Cách tạo chatbot cho trung tâm đào tạo: chọn loại, chuẩn bị tài liệu, kiểm thử và chuyển người phụ trách

Cách tạo chatbot cho trung tâm đào tạo bắt đầu bằng một nhiệm vụ cụ thể: tư vấn tuyển sinh, hỏi đáp học vụ hoặc ôn tập. Tiếp theo, bạn chọn loại chatbot phù hợp: theo kịch bản, AI trả lời tự do hay AI trả lời dựa trên tài liệu. Sau đó, gom các câu hỏi hay gặp cùng tài liệu đã được duyệt, dựng bản thử, kiểm thử bằng câu hỏi thật và thiết lập đường chuyển câu hỏi khó cho người phụ trách. Làm thử bằng ChatGPT thì nhanh, nhưng bạn cần tính trước các giới hạn về quản lý tài liệu, dữ liệu cá nhân và câu trả lời sai.

Bắt đầu từ đâu khi trung tâm muốn có chatbot?

Bài này dành cho người quản lý, tư vấn viên và giáo vụ. Đây không phải hướng dẫn lập trình. Sai lầm hay gặp nhất là bắt đầu từ công cụ: mở một nền tảng kéo thả, nạp vài tệp PDF, rồi mới hỏi chatbot sẽ làm gì. Làm theo thứ tự ngược lại sẽ tốt hơn. Trước hết, hãy trả lời bốn câu: chatbot đảm nhận việc gì, được dùng tài liệu nào, ai duyệt câu trả lời và ai nhận những câu nó không xử lý được. Khi bốn điều đó chưa rõ, chọn công cụ nào cũng chỉ cho ra một bản demo đẹp.

Tin tốt là bạn không cần gom sạch toàn bộ tài liệu rồi mới bắt đầu. Hãy chọn một quy trình hoặc một nhóm câu hỏi quan trọng, xác định nguồn chính thức, quyền đọc và người duyệt. Sau đó kiểm tra câu trả lời, trích dẫn và các trường hợp phải từ chối, rồi mới mở rộng sang chủ đề khác. Chúng tôi cũng làm theo cách này khi dựng kho tri thức có hỏi đáp cho khách hàng.

Có những loại chatbot nào và nên chọn loại nào?

Ba loại chatbot dưới đây khác nhau ở hai điểm: câu trả lời đến từ đâu và ai kiểm soát được nội dung. Nếu chọn sai loại ngay từ đầu, về sau sửa kịch bản hay sửa tài liệu bao nhiêu cũng khó bù lại.^[1]

Chatbot theo kịch bản

Loại này chạy theo nút bấm và cây lựa chọn soạn sẵn. Nó chỉ đưa ra những câu đã viết trước, nên dễ đoán và ít nói sai. Đổi lại, nó cứng: người dùng hỏi ngoài kịch bản là nó không hiểu. Cách làm này có từ rất sớm. ELIZA, một trong những chương trình trò chuyện đầu tiên, đáp lại bằng cách so từ khóa với các mẫu quy tắc có sẵn. Ở trung tâm, chatbot kịch bản hợp với việc lặp lại và ít biến thể: lịch khai giảng, hướng dẫn đăng ký, giờ làm việc, địa chỉ cơ sở.^[1][2]

Chatbot AI trả lời tự do

Loại này dùng mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời bằng kiến thức chung mà mô hình đã học. Câu trả lời trôi chảy, hiểu được cả câu hỏi viết lủng củng. Nhưng mô hình có thể tạo ra nội dung nghe hợp lý mà sai hoặc bịa, hiện tượng thường gọi là “ảo giác” của AI. Mô hình không biết học phí tháng này, lịch lớp buổi tối hay chính sách bảo lưu của bạn, nên rất dễ đoán thay. Với một đơn vị đào tạo, chỉ một câu sai về học phí cũng có thể thành khiếu nại ngay hôm sau.^[1][4]

