Cách xây dựng chatbot RAG vào năm 2025

Chatbot đang thay đổi cách doanh nghiệp tương tác với người dùng, nhưng nhiều bot vẫn chưa đáp ứng tốt về ngữ cảnh và độ chính xác. Đây là lúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) phát huy tác dụng.

RAG kết hợp khả năng truy xuất kiến thức và sinh ngôn ngữ, giúp chatbot truy cập dữ liệu bên ngoài và đưa ra câu trả lời chính xác, phù hợp ngữ cảnh. Kết quả là gì? Ít sai sót hơn, tiết kiệm tài nguyên và phản hồi đáng tin cậy hơn.

Chúng tôi đã triển khai hơn 750.000 chatbot trong những năm qua — và còn có quy trình RAG riêng, tiên tiến dành cho chúng.

Vì vậy, trong hướng dẫn này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước xây dựng chatbot sử dụng RAG — từ xác định hành vi đến triển khai mượt mà. ‍

Ứng dụng của Chatbot RAG

Bạn đang bắt đầu tích hợp chatbot RAG vào sản phẩm, dự án hoặc sở thích cá nhân? Hãy cùng khám phá các ứng dụng rộng hơn có thể được nâng cao nhờ chatbot thông minh phù hợp với nhu cầu của bạn.

‍

‍

Tạo chatbot RAG với Botpress rất đơn giản. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để bạn bắt đầu.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tạo một chatbot Đố vui về sách. Sau khi xây dựng xong, chatbot có thể được triển khai trên nhiều kênh khác nhau bằng cách sử dụng tích hợp phù hợp.

Bước 1: Thiết lập dự án

Bắt đầu bằng cách tạo dự án mới trong Botpress. Sau khi đăng nhập, chọn mẫu "Bắt đầu từ đầu" để tùy chỉnh hoàn toàn.

Bước 2: Viết bộ hướng dẫn rõ ràng

Hướng dẫn rất quan trọng cho hành vi của chatbot RAG và có thể thêm bằng cách chỉnh sửa phần 'Instructions' trong Studio. Xác định cách chatbot truy xuất và trình bày thông tin.

Khi viết bộ hướng dẫn, hãy đề cập các điểm sau:

• Xác định rằng bot nên ưu tiên nguồn kiến thức bên ngoài thay vì dữ liệu nội bộ của mô hình.
• Mô tả phong cách và giọng điệu trả lời, tốt nhất là thông qua ví dụ hội thoại và phản hồi mẫu.

Dưới đây là ví dụ bộ hướng dẫn cho chatbot 'FAQ Website Thời trang':

Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.

Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.

Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.

Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.

Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.

Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."

Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."

Bước 3: Thêm nguồn kiến thức

Để chatbot RAG hoạt động hiệu quả, hãy kết nối với các nguồn kiến thức bên ngoài như tài liệu PDF, URL website hoặc API. Cách thực hiện như sau:

1. Vào mục “Knowledge Base” trong Botpress.
2. Tải lên tài liệu hoặc thêm URL website làm nguồn kiến thức.
3. Botpress sẽ tự động lập chỉ mục nội dung, chia nhỏ thành các phần kiến thức dễ truy xuất.

Bước 4: Tùy chỉnh danh tính chatbot

Cá nhân hóa tên và tính cách của chatbot để phù hợp với mục đích sử dụng. Bước quan trọng này đảm bảo chatbot của bạn không tự nhận mình là ChatGPT hoặc Claude.

1. Truy cập mục “Bot Details”
2. Nhấn 'Generate' để tạo danh tính cho chatbot dựa trên hướng dẫn và dữ liệu, hoặc tự viết thủ công.

Bước 5: Triển khai chatbot

Chatbot đã sẵn sàng để xem trước và chia sẻ. Bạn có thể truy cập và kiểm tra như sau:

1. Trong Botpress Studio, nhấn “Publish” để triển khai chatbot RAG.
2. Sao chép liên kết và bắt đầu trò chuyện!

Bước 6: Tùy chỉnh giao diện chatbot

Muốn tùy chỉnh Webchat để phù hợp với thương hiệu và phong cách? Chỉ cần nhấn “Customize Webchat” trong mục “Share”.

Xây dựng chatbot RAG ngay hôm nay

Chatbot sử dụng RAG đang thay đổi cách doanh nghiệp cung cấp câu trả lời chính xác, thời gian thực, tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm người dùng. Với công cụ từ Botpress, bạn có thể xây dựng chatbot thông minh dễ dàng.

Chỉ với một lần tải lên cơ sở kiến thức và tích hợp liền mạch với các nền tảng như Slack, WhatsApp, Notion và nhiều nền tảng khác, bạn có thể triển khai chatbot RAG mạnh mẽ chỉ trong vài phút với Botpress.

Bắt đầu xây dựng chatbot thông minh, hiểu ngữ cảnh ngay hôm nay — hoàn toàn miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Sự khác biệt giữa chatbot RAG và chatbot truyền thống là gì?

Sự khác biệt là chatbot truyền thống dựa vào phản hồi tĩnh hoặc mô hình huấn luyện sẵn, còn chatbot RAG (retrieval-augmented generation) truy xuất dữ liệu phù hợp từ cơ sở kiến thức bên ngoài và sử dụng để tạo câu trả lời chính xác hơn theo thời gian thực.

2. Hệ thống RAG quyết định truy xuất kiến thức hay sinh câu trả lời như thế nào?

Hệ thống RAG sử dụng bộ truy xuất để xác định các tài liệu hoặc phần dữ liệu liên quan nhất dựa trên câu hỏi của người dùng, sau đó chuyển thông tin đó cho mô hình ngôn ngữ để tạo ra phản hồi dựa trên nội dung đã truy xuất, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện trước đó.

3. Tôi có thể dùng RAG mà không tải lên nguồn kiến thức bên ngoài không?

Về mặt kỹ thuật, bạn có thể dùng RAG mà không tải lên nguồn kiến thức bên ngoài, nhưng như vậy sẽ mất đi lợi thế chính của nó. RAG được thiết kế để bổ sung dữ liệu chuyên ngành hoặc thời gian thực cho mô hình ngôn ngữ, nên bỏ qua nguồn kiến thức ngoài sẽ làm mất ý nghĩa của RAG.

4. RAG có phù hợp cho ứng dụng đa ngôn ngữ không?

Có, RAG phù hợp cho ứng dụng đa ngôn ngữ miễn là cả mô hình ngôn ngữ và tài liệu truy xuất đều hỗ trợ ngôn ngữ mục tiêu; nhiều LLM hiện đại và cơ sở dữ liệu vector có thể xử lý truy vấn và nội dung đa ngôn ngữ.

5. Làm thế nào để đo lường độ chính xác và liên quan của kiến thức truy xuất?

Bạn có thể đo lường độ chính xác và liên quan của kiến thức truy xuất bằng cách ghi lại tài liệu đã truy xuất, so sánh câu trả lời sinh ra với đáp án chuẩn hoặc phản hồi chuyên gia, và theo dõi các chỉ số như độ đúng của phản hồi, sự hài lòng của người dùng, tỷ lệ nhấp hoặc số lần hỏi tiếp theo.