BÁO cáo môn học đề tài NGHIÊN cứu về tác tử THÔNG MINH và ỨNG DỤNG tạo CHATBOT hỗ TRỢ GIẢI đáp THẮC mắc của học SINH SINH VIÊN

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI - BÁO CÁO MÔN HỌC ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU VỀ TÁC TỬ THÔNG MINH VÀ ỨNG DỤNG TẠO CHATBOT HỖ TRỢ GIẢI ĐÁP THẮC MẮC CỦA HỌC SINH SINH VIÊN Hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Mạnh Cường Sinh viên thực hiện: Nguyễn Văn Tùng Ngô Quang Huy Hà Nội, năm 2022 LỜI MỞ ĐẦU Trí tuệ nhân tạo ngày phát triển mạnh biết đến nhiều tất lĩnh vực đời sống Trí tuệ nhân tạo tạo máy tính, robot điều khiển máy tính, hoặc phần mềm thơng minh, tương tự cách mà người nghĩ Trí tuệ nhân tạo hồn thành bằng cách nghiên cứu bợ não của người, cách người học tập, định, làm việc muốn giải vấn đề, sử dụng kết nghiên cứu làm sở để phát triển hệ thống phần mềm thông minh Chatbots mợt hình thức thơ sơ của phần mềm trí tuệ nhân tạo, mợt chương trình tạo từ máy tính tiến hành c̣c trị chuyện thơng qua phương pháp nhập văn bản, âm thanh, cảm ứng trả lời câu hỏi xử lý tình huống, mợt cơng cụ giao tiếp, tương tác với người thơng qua mợt trí tuệ nhân tạo đã lập trình sẵn Có nhiều công cụ thư viện hỗ trợ cho Chatbots như: Dialogflow, Wit.ai, Watson Conversation Service, Microsoft, LUIS, Google Natural Language API, Amazon Lex,… Trong năm gần đây, khoa học công nghệ dần tiến đến một tầm cao Mặc dù mẻ lĩnh vực khoa học công nghệ Chatbots nghiên cứu phát triển với tốc đợ chóng mặt trung tâm nghiên cứu, trường đại học học viện… nhiều lĩnh vực ứng dụng cơng nghệ Do đó, nhóm đã xây dựng mợt số ChatBot có khả tiếp nhận phản hồi thông tin để hỗ trợ vận hành hệ thống thông tin của nhà trường với sinh viên nhằm giảm thiểu nhân lực giảm thiểu sai sót của người MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG CHƯƠNG TÌM HIỀU VỀ TÁC TỬ THÔNG MINH 1.1 Tác tử môi trường 1.2 Tác tử thơng minh gì? 1.3 Đặc điểm của tác tử thông minh 1.4 PEAS – Quy tắc để trở thành tác tử thông minh 1.5 Đặc điểm của môi trường 1.6 Phân loại tác tử thông minh 1.6.1 Tác tử phản xạ đơn giản 1.6.2 Tác tử phản xạ có trạng thái 1.6.3 Tác tử hướng mục đích 1.6.4 Tác tử hướng lợi ích 1.6.5 Tác tử với khả học CHƯƠNG TỔNG QUAN MICROSOFT BOT FRAMEWORK 2.1 ChatBot gì? 2.2 Microsoft Bot Framework 2.3 Cách thức hoạt động của Microsoft Bot Framework 2.4 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 2.5 Bot Framework nhắm tới đối tượng nào? CHƯƠNG THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG CHATBOT 3.1 Chatbot hỗ trợ tra cứu thông tin chuẩn đầu Kỹ sử dụng CNTT Trung tâm Công nghệ Thông tin Đại học Công nghiệp Hà Nội 3.1.1 Phát biểu toán 3.1.2 Triển khai 3.1.3 Hạn chế định hướng phát triển 3.2 Chatbot hỗ trợ Fanpage của trường Đại học Công nghiệp Hà Nội giải đáp thắc mắc của sinh viên 3.2.1 Phát biểu toán 3.2.2 Triển khai 3.2.3 Ưu điểm hạn chế DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Tác tử mơi trường Hình 2: Tác tử phản xạ đơn giản Hình 3: Tác tử phản xạ có trạng thái Hình 4: Tác tử hướng mục đích .9 Hình 5: Tác tử hướng lợi ích 10 Hình 6: Tác tử với khả học 10 Hình 7: Cách thức hoạt đợng của Bot Framework 13 Hình 8: API cho phép lấy liệu lịch học điều kiện dự thi 16 Hình 9: API cho phép lấy liệu lịch thi 16 Hình 10: API cho phép lấy điểm thi đánh giá KNSD CNTT 16 Hình 11: Khởi tạo Chatbot 17 Hình 12: Chatbot gửi lời chào đến User 17 Hình 