Trong phần này, chúng tôi sẽ trình bày cách bạn có thể tạo một trợ lý trò chuyện AI trong vòng 5 phút bằng cách sử dụng Vector Shift, một nền tảng mạnh mẽ để tự động hóa các quy trình mà không cần viết bất kỳ mã nào.

Đầu tiên, bạn sẽ cần truy cập vào trang web của Vector Shift, tạo tài khoản và điều hướng đến bảng điều khiển pipeline. Từ đó, nhấp vào nút "Mới" và chọn "Tạo pipeline từ đầu".

Tiếp theo, thêm một "Nút Đầu vào" và một "Nút Đầu ra" để làm cốt lõi cho quy trình tự động hóa của bạn. Sau đó, thêm một nút "Cơ sở Kiến thức" nơi bạn có thể nhập các ngữ cảnh và thông tin liên quan cho trợ lý trò chuyện của bạn.

Sau khi thiết lập cơ sở kiến thức, bạn sẽ cần thêm một nút "Mô hình Ngôn ngữ Lớn" (LLM) để cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho trợ lý trò chuyện của bạn. Bạn có thể chọn từ các mô hình khác nhau, bao gồm cả những mô hình từ Anthropic và các tùy chọn nguồn mở.

Bây giờ, bạn sẽ cần cấu hình lời nhắc hệ thống và hướng dẫn cho trợ lý trò chuyện của bạn. Điều này sẽ xác định cách trợ lý trò chuyện nên hoạt động và loại phản hồi nó nên cung cấp.

Cuối cùng, kết nối tất cả các nút với nhau, để khi người dùng nhập một câu hỏi, nó sẽ được gửi đến LLM, sau đó LLM sẽ tham chiếu đến cơ sở kiến thức và lịch sử trò chuyện để cung cấp một phản hồi liên quan và thông tin.

Khi bạn hài lòng với cài đặt của mình, bạn có thể triển khai trợ lý trò chuyện bằng cách đặt tên cho nó và tùy chỉnh giao diện và chức năng của nó. Sau đó, bạn có thể nhúng trợ lý trò chuyện vào trang web của mình hoặc chia sẻ URL để người khác tương tác với nó.

Điều tuyệt vời về quá trình này là bạn có thể tạo ra một trợ lý trò chuyện hoàn chỉnh trong vòng 5 phút, mà không cần viết một dòng mã nào. Giao diện direct và các thành phần sẵn có của Vector Shift làm cho nó trở thành một cách đơn giản để tự động hóa các quy trình của bạn và tăng cường sự hiện diện trực tuyến của bạn với các trải nghiệm hội thoại được điều khiển bởi AI.

Tạo một trợ lý trò chuyện AI chưa bao giờ dễ dàng hơn với Vector Shift. Chỉ trong 5 phút, bạn có thể xây dựng một trợ lý trò chuyện hoàn chỉnh mà không cần viết một dòng mã nào.

Đầu tiên, hãy truy cập vào trang web của Vector Shift và tạo một tài khoản. Sau khi đăng nhập, nhấp vào nút "Mới" và chọn "Tạo pipeline từ đầu". Điều này sẽ cung cấp cho bạn một bảng trắng để xây dựng trợ lý trò chuyện của bạn.

Bắt đầu bằng cách thêm một "Nút Đầu vào" và một "Nút Đầu ra" - những thứ này tạo nên cốt lõi của quy trình tự động hóa của bạn. Tiếp theo, thêm một nút "Cơ sở Kiến thức" nơi bạn có thể tải lên các tài liệu, video hoặc trang web liên quan để cung cấp ngữ cảnh cho trợ lý trò chuyện của bạn.

Cấu hình nút "LLM" (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) bằng cách chọn mô hình AI mà bạn muốn sử dụng, chẳng hạn như Anthropic hoặc các tùy chọn nguồn mở. Xác định một lời nhắc hệ thống và hướng dẫn để hướng dẫn các phản hồi của mô hình.

Kết nối các nút bằng cách tạo một lời nhắc sẽ gửi đầu vào của người dùng đến LLM, sau đó LLM sẽ tham chiếu đến Cơ sở Kiến thức và lịch sử trò chuyện để tạo ra một phản hồi liên quan.

Thử nghiệm trợ lý trò chuyện của bạn bằng cách nhấp vào nút "Chạy", và khi bạn hài lòng, triển khai nó dưới dạng một trợ lý trò chuyện hoặc tự động hóa. Tùy chỉnh giao diện, chức năng và tùy chọn tích hợp để phù hợp với nhu cầu của bạn.

Với Vector Shift, bạn có thể tạo ra một trợ lý trò chuyện mạnh mẽ, nhận thức được ngữ cảnh mà không cần bất kỳ kỹ năng lập trình nào. Đơn giản hóa các quy trình làm việc của bạn và cung cấp cho người dùng của bạn một trải nghiệm hội thoại hấp dẫn, được điều khiển bởi AI.

