Cách tạo chatbot AI trong 7 bước [2025]

Vậy, bạn muốn tạo một chatbot AI?

Tôi đã từng xây dựng khá nhiều chatbot — và công ty chúng tôi đã giúp triển khai hơn 750.000 bot, tin được không — nên bạn đã đến đúng nơi rồi.

Ngày nay, ai cũng có thể tạo một chatbot AI, bất kể trình độ kỹ thuật của họ.

Dù bạn muốn xây dựng một chatbot cho dịch vụ khách hàng, một bot bán hàng AI, hay chỉ đơn giản là để giải trí, chúng tôi đều có giải pháp cho bạn.

1. Xác định phạm vi

Bước đầu tiên để tạo chatbot AI rất đơn giản – xác định mục đích. Chatbot của bạn sẽ làm gì?

Bạn có thể sẽ trả lời ngay 'trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng' hoặc 'đề xuất sản phẩm'. Tuyệt vời. Bạn đã xác định được mục tiêu tổng thể.

• Nhưng nó cần kết nối với những công cụ nào? Có cần kết nối với CRM như HubSpot không?
• Loại Cơ sở Kiến thức nào cần thiết để cung cấp thông tin chính xác? Nó sẽ lấy thông tin từ kiến thức của LLM, hay chỉ sử dụng dữ liệu bạn cung cấp?
• Và cuối cùng: bạn sẽ triển khai nó ở đâu? Trên website của bạn? Trên WhatsApp hoặc Facebook Messenger? Hay là một bot nội bộ dùng qua Slack hoặc Microsoft Teams?

Những câu hỏi này sẽ quyết định chatbot của bạn cần những tính năng gì, từ đó xác định nền tảng bạn nên sử dụng.

2. Chọn một nền tảng chatbot

Với sự bùng nổ của các công ty AI trong vài năm gần đây, có rất nhiều nền tảng chatbot AI để bạn lựa chọn.

Ngày nay thực sự có lựa chọn phù hợp cho mọi người:

• Cần một nền tảng chatbot mã nguồn mở? Không thành vấn đề.
• Muốn thứ gì đó nâng cao hơn? Hãy thử tìm hiểu các framework AI agent có sẵn cho bạn.
• Nếu bạn không muốn logo của công ty khác xuất hiện trên chatbot của mình, hãy tìm các nền tảng chatbot white label.

Tôi sẽ không đi sâu vào ưu nhược điểm của từng nền tảng – vì tôi cũng có chút thiên vị với nền tảng của mình – nhưng tôi sẽ chia sẻ một số điều bạn nên cân nhắc khi lựa chọn cho dự án.

Hãy đảm bảo bạn chọn nền tảng:

• Có nhiều tài liệu, tài nguyên học tập. Luôn có một giai đoạn làm quen, nên hãy chắc chắn bạn có đủ tài nguyên để học.
• Phù hợp với mục đích của bạn. Đừng chọn nền tảng chuyên về dịch vụ khách hàng nếu bạn muốn chatbot hỗ trợ cả chăm sóc khách hàng và bán hàng.
• Có gói miễn phí, để bạn có thể thử nghiệm trước khi (hoặc không cần) cam kết tài chính.

Sau khi chọn được nền tảng, bạn có thể bắt đầu ngay với phần thú vị: xây dựng.

3. Xây dựng chatbot AI của bạn

Có nhiều cách để xây dựng chatbot AI, nhưng đây là một ví dụ. Nó sử dụng nền tảng của chúng tôi, và phù hợp cho bot dịch vụ khách hàng, tạo khách hàng tiềm năng AI, hoặc đề xuất sản phẩm.

Trước khi bắt đầu xây dựng, bạn nên phác thảo sơ bộ thiết kế chatbot cơ bản — hành trình người dùng, một số thiết kế hội thoại, và tất cả các kết quả có thể xảy ra khi tương tác với chatbot. Người dùng có thể được chuyển cho nhân viên thật không? Họ có thể nhận được email tài liệu tham khảo sau đó không?

Khi đã phác thảo xong những điều cơ bản, giờ đến phần thú vị: xây dựng chatbot của bạn.

Bước 1: Thiết lập dự án chatbot của bạn

Trước khi thiết kế hội thoại, bạn cần xác định mục đích và cấu hình hành vi của chatbot. Điều này đảm bảo chatbot phù hợp với mục tiêu kinh doanh và mang lại trải nghiệm đúng cho người dùng.

a) Tạo dự án mới trên Botpress và chọn "Bắt đầu từ đầu" để tùy chỉnh hoàn toàn.

b) Xác định mục đích và phong cách giao tiếp của chatbot.