13: Chatbot Yêu cầu nhập Mã sinh viên .18 Hình 14: Chatbot yêu cầu chọn mục cần tra cứu 18 Hình 15: Chatbot Gửi yêu cầu lên API trả kết cho User .18 Hình 16: Chatbot yêu cầu cung cấp mã sinh viên 19 Hình 17: Chatbot yêu cầu người dùng chọn nợi dung cần tra cứu 19 Hình 18: Kết trả của Chatbot 20 Hình 19: Tạo tri thức cho Chatbot 21 Hình 20: Nhập tri thức cho Bot 22 Hình 21: Tạo tri thức nhiều lựa chọn 22 Hình 22: Tạo ChatBot 23 Hình 23: Các tảng Chatbot hỗ trợ 23 Hình 24: Tạo Facebook App 24 Hình 25: Cấu hình App Facebook để lấy Token Webhook 24 Hình 26: Nhập thơng tin vào trường tiến hành kết nối với Facebook 25 Hình 27: Kiểm tra kết nối tới kênh 25 Hình 28: Chatbot hoạt động tảng Facebook 26 Hình 29: Chatbot hoạt đợng tảng Microsoft Teams .26 DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Hành động của tác tử hút bụi thông minh Bảng 2: Ví dụ yêu tố của tác tử thông minh CHƯƠNG TÌM HIỀU VỀ TÁC TỬ THƠNG MINH 1.1 Tác tử mơi trường Một tác tử - Agent hiểu bất cứ thứ cảm nhận mơi trường quanh thơng qua cảm biến tác động trở lại môi trường thơng qua bợ kích hoạt ❖ ❖ Ví dụ 1: người xem tác tử ❑ Cảm biến: mắt, tai, … ❑ Bợ kích hoạt: tay, chân, … Ví dụ 2: Người máy Aishimo ❑ Cảm biến: camera, bợ dị đường hồng ngoại ❑ Bợ kích hoạt: mơ tơ Hình 1: Tác tử mơi trường Mợt chương trình tác tử đơn giản định nghĩa mặt toán học sau: f : P* → A Trong đó: • f gọi hàm tác tử, ánh xạ khái niệm có mợt hành đợng khả thi hoặc mợt hệ số, phần tử, hàm, hay hằng số • P Percept, đầu vào đặc biệt mà tác tử nhận thức đươc tình từ mơi trường thơng qua cảm biến • A Action, hành động đầu tương ứng 1.2 Tác tử thơng minh gì? Tác tử thơng minh – Intelligent Agents tác tử dạng mợt chương trình máy tính có khả nhận thức mơi trường xung quanh thực hành động phản ứng lại một cách tự chủ để đat mục tiêu tối ưu Tác tử thông minh tạo để thực mợt nhiệm vụ hay kế hoạch có khả suy luận, học hỏi sử dụng kiến thức để tối ưu hóa giá trị mục tiêu mong đợi ❖ Ví dụ: Tác tử hút bụi thơng minh: Hình 2: Tác tử hút bụi thơng minh - Cảm nhận: vị trí (A hoặc B), trạng thái (sạch hoặc bẩn) - Hành động: qua trái, qua phải, hút bụi, NoOp [A, sạch] [A, bẩn] [B, sạch] [B, bẩn] Bảng 1: Hành động tác tử hút bụi thông minh 1.3 Đặc điểm tác tử thông minh ❖ Với dãy trạng thái cảm nhận với tri thức sẵn có, tác tử phải lựa chọn hành đợng cho tối đa hóa hàm đánh giá hiệu ❖ Cho đích cần đạt tri thức sẵn có, tác tử cần: - Sử dụng thông tin thu từ quan sát để cập nhật lại tri thức của - Trên sở tri thức của nó, thực thi hành đợng nhằm đạt mục tiêu đề giới của ❖ Mợt tác tử tự trị hành vi xác định kinh nghiệm của thân (với khả học thích nghi) 1.4 PEAS – Quy tắc để trở thành tác tử thông minh Khi thiết kế, xây dựng một tác tử thông minh, phải xem xét yếu tố Nếu đáp ứng đủ yêu cầu tác tử gọi tác tử thơng ❑ Performance measure: Hàm đo hiệu ❑ Enviroment: Môi trường ❑ Actuator: Bợ kích hoạt ❑ Sensor: Cảm biến Ví dụ PEAS: Bảng 2: Ví dụ u tố tác tử thơng minh 1.5 Đặc điểm môi trường ❖ Môi trường quan sát hoàn toàn hay phần? Hoàn toàn cảm biến của tác tử cho phép thu nhận hồn tồn trạng thái của môi trường thời điểm Ngược lại môi trường quan sát một phần ❖ Môi trường tất định hay bất định? Môi trường tất định trạng thái của môi trường đã xác định hoàn toàn dựa vào trạng thái của Ngược lại khơng xác định hồn tồn bất định ❖ Môi trường tĩnh hay động? Khi tác tử tính tốn, mơi trường bị thay