c chung c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 x\u1eed l\u00fd c\u00e1c th\u00e1ch th\u1ee9c chatbot ph\u1ed5 bi\u1ebfn, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0:\n\nK\u1ebft h\u1ee3p x\u1eed l\u00fd l\u1ed7i: B\u1eb1ng c\u00e1ch k\u1ebft h\u1ee3p x\u1eed l\u00fd l\u1ed7i v\u00e0o t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 x\u1eed l\u00fd c\u00e1c l\u1ed7i.\n\nT\u1eadn d\u1ee5ng kh\u1ea3 n\u0103ng x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean: B\u1eb1ng c\u00e1ch k\u1ebft h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0o t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i nhi\u1ec1u lo\u1ea1i \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nTh\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt script chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u train: c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 c\u00e1c t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot lu\u00f4n \u0111\u01b0\u1ee3c c\u1eadp nh\u1eadt v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 ti\u1ebfp t\u1ee5c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nT\u1ea5t c\u1ea3 c\u00e1c c\u00e1ch tr\u00ean c\u00f3 th\u1ec3 gi\u00fap c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot v\u00e0 t\u0103ng s\u1ef1 h\u00e0i l\u00f2ng c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng."}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 60fefcd9-f167-4fe6-ae9a-453ae1883611
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "Thi\u1ebft l\u1eadp m\u00f4i tr\u01b0\u1eddng th\u1eed nghi\u1ec7m, bao g\u1ed3m m\u1ecdi ph\u1ea7n c\u1ee9ng, ph\u1ea7n m\u1ec1m v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u c\u1ea7n thi\u1ebft.\n\nCh\u1ea1y c\u00e1c test cases v\u00e0 thu th\u1eadp k\u1ebft qu\u1ea3.\n\n\u0110\u00e1nh gi\u00e1 k\u1ebft qu\u1ea3 c\u1ee7a c\u00e1c tr\u01b0\u1eddng h\u1ee3p th\u1eed nghi\u1ec7m v\u00e0 so s\u00e1nh ch\u00fang v\u1edbi k\u1ebft qu\u1ea3 mong \u0111\u1ee3i\n\nX\u00e1c \u0111\u1ecbnh b\u1ea5t k\u1ef3 v\u1ea5n \u0111\u1ec1 ho\u1eb7c l\u1ed7i n\u00e0o \u0111\u01b0\u1ee3c ph\u00e1t hi\u1ec7n trong qu\u00e1 tr\u00ecnh test.\n\nN\u1ebfu hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot kh\u00f4ng \u0111\u1ea1t y\u00eau c\u1ea7u, h\u00e3y \u0111i\u1ec1u ch\u1ec9nh t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o n\u1ebfu c\u1ea7n, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi ki\u1ec3m tra l\u1ea1i chatbot \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot c\u00f3 th\u1ec3 x\u1eed l\u00fd s\u1ef1 kh\u00f4ng ch\u1eafc ch\u1eafn m\u1ed9t c\u00e1ch hi\u1ec7u qu\u1ea3.\n\nC\u00f3 m\u1ed9t s\u1ed1 chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c chung c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 x\u1eed l\u00fd c\u00e1c th\u00e1ch th\u1ee9c chatbot ph\u1ed5 bi\u1ebfn, ch\u1eb3ng h\u1ea1n nh\u01b0:\n\nK\u1ebft h\u1ee3p x\u1eed l\u00fd l\u1ed7i: B\u1eb1ng c\u00e1ch k\u1ebft h\u1ee3p x\u1eed l\u00fd l\u1ed7i v\u00e0o t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 x\u1eed l\u00fd c\u00e1c l\u1ed7i.\n\nT\u1eadn d\u1ee5ng kh\u1ea3 n\u0103ng x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean: B\u1eb1ng c\u00e1ch k\u1ebft h\u1ee3p c\u00e1c k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0o t\u1eadp l\u1ec7nh chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u \u0111\u00e0o t\u1ea1o, chatbot c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf \u0111\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i nhi\u1ec1u lo\u1ea1i \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nTh\u01b0\u1eddng xuy\u00ean xem x\u00e9t v\u00e0 c\u1eadp nh\u1eadt script chatbot v\u00e0 d\u1eef li\u1ec7u train: c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 c\u00e1c t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o r\u1eb1ng chatbot lu\u00f4n \u0111\u01b0\u1ee3c c\u1eadp nh\u1eadt v\u00e0 c\u00f3 th\u1ec3 ti\u1ebfp t\u1ee5c mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nT\u1ea5t c\u1ea3 c\u00e1c c\u00e1ch tr\u00ean c\u00f3 th\u1ec3 gi\u00fap c\u1ea3i thi\u1ec7n hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot v\u00e0 t\u0103ng s\u1ef1 h\u00e0i l\u00f2ng c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng.\n\nB\u1eb1ng c\u00e1ch l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc n\u00e0y v\u00e0 t\u1eadn d\u1ee5ng c\u00e1c chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c n\u00e0y, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng c\u00e1c chatbot n\u00e2ng cao c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i nhi\u1ec1u lo\u1ea1i th\u00f4ng tin \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng theo c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi mang l\u1ea1i tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng li\u1ec1n m\u1ea1ch v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nV\u00ed d\u1ee5 v\u1ec1 Chatbot n\u00e2ng cao \u0111\u01b0\u1ee3c x\u00e2y d\u1ef1ng v\u1edbi ChatGPT\n\nCase Studies v\u1ec1 c\u00e1c Chatbot th\u00e0nh c\u00f4ng s\u1eed d\u1ee5ng ChatGPT\n\nD\u01b0\u1edbi \u0111\u00e2y l\u00e0 hai tr\u01b0\u1eddng h\u1ee3p nghi\u00ean c\u1ee9u th\u1ef1c t\u1ebf v\u1ec1 c\u00e1c chatbot th\u00e0nh c\u00f4ng s\u1eed d\u1ee5ng Chat GPT:\n\nCase Study 1: OpenAI's GPT-3 Chatbot\n\nChatbot GPT-3 c\u1ee7a OpenAI l\u00e0 m\u1ed9t c\u00f4ng c\u1ee5 m\u1ea1nh m\u1ebd s\u1eed d\u1ee5ng k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 m\u00e1y h\u1ecdc \u0111\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nOpenAI \u0111\u00e3 ch\u1ea1y m\u1ed9t lo\u1ea1t th\u1eed nghi\u1ec7m \u0111\u1ec3 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot, so s\u00e1nh k\u1ebft qu\u1ea3 v\u1edbi k\u1ebft qu\u1ea3 mong \u0111\u1ee3i v\u00e0 bao g\u1ed3m c\u1ea3 vi\u1ec7c x\u1eed l\u00fd l\u1ed7i \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o c\u00f3 th\u1ec3 tr\u1ea3 l\u1eddi m\u1ea1ch l\u1ea1c.\n\nThe GPT-3 chatbot \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u00f9 h\u1ee3p cao \u0111\u1ec3 \u0111\u00e1p \u1ee9ng c\u00e1c y\u00eau c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, khi\u1ebfn n\u00f3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng r\u1ed9ng r\u00e3i trong nhi\u1ec1u \u1ee9ng d\u1ee5ng. K\u1ebft qu\u1ea3 c\u1ee7a qu\u00e1 tr\u00ecnh th\u1eed nghi\u1ec7m v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 r\u1ea5t th\u00e0nh c\u00f4ng.\n\nCase Study 2: IBM's Watson Assistant Chatbot\n\nT\u01b0\u01a1ng t\u1ef1 OpenAI\u2019s chatbot, IBM\u2019s Watson Assistant Chatbot c\u0169ng l\u00e0 m\u1ed9t c\u00f4ng c\u1ee5 m\u1ea1nh m\u1ebd.\n\nChatbot Tr\u1ee3 l\u00fd Watson \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng r\u1ed9ng r\u00e3i trong nhi\u1ec1u \u1ee9ng d\u1ee5ng, bao g\u1ed3m d\u1ecbch v\u1ee5 kh\u00e1ch h\u00e0ng, th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed v\u00e0 t\u1ea1o n\u1ed9i dung.\n\nNgu\u1ed3n c\u1ea3m h\u1ee9ng cho \u00fd t\u01b0\u1edfng Chatbot & c\u00e1ch s\u1eed d\u1ee5ng s\u00e1ng t\u1ea1o c\u1ee7a Chat GPT"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 63a88ea9-c535-4e3c-965a-75f5c9b7873a
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "B\u1eb1ng c\u00e1ch l\u00e0m theo c\u00e1c b\u01b0\u1edbc n\u00e0y v\u00e0 t\u1eadn d\u1ee5ng c\u00e1c chi\u1ebfn l\u01b0\u1ee3c n\u00e0y, c\u00e1c nh\u00e0 ph\u00e1t tri\u1ec3n v\u00e0 t\u1ed5 ch\u1ee9c c\u00f3 th\u1ec3 x\u00e2y d\u1ef1ng c\u00e1c chatbot n\u00e2ng cao c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i nhi\u1ec1u lo\u1ea1i th\u00f4ng tin \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng theo c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn, \u0111\u1ed3ng th\u1eddi mang l\u1ea1i tr\u1ea3i nghi\u1ec7m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng li\u1ec1n m\u1ea1ch v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nV\u00ed d\u1ee5 v\u1ec1 Chatbot n\u00e2ng cao \u0111\u01b0\u1ee3c x\u00e2y d\u1ef1ng v\u1edbi ChatGPT\n\nCase Studies v\u1ec1 c\u00e1c Chatbot th\u00e0nh c\u00f4ng s\u1eed d\u1ee5ng ChatGPT\n\nD\u01b0\u1edbi \u0111\u00e2y l\u00e0 hai tr\u01b0\u1eddng h\u1ee3p nghi\u00ean c\u1ee9u th\u1ef1c t\u1ebf v\u1ec1 c\u00e1c chatbot th\u00e0nh c\u00f4ng s\u1eed d\u1ee5ng Chat GPT:\n\nCase Study 1: OpenAI's GPT-3 Chatbot\n\nChatbot GPT-3 c\u1ee7a OpenAI l\u00e0 m\u1ed9t c\u00f4ng c\u1ee5 m\u1ea1nh m\u1ebd s\u1eed d\u1ee5ng k\u1ef9 thu\u1eadt x\u1eed l\u00fd ng\u00f4n ng\u1eef t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 m\u00e1y h\u1ecdc \u0111\u1ec3 hi\u1ec3u v\u00e0 ph\u1ea3n h\u1ed3i \u0111\u1ea7u v\u00e0o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1ed9t c\u00e1ch t\u1ef1 nhi\u00ean v\u00e0 h\u1ea5p d\u1eabn.\n\nOpenAI \u0111\u00e3 ch\u1ea1y m\u1ed9t lo\u1ea1t th\u1eed nghi\u1ec7m \u0111\u1ec3 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 hi\u1ec7u su\u1ea5t c\u1ee7a chatbot, so s\u00e1nh k\u1ebft qu\u1ea3 v\u1edbi k\u1ebft qu\u1ea3 mong \u0111\u1ee3i v\u00e0 bao g\u1ed3m c\u1ea3 vi\u1ec7c x\u1eed l\u00fd l\u1ed7i \u0111\u1ec3 \u0111\u1ea3m b\u1ea3o c\u00f3 th\u1ec3 tr\u1ea3 l\u1eddi m\u1ea1ch l\u1ea1c.\n\nThe GPT-3 chatbot \u0111\u1ea1t \u0111\u01b0\u1ee3c m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ch\u00ednh x\u00e1c v\u00e0 m\u1ee9c \u0111\u1ed9 ph\u00f9 h\u1ee3p cao \u0111\u1ec3 \u0111\u00e1p \u1ee9ng c\u00e1c y\u00eau c\u1ea7u c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng, khi\u1ebfn n\u00f3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng r\u1ed9ng r\u00e3i trong nhi\u1ec1u \u1ee9ng d\u1ee5ng. K\u1ebft qu\u1ea3 c\u1ee7a qu\u00e1 tr\u00ecnh th\u1eed nghi\u1ec7m v\u00e0 \u0111\u00e1nh gi\u00e1 r\u1ea5t th\u00e0nh c\u00f4ng.\n\nCase Study 2: IBM's Watson Assistant Chatbot\n\nT\u01b0\u01a1ng t\u1ef1 OpenAI\u2019s chatbot, IBM\u2019s Watson Assistant Chatbot c\u0169ng l\u00e0 m\u1ed9t c\u00f4ng c\u1ee5 m\u1ea1nh m\u1ebd.\n\nChatbot Tr\u1ee3 l\u00fd Watson \u0111\u00e3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng r\u1ed9ng r\u00e3i trong nhi\u1ec1u \u1ee9ng d\u1ee5ng, bao g\u1ed3m d\u1ecbch v\u1ee5 kh\u00e1ch h\u00e0ng, th\u01b0\u01a1ng m\u1ea1i \u0111i\u1ec7n t\u1eed v\u00e0 t\u1ea1o n\u1ed9i dung.\n\nNgu\u1ed3n c\u1ea3m h\u1ee9ng cho \u00fd t\u01b0\u1edfng Chatbot & c\u00e1ch s\u1eed d\u1ee5ng s\u00e1ng t\u1ea1o c\u1ee7a Chat GPT\n\n\u00dd t\u01b0\u1edfng Chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1ea5y c\u1ea3m h\u1ee9ng t\u1eeb nhu c\u1ea7u v\u00e0 m\u1ee5c ti\u00eau kinh doanh c\u1ee7a t\u1ed5 ch\u1ee9c ho\u1eb7c c\u00f4ng ty s\u1ebd s\u1eed d\u1ee5ng n\u00f3 \u0111\u1ec3 mang l\u1ea1i gi\u00e1 tr\u1ecb v\u00e0 c\u1ea3i thi\u1ec7n s\u1ef1 h\u00e0i l\u00f2ng c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. V\u00ed d\u1ee5: m\u1ed9t c\u00f4ng ty b\u00e1n l\u1ebb c\u00f3 th\u1ec3 mu\u1ed1n x\u00e2y d\u1ef1ng m\u1ed9t chatbot \u0111\u1ec3 gi\u00fap kh\u00e1ch h\u00e0ng th\u1ef1c hi\u1ec7n c\u00e1c t\u00e1c v\u1ee5 nh\u01b0 \u0111\u1eb7t h\u00e0ng, theo d\u00f5i l\u00f4 h\u00e0ng v\u00e0 gi\u1ea3i quy\u1ebft c\u00e1c v\u1ea5n \u0111\u1ec1, trong khi m\u1ed9t t\u1ed5 ch\u1ee9c ch\u0103m s\u00f3c s\u1ee9c kh\u1ecfe c\u00f3 th\u1ec3 c\u1ea7n x\u00e2y d\u1ef1ng m\u1ed9t chatbot \u0111\u1ec3 gi\u00fap b\u1ec7nh nh\u00e2n l\u00ean l\u1ecbch h\u1eb9n, truy c\u1eadp h\u1ed3 s\u01a1 y t\u1ebf v\u00e0 tr\u1ea3 l\u1eddi c\u00e1c c\u00e2u h\u1ecfi v\u1ec1 s\u1ee9c kh\u1ecfe.\n\nC\u00e1c \u0111\u1eb7c \u0111i\u1ec3m v\u00e0 nhu c\u1ea7u \u0111\u1ed9c \u0111\u00e1o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng d\u1ef1 ki\u1ebfn c\u1ee7a chatbot r\u1ea5t quan tr\u1ecdng \u0111\u1ec3 t\u1ea1o ra c\u00e1c \u00fd t\u01b0\u1edfng chatbot ph\u00f9 h\u1ee3p. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 t\u1ea1o c\u00e1c th\u00f4ng \u0111i\u1ec7p ph\u00f9 h\u1ee3p ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi nhu c\u1ea7u c\u1ee7a nh\u00f3m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. V\u00ed d\u1ee5: m\u1ed9t chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf cho ng\u01b0\u1eddi cao tu\u1ed5i c\u00f3 th\u1ec3 c\u1ea7n \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf kh\u00e1c v\u1edbi chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng tr\u1ebb tu\u1ed5i.\n\nH\u00e0m v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng\n\nC\u00f4ng ngh\u1ec7\n\nFramework Flask \u0111\u1ec3 t\u1ea1o web application\n\nNg\u00f4n ng\u1eef: Python\n\nGiao di\u1ec7n: HTML, CSS, JS\n\n\u0110i\u1ec1u ki\u1ec7n ti\u00ean quy\u1ebft\n\n\u0110\u1ec3 g\u1ecdi \u0111\u01b0\u1ee3c OpenAI API, tr\u01b0\u1edbc h\u1ebft ta c\u1ea7n c\u00e0i \u0111\u1eb7t th\u01b0 vi\u1ec7n openai v\u00e0 thi\u1ebft l\u1eadp API Key\n\nC\u00e0i \u0111\u1eb7t th\u01b0 vi\u1ec7n openai\n\npip install openai\n\nThi\u1ebft l\u1eadp OpenAI API Key \u0111\u1ec3 c\u00f3 th\u1ec3 s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u01b0\u1ee3c OpenAI\n\nH\u00ecnh 9: G\u1ecdi th\u01b0 vi\u1ec7n v\u00e0 thi\u1ebft l\u1eadp API key\n\nC\u00e1c h\u00e0m v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng\n\nH\u00e0m call_openai(prompt) \n\nH\u00ecnh 10: H\u00e0m g\u1ecdi OpenAI API\n\nInput: history (l\u1ecbch s\u1eed cu\u1ed9c h\u1ed9i tho\u1ea1i, bao g\u1ed3m input ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1edbi nh\u1eadp)\n\nOutput: message (c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi do OpenAI tr\u1ea3 v\u1ec1)\n\nCh\u1ee9c n\u0103ng: G\u1ecdi API c\u1ee7a OpenAI \u0111\u1ec3 tr\u1ea3 l\u1eddi c\u00e2u h\u1ecfi c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng\n\nTrong \u0111\u00f3:\n\nengine: l\u00e0 model s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 tr\u1ea3 l\u1eddi c\u00e2u h\u1ecfi\n\nprompt: input t\u1eeb ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng\n\nmax_tokens: S\u1ed1 l\u01b0\u1ee3ng tokens t\u1ed1i \u0111a \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o ra trong c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi (100 tokens ~ 75 characters) -> \u0111\u1ed9 d\u00e0i c\u1ee7a c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi\n\ntemperature: \u0110\u1ed9 ng\u1eabu nhi\u00ean c\u1ee7a c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi"}


