Chatbot Kinh doanh hiệu quả: Bí quyết từ chuyên gia Vodafone

Mục lục:

• Chatbot: Cần hay không cần AI?
• Lựa chọn AI cho Chatbot: Những yếu tố cần cân nhắc
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Chatbot thông minh hơn
• Các lưu ý về Chatbot:
  • Hạn chế lượng văn bản đầu vào
  • Đảm bảo chất lượng dữ liệu
  • Kiểm tra kỹ lưỡng
  • Cân nhắc chi phí
  • Giữ cá tính thương hiệu

1. Chatbot: Cần hay không cần AI?

Alex Choi, chuyên gia chatbot AI từ Vodafone, đã đặt ra câu hỏi về sự cần thiết của AI trong chatbot tại hội nghị thượng đỉnh AI London. Ông cho rằng không phải mọi doanh nghiệp đều cần một mô hình ngôn ngữ lớn. Bạn có thực sự cần GPT-4 mới nhất? Có lẽ là không, Choi chia sẻ. Bạn không thực sự cần mô hình mới nhất và tốt nhất nếu tất cả khách hàng của bạn chỉ muốn biết cách đặt lại mật khẩu.

2. Lựa chọn AI cho Chatbot: Những yếu tố cần cân nhắc

Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp muốn tận dụng sức mạnh của AI, Choi nhấn mạnh một số yếu tố cần cân nhắc như chất lượng dữ liệu, cá nhân hóa và hiệu quả chi phí.

3. Retrieval Augmented Generation (RAG): Chatbot thông minh hơn

Choi khuyến khích các doanh nghiệp nên xem xét sử dụng RAG (Retrieval Augmented Generation), một kỹ thuật cho phép mô hình AI thu thập thông tin từ các nguồn liên kết. Ông cho rằng RAG có thể giúp chatbot thông minh hơn: Các công ty như chúng tôi có rất nhiều bài viết trợ giúp và hỗ trợ, ông nói. Nếu chúng ta đưa tất cả chúng vào một cơ sở dữ liệu vector khi người dùng đặt câu hỏi, chúng ta có thể lấy tất cả thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu, gửi ngữ cảnh đó cùng với câu hỏi của người dùng và cả biểu mẫu hệ thống của chúng tôi. Chúng ta có thể sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra phản hồi tùy chỉnh.

4. Các lưu ý về Chatbot:

• Hạn chế lượng văn bản đầu vào: Các doanh nghiệp nên giới hạn lượng văn bản mà người dùng có thể nhập vào chatbot. Choi giải thích rằng một số người dùng có thể cố gắng phá vỡ chatbot bằng cách dán hàng nghìn từ vào đó. Thay vào đó, các công ty nên giới hạn lượng đầu vào chỉ trong một vài câu, điều này không chỉ ngăn chatbot bị hỏng mà còn giảm chi phí tính toán vì nó sẽ không phải xử lý quá nhiều thông tin.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Yếu tố quan trọng là đảm bảo chất lượng dữ liệu được đưa vào mô hình, bao gồm cả các câu hỏi thường gặp (FAQ). Nếu bạn đưa rác vào chatbot, bạn sẽ nhận được rác ra, Choi nói.
• Kiểm tra kỹ lưỡng: Choi khuyến khích các doanh nghiệp thử nghiệm chatbot một cách nghiêm ngặt để đảm bảo chatbot không bị lỗi. Tôi đảm bảo với bạn rằng nếu bạn ra mắt chatbot AI tự tạo ngày hôm nay, sẽ có người cố gắng phá vỡ nó, ông nói. Hãy chắc chắn rằng bạn không bỏ sót trường hợp kiểm tra nào. Bạn cũng muốn kiểm tra chatbot của mình một cách tự động thường xuyên, lý tưởng nhất là vì đôi khi các mô hình có thể thay đổi một chút và khi bạn cập nhật hiệu suất của mình lặp đi lặp lại, nó có thể thay đổi.
• Cân nhắc chi phí: Choi cho biết không có công thức cố định nào cho chi phí và tại Vodafone, công ty viễn thông đã phát hiện ra rằng chi phí thay đổi khi chuyển từ khái niệm chứng minh sang triển khai.
• Giữ cá tính thương hiệu: Cuối cùng, Choi nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đảm bảo rằng chatbot tương tác với khách hàng theo cách phù hợp với bản sắc thương hiệu để tránh tạo cảm giác máy móc. Ví dụ, chatbot của Vodafone trên nền tảng Voxi, được thiết kế cho người dùng di động trẻ tuổi, sử dụng phong cách phản hồi ngầu hơn. Rất nhiều chatbot mô hình ngôn ngữ lớn mà tôi đã thấy ngoài kia đơn giản là nghe giống như ChatGPT, ông nói. Điều cuối cùng chúng ta muốn là chatbot nghe giống như một ChatGPT hạn chế.