• Chatbot sẽ hỗ trợ khách hàng, hỗ trợ bán hàng hay điều hướng trang web?
• Thiết lập Hướng dẫn cho Agent để quy định cách bot tương tác với người dùng.

Bước này rất quan trọng vì nó đặt nền tảng cho cách chatbot hoạt động. Một chatbot được xác định rõ sẽ hoạt động dự đoán được và đảm bảo trải nghiệm người dùng suôn sẻ.

Bước 2: Thêm Cơ sở Kiến thức Website & Tài liệu

Chatbot chỉ thông minh khi có đủ thông tin. Thay vì lập trình thủ công từng câu trả lời, Botpress cho phép bạn nhập nguồn kiến thức bên ngoài để chatbot tự động tạo câu trả lời chính xác.

• ‍Vào mục "Knowledge Base" trong Botpress.‍
• Tải lên liên kết website của bạn để chatbot có thể tham khảo các trang cụ thể khi cần thông tin.‍
• Thêm tài liệu dưới dạng tệp txt hoặc pdf để bổ sung thông tin liên quan đến pitch deck hoặc các câu hỏi thường gặp.

Việc này giúp chatbot trả lời chính xác bằng cách lấy thông tin từ FAQ hoặc trang dịch vụ, không cần cập nhật thủ công.

‍

‍

Bước 3: Tạo Bảng để lưu trữ thông tin thu thập được

Nếu chatbot của bạn cần thu thập khách hàng tiềm năng hoặc lưu trữ dữ liệu, Botpress Tables sẽ giúp lưu trữ thông tin có cấu trúc như tên, email, loại yêu cầu. Đây là cách tích hợp vào quy trình của bạn.

• ‍Vào mục "Tables" trong menu của Botpress.‍
• Tạo bảng mới (ví dụ: "customerLeads").‍
• Xác định các cột dựa trên dữ liệu bạn cần lưu trữ:‍
  
  • Tên (để cá nhân hóa phản hồi)‍
  • Email (để liên hệ lại)‍
  • Tên công ty (để đề xuất phù hợp hơn)‍
  • Loại yêu cầu (để phân loại)

Nếu bỏ qua bước này, dữ liệu chatbot thu thập sẽ chỉ là tạm thời và không thể tra cứu lại. Lưu trữ đúng cách giúp bạn theo dõi, phân tích và tự động hóa quy trình.

Bước 4: Xây dựng quy trình làm việc

Sau khi đã khai báo các nguồn tri thức, chúng ta có thể tích hợp kiến thức này với LLM để tạo ra một quy trình làm việc cho chatbot của mình.

Soạn tin nhắn chào mừng

Dù chatbot của bạn sử dụng LLM (như hầu hết hiện nay) có thể xử lý hội thoại, bạn vẫn nên tùy chỉnh lời chào để mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.

Lời chào nên rõ ràng nhất có thể: hãy nói thẳng chatbot của bạn có thể giúp gì.

Một vài lời khuyên khác về kịch bản chatbot:

• Nếu muốn đơn giản hóa cho người dùng, bạn có thể sử dụng các nút để họ chọn câu hỏi hoặc vấn đề mà không cần gõ.
• Hãy làm cho chatbot của bạn nghe tự nhiên hơn thay vì cứng nhắc, máy móc. (Nhưng luôn ưu tiên sự rõ ràng hơn hài hước.)

Sử dụng hướng dẫn ngắn gọn, dễ hiểu để trả lời câu hỏi

Với Autonomous Node, bạn có thể dùng hướng dẫn ngắn gọn để giải thích cách chatbot xử lý các câu hỏi.

Ví dụ, bạn có thể hướng dẫn bot: "Chỉ dẫn người dùng đặt lịch hẹn trên Calendly nếu ngân sách của họ trên 5.000 đô."

Như vậy, bot của bạn có thể trả lời tự nhiên, nhưng vẫn tuân theo các quy tắc và hướng dẫn xử lý tình huống.

‍

4. Tích hợp công cụ và kiến thức

Nếu chatbot của bạn cần sử dụng công cụ hay nền tảng nào, bạn sẽ phải kết nối chúng (hoặc chọn nền tảng chatbot có sẵn thư viện tích hợp). Nếu cần kiến thức công ty (như website, cơ sở dữ liệu, tồn kho sản phẩm, v.v.), bạn chắc chắn sẽ cần Cơ sở Kiến thức.

