Bí quyết tạo Chatbot AI đơn giản với Python (dành cho newbie)

Nếu bạn đã từng sử dụng chatbot AI, hẳn bạn từng thắc mắc chúng hoạt động như thế nào và liệu bạn có thể tự tạo một chatbot cho riêng mình? Với Python, điều đó hoàn toàn khả thi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách xây dựng một chatbot đơn giản nhất và một số gợi ý để nâng cấp nó.

Tìm hiểu về NLTK với Python

Một trong những lý do thuyết phục nhất để sử dụng Python là tính chất module của nó. Chúng ta đã thấy điều này trong ví dụ về ứng dụng theo dõi chi tiêu đơn giản, khi sử dụng Tkinter để tạo giao diện người dùng cơ bản. Tuy nhiên, chatbot không cần phải phức tạp như vậy và chúng ta có thể chạy một chatbot trong terminal mà không gặp vấn đề gì. Bài viết này sẽ không đi sâu vào thiết kế giao diện người dùng, nhưng bạn có thể tự mình thử sức.

Nền tảng của ứng dụng chatbot này là NLTK (Natural Language Toolkit), một thư viện Python cung cấp các khối xây dựng cơ bản. Để cài đặt NLTK, hãy mở terminal trong thư mục cài đặt Python của bạn và gõ:

Bạn có thể nhận thấy rằng chúng ta đã thêm một số từ khóa “download”. Thao tác này cho phép chúng ta tải xuống tập dữ liệu cơ bản bao gồm các câu trả lời và thông tin mà chatbot đơn giản của chúng ta đã biết. Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu cách làm cho chatbot hoạt động.

Tạo giao diện cho Chatbot

Chúng ta sẽ thiết kế giao diện chatbot đơn giản, tương tự như cách chúng ta đã tạo danh sách công việc đơn giản bằng Python. Cửa sổ terminal sẽ được sử dụng để nhập và xuất dữ liệu.

Điều này cung cấp cho chatbot khả năng tương tác cơ bản, từ ngữ gợi ý và cách thức xử lý câu hỏi ban đầu. Bây giờ, hãy xem xét cách AI bot này tiếp nhận gợi ý và hiểu những gì chúng ta nhập.

Dạy Bot “đọc” như thế nào?

Bạn có thể đã nhận thấy từ “tokenize” trong phần import thư viện trước đó. “Token” là những gì bot sử dụng để hiểu những gì chúng ta đang nói. Để xác định chủ đề bạn muốn thảo luận, chúng ta sẽ sử dụng token và gắn thẻ, cũng như xử lý các câu hỏi:

Xây dựng “bộ não” (sơ khai) cho Bot

Vì đây là một chatbot AI đơn giản, chúng ta sẽ không thực hiện bất kỳ xử lý tư duy phức tạp nào. Thay vào đó, chúng ta sẽ phát triển một phương pháp để xử lý dữ liệu đầu vào của người dùng và xác định cảm xúc:

Chúng ta sử dụng vader_lexicon để cho biết cảm xúc trong dữ liệu đầu vào của người dùng và từ đó chúng ta có thể xác định loại đầu ra sẽ cung cấp cho họ.

Hoàn thiện giao diện trò chuyện

Để hoàn thiện phần code, chúng ta sẽ thiết kế giao diện chat.

Giao diện này cho phép chúng ta trò chuyện cơ bản với chatbot và nhận được phản hồi từ nó.

Kết hợp mọi thứ lại với nhau và cách cải thiện

Khi chạy chatbot, chúng ta sẽ thấy kết quả tương tự như sau:

Tại thời điểm này, bot có thể đọc dữ liệu đầu vào của bạn và đưa ra phản hồi ngẫu nhiên, nhưng nó không thể thực sự suy nghĩ và phản hồi bạn. Tuy nhiên, nhờ hệ thống token hóa, nó có thể hiểu được những gì bạn đang cố gắng hỏi. Nó chỉ không có bất kỳ dữ liệu nào để phản hồi.

Để xây dựng chatbot AI với cơ sở kiến thức phù hợp, bạn cần tìm hiểu về mạng từ ngữ và học cách tuần tự hóa dữ liệu, điều này vượt xa những gì chúng ta muốn làm ở đây. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tạo một chatbot chức năng hơn, có rất nhiều tài nguyên có thể dạy cho bạn những gì bạn cần biết. Như mọi khi, mã này có sẵn trên GitHub của tôi để tải xuống hoặc nhận xét.

Có rất nhiều điều chúng ta có thể cải thiện với bot này, từ việc cung cấp cho nó một cơ sở kiến thức thực tế đến nâng cấp giao diện người dùng thành thứ gì đó đẹp mắt và hấp dẫn hơn. Hãy thử nghiệm với điều này và xem bạn có thể tạo ra những gì!