created_at: 2024-07-11 16:42:26
topic: persistent://default/default/4a4eed6f-bc36-46c1-8efa-bdad73e8ea2b
id: 727e5f6b-cc88-4e0c-83fb-b4a47759dd88
encoding: FLOAT32
metadata:
{"source": "./user_file/vonhuy5112002@gmail.com/Report-ChatGPT.docx", "chroma:document": "C\u00e1c \u0111\u1eb7c \u0111i\u1ec3m v\u00e0 nhu c\u1ea7u \u0111\u1ed9c \u0111\u00e1o c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng d\u1ef1 ki\u1ebfn c\u1ee7a chatbot r\u1ea5t quan tr\u1ecdng \u0111\u1ec3 t\u1ea1o ra c\u00e1c \u00fd t\u01b0\u1edfng chatbot ph\u00f9 h\u1ee3p. \u0110i\u1ec1u n\u00e0y c\u00f3 th\u1ec3 \u0111\u01b0\u1ee3c s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 t\u1ea1o c\u00e1c th\u00f4ng \u0111i\u1ec7p ph\u00f9 h\u1ee3p ph\u00f9 h\u1ee3p v\u1edbi nhu c\u1ea7u c\u1ee7a nh\u00f3m ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng. V\u00ed d\u1ee5: m\u1ed9t chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf cho ng\u01b0\u1eddi cao tu\u1ed5i c\u00f3 th\u1ec3 c\u1ea7n \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf kh\u00e1c v\u1edbi chatbot \u0111\u01b0\u1ee3c thi\u1ebft k\u1ebf cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng tr\u1ebb tu\u1ed5i.\n\nH\u00e0m v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng\n\nC\u00f4ng ngh\u1ec7\n\nFramework Flask \u0111\u1ec3 t\u1ea1o web application\n\nNg\u00f4n ng\u1eef: Python\n\nGiao di\u1ec7n: HTML, CSS, JS\n\n\u0110i\u1ec1u ki\u1ec7n ti\u00ean quy\u1ebft\n\n\u0110\u1ec3 g\u1ecdi \u0111\u01b0\u1ee3c OpenAI API, tr\u01b0\u1edbc h\u1ebft ta c\u1ea7n c\u00e0i \u0111\u1eb7t th\u01b0 vi\u1ec7n openai v\u00e0 thi\u1ebft l\u1eadp API Key\n\nC\u00e0i \u0111\u1eb7t th\u01b0 vi\u1ec7n openai\n\npip install openai\n\nThi\u1ebft l\u1eadp OpenAI API Key \u0111\u1ec3 c\u00f3 th\u1ec3 s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u01b0\u1ee3c OpenAI\n\nH\u00ecnh 9: G\u1ecdi th\u01b0 vi\u1ec7n v\u00e0 thi\u1ebft l\u1eadp API key\n\nC\u00e1c h\u00e0m v\u00e0 ch\u1ee9c n\u0103ng\n\nH\u00e0m call_openai(prompt) \n\nH\u00ecnh 10: H\u00e0m g\u1ecdi OpenAI API\n\nInput: history (l\u1ecbch s\u1eed cu\u1ed9c h\u1ed9i tho\u1ea1i, bao g\u1ed3m input ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng m\u1edbi nh\u1eadp)\n\nOutput: message (c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi do OpenAI tr\u1ea3 v\u1ec1)\n\nCh\u1ee9c n\u0103ng: G\u1ecdi API c\u1ee7a OpenAI \u0111\u1ec3 tr\u1ea3 l\u1eddi c\u00e2u h\u1ecfi c\u1ee7a ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng\n\nTrong \u0111\u00f3:\n\nengine: l\u00e0 model s\u1eed d\u1ee5ng \u0111\u1ec3 tr\u1ea3 l\u1eddi c\u00e2u h\u1ecfi\n\nprompt: input t\u1eeb ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng\n\nmax_tokens: S\u1ed1 l\u01b0\u1ee3ng tokens t\u1ed1i \u0111a \u0111\u01b0\u1ee3c t\u1ea1o ra trong c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi (100 tokens ~ 75 characters) -> \u0111\u1ed9 d\u00e0i c\u1ee7a c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi\n\ntemperature: \u0110\u1ed9 ng\u1eabu nhi\u00ean c\u1ee7a c\u00e2u tr\u1ea3 l\u1eddi\n\ntop_p: gi\u1ed1ng temperature d\u1ef1a v\u00e0o kh\u1ed1i l\u01b0\u1ee3ng x\u00e1c su\u1ea5t\n\nfrequency_penalty: gi\u1ea3m kh\u1ea3 n\u0103ng tr\u1ea3 l\u1eddi l\u1eb7p\n\npresence_penalty: t\u0103ng kh\u1ea3 n\u0103ng tr\u1ea3 l\u1eddi v\u1ec1 c\u00e1c ch\u1ee7 \u0111\u1ec1 m\u1edbi\n\nC\u00e1c th\u00f4ng s\u1ed1 \u0111\u01b0\u1ee3c l\u1ea5y t\u1eeb file .env (H\u00ecnh 11)\n\n\u1ede d\u00f2ng 4, th\u1ef1c hi\u1ec7n join 5 c\u00e2u h\u1ecfi-tr\u1ea3 l\u1eddi m\u1edbi nh\u1ea5t \u0111\u1ec3 th\u1ef1c hi\u1ec7n k\u0129 thu\u1eadt flow conversation, gi\u00fap cho cu\u1ed9c h\u1ed9i tho\u1ea1i c\u00f3 li\u00ean k\u1ebft v\u00e0 li\u00ean quan nhau\n\n\u1ede d\u00f2ng 19, thay \\n th\u00e0nh <br> \u0111\u1ec3 c\u00f3 th\u1ec3 hi\u1ec3n th\u1ecb l\u00ean app 1 c\u00e1ch r\u00f5 r\u00e0ng, thay \u201c th\u00e0nh \u2018 \u0111\u1ec3 tr\u00e1nh l\u1ed7i kh\u00f4ng render \u0111\u01b0\u1ee3c n\u1ed9i dung (l\u1ed7i c\u1ee7a Javascript)\n\nFile env\n\nH\u00ecnh 11: n\u1ed9i dung file .env\n\nH\u00e0m main()\n\nH\u00ecnh 12: H\u00e0m ch\u00ednh, g\u1ecdi API v\u00e0 render giao di\u1ec7n\n\nD\u00f2ng 9, nh\u1eadn Input t\u1eeb giao di\u1ec7n sau \u0111\u00f3 g\u1ecdi API \u0111\u1ec3 tr\u1ea3 l\u1eddi cho c\u00e2u h\u1ecfi \u0111\u00f3\n\nD\u00f2ng 17 \u0111\u1ebfn 23, l\u01b0u input v\u00e0 response v\u00e0o l\u1ecbch s\u1eed h\u1ed9i tho\u1ea1i\n\nD\u00f2ng 15 \u0111\u1ebfn 31 b\u1eaft l\u1ed7i t\u1eeb API \u0111\u1ec3 hi\u1ec3n th\u1ecb th\u00f4ng b\u00e1o cho ng\u01b0\u1eddi d\u00f9ng bi\u1ebft (H\u00ecnh 7), trong \u0111\u00f3 c\u00f3 l\u1ed7i kh\u00e1 kh\u00f3 ch\u1ecbu OpenAI t\u1ef1 \u0111\u1ed9ng rotate API key khi th\u1ea5y d\u1ea5u hi\u1ec7u b\u1ea5t th\u01b0\u1eddng (H\u00ecnh 16), v\u00ec v\u1eady khi g\u1eb7p tr\u01b0\u1eddng h\u1ee3p n\u00e0y c\u1ea7n ph\u1ea3i c\u1eadp nh\u1eadp l\u1ea1i API Key (d\u00f2ng 33 \u0111\u1ebfn 38)  \n\nGiao di\u1ec7n\n\nH\u00ecnh 13: Giao di\u1ec7n b\u1eaft \u0111\u1ea7u application \n\nH\u00ecnh 14: Giao di\u1ec7n hi\u1ec3n th\u1ecb \u0111o\u1ea1n chat v\u1edbi chatbot\n\nH\u00ecnh 15: Giao di\u1ec7n hi\u1ec3n th\u1ecb l\u1ed7i \n\nH\u00ecnh 16: Giao di\u1ec7n hi\u1ec3n th\u1ecb l\u1ed7i sai API Key\n\nDemo\n\nVideo demo: https://youtu.be/U9o-iFPdteU\n\nReference\n\nHow to Create an Advanced Chatbot: An Introductory Guide to Using Open AI\u2019s Chat GPT for Chatbot Applications (Artificial Intelligence Uses & Applications)\n\nhttps://www.assemblyai.com/blog/how-chatgpt-actually-works/"}