Kết nối công cụ

Các tích hợp phổ biến nhất mà chúng tôi thường thấy (và chúng tôi thấy rất nhiều) là với các hệ thống CRM. Bạn có thể kết nối chatbot với HubSpot CRM, kho lưu trữ như GitHub, công cụ lập kế hoạch như Asana và Notion, công cụ đặt lịch như Calendly... danh sách này gần như vô tận.

Quy trình kết nối các công cụ sẽ thay đổi rất nhiều tùy vào công cụ hoặc nền tảng bạn muốn sử dụng. Nếu bạn không thích mày mò kỹ thuật, tôi khuyên bạn nên chọn một nền tảng chatbot có sẵn tích hợp cho các công cụ bạn cần.

Thêm Cơ sở Kiến thức

Một Cơ sở Kiến thức có thể là bảng, tài liệu, hoặc website chứa thông tin mà chatbot AI của bạn sẽ sử dụng.

Các loại Cơ sở Tri thức phổ biến bao gồm website công ty, kho sản phẩm, tài liệu FAQ và cơ sở dữ liệu nội bộ.

‍

Ví dụ, một chatbot nhân sự sẽ sử dụng các tài liệu chính sách quan trọng của công ty làm Cơ sở Tri thức. Khi nhân viên hỏi cách xử lý một tình huống cụ thể, chatbot có thể tham khảo các tài liệu chính sách (sử dụng retrieval-augmented generation) để đưa ra câu trả lời.

Lưu ý về RAG

Cách tốt nhất để nhận được câu trả lời chính xác từ Cơ sở Tri thức hoặc bất kỳ loại tệp nào là sử dụng nền tảng chatbot có retrieval-augmented generation (RAG). Các câu trả lời sử dụng RAG sẽ không tạo ra thông tin ngẫu nhiên – chúng luôn dựa trên Cơ sở Tri thức mà bạn cung cấp.

RAG ngày càng được xem là tiêu chuẩn trong thiết kế chatbot chuyên nghiệp vì nó giúp AI đưa ra câu trả lời có căn cứ, dựa trên nguồn thông tin.

5. Kiểm tra và cải tiến

Sau khi xây dựng xong chatbot AI, bạn cần cải thiện nó. Một số người quên dành thời gian cho kiểm thử và cải tiến, nhưng đây là bước quan trọng để triển khai chatbot thành công.

Bất kể bạn chọn nền tảng chatbot AI nào, nền tảng đó nên có một trình mô phỏng ngay trong studio để bạn có thể thực hành trò chuyện với chatbot của mình. Đây là bước đầu tiên trong quá trình kiểm thử mà bạn sẽ sử dụng xuyên suốt quá trình xây dựng.

Khi hoàn thành, bạn có thể gửi bản thử nghiệm chatbot AI cho bạn bè hoặc đồng nghiệp qua URL. Bạn nên làm điều này để kiểm tra chức năng bot trước khi triển khai chính thức.

Khi kiểm thử, bạn sẽ có thể điều chỉnh bot của mình để hoạt động tốt hơn. Và hãy chuẩn bị sẵn sàng: quá trình này sẽ tiếp tục ngay cả sau khi bạn triển khai chatbot của mình. Điều này là bình thường.

6. Triển khai

Chatbot của bạn sẽ hoạt động ở đâu? Các lựa chọn triển khai phổ biến nhất là 1) website công ty, và 2) kênh WhatsApp.

Triển khai chatbot sẽ yêu cầu bạn kết nối nó với nền tảng đã chọn và cấu hình quyền truy cập, tích hợp cũng như các trình kích hoạt. Quy trình này sẽ khác nhau tùy vào nơi bạn triển khai.

Nhưng nếu bạn chọn một nền tảng phổ biến, chúng tôi có thể hỗ trợ bạn. Tôi cùng các đồng nghiệp tài năng đã tạo ra các hướng dẫn từng bước cho:

• Chatbot cho website
• Chatbot SMS
• chatbot WhatsApp
• Chatbot Telegram
• Chatbot Facebook Messenger
• Chatbot Instagram
• Chatbot WordPress
• Chatbot Wix
• Bot Slack

Nếu bạn chọn chatbot truyền thống cho website, bạn có thể quyết định sử dụng widget cổ điển hoặc định dạng như một trang web riêng biệt (bạn có thể xem một ví dụ từ khách hàng của chúng tôi tại đây).