Chatbot AI trả lời theo tài liệu

Với loại thứ ba, hệ thống tìm các đoạn liên quan trong bộ tài liệu bạn cung cấp rồi mới để mô hình viết câu trả lời, nên có thể dẫn kèm nguồn. Kỹ thuật này thường được gọi là RAG (tạo sinh có truy xuất). Chatbot loại này vẫn có thể sai nếu tài liệu cũ, mâu thuẫn hoặc thiếu. Vì vậy, cần dặn nó báo rõ khi chưa đủ thông tin thay vì cố trả lời. Cho hỏi đáp học vụ và hỏi đáp trong khóa học, đây thường là lựa chọn hợp lý.^[3]

Nên giao việc gì cho chatbot?

Nguyên tắc là làm thử với một việc, một nhóm người dùng và một bộ tài liệu. Nếu ngay từ đầu chatbot vừa tư vấn, vừa giải đáp thủ tục, vừa ôn bài, thì khi nó trả lời sai, bạn rất khó biết lỗi nằm ở tài liệu nào.

Tư vấn tuyển sinh

Chatbot có thể trả lời câu hỏi chung về khóa học, đối tượng phù hợp, cách đăng ký, và ghi lại thông tin liên hệ khi người quan tâm đồng ý để lại. Nó không nên tự báo ưu đãi riêng hay hứa hẹn kết quả học. Gặp những câu đó, chatbot cần chuyển cuộc trò chuyện sang tư vấn viên, kèm lịch sử người hỏi đã trao đổi.

Cần nói rõ: chatbot không sửa được quy trình phía sau. Nếu hồ sơ quan tâm đang bị trùng, không rõ ai chăm, lịch sử nằm ở Zalo cá nhân hoặc thường quá hạn theo sát, thì thêm chatbot chỉ đổ thêm hồ sơ vào một luồng đang rối. Khi đó, nên chuẩn hóa cách tiếp nhận và phân công trước. Đội tư vấn vẫn là những người trực tiếp trao đổi với người quan tâm.

Hỏi đáp học vụ và hỗ trợ học viên

Những câu như lịch học, quy trình bảo lưu hay cách xử lý lỗi đăng nhập là việc chatbot làm tốt, miễn là nó dẫn về văn bản chính thức. Còn các yêu cầu cần xử lý, như đổi thông tin, phản ánh dịch vụ, xin ngoại lệ học phí hay quyết định học vụ, phải trở thành một ca có người phụ trách, mức ưu tiên và lịch sử rõ ràng. Đừng để chatbot tự quyết những việc này. Dấu hiệu dễ nhận ra là học viên phải kể lại vấn đề cho nhiều người hoặc không biết bộ phận nào đang xử lý.

Hỏi đáp trong bài học và ôn tập

Trong khóa học, chatbot có thể giải thích lại một khái niệm theo học liệu, dẫn người học về đúng đoạn tài liệu và tạo câu hỏi tự luyện. Với Trợ giảng AI của Thisme, câu trả lời giữ trong phạm vi khóa học, chỉ dùng học liệu mà người học được phép truy cập và hiển thị căn cứ để họ tự kiểm tra. Ranh giới cũng rõ: trợ giảng không tự đổi giáo trình, không chấm điểm chính thức, không quyết định đạt chuẩn và không thay giảng viên.

Cách tạo chatbot AI cho đơn vị đào tạo qua năm bước

• Bước một: gom câu hỏi từ tin nhắn, email, ghi chú và chốt tài liệu được phép sử dụng.
• Bước hai: dựng chatbot và viết quy tắc trả lời, dẫn nguồn, từ chối.
• Bước ba: kiểm thử với một nhóm nhỏ trước khi mở rộng.
• Bước bốn: quy định khi nào chuyển câu khó sang người phụ trách.
• Bước năm: cập nhật tài liệu và xem lại định kỳ.