# embedding_metadata

key: chroma:document
string_value:
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN TP.HỒ CHÍ MINH

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

----------------------------

TOPIC 1: TÌM HIỂU CHAT-GPT API ĐỂ XÂY DỰNG CHATBOT

Môn: Chuyên đề tốt nghiệp Mạng máy tính 

Tp. Hồ Chí Minh, Tháng 3, 2023

Mục lục

	1. Tổng quát	2

	2. Giới thiệu	2

	2.1. Định nghĩa về Chatbot và Công dụng	2

	2.2. Tổng quan về Chat GPT và khả năng xây dựng chatbot nâng cao	3

	3. ChatGPT hoạt động như thế nào	3

	3.1. Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)	4

	4. Thiết lập và xây dựng Chatbot với ChatGPT	8

	4.1. Thiết lập	8

	4.1.1. Lấy API key	8

	4.1.2. Cài đặt môi trường	9

	4.2. Xây dựng chatbot	10

	5. Test và Debug Chatbot	12

	6. Kỹ thuật nâng cao để xây dựng Chatbot với Chat GPT	13

	6.1. Kết hợp kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy	13

	6.2. Sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các nhiệm vụ Chatbot cụ thể	14

	6.3. Thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào Chatbot	15

	7. Các phương pháp hay nhất để xây dựng Chatbot với Chat GPT	16

	7.1. Mẹo để thiết kế luồng hội thoại Chatbot hiệu quả	16

	7.2. Các chiến lược để xử lý các thách thức phổ biến của Chatbot	17

	8. Ví dụ về Chatbot nâng cao được xây dựng với ChatGPT	18

	8.1. Case Studies về các Chatbot thành công sử dụng ChatGPT	18

	Case Study 1: OpenAI's GPT-3 Chatbot	18

	Case Study 2: IBM's Watson Assistant Chatbot	19

	8.2. Nguồn cảm hứng cho ý tưởng Chatbot & cách sử dụng sáng tạo của Chat GPT	19

	9. Hàm và chức năng	19

	9.1. Công nghệ	19

	9.2. Điều kiện tiên quyết	19

	9.3. Các hàm và chức năng	20

	10. Giao diện	23

	11. Demo	24

	12. Reference	24


	Tổng quát

MSSV

HỌ VÀ TÊN

EMAIL

19127392

Tô Gia Hảo

giahaoto01@gmail.com

19127525

Nguyễn Thanh Quân

quannguyenthanh558@gmail.com

19127625

Lâm Chí Văn

chivanz128@gmail.com

Giới thiệu

Định nghĩa về Chatbot và Công dụng

Chatbot là một chương trình phần mềm được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng, đặc biệt là qua Internet. Chatbots thường được sử dụng để cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng, tiếp thị và bán hàng, giáo dục và đào tạo, giải trí và tương tác xã hội

Thuật ngữ "chatbot" là viết tắt của "chatter bot" và được đặt ra vào giữa thế kỷ 20 để mô tả một loại chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng. Ngày nay, chatbot được sử dụng trong nhiều ngữ cảnh khác nhau, bao gồm nền tảng nhắn tin trực tuyến, ứng dụng di động và trang web. Chatbot có thể dựa trên quy tắc hoặc dựa trên trí tuệ nhân tạo, tùy thuộc vào mức độ phức tạp và tính tương tác được yêu cầu. Các chatbot dựa trên quy tắc được lập trình để phản hồi các từ khóa hoặc cụm từ cụ thể và thường kém phức tạp hơn so với các chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo. Mặt khác, các chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và hiểu input của người dùng và có thể tạo ra các phản hồi tự nhiên và đa dạng hơn.

Chatbot cũng có thể được sử dụng cho mục đích giáo dục và đào tạo, đặc biệt là ở dạng "gia sư ảo" hoặc "trợ lý học tập". Chatbot cũng có thể được sử dụng để giải trí và tương tác xã hội, đặc biệt là ở dạng "bạn đồng hành ảo" hoặc "bot xã hội".


key: chroma:document
string_value:
HỌ VÀ TÊN

EMAIL

19127392

Tô Gia Hảo

giahaoto01@gmail.com

19127525

Nguyễn Thanh Quân

quannguyenthanh558@gmail.com

19127625

Lâm Chí Văn

chivanz128@gmail.com

Giới thiệu

Định nghĩa về Chatbot và Công dụng

Chatbot là một chương trình phần mềm được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng, đặc biệt là qua Internet. Chatbots thường được sử dụng để cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng, tiếp thị và bán hàng, giáo dục và đào tạo, giải trí và tương tác xã hội

Thuật ngữ "chatbot" là viết tắt của "chatter bot" và được đặt ra vào giữa thế kỷ 20 để mô tả một loại chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng. Ngày nay, chatbot được sử dụng trong nhiều ngữ cảnh khác nhau, bao gồm nền tảng nhắn tin trực tuyến, ứng dụng di động và trang web. Chatbot có thể dựa trên quy tắc hoặc dựa trên trí tuệ nhân tạo, tùy thuộc vào mức độ phức tạp và tính tương tác được yêu cầu. Các chatbot dựa trên quy tắc được lập trình để phản hồi các từ khóa hoặc cụm từ cụ thể và thường kém phức tạp hơn so với các chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo. Mặt khác, các chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và hiểu input của người dùng và có thể tạo ra các phản hồi tự nhiên và đa dạng hơn.

Chatbot cũng có thể được sử dụng cho mục đích giáo dục và đào tạo, đặc biệt là ở dạng "gia sư ảo" hoặc "trợ lý học tập". Chatbot cũng có thể được sử dụng để giải trí và tương tác xã hội, đặc biệt là ở dạng "bạn đồng hành ảo" hoặc "bot xã hội".

Có một số lợi thế khi sử dụng chatbot, bao gồm hiệu quả về chi phí, sự tiện lợi và khả năng mở rộng. Chatbots có thể hoạt động 24/7 và có thể xử lý đồng thời một lượng lớn yêu cầu, khiến chúng trở thành giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí cho nhiều doanh nghiệp và tổ chức. cũng có những thách thức và hạn chế khi sử dụng chatbot, đặc biệt là khi tái tạo sự phức tạp và sắc thái của cuộc trò chuyện của con người. Chatbot có thể gặp khó khăn trong việc hiểu hoặc phản hồi một số thông tin input nhất định và có thể bị hạn chế về khả năng xử lý các tình huống phức tạp hoặc khó đoán hơn.

Tổng quan về Chat GPT và khả năng xây dựng chatbot nâng cao

Một trong những khả năng chính của Chat GPT là khả năng tạo phản hồi mạch lạc và phù hợp với thông tin nhập của người dùng. Trò chuyện GPT sử dụng thuật toán máy học để phân tích và hiểu Input của người dùng, đồng thời có thể tạo phản hồi phù hợp với ngữ cảnh và nội dung của cuộc trò chuyện. Điều này cho phép Chat GPT tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên và hấp dẫn hơn với người dùng, đồng thời có thể giúp cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng.

Một khả năng quan trọng khác của Chat GPT là khả năng tích hợp với nhiều nền tảng và khung chatbot khác nhau. Chat GPT có thể được tích hợp với các nền tảng chatbot phổ biến như Facebook Messenger, Slack và Telegram, cũng như với các khung và ứng dụng chatbot tùy chỉnh. Tính linh hoạt này cho phép các nhà phát triển xây dựng chatbot có thể được triển khai trên nhiều nền tảng và thiết bị, đồng thời có thể tiếp cận nhiều đối tượng.

ChatGPT hoạt động như thế nào


key: chroma:document
string_value:
Tổng quan về Chat GPT và khả năng xây dựng chatbot nâng cao

Một trong những khả năng chính của Chat GPT là khả năng tạo phản hồi mạch lạc và phù hợp với thông tin nhập của người dùng. Trò chuyện GPT sử dụng thuật toán máy học để phân tích và hiểu Input của người dùng, đồng thời có thể tạo phản hồi phù hợp với ngữ cảnh và nội dung của cuộc trò chuyện. Điều này cho phép Chat GPT tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên và hấp dẫn hơn với người dùng, đồng thời có thể giúp cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng.

Một khả năng quan trọng khác của Chat GPT là khả năng tích hợp với nhiều nền tảng và khung chatbot khác nhau. Chat GPT có thể được tích hợp với các nền tảng chatbot phổ biến như Facebook Messenger, Slack và Telegram, cũng như với các khung và ứng dụng chatbot tùy chỉnh. Tính linh hoạt này cho phép các nhà phát triển xây dựng chatbot có thể được triển khai trên nhiều nền tảng và thiết bị, đồng thời có thể tiếp cận nhiều đối tượng.

ChatGPT hoạt động như thế nào

ChatGPT hoạt động bằng cách cố gắng hiểu yêu cầu của người dùng và đưa ra các chuỗi từ mà nó dự đoán sẽ trả lời đúng nhất cho câu hỏi của bạn, dựa trên dữ liệu mà nó đã được huấn luyện.

GPT-3 đã được huấn luyện trên khoảng 500 tỷ "tokens", cho phép các mô hình ngôn ngữ của nó gán nghĩa dễ dàng hơn và dự đoán văn bản tiếp theo hợp lý. Nhiều từ ánh xạ tới các tokens đơn lẻ, mặc dù các từ dài hơn hoặc phức tạp hơn thường được chia thành nhiều tokens. Trung bình, 1 token dài khoảng bốn ký tự.

Hình 1: Phân tích character thành token

Tất cả các tokens lấy từ kho dữ liệu khổng lồ được viết bởi con người. Từ sách, báo và các tài liệu khác về tất cả các chủ đề, phong cách và thể loại khác nhau — và một lượng lớn nội dung được được lấy từ internet. 

Bộ dữ liệu khổng lồ này đã được sử dụng để tạo thành một mạng nơ-ron học sâu — một thuật toán phức tạp, nhiều lớp, có trọng số được mô hình hóa theo bộ não con người — cho phép ChatGPT tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu văn bản và khai thác khả năng tạo ra các dữ liệu giống con người. phản hồi bằng cách dự đoán văn bản nào sẽ xuất hiện tiếp theo trong bất kỳ câu nào.

ChatGPT không hoạt động ở cấp độ câu — thay vào đó, nó tạo ra văn bản về những từ, câu và thậm chí cả đoạn văn hoặc khổ thơ có thể theo sau. Nó không phải là văn bản tiên đoán trên điện thoại của bạn thẳng thừng đoán từ tiếp theo; nó đang cố gắng tạo ra các phản hồi hoàn toàn mạch lạc cho bất kỳ prompt nào.

Để tinh chỉnh thêm khả năng phản hồi nhiều prompt khác nhau của ChatGPT, ChatGPT đã được tối ưu hóa cho đối thoại bằng một kỹ thuật gọi là học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF). Về cơ bản, con người đã tạo ra một mô hình phần thưởng với dữ liệu so sánh (trong đó hai hoặc nhiều câu trả lời của mô hình được xếp hạng bởi các huấn luyện viên AI), để AI có thể biết đâu là câu trả lời tốt nhất.