Xây dựng một cơ sở kiến thức hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo trợ lý trò chuyện của bạn cung cấp các phản hồi chính xác và liên quan. Dưới đây là một số bước chính để tối ưu hóa cơ sở kiến thức của trợ lý trò chuyện:

1. Tuyển chọn Nội dung Liên quan: Cẩn thận lựa chọn các tài liệu, bài báo và tài nguyên phù hợp nhất với các chủ đề và truy vấn mà trợ lý trò chuyện của bạn sẽ giải quyết. Điều này đảm bảo cơ sở kiến thức của bạn chứa thông tin chất lượng cao và đáng tin cậy.

2. Tổ chức và Cấu trúc Dữ liệu: Tổ chức cơ sở kiến thức của bạn theo cách logic và phân cấp. Nhóm các thông tin liên quan lại với nhau và sử dụng các tiêu đề và siêu dữ liệu rõ ràng, mô tả để giúp trợ lý trò chuyện dễ dàng điều hướng và truy xuất thông tin đúng.

3. Duy trì Độ Chính xác và Tính Mới: Thường xuyên xem lại và cập nhật cơ sở kiến thức của bạn để đảm bảo thông tin vẫn chính xác và cập nhật. Điều này giúp trợ lý trò chuyện của bạn cung cấp các phản hồi đáng tin cậy và cập nhật nhất.

4. Tận dụng Hiểu biết về Ngữ cảnh: Kết hợp các manh mối ngữ cảnh và ý định của người dùng vào cơ sở kiến thức của bạn. Điều này cho phép trợ lý trò chuyện của bạn hiểu rõ hơn về các tinh tế trong các truy vấn của người dùng và cung cấp các phản hồi phù hợp và liên quan hơn.

5. Liên tục Hoàn thiện và Mở rộng: Liên tục theo dõi hiệu suất của trợ lý trò chuyện và phản hồi của người dùng. Sử dụng dữ liệu này để xác định các khoảng trống hoặc lĩnh vực cần cải thiện trong cơ sở kiến thức của bạn, và mở rộng nó tương ứng để nâng cao khả năng của trợ lý trò chuyện.

Bằng cách tuân theo những thực hành tốt nhất này, bạn có thể tối ưu hóa cơ sở kiến thức của trợ lý trò chuyện và đảm bảo nó cung cấp một trải nghiệm hội thoại liền mạch và thông tin cho người dùng của bạn.

Tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài là một cách mạnh mẽ để tăng cường khả năng hội thoại của trợ lý trò chuyện AI của bạn. Bằng cách kết nối trợ lý trò chuyện của bạn với các nguồn thông tin liên quan, bạn có thể cung cấp cho người dùng các phản hồi toàn diện và chính xác hơn, dựa trên một cơ sở kiến thức rộng hơn.

Để tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài, bạn có thể tận dụng các tùy chọn tích hợp đa dạng mà Vector Shift cung cấp. Nền tảng này cho phép bạn kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm Google Drive, Google Docs, Notion, Slack và nhiều hơn nữa. Điều này cho phép bạn dễ dàng kết hợp các tài liệu, tệp và thông tin liên quan vào cơ sở kiến thức của trợ lý trò chuyện.

Bằng cách thêm các nguồn dữ liệu bên ngoài này, trợ lý trò chuyện của bạn có thể truy cập một tập hợp thông tin đa dạng hơn, cho phép nó hiểu rõ hơn về ngữ cảnh của các truy vấn người dùng và cung cấp các phản hồi liên quan và thông tin hơn. Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các trợ lý trò chuyện được thiết kế để xử lý một loạt các chủ đề hoặc để phục vụ như một nguồn thông tin toàn diện cho người dùng của bạn.

Hơn nữa, khả năng liên tục cập nhật cơ sở kiến thức của trợ lý trò chuyện bằng cách tích hợp các nguồn dữ liệu mới đảm bảo rằng tác nhân hội thoại của bạn luôn được cập nhật và có khả năng đáp ứng nhu cầu và câu hỏi đang thay đổi của người dùng.

Khi bạn đã tạo ra pipeline trợ lý trò chuyện cơ bản, bạn có thể tiếp tục cấu hình chức năng và giao diện của nó. Dưới đây là các bước chính:

1. Tên và Mô tả Trợ lý trò chuyện: Trong phần "Chức năng", bạn có thể đặt tên cho trợ lý trò chuyện của mình (ví dụ: "Trợ lý trò chuyện Thế giới AI") và thêm một mô tả để giúp người dùng hiểu rõ mục đích của nó.

2. Loại Trợ lý: Bạn có thể chọn loại trợ lý mà bạn muốn trợ lý trò chuyện của mình trở thành, chẳng hạn như "Trợ lý Tổng quát" hoặc "Đại lý Dịch vụ Khách hàng".

3. Hình ảnh Chào mừng: Bạn có thể tải lên một hình ảnh sẽ được hiển thị khi trợ lý trò chuyện được mở lần đầu, giúp tạo trải nghiệm người dùng hấp dẫn hơn.

4. Cấu hình Trợ lý trò chuyện: Trong phần này, bạn có thể tiếp tục tùy chỉnh hành vi của trợ lý trò chuyện, chẳng hạn như thiết lập lời chào ban đầu, định nghĩa tính cách của trợ lý và cấu hình luồng cuộc trò chuyện.

5. Kiểu dáng: Phần "Kiểu dáng" cho phép bạn tùy chỉnh giao diện của trợ lý trò chuyện, bao gồm màu sắc,