Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu xây dựng Chatbot hỏi đáp thông tin khách sạn sử dụng Rasa Framework

Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật đã thúc đẩy ứng dụng rộng rãi của chatbot trong nhiều lĩnh vực, tạo nên một cuộc cách mạng trong tương tác người dùng. Với dự báo thị trường chatbot toàn cầu sẽ đạt 1.25 tỷ đô la vào năm 2025, và xu hướng chuyển dịch sang các AI chatbot có khả năng hội thoại phức tạp, việc nghiên cứu và triển khai công nghệ này trở nên cấp thiết. Mặc dù đã được áp dụng trong nhiều ngành tại Việt Nam, lĩnh vực du lịch và khách sạn vẫn chưa khai thác tối đa tiềm năng của chatbot để nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả vận hành. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và xây dựng một Chatbot hỏi đáp thông tin khách sạn sử dụng Rasa Framework, nhằm tận dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp giải pháp tự động hóa tương tác khách hàng 24/7, đồng thời đóng góp vào sự hiểu biết về ứng dụng AI thực tiễn tại Việt Nam.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư phần mềm, sinh viên ngành Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo quan tâm đến phát triển chatbot; các doanh nghiệp trong lĩnh vực du lịch, khách sạn tìm kiếm giải pháp tự động hóa dịch vụ khách hàng.

Luận văn "Nghiên cứu, xây dựng Chatbot hỏi đáp thông tin khách sạn sử dụng Rasa Framework" trình bày một cách toàn diện về thiết kế và triển khai hệ thống chatbot dựa trên nền tảng học máy hiện đại. Nghiên cứu bắt đầu bằng việc tổng quan về khái niệm, lịch sử, các loại hình và kiến trúc cơ bản của chatbot, nhấn mạnh vai trò của các thành phần chính như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLU), Quản lý hội thoại (DM) và Sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG). Sau đó, luận văn đi sâu vào phân tích các kỹ thuật nền tảng cho chatbot và giới thiệu chi tiết về Rasa Framework – một bộ công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ cho phát triển trợ lý hội thoại.

Phần trọng tâm của nghiên cứu là quá trình xây dựng một chatbot cụ thể cho lĩnh vực khách sạn. Phương pháp tiếp cận bao gồm việc xác định bài toán, xây dựng mô hình huấn luyện, thu thập và tiền xử lý dữ liệu, định nghĩa ý định (intent) và trích xuất thực thể (entity) từ các câu hỏi của người dùng. Các kịch bản hội thoại được thiết kế cẩn thận để chatbot có thể phản hồi một cách tự nhiên và chính xác. Sau khi đào tạo mô hình Rasa Core và NLU, hệ thống được kiểm tra và đánh giá hiệu quả thông qua các tiêu chí đo lường chất lượng tương tác.

Giá trị ứng dụng của công trình này rất lớn, khi cung cấp một giải pháp tự động hóa hiệu quả cho việc trả lời các câu hỏi thường gặp về thông tin khách sạn, giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm tải công việc cho nhân viên. Chatbot có thể hoạt động 24/7, cung cấp thông tin tức thời và chính xác. Hàm ý của luận văn là minh chứng cho khả năng áp dụng thành công Trí tuệ nhân tạo và công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào các bài toán thực tiễn tại Việt Nam, đặc biệt trong ngành dịch vụ, mở ra tiềm năng phát triển cho các ứng dụng chatbot chuyên biệt khác.