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)

Bao gồm 3 bước, trong đó: bước 1 chỉ diễn ra một lần, trong khi bước 2 và 3 có thể được lặp lại liên tục

Bước 1: Mô hình Supervised Fine-Tuning (SFT)

Bước đầu tiên bao gồm thu thập dữ liệu để đào tạo supervised policy model được gọi là mô hình SFT.


key: chroma:document
string_value:
Bộ dữ liệu khổng lồ này đã được sử dụng để tạo thành một mạng nơ-ron học sâu — một thuật toán phức tạp, nhiều lớp, có trọng số được mô hình hóa theo bộ não con người — cho phép ChatGPT tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu văn bản và khai thác khả năng tạo ra các dữ liệu giống con người. phản hồi bằng cách dự đoán văn bản nào sẽ xuất hiện tiếp theo trong bất kỳ câu nào.

ChatGPT không hoạt động ở cấp độ câu — thay vào đó, nó tạo ra văn bản về những từ, câu và thậm chí cả đoạn văn hoặc khổ thơ có thể theo sau. Nó không phải là văn bản tiên đoán trên điện thoại của bạn thẳng thừng đoán từ tiếp theo; nó đang cố gắng tạo ra các phản hồi hoàn toàn mạch lạc cho bất kỳ prompt nào.

Để tinh chỉnh thêm khả năng phản hồi nhiều prompt khác nhau của ChatGPT, ChatGPT đã được tối ưu hóa cho đối thoại bằng một kỹ thuật gọi là học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF). Về cơ bản, con người đã tạo ra một mô hình phần thưởng với dữ liệu so sánh (trong đó hai hoặc nhiều câu trả lời của mô hình được xếp hạng bởi các huấn luyện viên AI), để AI có thể biết đâu là câu trả lời tốt nhất.

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)

Bao gồm 3 bước, trong đó: bước 1 chỉ diễn ra một lần, trong khi bước 2 và 3 có thể được lặp lại liên tục

Bước 1: Mô hình Supervised Fine-Tuning (SFT)

Bước đầu tiên bao gồm thu thập dữ liệu để đào tạo supervised policy model được gọi là mô hình SFT.

Thu thập dữ liệu: một danh sách các prompt được chọn và một nhóm người dán nhãn được yêu cầu viết ra phản hồi đầu ra dự kiến. Đối với ChatGPT, hai nguồn prompt khác nhau đã được sử dụng: một số được chuẩn bị trực tiếp từ người gắn nhãn hoặc nhà phát triển, một số được lấy mẫu từ yêu cầu API của OpenAI (tức là từ khách hàng GPT-3 của họ). Vì toàn bộ quá trình này diễn ra chậm và tốn kém nên kết quả là một tập dữ liệu được tuyển chọn tương đối nhỏ, chất lượng cao (có lẽ khoảng 12-15 nghìn điểm dữ liệu) sẽ được sử dụng để tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước.

Lựa chọn mô hình: thay vì tinh chỉnh mô hình GPT-3 ban đầu, các nhà phát triển ChatGPT đã chọn một mô hình được đào tạo trước trong cái gọi là chuỗi GPT-3.5. Có lẽ mô hình cơ sở được sử dụng là mô hình mới nhất text-davinci-003, một mô hình GPT-3 được tinh chỉnh chủ yếu trên mã lập trình.

Hình 2: Bước 1 thu thập dữ liệu để 

đào tạo supervised policy mode

Do lượng dữ liệu hạn chế cho bước này, mô hình SFT thu được sau quá trình này có khả năng xuất ra văn bản bị sai lệch.

Để khắc phục vấn đề này, thay vì yêu cầu những người gắn nhãn tạo ra một tập dữ liệu được quản lý lớn hơn nhiều, một quy trình chậm và tốn kém, giờ đây chiến lược là yêu cầu những người gắn nhãn xếp hạng các kết quả đầu ra khác nhau của mô hình SFT để tạo ra một mô hình phần thưởng

Bước 2: Mô hình phần thưởng (RM)


key: chroma:document
string_value:
Bước đầu tiên bao gồm thu thập dữ liệu để đào tạo supervised policy model được gọi là mô hình SFT.

Thu thập dữ liệu: một danh sách các prompt được chọn và một nhóm người dán nhãn được yêu cầu viết ra phản hồi đầu ra dự kiến. Đối với ChatGPT, hai nguồn prompt khác nhau đã được sử dụng: một số được chuẩn bị trực tiếp từ người gắn nhãn hoặc nhà phát triển, một số được lấy mẫu từ yêu cầu API của OpenAI (tức là từ khách hàng GPT-3 của họ). Vì toàn bộ quá trình này diễn ra chậm và tốn kém nên kết quả là một tập dữ liệu được tuyển chọn tương đối nhỏ, chất lượng cao (có lẽ khoảng 12-15 nghìn điểm dữ liệu) sẽ được sử dụng để tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước.

Lựa chọn mô hình: thay vì tinh chỉnh mô hình GPT-3 ban đầu, các nhà phát triển ChatGPT đã chọn một mô hình được đào tạo trước trong cái gọi là chuỗi GPT-3.5. Có lẽ mô hình cơ sở được sử dụng là mô hình mới nhất text-davinci-003, một mô hình GPT-3 được tinh chỉnh chủ yếu trên mã lập trình.

Hình 2: Bước 1 thu thập dữ liệu để 

đào tạo supervised policy mode

Do lượng dữ liệu hạn chế cho bước này, mô hình SFT thu được sau quá trình này có khả năng xuất ra văn bản bị sai lệch.

Để khắc phục vấn đề này, thay vì yêu cầu những người gắn nhãn tạo ra một tập dữ liệu được quản lý lớn hơn nhiều, một quy trình chậm và tốn kém, giờ đây chiến lược là yêu cầu những người gắn nhãn xếp hạng các kết quả đầu ra khác nhau của mô hình SFT để tạo ra một mô hình phần thưởng

Bước 2: Mô hình phần thưởng (RM)

Mục tiêu là tìm hiểu một hàm mục tiêu (mô hình phần thưởng) trực tiếp từ dữ liệu. Mục đích của chức năng này là chấm điểm cho các đầu ra của mô hình SFT, tỷ lệ thuận với mức độ mong muốn của các đầu ra này đối với con người. Trên thực tế, điều này sẽ phản ánh mạnh mẽ các sở thích cụ thể của nhóm người dán nhãn được chọn và các hướng dẫn chung mà họ đã đồng ý tuân theo. Cuối cùng, quá trình này sẽ trích xuất từ ​​dữ liệu một hệ thống tự động được cho là bắt chước sở thích của con người.

Cách hoạt động:		

Một danh sách các prompt được chọn và mô hình SFT tạo ra nhiều đầu ra (bất kỳ đâu trong khoảng từ 4 đến 9) cho mỗi prompt.

Người dán nhãn xếp hạng đầu ra từ tốt nhất đến kém nhất. Kết quả là một tập dữ liệu được gắn nhãn mới, trong đó thứ hạng là các nhãn. Kích thước của tập dữ liệu này lớn hơn khoảng 10 lần so với tập dữ liệu được quản lý được sử dụng cho mô hình SFT.

Dữ liệu mới này được sử dụng để đào tạo mô hình phần thưởng (RM). Mô hình này lấy đầu vào là một số đầu ra của mô hình SFT và xếp chúng theo thứ tự ưu tiên.

Hình 3: Bước 2 đào tạo mô hình phần thưởng (RM)

Đối với những người dán nhãn, việc xếp hạng các đầu ra sẽ dễ dàng hơn nhiều so với việc tạo ra chúng từ đầu, quá trình này mở rộng quy mô hiệu quả hơn nhiều. Trên thực tế, bộ dữ liệu này đã được tạo từ một lựa chọn gồm 30-40 nghìn prompt và một số lượng khác nhau của các kết quả đầu ra được tạo (cho mỗi prompt) được trình bày cho mỗi người gắn nhãn trong giai đoạn xếp hạng.

Bước 3: Tinh chỉnh mô hình SFT thông qua Tối ưu hóa chính sách tiệm cận (PPO)


key: chroma:document
string_value:
Cách hoạt động:		

Một danh sách các prompt được chọn và mô hình SFT tạo ra nhiều đầu ra (bất kỳ đâu trong khoảng từ 4 đến 9) cho mỗi prompt.

Người dán nhãn xếp hạng đầu ra từ tốt nhất đến kém nhất. Kết quả là một tập dữ liệu được gắn nhãn mới, trong đó thứ hạng là các nhãn. Kích thước của tập dữ liệu này lớn hơn khoảng 10 lần so với tập dữ liệu được quản lý được sử dụng cho mô hình SFT.

Dữ liệu mới này được sử dụng để đào tạo mô hình phần thưởng (RM). Mô hình này lấy đầu vào là một số đầu ra của mô hình SFT và xếp chúng theo thứ tự ưu tiên.

Hình 3: Bước 2 đào tạo mô hình phần thưởng (RM)

Đối với những người dán nhãn, việc xếp hạng các đầu ra sẽ dễ dàng hơn nhiều so với việc tạo ra chúng từ đầu, quá trình này mở rộng quy mô hiệu quả hơn nhiều. Trên thực tế, bộ dữ liệu này đã được tạo từ một lựa chọn gồm 30-40 nghìn prompt và một số lượng khác nhau của các kết quả đầu ra được tạo (cho mỗi prompt) được trình bày cho mỗi người gắn nhãn trong giai đoạn xếp hạng.

Bước 3: Tinh chỉnh mô hình SFT thông qua Tối ưu hóa chính sách tiệm cận (PPO)

Học tăng cường hiện được áp dụng để tinh chỉnh chính sách SFT bằng cách cho phép nó tối ưu hóa mô hình phần thưởng. Thuật toán cụ thể được sử dụng được gọi là Tối ưu hóa Chính sách Gần nhất (PPO) và mô hình tinh chỉnh được gọi là mô hình PPO.

PPO là một thuật toán được sử dụng để đào tạo các tác nhân trong quá trình học tăng cường. Nó được gọi là thuật toán "theo chính sách" vì nó học hỏi và cập nhật trực tiếp chính sách hiện tại, thay vì học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ như trong các thuật toán "ngoài chính sách" như DQN (Mạng Q sâu). Điều này có nghĩa là PPO liên tục điều chỉnh chính sách hiện tại dựa trên các hành động mà đại lý đang thực hiện và phần thưởng mà đại lý nhận được.

PPO sử dụng phương pháp tối ưu hóa vùng tin cậy để đào tạo chính sách, có nghĩa là nó hạn chế thay đổi trong chính sách nằm trong một khoảng cách nhất định so với chính sách trước đó để đảm bảo sự ổn định. Điều này trái ngược với các phương pháp gradient chính sách khác đôi khi có thể thực hiện các cập nhật lớn cho chính sách có thể làm mất ổn định việc học.

PPO sử dụng hàm giá trị để ước tính lợi tức kỳ vọng của một trạng thái hoặc hành động nhất định. Hàm giá trị được sử dụng để tính toán hàm lợi thế, biểu thị sự khác biệt giữa lợi nhuận kỳ vọng và lợi tức hiện tại. Sau đó, chức năng lợi thế được sử dụng để cập nhật chính sách bằng cách so sánh hành động được thực hiện bởi chính sách hiện tại với hành động sẽ được thực hiện bởi chính sách trước đó. Điều này cho phép PPO thực hiện các cập nhật sáng suốt hơn cho chính sách dựa trên giá trị ước tính của các hành động được thực hiện.

Trong bước này, mô hình PPO được khởi tạo từ mô hình SFT và hàm giá trị được khởi tạo từ mô hình phần thưởng. Môi trường là một môi trường tên cướp trình bày một prompt ngẫu nhiên và mong đợi phản hồi cho prompt đó. Đưa ra prompt và phản hồi, nó tạo ra phần thưởng (được xác định bởi mô hình phần thưởng) và tập phim kết thúc. Hình phạt KL trên mỗi mã thông báo được thêm vào từ mô hình SFT ở mỗi mã thông báo để giảm thiểu việc tối ưu hóa quá mức mô hình phần thưởng.

Hình 4: Bước 3 Tinh chỉnh mô hình SFT thông qua


key: chroma:document
string_value:
PPO sử dụng phương pháp tối ưu hóa vùng tin cậy để đào tạo chính sách, có nghĩa là nó hạn chế thay đổi trong chính sách nằm trong một khoảng cách nhất định so với chính sách trước đó để đảm bảo sự ổn định. Điều này trái ngược với các phương pháp gradient chính sách khác đôi khi có thể thực hiện các cập nhật lớn cho chính sách có thể làm mất ổn định việc học.