Bước một: gom câu hỏi thật và chốt tài liệu được dùng

• Tư vấn viên và giáo vụ trích câu hỏi từ tin nhắn, email, ghi chú cuộc gọi của đợt tuyển sinh gần nhất, rồi nhóm theo chủ đề.
• Người phụ trách học liệu chọn văn bản chính thức, còn hiệu lực, có người chịu trách nhiệm; loại bỏ bản cũ và bản trùng.
• Quản lý ghi rõ những câu chatbot không được trả lời, ví dụ ưu đãi riêng, ngoại lệ học phí, kết quả xét học vụ.

Bước hai: dựng chatbot và viết quy tắc trả lời

Chọn công cụ theo loại chatbot đã quyết. Nhiều nhà cung cấp có công cụ dựng chatbot bằng giao diện đồ họa. Chẳng hạn, Microsoft Copilot Studio cho phép tạo tác tử hội thoại và nối với các nguồn kiến thức mà không cần viết nhiều mã. Chúng tôi nêu ví dụ này để bạn hình dung loại công cụ, không phải để so sánh. Sau đó, viết bản hướng dẫn cho chatbot: giọng văn, phạm vi được trả lời, yêu cầu dẫn nguồn và câu trả lời mẫu khi thiếu thông tin. Lời chào đầu tiên nên nói rõ người dùng đang trò chuyện với chatbot và chỉ cách gặp người thật.^[9]

Bước ba: kiểm thử với câu hỏi thật trước khi mở rộng

• Lập bộ câu kiểm tra gồm câu dễ, câu mập mờ, câu ngoài phạm vi và câu cố tình gài, lấy từ chính danh sách đã gom ở bước một.
• Người có chuyên môn chấm từng câu: dẫn đúng nguồn chưa, có bịa không, có biết từ chối không.
• Mở cho một nhóm người học hoặc người quan tâm nhỏ trước, sửa xong rồi mới mở rộng.
• Theo dõi tỷ lệ trả lời có nguồn đúng, số câu phải chuyển cho người phụ trách, phần tài liệu hay gây khó và phản hồi của người dùng, không chỉ đếm số câu đã trả lời.

Bước bốn: thiết lập đường chuyển sang người thật

Hãy viết thành quy tắc khi nào chatbot phải chuyển: tài liệu không có căn cứ, câu hỏi cần chuyên môn sâu, có ảnh hưởng đến kết quả học, hoặc là khiếu nại. Khi chuyển, gửi kèm bối cảnh để người học không phải kể lại từ đầu. Mỗi loại câu phải có người nhận và thời hạn phản hồi. Những câu chatbot chưa trả lời được không phải thất bại, mà là danh sách nội dung cần bổ sung vào tài liệu. Trợ giảng AI của Thisme làm theo cách này: câu hỏi vượt nguồn được chuyển đi cùng bối cảnh, còn giảng viên nhận báo cáo về các chủ đề nhiều người cùng gặp khó.

Bước năm: cập nhật tài liệu và xem lại định kỳ

Mỗi lần đổi lịch, học phí hay chính sách, hãy sửa tài liệu nguồn trước rồi chạy lại bộ câu kiểm tra. Giao việc này cho một người phụ trách nội dung, kèm lịch rà soát cố định theo từng đợt khai giảng. Chatbot trả lời sai vì tài liệu cũ là lỗi vận hành, không phải lỗi công cụ.

Tạo chatbot bằng ChatGPT được không và giới hạn là gì?

Được, nếu mục đích là làm thử nhanh. ChatGPT cho phép tạo phiên bản tùy chỉnh (GPTs) với hướng dẫn riêng và tệp kiến thức tải lên, nên bạn có thể thử ý tưởng mà không cần lập trình. Còn nếu muốn đặt nó làm khung tư vấn ngay trên website trung tâm, có nhật ký trò chuyện và đường chuyển cho tư vấn viên, thì bạn thường phải dùng công cụ khác.^[5]

• Khó kiểm soát phiên bản tài liệu và ai được xem tài liệu nào.
• Người dùng có thể phải có tài khoản ChatGPT mới trò chuyện được.
• Khó gắn vào website hoặc khóa học trung tâm đang dùng.
• Khó chuyển cuộc trò chuyện sang tư vấn viên và theo dõi lịch sử.
• Vẫn có thể trả lời sai hoặc ra ngoài tài liệu, nên cần kiểm thử như các bước ở trên.

