Tri thức cho Chatbot AI là gì?
Tri thức cho chatbot có thể hiểu là toàn bộ tập thông tin mà chatbot được phép sử dụng để trả lời khách hàng. Khác với con người có khả năng suy luận dựa trên kinh nghiệm và bối cảnh, chatbot AI chỉ hoạt động tốt khi được giới hạn trong một phạm vi dữ liệu cụ thể.
Trước hết, tri thức xác định chatbot được phép biết gì. Điều này bao gồm những thông tin chính thức mà doanh nghiệp cho phép chatbot sử dụng, chẳng hạn như thông tin sản phẩm, dịch vụ, chính sách, quy trình hoặc các câu trả lời đã được kiểm duyệt. Chatbot không nên trả lời những nội dung nằm ngoài phạm vi này, dù câu hỏi của khách hàng có liên quan.
Tiếp theo, tri thức cũng xác định chatbot lấy thông tin từ đâu. Nguồn dữ liệu có thể đến từ tài liệu nội bộ, trang web chính thức, hệ thống FAQ hoặc các kịch bản tư vấn được xây dựng sẵn. Việc kiểm soát nguồn thông tin giúp đảm bảo chatbot luôn trả lời dựa trên dữ liệu đáng tin cậy và đồng nhất với thông điệp của doanh nghiệp.
Cuối cùng, tri thức đặt ra một nguyên tắc rất quan trọng: chatbot không được suy đoán ngoài dữ liệu. Khi không có đủ thông tin để trả lời, chatbot cần biết cách xin thêm dữ liệu từ khách hàng hoặc chuyển cuộc hội thoại cho nhân viên hỗ trợ, thay vì tự suy diễn hoặc cung cấp thông tin không chắc chắn.
Tri thức cho Chatbot thường gồm những gì?
Tùy theo lĩnh vực và mục tiêu triển khai, tri thức cho chatbot có thể khác nhau, nhưng nhìn chung thường bao gồm các nhóm nội dung chính sau:
- Thông tin tổng quan về doanh nghiệp
- Danh sách sản phẩm hoặc dịch vụ kèm mô tả
- Bảng giá, chính sách bán hàng, chương trình ưu đãi
- Quy trình làm việc, quy trình mua hàng hoặc đặt lịch
- Chính sách hậu mãi, bảo hành, đổi trả
- Các câu hỏi thường gặp từ khách hàng (FAQ)
- Kịch bản tư vấn theo từng tình huống phổ biến
Việc xây dựng tri thức không chỉ là tập hợp dữ liệu, mà là chọn lọc những thông tin thực sự cần thiết cho hội thoại với khách hàng.
Cấu trúc tri thức cho Chatbot: Khái quát và ví dụ
Một sai lầm phổ biến là xây dựng tri thức cho chatbot theo cách dàn trải, thiếu cấu trúc. Điều này khiến chatbot khó xác định ngữ cảnh và trả lời không nhất quán. Thay vào đó, tri thức nên được tổ chức theo từng nhóm logic, gắn liền với hành vi và câu hỏi thực tế của khách hàng.
Về mặt khái quát, tri thức cho chatbot có thể được chia theo các lớp sau:
- Lớp thông tin nền tảng: doanh nghiệp là ai, đang cung cấp gì
- Lớp tư vấn: mô tả chi tiết sản phẩm, dịch vụ, lợi ích, điều kiện sử dụng
- Lớp quy trình: các bước mua hàng, đặt lịch, thanh toán, hỗ trợ
- Lớp xử lý tình huống: các câu hỏi ngoài kịch bản, trường hợp cần chuyển cho nhân viên
Ví dụ trong lĩnh vực bất động sản, tri thức cho chatbot có thể được cấu trúc thành các nhóm như: thông tin dự án, vị trí và tiện ích, loại hình căn hộ, mức giá và chính sách bán hàng, pháp lý, cũng như quy trình đăng ký tư vấn. Khi khách hàng hỏi về giá, chatbot chỉ truy xuất dữ liệu trong nhóm giá và chính sách; khi khách hàng hỏi về pháp lý, chatbot chỉ trả lời trong phạm vi thông tin đã được xác nhận.
Cách tổ chức tri thức theo cấu trúc rõ ràng giúp chatbot trả lời đúng trọng tâm, giảm rủi ro sai lệch thông tin và tạo cảm giác chuyên nghiệp trong suốt quá trình tương tác.
Tri thức là nền tảng để chatbot AI hoạt động hiệu quả. Một chatbot được thiết kế tốt về mặt hội thoại nhưng thiếu tri thức rõ ràng sẽ khó mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp. Ngược lại, khi tri thức được xây dựng có cấu trúc, gắn với mục tiêu và đối tượng khách hàng, chatbot AI sẽ trở thành một trợ lý đáng tin cậy, hỗ trợ doanh nghiệp trong cả tư vấn, chăm sóc khách hàng và bán hàng.