Và đừng quên thông báo cho người dùng rằng chatbot của bạn đã hoạt động – nếu họ không biết, chatbot AI của bạn sẽ không thể thực hiện đúng chức năng.

‍

7. Giám sát

‍

Dự án chatbot AI của bạn không kết thúc sau khi triển khai – thực tế, triển khai chỉ là bước khởi đầu. Khi chatbot đã hoạt động, nó sẽ bắt đầu làm việc cho bạn.

Bất kỳ nền tảng chatbot AI nào đáng tin cậy đều sẽ cung cấp cho bạn các phân tích liên tục về chatbot – khi nào người dùng sử dụng, họ hỏi về chủ đề gì và họ tương tác qua nền tảng nào.

Thực tế, phân tích chatbot nên là trung tâm của chiến lược sau triển khai. Bạn không thể cải tiến bot hiệu quả nếu không rõ những điểm cần cải thiện.

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về cách quản lý và nâng cao chatbot sau khi triển khai, bạn có thể xem khóa học miễn phí về Quản lý Chatbot của chúng tôi.

Bắt đầu tạo chatbot AI miễn phí ngay hôm nay

Bạn có ý tưởng cho chatbot AI – và chúng tôi có nền tảng tiên tiến, dễ sử dụng nhất hiện nay.

Việc xây dựng trên Botpress rất dễ dàng với trình tạo luồng trực quan kéo-thả, thư viện tài liệu phong phú và cộng đồng Discord năng động với hơn 25.000 nhà phát triển bot.

Nền tảng có khả năng mở rộng của chúng tôi cho phép bạn xây dựng bất cứ thứ gì, và Integration Hub của chúng tôi có đầy đủ các kết nối dựng sẵn tới các kênh lớn nhất.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Tôi có thể chuyển chatbot hiện tại (được xây dựng trên nền tảng khác) sang Botpress không?

Có, bạn có thể chuyển chatbot hiện tại sang Botpress, nhưng hiện chưa có công cụ nhập tự động. Bạn sẽ cần xây dựng lại các luồng và tích hợp bằng Botpress Studio để tái tạo chức năng của bot gốc.

2. Làm sao để xác định doanh nghiệp của tôi thực sự cần chatbot AI?

Để xác định doanh nghiệp của bạn có cần chatbot AI hay không, hãy xem xét liệu đội ngũ của bạn có dành nhiều thời gian cho các câu hỏi lặp lại, hỗ trợ khách hàng hoặc lọc khách hàng tiềm năng không. Nếu tự động hóa các tương tác này có thể giảm chi phí hoặc mở rộng quy mô mà không cần tuyển thêm nhân sự, chatbot là một khoản đầu tư hợp lý.

3. Tôi nên huấn luyện lại hoặc cập nhật chatbot của mình bao lâu một lần?

Bạn nên huấn luyện lại hoặc cập nhật chatbot mỗi quý, hoặc bất cứ khi nào có thay đổi lớn về sản phẩm hoặc câu hỏi thường gặp. Với các bot có lưu lượng lớn, nên đánh giá hiệu suất hàng tháng và cập nhật dần dựa trên phân tích (như ý định bị hiểu nhầm hoặc người dùng rời bỏ) để đảm bảo độ chính xác và tương tác tối ưu.

4. Một số sai lầm phổ biến cần tránh khi triển khai chatbot AI đầu tiên là gì?

Một sai lầm phổ biến khi triển khai chatbot AI đầu tiên là cố gắng bao phủ quá nhiều trường hợp sử dụng trước khi xác thực chức năng cốt lõi. Tránh làm phức tạp hóa; hãy tập trung vào luồng tối thiểu khả thi, thu thập phản hồi và cải tiến dựa trên hiệu quả thực tế trước khi mở rộng.

5. Làm sao để chạy thử nghiệm A/B trên các luồng hội thoại khác nhau?

Để chạy thử nghiệm A/B trên các luồng hội thoại của chatbot, hãy nhân bản các biến thể luồng và sử dụng logic hoặc phương pháp phân chia ngẫu nhiên để chia người dùng giữa các phiên bản. Theo dõi các chỉ số kết quả như tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ hoặc chuyển đổi để xác định phiên bản nào hiệu quả hơn, và cải tiến dựa trên kết quả đó.