PPO sử dụng hàm giá trị để ước tính lợi tức kỳ vọng của một trạng thái hoặc hành động nhất định. Hàm giá trị được sử dụng để tính toán hàm lợi thế, biểu thị sự khác biệt giữa lợi nhuận kỳ vọng và lợi tức hiện tại. Sau đó, chức năng lợi thế được sử dụng để cập nhật chính sách bằng cách so sánh hành động được thực hiện bởi chính sách hiện tại với hành động sẽ được thực hiện bởi chính sách trước đó. Điều này cho phép PPO thực hiện các cập nhật sáng suốt hơn cho chính sách dựa trên giá trị ước tính của các hành động được thực hiện.

Trong bước này, mô hình PPO được khởi tạo từ mô hình SFT và hàm giá trị được khởi tạo từ mô hình phần thưởng. Môi trường là một môi trường tên cướp trình bày một prompt ngẫu nhiên và mong đợi phản hồi cho prompt đó. Đưa ra prompt và phản hồi, nó tạo ra phần thưởng (được xác định bởi mô hình phần thưởng) và tập phim kết thúc. Hình phạt KL trên mỗi mã thông báo được thêm vào từ mô hình SFT ở mỗi mã thông báo để giảm thiểu việc tối ưu hóa quá mức mô hình phần thưởng.

Hình 4: Bước 3 Tinh chỉnh mô hình SFT thông qua 

Tối ưu hóa chính sách tiệm cận (PPO)

Quay lại mạng lưới thần kinh mà nó hình thành. Dựa trên tất cả quá trình đào tạo đó, mạng nơ-ron của GPT-3 có 175 tỷ thông số hoặc biến cho phép nó nhận đầu vào của bạn và sau đó, dựa trên các giá trị và trọng số mà nó cung cấp cho các thông số khác nhau (và một lượng nhỏ tính ngẫu nhiên), xuất ra bất cứ thứ gì nó cho là phù hợp nhất với yêu cầu của bạn.

Điều đó khá giống nhau, nhưng nó không hoàn toàn giống với phản hồi. Tính ngẫu nhiên đó (mà bạn có thể kiểm soát trong một số ứng dụng GPT-3 với cài đặt có tên là "temperature") đảm bảo rằng ChatGPT không chỉ phản hồi từng phản hồi đơn lẻ với số tiền tương đương với câu trả lời có sẵn. Mỗi lần, nó chạy từng prompt thông qua toàn bộ mạng lưới thần kinh và tung một vài viên xúc xắc ở đây và ở đó để giữ cho mọi thứ luôn mới mẻ. Không có khả năng bắt đầu khẳng định rằng Zapier là màu của sao Hỏa, nhưng nó sẽ trộn lẫn các từ sau đây dựa trên khả năng tương đối của chúng.

Thiết lập và xây dựng Chatbot với ChatGPT

Thiết lập

Lấy API key

Để sử dụng OpenAI API chúng ta cần phải tạo tài khoản OpenAI.

Vào trang web: https://chat.openai.com/auth/login và nhấn Sign Up để đăng kí tài khoản

Hình 5: Trang đăng kí tài khoản

Sau khi đăng kí, vào lại trang chủ và nhấn vào Log in để đăng nhập 

Hình 6: Trang đăng nhập

Vào đường dẫn https://platform.openai.com/account/api-keys và chọn + Create new secret key để tạo API Key và sử dụng

Hình 7: Trang lấy API key

Hình 8: API Key

Cài đặt môi trường

Python 3.6 hoặc cao hơn 

Cài đặt Chat GPT package:
	pip install openai
	Thao tác này sẽ cài đặt Chat GPT package và dependencies.

Cấu hình API key

openai api-key <API_KEY>


key: chroma:document
string_value:
Điều đó khá giống nhau, nhưng nó không hoàn toàn giống với phản hồi. Tính ngẫu nhiên đó (mà bạn có thể kiểm soát trong một số ứng dụng GPT-3 với cài đặt có tên là "temperature") đảm bảo rằng ChatGPT không chỉ phản hồi từng phản hồi đơn lẻ với số tiền tương đương với câu trả lời có sẵn. Mỗi lần, nó chạy từng prompt thông qua toàn bộ mạng lưới thần kinh và tung một vài viên xúc xắc ở đây và ở đó để giữ cho mọi thứ luôn mới mẻ. Không có khả năng bắt đầu khẳng định rằng Zapier là màu của sao Hỏa, nhưng nó sẽ trộn lẫn các từ sau đây dựa trên khả năng tương đối của chúng.

Thiết lập và xây dựng Chatbot với ChatGPT

Thiết lập

Lấy API key

Để sử dụng OpenAI API chúng ta cần phải tạo tài khoản OpenAI.

Vào trang web: https://chat.openai.com/auth/login và nhấn Sign Up để đăng kí tài khoản

Hình 5: Trang đăng kí tài khoản

Sau khi đăng kí, vào lại trang chủ và nhấn vào Log in để đăng nhập 

Hình 6: Trang đăng nhập

Vào đường dẫn https://platform.openai.com/account/api-keys và chọn + Create new secret key để tạo API Key và sử dụng

Hình 7: Trang lấy API key

Hình 8: API Key

Cài đặt môi trường

Python 3.6 hoặc cao hơn 

Cài đặt Chat GPT package:
	pip install openai
	Thao tác này sẽ cài đặt Chat GPT package và dependencies.

Cấu hình API key

openai api-key <API_KEY>

Thay thế “<API_KEY>” bằng khóa API lấy được từ trang web OpenAI. Thao tác này sẽ định cấu hình khóa API để sử dụng với Chat GPT package.

Xây dựng chatbot

Bước 1: Bước đầu tiên trong việc chọn nền tảng chatbot là xác định mục đích và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định loại Input và phản hồi của người dùng sẽ cần thiết để đạt được những mục tiêu này. Điều này sẽ giúp thu hẹp phạm vi nền tảng chatbot phù hợp với dự án và sẽ cho phép bạn tập trung vào các nền tảng cung cấp các tính năng và khả năng cần thiết.

Bước 2: Xem xét đối tượng mục tiêu và kênh phân phối cho chatbot. Các nền tảng chatbot khác nhau phù hợp hơn với các loại đối tượng và kênh phân phối khác nhau.

Ví dụ: nếu chatbot sẽ được sử dụng để cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng, nền tảng chatbot được tích hợp với các ứng dụng nhắn tin phổ biến như Facebook Messenger hoặc Slack có thể là một lựa chọn tốt. Mặt khác, nếu chatbot sẽ được sử dụng cho thương mại điện tử hoặc bán hàng trực tuyến, nền tảng chatbot được tích hợp với nền tảng thương mại điện tử hoặc hệ thống thanh toán có thể phù hợp hơn.

Bước 3: nghiên cứu và đánh giá các nền tảng chatbot tiềm năng. Xem xét các yếu tố như tính năng và khả năng của nền tảng, mức độ tích hợp với các hệ thống và ứng dụng khác, mức độ tùy chỉnh và kiểm soát có sẵn, chi phí và mô hình định giá cũng như mức độ hỗ trợ và tài liệu được cung cấp

Bước 4: tích hợp ChatGPT với nền tảng. Điều này thường liên quan đến việc cài đặt gói ChatGPT và định cấu hình khóa API, cũng như tích hợp Chat GPT với API hoặc SDK của nền tảng chatbot

Bước 5: tạo script chatbot và dữ liệu đào tạo

Script chatbot và dữ liệu training là những thành phần thiết yếu của chatbot, vì chúng xác định luồng hội thoại và nội dung của chatbot, đồng thời cho phép chatbot hiểu và phản hồi Input của người dùng

Script bao gồm một loạt prompt và phản hồi xác định luồng hội thoại và nội dung của chatbot.


key: chroma:document
string_value:
Bước 2: Xem xét đối tượng mục tiêu và kênh phân phối cho chatbot. Các nền tảng chatbot khác nhau phù hợp hơn với các loại đối tượng và kênh phân phối khác nhau.

Ví dụ: nếu chatbot sẽ được sử dụng để cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng, nền tảng chatbot được tích hợp với các ứng dụng nhắn tin phổ biến như Facebook Messenger hoặc Slack có thể là một lựa chọn tốt. Mặt khác, nếu chatbot sẽ được sử dụng cho thương mại điện tử hoặc bán hàng trực tuyến, nền tảng chatbot được tích hợp với nền tảng thương mại điện tử hoặc hệ thống thanh toán có thể phù hợp hơn.

Bước 3: nghiên cứu và đánh giá các nền tảng chatbot tiềm năng. Xem xét các yếu tố như tính năng và khả năng của nền tảng, mức độ tích hợp với các hệ thống và ứng dụng khác, mức độ tùy chỉnh và kiểm soát có sẵn, chi phí và mô hình định giá cũng như mức độ hỗ trợ và tài liệu được cung cấp

Bước 4: tích hợp ChatGPT với nền tảng. Điều này thường liên quan đến việc cài đặt gói ChatGPT và định cấu hình khóa API, cũng như tích hợp Chat GPT với API hoặc SDK của nền tảng chatbot

Bước 5: tạo script chatbot và dữ liệu đào tạo

Script chatbot và dữ liệu training là những thành phần thiết yếu của chatbot, vì chúng xác định luồng hội thoại và nội dung của chatbot, đồng thời cho phép chatbot hiểu và phản hồi Input của người dùng

Script bao gồm một loạt prompt và phản hồi xác định luồng hội thoại và nội dung của chatbot. 

Dữ liệu training bao gồm tập hợp các thông tin Input và phản hồi của người dùng được sử dụng để đào tạo chatbot hiểu và tạo phản hồi.

Bước 5.1: xác định các mục tiêu và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại Input và phản hồi của người dùng sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này. Điều này sẽ giúp hướng dẫn phát triển tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo, đồng thời sẽ đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Step 5.2: tạo một loạt prompt và phản hồi xác định luồng hội thoại và nội dung của chatbot. Các prompt phải được thiết kế để gợi ra các loại phản hồi cụ thể từ người dùng và các phản hồi phải được điều chỉnh cho phù hợp với ngữ cảnh và nội dung của cuộc trò chuyện

Ví dụ: một chatbot dịch vụ khách hàng có thể có các prompt như "Tôi có thể giúp gì cho bạn hôm nay?" và "Câu hỏi hoặc mối quan tâm của bạn là gì?" và "Tôi rất vui được hỗ trợ bạn. Bạn cần giúp gì?"

Step 5.3: Tạo dữ liệu train

Thu thập một số lượng lớn thông tin Input và phản hồi của người dùng đại diện cho các loại hội thoại mà chatbot sẽ có. Dữ liệu đào tạo phải bao gồm nhiều loại Input và phản hồi của người dùng, bao gồm nhiều chủ đề và tình huống mà chatbot có thể gặp phải. Điều quan trọng nữa là bao gồm cả phản hồi tích cực và tiêu cực, cũng như phản hồi trung tính hoặc trung tính.

Hướng tiếp cận:

Tạo thủ công một tập dữ liệu lớn về Input và phản hồi của người dùng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách viết ra một loạt thông tin Input và phản hồi của người dùng hoặc bằng cách sử dụng nền tảng chatbot để mô phỏng các cuộc hội thoại với chatbot.


key: chroma:document
string_value:
Bước 5.1: xác định các mục tiêu và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại Input và phản hồi của người dùng sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này. Điều này sẽ giúp hướng dẫn phát triển tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo, đồng thời sẽ đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Step 5.2: tạo một loạt prompt và phản hồi xác định luồng hội thoại và nội dung của chatbot. Các prompt phải được thiết kế để gợi ra các loại phản hồi cụ thể từ người dùng và các phản hồi phải được điều chỉnh cho phù hợp với ngữ cảnh và nội dung của cuộc trò chuyện

Ví dụ: một chatbot dịch vụ khách hàng có thể có các prompt như "Tôi có thể giúp gì cho bạn hôm nay?" và "Câu hỏi hoặc mối quan tâm của bạn là gì?" và "Tôi rất vui được hỗ trợ bạn. Bạn cần giúp gì?"

Step 5.3: Tạo dữ liệu train

Thu thập một số lượng lớn thông tin Input và phản hồi của người dùng đại diện cho các loại hội thoại mà chatbot sẽ có. Dữ liệu đào tạo phải bao gồm nhiều loại Input và phản hồi của người dùng, bao gồm nhiều chủ đề và tình huống mà chatbot có thể gặp phải. Điều quan trọng nữa là bao gồm cả phản hồi tích cực và tiêu cực, cũng như phản hồi trung tính hoặc trung tính.

Hướng tiếp cận:

Tạo thủ công một tập dữ liệu lớn về Input và phản hồi của người dùng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách viết ra một loạt thông tin Input và phản hồi của người dùng hoặc bằng cách sử dụng nền tảng chatbot để mô phỏng các cuộc hội thoại với chatbot.