^[4]

Làm sao hạn chế câu trả lời sai và bảo vệ dữ liệu cá nhân?

Để giảm lỗi, chỉ cho chatbot dùng tài liệu đã duyệt, bắt buộc dẫn nguồn, cho phép nó nói “chưa đủ thông tin” và có người rà lại định kỳ. Hồ sơ rủi ro dành cho AI tạo sinh của NIST xếp việc tạo nội dung sai nhưng nghe tự tin (confabulation) vào nhóm rủi ro cần quản lý, cùng với quyền riêng tư dữ liệu.^[4][7]

Với thông tin của học viên: chỉ thu những gì cần cho việc tư vấn, hỏi ý người học trước khi ghi lại, giới hạn người được xem và không đưa hồ sơ học viên vào công cụ công cộng. Trước khi mở chatbot, hãy cùng bộ phận pháp chế đối chiếu với quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân hiện hành tại Việt Nam.

Có một rủi ro ít người để ý là chèn lệnh. Người dùng có thể gõ những câu như “bỏ qua hướng dẫn trước đó” để khiến chatbot làm sai việc hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm. OWASP đưa chèn lệnh và lộ thông tin nhạy cảm vào danh sách rủi ro chính của ứng dụng dùng mô hình ngôn ngữ lớn. Vì vậy, đừng nạp vào chatbot bất cứ thứ gì bạn không muốn người lạ đọc được.^[8]

Khung quản trị rủi ro AI của NIST gợi ý làm theo vòng: xác định bối cảnh sử dụng, đo lường, quản lý và giao trách nhiệm rõ cho con người. Áp vào trung tâm, vòng ấy gồm: biết chatbot phục vụ ai, làm việc gì; đo bằng bộ câu kiểm tra; theo dõi câu bị chuyển và câu bị phàn nàn; có một người chịu trách nhiệm khi nó nói sai.^[6]

Khi nào nên tự làm, khi nào cần người đồng hành?

Tự làm là hợp lý khi phạm vi nhỏ: vài nhóm câu hỏi, tài liệu gọn và có người theo dõi hằng tuần. Một chatbot kịch bản báo lịch khai giảng hay một GPT thử nghiệm trong nội bộ thuộc nhóm này.

Bạn nên có người đồng hành khi chatbot phải nằm ngay trong khóa học, dùng nhiều bộ tài liệu với quyền xem khác nhau, cần chuyển tiếp cho giảng viên và báo cáo những chủ đề gây khó. Trợ giảng AI của Thisme có thể nhúng vào nền tảng học tập hoặc khóa học hiện có mà không cần thay toàn bộ nền tảng. Khách hàng tự chọn phạm vi học liệu, nhóm người dùng và mức chuyển tiếp cho giảng viên.

Dù chọn hướng nào, cách tạo chatbot bền vững nhất vẫn là bắt đầu nhỏ: một khóa học, một bộ tài liệu đã duyệt và một danh sách câu hỏi hay gặp để làm thử. Nếu bạn muốn có chatbot hỏi đáp theo học liệu cho học viên nhưng lo câu trả lời sai hoặc dùng nhầm tài liệu cũ, hãy đăng ký buổi khảo sát. Chúng ta sẽ cùng chọn một khóa học làm thử, chốt tài liệu được phép sử dụng, quy tắc chuyển câu hỏi cho giảng viên và cách kiểm tra câu trả lời trước khi mở cho người học.

Nguồn tham khảo

1. Chatbot – Wikipedia
2. ELIZA – Wikipedia
3. Retrieval-augmented generation – Wikipedia
4. Hallucination (artificial intelligence) – Wikipedia
5. ChatGPT – Wikipedia
6. AI Risk Management Framework – NIST
7. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1)
8. OWASP Top 10 for Large Language Model Applications
9. Microsoft Copilot Studio overview – Microsoft Learn