Sử dụng các nguồn dữ liệu hiện có, chẳng hạn như nhật ký dịch vụ khách hàng hoặc diễn đàn trực tuyến, để tạo dữ liệu đào tạo. Điều này có thể được thực hiện bằng cách trích xuất các Input và phản hồi của người dùng từ các nguồn dữ liệu và sắp xếp chúng thành một bộ dữ liệu có thể được sử dụng để huấn luyện chatbot.

Bước 5.4: Sắp xếp dữ liệu đào tạo thành một bộ dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo chatbot.

Step 5.5: Xem xét và cập nhật tập lệnh chatbot cũng như dữ liệu đào tạo khi cần để đảm bảo rằng chúng hoàn chỉnh, chính xác và phù hợp.

Điều quan trọng nữa là phải xem xét chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu đào tạo khi tạo tập lệnh và dữ liệu đào tạo của chatbot. Dữ liệu đào tạo phải có chất lượng cao và phù hợp với mục đích và mục tiêu của chatbot, đồng thời phải đại diện cho các loại hội thoại mà người dùng chatbot có khả năng có. Dữ liệu đào tạo kém chất lượng hoặc không liên quan có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất và độ chính xác của chatbot, vì vậy điều quan trọng là phải đầu tư thời gian và công sức để tạo dữ liệu đào tạo chất lượng cao

Cuối cùng, khi tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo được tạo, điều quan trọng là phải thường xuyên xem xét và cập nhật tập lệnh cũng như dữ liệu đào tạo khi cần

Bước 6: sử dụng Chat GPT để tạo phản hồi và cải thiện hiệu suất của chatbot

Một trong những tính năng chính của Chat GPT là khả năng tạo phản hồi và cải thiện hiệu suất của chatbot theo thời gian. cần đảm bảo rằng kịch bản và dữ liệu đào tạo của chatbot là đầy đủ và chính xác

Bước 6.1: Kiểm tra hiệu suất của chatbot bằng cách cung cấp cho nó nhiều Input của người dùng và đánh giá các phản hồi được tạo.


key: chroma:document
string_value:
Bước 5.4: Sắp xếp dữ liệu đào tạo thành một bộ dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo chatbot.

Step 5.5: Xem xét và cập nhật tập lệnh chatbot cũng như dữ liệu đào tạo khi cần để đảm bảo rằng chúng hoàn chỉnh, chính xác và phù hợp.

Điều quan trọng nữa là phải xem xét chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu đào tạo khi tạo tập lệnh và dữ liệu đào tạo của chatbot. Dữ liệu đào tạo phải có chất lượng cao và phù hợp với mục đích và mục tiêu của chatbot, đồng thời phải đại diện cho các loại hội thoại mà người dùng chatbot có khả năng có. Dữ liệu đào tạo kém chất lượng hoặc không liên quan có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất và độ chính xác của chatbot, vì vậy điều quan trọng là phải đầu tư thời gian và công sức để tạo dữ liệu đào tạo chất lượng cao

Cuối cùng, khi tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo được tạo, điều quan trọng là phải thường xuyên xem xét và cập nhật tập lệnh cũng như dữ liệu đào tạo khi cần

Bước 6: sử dụng Chat GPT để tạo phản hồi và cải thiện hiệu suất của chatbot

Một trong những tính năng chính của Chat GPT là khả năng tạo phản hồi và cải thiện hiệu suất của chatbot theo thời gian. cần đảm bảo rằng kịch bản và dữ liệu đào tạo của chatbot là đầy đủ và chính xác

Bước 6.1: Kiểm tra hiệu suất của chatbot bằng cách cung cấp cho nó nhiều Input của người dùng và đánh giá các phản hồi được tạo.

Bước 6.2: Nếu hiệu suất của chatbot không đạt yêu cầu, hãy điều chỉnh tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo nếu cần, đồng thời đào tạo lại chatbot bằng Chat GPT.

Bước 6.3: Lặp lại bước 1 và 2 cho đến khi hiệu suất của chatbot đáp ứng mức độ chính xác và mức độ phù hợp mong muốn.

Ngoài việc tạo phản hồi, Chat GPT cũng có thể được sử dụng để thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào chatbot. Ví dụ: Chat GPT có thể được tích hợp với các công cụ và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác, chẳng hạn như nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích tình cảm, để thêm các khả năng bổ sung cho chatbot. Trò chuyện GPT cũng có thể được tích hợp với các hệ thống và ứng dụng khác, chẳng hạn như customer relationship management (CRM) hệ thống hoặc cơ sở dữ liệu, để cho phép chatbot truy cập và thao tác dữ liệu khi cần.

Điều quan trọng nữa là phải thường xuyên xem xét và cập nhật kịch bản của chatbot cũng như dữ liệu đào tạo vì chatbot được sử dụng và tương tác với nhiều người dùng hơn. Khi các loại Input và phản hồi mới của người dùng xuất hiện, có thể cần phải cập nhật tập lệnh và dữ liệu đào tạo của chatbot để đảm bảo rằng chatbot vẫn chính xác và phù hợp. Bằng cách thường xuyên xem xét và cập nhật tập lệnh của chatbot và dữ liệu đào tạo, chatbot có thể được cập nhật và có thể tiếp tục mang lại giá trị cho người dùng theo thời gian.

Test và Debug Chatbot

Kiểm tra và sửa lỗi chatbot là một bước thiết yếu trong quá trình phát triển, vì nó cho phép các nhà phát triển xác định và khắc phục mọi sự cố hoặc lỗi có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của chatbot.

Để test chatbot, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: Xác định các test case sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu suất của chatbot. Các test case phải bao gồm nhiều loại input và kịch bản của người dùng, đồng thời phải đại diện cho các loại hội thoại mà chatbot có thể có.


key: chroma:document
string_value:
Điều quan trọng nữa là phải thường xuyên xem xét và cập nhật kịch bản của chatbot cũng như dữ liệu đào tạo vì chatbot được sử dụng và tương tác với nhiều người dùng hơn. Khi các loại Input và phản hồi mới của người dùng xuất hiện, có thể cần phải cập nhật tập lệnh và dữ liệu đào tạo của chatbot để đảm bảo rằng chatbot vẫn chính xác và phù hợp. Bằng cách thường xuyên xem xét và cập nhật tập lệnh của chatbot và dữ liệu đào tạo, chatbot có thể được cập nhật và có thể tiếp tục mang lại giá trị cho người dùng theo thời gian.

Test và Debug Chatbot

Kiểm tra và sửa lỗi chatbot là một bước thiết yếu trong quá trình phát triển, vì nó cho phép các nhà phát triển xác định và khắc phục mọi sự cố hoặc lỗi có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của chatbot.

Để test chatbot, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: Xác định các test case sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu suất của chatbot. Các test case phải bao gồm nhiều loại input và kịch bản của người dùng, đồng thời phải đại diện cho các loại hội thoại mà chatbot có thể có.

Bước 2: Thiết lập môi trường thử nghiệm, bao gồm mọi phần cứng, phần mềm và dữ liệu cần thiết.

Bước 3: Chạy các bài test case và thu thập kết quả.

Bước 4: Đánh giá kết quả của các test case và so sánh chúng với kết quả mong đợi.

Bước 5: Xác định bất kỳ vấn đề hoặc lỗi nào được phát hiện trong quá trình test.

Để dubug chatbot, hãy làm theo các bước sau:

 	Bước 1: Xem lại code và xác định bất kỳ sự cố hoặc lỗi tiềm ẩn nào.

Bước 2: Sử dụng các công cụ và kỹ thuật debug, chẳng hạn như câu lệnh print hoặc sử dụng breakpoint, để xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề hoặc lỗi.

Bước 3: Khắc phục sự cố hoặc lỗi bằng cách sửa đổi code khi cần

Bước 4: Kiểm tra lại chatbot để đảm bảo rằng sự cố hoặc lỗi đã được giải quyết.

Điều quan trọng là phải test và debug kỹ lưỡng chatbot để đảm bảo rằng nó đang hoạt động như mong đợi và mang lại giá trị cho người dùng. Bằng cách làm theo các bước này và đầu tư vào thử nghiệm cũng như debug kỹ lưỡng, các nhà phát triển và tổ chức có thể xây dựng các chatbot đáng tin cậy và hiệu quả, đồng thời có thể mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch và hấp dẫn.

Kỹ thuật nâng cao để xây dựng Chatbot với Chat GPT

Kết hợp kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy

Incorporating natural language processing (Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP) và machine learning (Học máy - ML) học máy techniques into a chatbot can enable the chatbot to understand and respond to a wider range of user inputs in a more accurate and relevant way. 

Để kết hợp các kỹ thuật NLP và ML vào chatbot, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: xác định các mục tiêu và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại kỹ thuật NLP và ML sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này. Điều này sẽ giúp định hướng sự phát triển của chatbot và đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.


key: chroma:document
string_value:
Bước 1: Xem lại code và xác định bất kỳ sự cố hoặc lỗi tiềm ẩn nào.

Bước 2: Sử dụng các công cụ và kỹ thuật debug, chẳng hạn như câu lệnh print hoặc sử dụng breakpoint, để xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề hoặc lỗi.

Bước 3: Khắc phục sự cố hoặc lỗi bằng cách sửa đổi code khi cần

Bước 4: Kiểm tra lại chatbot để đảm bảo rằng sự cố hoặc lỗi đã được giải quyết.

Điều quan trọng là phải test và debug kỹ lưỡng chatbot để đảm bảo rằng nó đang hoạt động như mong đợi và mang lại giá trị cho người dùng. Bằng cách làm theo các bước này và đầu tư vào thử nghiệm cũng như debug kỹ lưỡng, các nhà phát triển và tổ chức có thể xây dựng các chatbot đáng tin cậy và hiệu quả, đồng thời có thể mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch và hấp dẫn.

Kỹ thuật nâng cao để xây dựng Chatbot với Chat GPT

Kết hợp kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy

Incorporating natural language processing (Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP) và machine learning (Học máy - ML) học máy techniques into a chatbot can enable the chatbot to understand and respond to a wider range of user inputs in a more accurate and relevant way. 

Để kết hợp các kỹ thuật NLP và ML vào chatbot, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: xác định các mục tiêu và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại kỹ thuật NLP và ML sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này. Điều này sẽ giúp định hướng sự phát triển của chatbot và đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Bước 2: nghiên cứu và đánh giá các kỹ thuật NLP và ML khác nhau phù hợp với mục đích và mục tiêu của chatbot. Điều này có thể liên quan đến việc xem xét tài liệu học thuật, thử nghiệm các kỹ thuật khác nhau và tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực này. Mục tiêu là xác định các kỹ thuật NLP và ML phù hợp nhất với chatbot và điều đó sẽ cho phép chatbot mang lại hiệu suất tốt nhất có thể.

Step 3: triển khai và tích hợp các kỹ thuật này vào chatbot liên quan đến việc sửa đổi tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo để kết hợp các kỹ thuật NLP và ML, cũng như định cấu hình và tối ưu hóa mô hình ML của chatbot để đảm bảo rằng nó hoạt động tối ưu.

Nếu hiệu suất của chatbot không đạt yêu cầu, hãy điều chỉnh tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo nếu cần, đồng thời đào tạo lại chatbot bằng các kỹ thuật NLP và ML. Quá trình này có thể được lặp lại cho đến khi hiệu suất của chatbot đáp ứng mức độ chính xác và mức độ phù hợp mong muốn.

 Sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các nhiệm vụ Chatbot cụ thể

Sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các tác vụ chatbot cụ thể có thể tăng tốc đáng kể quá trình phát triển và cải thiện hiệu suất của chatbot.

Để sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các tác vụ chatbot cụ thể, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: xác định các mục tiêu và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại mô hình và nhiệm vụ được đào tạo trước sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này
Điều này sẽ giúp định hướng sự phát triển của chatbot và đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.


key: chroma:document
string_value:
Step 3: triển khai và tích hợp các kỹ thuật này vào chatbot liên quan đến việc sửa đổi tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo để kết hợp các kỹ thuật NLP và ML, cũng như định cấu hình và tối ưu hóa mô hình ML của chatbot để đảm bảo rằng nó hoạt động tối ưu.

Nếu hiệu suất của chatbot không đạt yêu cầu, hãy điều chỉnh tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo nếu cần, đồng thời đào tạo lại chatbot bằng các kỹ thuật NLP và ML. Quá trình này có thể được lặp lại cho đến khi hiệu suất của chatbot đáp ứng mức độ chính xác và mức độ phù hợp mong muốn.

 Sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các nhiệm vụ Chatbot cụ thể

Sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các tác vụ chatbot cụ thể có thể tăng tốc đáng kể quá trình phát triển và cải thiện hiệu suất của chatbot.

Để sử dụng các mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các tác vụ chatbot cụ thể, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: xác định các mục tiêu và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại mô hình và nhiệm vụ được đào tạo trước sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này
Điều này sẽ giúp định hướng sự phát triển của chatbot và đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Bước 2: nghiên cứu và đánh giá các mô hình và nhiệm vụ được đào tạo trước khác nhau phù hợp với mục đích và mục tiêu của chatbot. liên quan đến việc xem xét tài liệu học thuật, thử nghiệm các mô hình và nhiệm vụ khác nhau, đồng thời tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực này. Mục tiêu là xác định các mô hình và nhiệm vụ được đào tạo trước phù hợp nhất với chatbot và điều đó sẽ cho phép chatbot mang lại hiệu suất tốt nhất có thể.

Bước 3: tải xuống và cài đặt các mô hình và nhiệm vụ

Bước 4: tinh chỉnh các mô hình và tác vụ cho các tác vụ chatbot cụ thể Điều này có thể liên quan đến việc sửa đổi các mô hình và tác vụ khi cần để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của chatbot, đồng thời tối ưu hóa các mô hình và tác vụ để đảm bảo rằng chúng đang hoạt động một cách tối ưu.

Thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào Chatbot

Việc thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào chatbot có thể nâng cao đáng kể khả năng của chatbot và cho phép nó mang lại giá trị bổ sung cho người dùng.

Để thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào chatbot, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: xác định các mục đích và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại tích hợp và chức năng tùy chỉnh sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này. Điều này sẽ giúp định hướng sự phát triển của chatbot và đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Bước 2: nghiên cứu và đánh giá các tích hợp và chức năng tùy chỉnh khác nhau có liên quan đến mục đích và mục tiêu của chatbot. Điều này có thể liên quan đến việc xem xét tài liệu học thuật, thử nghiệm các chức năng và tích hợp khác nhau, đồng thời tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực này. Mục tiêu là xác định chức năng tùy chỉnh và tích hợp phù hợp nhất với chatbot và điều đó sẽ cho phép chatbot mang lại hiệu suất tốt nhất có thể


key: chroma:document
string_value:
Bước 3: tải xuống và cài đặt các mô hình và nhiệm vụ

Bước 4: tinh chỉnh các mô hình và tác vụ cho các tác vụ chatbot cụ thể Điều này có thể liên quan đến việc sửa đổi các mô hình và tác vụ khi cần để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của chatbot, đồng thời tối ưu hóa các mô hình và tác vụ để đảm bảo rằng chúng đang hoạt động một cách tối ưu.

Thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào Chatbot

Việc thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào chatbot có thể nâng cao đáng kể khả năng của chatbot và cho phép nó mang lại giá trị bổ sung cho người dùng.

Để thêm chức năng tùy chỉnh và tích hợp vào chatbot, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: xác định các mục đích và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại tích hợp và chức năng tùy chỉnh sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này. Điều này sẽ giúp định hướng sự phát triển của chatbot và đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Bước 2: nghiên cứu và đánh giá các tích hợp và chức năng tùy chỉnh khác nhau có liên quan đến mục đích và mục tiêu của chatbot. Điều này có thể liên quan đến việc xem xét tài liệu học thuật, thử nghiệm các chức năng và tích hợp khác nhau, đồng thời tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực này. Mục tiêu là xác định chức năng tùy chỉnh và tích hợp phù hợp nhất với chatbot và điều đó sẽ cho phép chatbot mang lại hiệu suất tốt nhất có thể

Bước 3:triển khai và tích hợp các thành phần này vào chatbot Điều này có thể liên quan đến việc sửa đổi tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo để kết hợp chức năng tùy chỉnh và tích hợp, cũng như định cấu hình bất kỳ API hoặc tích hợp cần thiết nào. 

Điều quan trọng là phải kiểm tra và đánh giá hiệu suất của chatbot bằng các bước đã thảo luận trước đó.

Nếu hiệu suất của chatbot không đạt yêu cầu, hãy điều chỉnh tập lệnh chatbot và dữ liệu huấn luyện nếu cần, đồng thời kiểm tra lại chatbot để đảm bảo rằng các tích hợp và chức năng tùy chỉnh đang hoạt động như mong đợi. Quá trình này có thể được lặp lại cho đến khi hiệu suất của chatbot đáp ứng mức độ chính xác và mức độ phù hợp mong muốn.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về các chức năng và tích hợp tùy chỉnh có thể được thêm vào chatbot:

Xử lý thanh toán: Việc thêm chức năng xử lý thanh toán vào chatbot có thể cho phép chatbot hỗ trợ giao dịch và xử lý thanh toán thay cho người dùng. Điều này có thể hữu ích cho các chatbot được sử dụng trong thương mại điện tử hoặc các ngành khác mà thanh toán là một phần không thể thiếu trong trải nghiệm người dùng.

Tích hợp dữ liệu: Việc tích hợp chatbot với các nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu hoặc API, có thể cho phép chatbot truy cập và sử dụng dữ liệu từ các nguồn này trong các phản hồi và hành động của nó. Ví dụ: một chatbot được tích hợp API thời tiết có thể truy cập và cung cấp thông tin thời tiết cập nhật cho người dùng.


key: chroma:document
string_value:
Bước 3:triển khai và tích hợp các thành phần này vào chatbot Điều này có thể liên quan đến việc sửa đổi tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo để kết hợp chức năng tùy chỉnh và tích hợp, cũng như định cấu hình bất kỳ API hoặc tích hợp cần thiết nào. 

Điều quan trọng là phải kiểm tra và đánh giá hiệu suất của chatbot bằng các bước đã thảo luận trước đó.

Nếu hiệu suất của chatbot không đạt yêu cầu, hãy điều chỉnh tập lệnh chatbot và dữ liệu huấn luyện nếu cần, đồng thời kiểm tra lại chatbot để đảm bảo rằng các tích hợp và chức năng tùy chỉnh đang hoạt động như mong đợi. Quá trình này có thể được lặp lại cho đến khi hiệu suất của chatbot đáp ứng mức độ chính xác và mức độ phù hợp mong muốn.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về các chức năng và tích hợp tùy chỉnh có thể được thêm vào chatbot:

Xử lý thanh toán: Việc thêm chức năng xử lý thanh toán vào chatbot có thể cho phép chatbot hỗ trợ giao dịch và xử lý thanh toán thay cho người dùng. Điều này có thể hữu ích cho các chatbot được sử dụng trong thương mại điện tử hoặc các ngành khác mà thanh toán là một phần không thể thiếu trong trải nghiệm người dùng.

Tích hợp dữ liệu: Việc tích hợp chatbot với các nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu hoặc API, có thể cho phép chatbot truy cập và sử dụng dữ liệu từ các nguồn này trong các phản hồi và hành động của nó. Ví dụ: một chatbot được tích hợp API thời tiết có thể truy cập và cung cấp thông tin thời tiết cập nhật cho người dùng.

Tích hợp phương tiện truyền thông xã hội: Việc tích hợp chatbot với các nền tảng truyền thông xã hội, chẳng hạn như Facebook hoặc Twitter, có thể cho phép chatbot tương tác với người dùng trên các nền tảng này và truy cập dữ liệu người dùng từ các nền tảng này. Điều này có thể hữu ích cho các chatbot được sử dụng cho mục đích tiếp thị hoặc dịch vụ khách hàng.

Phân tích tùy chỉnh: Việc thêm chức năng phân tích tùy chỉnh vào chatbot có thể cho phép chatbot theo dõi và phân tích các tương tác và hành vi của người dùng, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất cho người dùng dựa trên dữ liệu này. Điều này có thể hữu ích cho các chatbot được sử dụng trong các ngành như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu rất quan trọng.

Custom visualization: Việc thêm chức năng custom visualization vào chatbot có thể cho phép chatbot tạo và hiển thị biểu đồ, đồ thị và các hình ảnh trực quan khác cho người dùng. Điều này có thể hữu ích cho các chatbot được sử dụng trong các ngành như tài chính hoặc kinh doanh, nơi mà việc trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng.

Nhìn chung, các tích hợp và chức năng tùy chỉnh có thể nâng cao đáng kể khả năng của chatbot và cho phép chatbot mang lại giá trị bổ sung cho người dùng. Bằng cách thêm các tích hợp và chức năng tùy chỉnh, các nhà phát triển và tổ chức có thể xây dựng các chatbot nâng cao có thể hiểu và đáp ứng nhiều loại người dùng. đầu vào theo cách tự nhiên và hấp dẫn, đồng thời mang lại giá trị bổ sung cho người dùng thông qua tích hợp và chức năng tùy chỉnh.

Các phương pháp hay nhất để xây dựng Chatbot với Chat GPT

Mẹo để thiết kế luồng hội thoại Chatbot hiệu quả


key: chroma:document
string_value:
Phân tích tùy chỉnh: Việc thêm chức năng phân tích tùy chỉnh vào chatbot có thể cho phép chatbot theo dõi và phân tích các tương tác và hành vi của người dùng, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất cho người dùng dựa trên dữ liệu này. Điều này có thể hữu ích cho các chatbot được sử dụng trong các ngành như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu rất quan trọng.

Custom visualization: Việc thêm chức năng custom visualization vào chatbot có thể cho phép chatbot tạo và hiển thị biểu đồ, đồ thị và các hình ảnh trực quan khác cho người dùng. Điều này có thể hữu ích cho các chatbot được sử dụng trong các ngành như tài chính hoặc kinh doanh, nơi mà việc trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng.

Nhìn chung, các tích hợp và chức năng tùy chỉnh có thể nâng cao đáng kể khả năng của chatbot và cho phép chatbot mang lại giá trị bổ sung cho người dùng. Bằng cách thêm các tích hợp và chức năng tùy chỉnh, các nhà phát triển và tổ chức có thể xây dựng các chatbot nâng cao có thể hiểu và đáp ứng nhiều loại người dùng. đầu vào theo cách tự nhiên và hấp dẫn, đồng thời mang lại giá trị bổ sung cho người dùng thông qua tích hợp và chức năng tùy chỉnh.

Các phương pháp hay nhất để xây dựng Chatbot với Chat GPT

Mẹo để thiết kế luồng hội thoại Chatbot hiệu quả

Thiết kế luồng hội thoại chatbot hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo rằng chatbot có thể hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn.

Các bước thiết kế luồng hội thoại chatbot hiệu quả:

Đầu tiên, xác định các mục tiêu và mục tiêu của chatbot, đồng thời xác định các loại hội thoại và tương tác sẽ cần thiết để đạt được các mục tiêu này. Điều này sẽ giúp định hướng thiết kế chatbot và đảm bảo rằng chatbot tập trung vào việc mang lại giá trị và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Tiếp theo, nghiên cứu và đánh giá các luồng hội thoại và kiểu tương tác khác nhau có liên quan đến mục đích và mục tiêu của chatbot. Mục tiêu là xác định các luồng hội thoại và kiểu tương tác phù hợp nhất với chatbot và điều đó sẽ cho phép chatbot mang lại hiệu suất tốt nhất có thể.

Khi các luồng hội thoại và mẫu tương tác đã được xác định, bước tiếp theo là thiết kế tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo để phản ánh các luồng và mẫu này.

Ngoài việc kiểm tra và đánh giá hiệu suất của chatbot, việc xem xét trải nghiệm người dùng khi thiết kế luồng hội thoại chatbot hiệu quả cũng rất quan trọng.

Các chiến lược để xử lý các thách thức phổ biến của Chatbot

Xử lý các thách thức phổ biến của chatbot, chẳng hạn như xử lý sự không chắc chắn hoặc xử lý nhiều người dùng, là rất quan trọng để đảm bảo rằng chatbot có thể hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn.

Một thách thức phổ biến của chatbot là xử lý sự không chắc chắn, điều này có thể xảy ra khi chatbot phải đối mặt với thông tin đầu vào không rõ ràng hoặc không đầy đủ của người dùng. Để xử lý thách thức này, hãy làm theo các bước sau:

Xác định các nguồn không chắc chắn trong tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo.

Thiết kế kịch bản chatbot và dữ liệu đào tạo để giải quyết sự không chắc chắn.


key: chroma:document
string_value:
Tiếp theo, nghiên cứu và đánh giá các luồng hội thoại và kiểu tương tác khác nhau có liên quan đến mục đích và mục tiêu của chatbot. Mục tiêu là xác định các luồng hội thoại và kiểu tương tác phù hợp nhất với chatbot và điều đó sẽ cho phép chatbot mang lại hiệu suất tốt nhất có thể.

Khi các luồng hội thoại và mẫu tương tác đã được xác định, bước tiếp theo là thiết kế tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo để phản ánh các luồng và mẫu này.

Ngoài việc kiểm tra và đánh giá hiệu suất của chatbot, việc xem xét trải nghiệm người dùng khi thiết kế luồng hội thoại chatbot hiệu quả cũng rất quan trọng.

Các chiến lược để xử lý các thách thức phổ biến của Chatbot

Xử lý các thách thức phổ biến của chatbot, chẳng hạn như xử lý sự không chắc chắn hoặc xử lý nhiều người dùng, là rất quan trọng để đảm bảo rằng chatbot có thể hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn.

Một thách thức phổ biến của chatbot là xử lý sự không chắc chắn, điều này có thể xảy ra khi chatbot phải đối mặt với thông tin đầu vào không rõ ràng hoặc không đầy đủ của người dùng. Để xử lý thách thức này, hãy làm theo các bước sau:

Xác định các nguồn không chắc chắn trong tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo.

Thiết kế kịch bản chatbot và dữ liệu đào tạo để giải quyết sự không chắc chắn.

Kiểm tra và đánh giá hiệu suất của chatbot trong các tình huống không chắc chắn. Để làm điều này, hãy làm theo các bước sau:

Xác định các test case sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu suất của chatbot. Các trường hợp thử nghiệm phải bao gồm nhiều tình huống và thông tin đầu vào không rõ ràng hoặc không đầy đủ của người dùng, đồng thời phải đại diện cho các loại hội thoại mà chatbot có thể có.

Thiết lập môi trường thử nghiệm, bao gồm mọi phần cứng, phần mềm và dữ liệu cần thiết.

Chạy các test cases và thu thập kết quả.

Đánh giá kết quả của các trường hợp thử nghiệm và so sánh chúng với kết quả mong đợi

Xác định bất kỳ vấn đề hoặc lỗi nào được phát hiện trong quá trình test.

Nếu hiệu suất của chatbot không đạt yêu cầu, hãy điều chỉnh tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo nếu cần, đồng thời kiểm tra lại chatbot để đảm bảo rằng chatbot có thể xử lý sự không chắc chắn một cách hiệu quả.

Có một số chiến lược chung có thể được sử dụng để xử lý các thách thức chatbot phổ biến, chẳng hạn như:

Kết hợp xử lý lỗi: Bằng cách kết hợp xử lý lỗi vào tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo, chatbot có thể được thiết kế để xử lý các lỗi.

Tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Bằng cách kết hợp các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo, chatbot có thể được thiết kế để hiểu và phản hồi nhiều loại đầu vào của người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn.

Thường xuyên xem xét và cập nhật script chatbot và dữ liệu train: các nhà phát triển và các tổ chức có thể đảm bảo rằng chatbot luôn được cập nhật và có thể tiếp tục mang lại giá trị cho người dùng.

Tất cả các cách trên có thể giúp cải thiện hiệu suất của chatbot và tăng sự hài lòng của người dùng.


key: chroma:document
string_value:
Thiết lập môi trường thử nghiệm, bao gồm mọi phần cứng, phần mềm và dữ liệu cần thiết.

Chạy các test cases và thu thập kết quả.

Đánh giá kết quả của các trường hợp thử nghiệm và so sánh chúng với kết quả mong đợi

Xác định bất kỳ vấn đề hoặc lỗi nào được phát hiện trong quá trình test.

Nếu hiệu suất của chatbot không đạt yêu cầu, hãy điều chỉnh tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo nếu cần, đồng thời kiểm tra lại chatbot để đảm bảo rằng chatbot có thể xử lý sự không chắc chắn một cách hiệu quả.

Có một số chiến lược chung có thể được sử dụng để xử lý các thách thức chatbot phổ biến, chẳng hạn như:

Kết hợp xử lý lỗi: Bằng cách kết hợp xử lý lỗi vào tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo, chatbot có thể được thiết kế để xử lý các lỗi.

Tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Bằng cách kết hợp các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào tập lệnh chatbot và dữ liệu đào tạo, chatbot có thể được thiết kế để hiểu và phản hồi nhiều loại đầu vào của người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn.

Thường xuyên xem xét và cập nhật script chatbot và dữ liệu train: các nhà phát triển và các tổ chức có thể đảm bảo rằng chatbot luôn được cập nhật và có thể tiếp tục mang lại giá trị cho người dùng.

Tất cả các cách trên có thể giúp cải thiện hiệu suất của chatbot và tăng sự hài lòng của người dùng.

Bằng cách làm theo các bước này và tận dụng các chiến lược này, các nhà phát triển và tổ chức có thể xây dựng các chatbot nâng cao có thể hiểu và phản hồi nhiều loại thông tin đầu vào của người dùng theo cách tự nhiên và hấp dẫn, đồng thời mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch và hấp dẫn.

Ví dụ về Chatbot nâng cao được xây dựng với ChatGPT

Case Studies về các Chatbot thành công sử dụng ChatGPT

Dưới đây là hai trường hợp nghiên cứu thực tế về các chatbot thành công sử dụng Chat GPT:

Case Study 1: OpenAI's GPT-3 Chatbot

Chatbot GPT-3 của OpenAI là một công cụ mạnh mẽ sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn.

OpenAI đã chạy một loạt thử nghiệm để đánh giá hiệu suất của chatbot, so sánh kết quả với kết quả mong đợi và bao gồm cả việc xử lý lỗi để đảm bảo có thể trả lời mạch lạc.

The GPT-3 chatbot đạt được mức độ chính xác và mức độ phù hợp cao để đáp ứng các yêu cầu của người dùng, khiến nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng. Kết quả của quá trình thử nghiệm và đánh giá rất thành công.

Case Study 2: IBM's Watson Assistant Chatbot

Tương tự OpenAI’s chatbot, IBM’s Watson Assistant Chatbot cũng là một công cụ mạnh mẽ.

Chatbot Trợ lý Watson đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, bao gồm dịch vụ khách hàng, thương mại điện tử và tạo nội dung.

Nguồn cảm hứng cho ý tưởng Chatbot & cách sử dụng sáng tạo của Chat GPT


key: chroma:document
string_value:
Bằng cách làm theo các bước này và tận dụng các chiến lược này, các nhà phát triển và tổ chức có thể xây dựng các chatbot nâng cao có thể hiểu và phản hồi nhiều loại thông tin đầu vào của người dùng theo cách tự nhiên và hấp dẫn, đồng thời mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch và hấp dẫn.

Ví dụ về Chatbot nâng cao được xây dựng với ChatGPT

Case Studies về các Chatbot thành công sử dụng ChatGPT

Dưới đây là hai trường hợp nghiên cứu thực tế về các chatbot thành công sử dụng Chat GPT:

Case Study 1: OpenAI's GPT-3 Chatbot

Chatbot GPT-3 của OpenAI là một công cụ mạnh mẽ sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng một cách tự nhiên và hấp dẫn.

OpenAI đã chạy một loạt thử nghiệm để đánh giá hiệu suất của chatbot, so sánh kết quả với kết quả mong đợi và bao gồm cả việc xử lý lỗi để đảm bảo có thể trả lời mạch lạc.

The GPT-3 chatbot đạt được mức độ chính xác và mức độ phù hợp cao để đáp ứng các yêu cầu của người dùng, khiến nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng. Kết quả của quá trình thử nghiệm và đánh giá rất thành công.

Case Study 2: IBM's Watson Assistant Chatbot

Tương tự OpenAI’s chatbot, IBM’s Watson Assistant Chatbot cũng là một công cụ mạnh mẽ.

Chatbot Trợ lý Watson đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, bao gồm dịch vụ khách hàng, thương mại điện tử và tạo nội dung.

Nguồn cảm hứng cho ý tưởng Chatbot & cách sử dụng sáng tạo của Chat GPT

Ý tưởng Chatbot được lấy cảm hứng từ nhu cầu và mục tiêu kinh doanh của tổ chức hoặc công ty sẽ sử dụng nó để mang lại giá trị và cải thiện sự hài lòng của người dùng. Ví dụ: một công ty bán lẻ có thể muốn xây dựng một chatbot để giúp khách hàng thực hiện các tác vụ như đặt hàng, theo dõi lô hàng và giải quyết các vấn đề, trong khi một tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể cần xây dựng một chatbot để giúp bệnh nhân lên lịch hẹn, truy cập hồ sơ y tế và trả lời các câu hỏi về sức khỏe.

Các đặc điểm và nhu cầu độc đáo của người dùng dự kiến của chatbot rất quan trọng để tạo ra các ý tưởng chatbot phù hợp. Điều này có thể được sử dụng để tạo các thông điệp phù hợp phù hợp với nhu cầu của nhóm người dùng. Ví dụ: một chatbot được thiết kế cho người cao tuổi có thể cần được thiết kế khác với chatbot được thiết kế cho người dùng trẻ tuổi.

Hàm và chức năng

Công nghệ

Framework Flask để tạo web application

Ngôn ngữ: Python

Giao diện: HTML, CSS, JS

Điều kiện tiên quyết

Để gọi được OpenAI API, trước hết ta cần cài đặt thư viện openai và thiết lập API Key

Cài đặt thư viện openai

pip install openai

Thiết lập OpenAI API Key để có thể sử dụng được OpenAI

Hình 9: Gọi thư viện và thiết lập API key

Các hàm và chức năng

Hàm call_openai(prompt) 

Hình 10: Hàm gọi OpenAI API

Input: history (lịch sử cuộc hội thoại, bao gồm input người dùng mới nhập)

Output: message (câu trả lời do OpenAI trả về)

Chức năng: Gọi API của OpenAI để trả lời câu hỏi của người dùng

Trong đó:

engine: là model sử dụng để trả lời câu hỏi

prompt: input từ người dùng

max_tokens: Số lượng tokens tối đa được tạo ra trong câu trả lời (100 tokens ~ 75 characters) -> độ dài của câu trả lời

temperature: Độ ngẫu nhiên của câu trả lời


key: chroma:document
string_value:
Các đặc điểm và nhu cầu độc đáo của người dùng dự kiến của chatbot rất quan trọng để tạo ra các ý tưởng chatbot phù hợp. Điều này có thể được sử dụng để tạo các thông điệp phù hợp phù hợp với nhu cầu của nhóm người dùng. Ví dụ: một chatbot được thiết kế cho người cao tuổi có thể cần được thiết kế khác với chatbot được thiết kế cho người dùng trẻ tuổi.

Hàm và chức năng

Công nghệ

Framework Flask để tạo web application

Ngôn ngữ: Python

Giao diện: HTML, CSS, JS

Điều kiện tiên quyết

Để gọi được OpenAI API, trước hết ta cần cài đặt thư viện openai và thiết lập API Key

Cài đặt thư viện openai

pip install openai

Thiết lập OpenAI API Key để có thể sử dụng được OpenAI

Hình 9: Gọi thư viện và thiết lập API key

Các hàm và chức năng

Hàm call_openai(prompt) 

Hình 10: Hàm gọi OpenAI API

Input: history (lịch sử cuộc hội thoại, bao gồm input người dùng mới nhập)

Output: message (câu trả lời do OpenAI trả về)

Chức năng: Gọi API của OpenAI để trả lời câu hỏi của người dùng

Trong đó:

engine: là model sử dụng để trả lời câu hỏi

prompt: input từ người dùng

max_tokens: Số lượng tokens tối đa được tạo ra trong câu trả lời (100 tokens ~ 75 characters) -> độ dài của câu trả lời

temperature: Độ ngẫu nhiên của câu trả lời

top_p: giống temperature dựa vào khối lượng xác suất

frequency_penalty: giảm khả năng trả lời lặp

presence_penalty: tăng khả năng trả lời về các chủ đề mới

Các thông số được lấy từ file .env (Hình 11)

Ở dòng 4, thực hiện join 5 câu hỏi-trả lời mới nhất để thực hiện kĩ thuật flow conversation, giúp cho cuộc hội thoại có liên kết và liên quan nhau

Ở dòng 19, thay \n thành <br> để có thể hiển thị lên app 1 cách rõ ràng, thay “ thành ‘ để tránh lỗi không render được nội dung (lỗi của Javascript)

File env

Hình 11: nội dung file .env

Hàm main()

Hình 12: Hàm chính, gọi API và render giao diện

Dòng 9, nhận Input từ giao diện sau đó gọi API để trả lời cho câu hỏi đó

Dòng 17 đến 23, lưu input và response vào lịch sử hội thoại

Dòng 15 đến 31 bắt lỗi từ API để hiển thị thông báo cho người dùng biết (Hình 7), trong đó có lỗi khá khó chịu OpenAI tự động rotate API key khi thấy dấu hiệu bất thường (Hình 16), vì vậy khi gặp trường hợp này cần phải cập nhập lại API Key (dòng 33 đến 38)  

Giao diện

Hình 13: Giao diện bắt đầu application 

Hình 14: Giao diện hiển thị đoạn chat với chatbot

Hình 15: Giao diện hiển thị lỗi 

Hình 16: Giao diện hiển thị lỗi sai API Key

Demo

Video demo: https://youtu.be/U9o-iFPdteU

Reference

How to Create an Advanced Chatbot: An Introductory Guide to Using Open AI’s Chat GPT for Chatbot Applications (Artificial Intelligence Uses & Applications)

https://www.assemblyai.com/blog/how-chatgpt-actually-works/