đổi mợt yếu tố mơi trường động Nếu không thay đổi môi trường tĩnh ❖ Môi trường rời rạc hay liên tục? Môi trường có mợt số hữu hạn cảm nhận / hành động định nghĩa rõ ràng coi rời rạc ❖ Môi trường đơn tác tử hay đa tác tử? Mơi trường có nhiều tác tử hoạt động gọi môi trường đa tác tử Ngược lại, đơn tác tử có mợt 1.6 Phân loại tác tử thông minh 1.6.1 Tác tử phản xạ đơn giản Hình 2: Tác tử phản xạ đơn giản Tác tử hành động dựa trạng thái tại, không xét đến khứ 1.6.2 Tác tử phản xạ có trạng thái • API phân tích ngơn ngữ sử dụng tḥt tốn phân tích ngơn ngữ nâng cao để xử lý văn thực hoạt động chẳng hạn chia nhỏ cấu trúc của văn hoặc thực gắn thẻ một phần giọng nói phân tích cú pháp • API mơ hình ngơn ngữ web (WebLM) sử dụng để tự đợng hóa nhiều q trình xử lý ngơn ngữ tự nhiên tác vụ, chẳng hạn tần suất từ hoặc dự đoán từ tiếp theo, sử dụng tḥt tốn mơ hình ngơn ngữ nâng cao 2.5 Bot Framework nhắm tới đối tượng nào? Đối tượng mà Bot Framework nhắm tới bất ký muốn tạo nên mợt Chatbot cho riêng Bạn khơng thiết phải giỏi tḥt tốn, phải biết xử lý ngơn ngữ tự nhiên viết một Chatbot thông minh Khi tự viết Chatbot, người phát triển phải đối mặt với vấn đề sau: • Chatbot cần phải hiểu ngơn ngữ có kỹ đàm thoại • Chúng cần phải hiệu quả, linh hoạt có khả mở rợng • Chúng phải kết nối với người dùng – lý tưởng ngữ cảnh ngơn ngữ Bot Framework cung cấp công cụ hỗ trợ người phát triển giải vấn đề này, cần tập trung vào phát triển nghiệp vụ của Chatbot Những lợi sử dụng Bot Framework: •Viết mợt Chatbot đồng thời chạy tảng khác nhau: Skype, Facebook Messenger, Slack… •Được cung cấp Embedded Web Chat Control (có thể nhúng Chatbot vào ln trang web sẵn có mà khơng cần tốn cơng code) •Direct Line API: REST API thêm Chatbot vào ứng dụng nào, khơng giới hạn ngơn ngữ tảng • Cuối phần quan trọng nhất: Làm cho Chatbot trở nên thông minh bằng Cognitive Services LUIS cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Translator giúp tự động phiên dịch qua 30 ngôn ngữ khác 14 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG CHATBOT 3.1 Chatbot hỗ trợ tra cứu thông tin chuẩn đầu Kỹ sử dụng CNTT Trung tâm Công nghệ Thông tin Đại học Công nghiệp Hà Nội 3.1.1 Phát biểu toán Trung tâm Cơng nghệ thơng tin có chức tham mưu giúp việc cho Hiệu trưởng quản lý hoạt động nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT); đào tạo, bồi dưỡng CNTT theo phân cấp; phát triển vận hành hệ thống hạ tầng CNTT của Nhà trường; tổ chức thực dịch vụ CNTT; thực chức khác theo quy định của pháp luật Quy chế tổ chức, hoạt động của Nhà trường Một nhiệm vụ của Trung tâm Công nghệ Thông tin Tổ chức quản lý, đào tạo, đánh giá chuẩn đầu CNTT cho người học thuộc khoa, trung tâm (trừ khoa CNTT) của Nhà trường Trong công tác đào tạo, đánh giá chuẩn đầu CNTT, việc tra cứu thông tin học sinh, sinh viên bao gồm thông tin Lịch học, Điều kiện dự thi, Lịch thi, Điểm đánh giá Kỹ sử dụng Công nghệ thông tin (KNSD CNTT) diễn thường xuyên liên tục Tuy nhiên, học sinh, sinh viên tra cứu một kênh thông tin Website của Trung tâm Việc hạn chế việc tiếp nhận thông tin của người học, ngược lại với phát triển nhiều tảng mạng xã hội, của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt đợng dạy học thực cần thiết đặc biệt Trung tâm Công nghệ thông tin Xuất phát từ u cầu đó, Nhóm có đề xuất xây dựng mợt Chatbot hỗ trợ việc tra cứu thông tin hoạt động dạy, học đánh giá chuẩn đầu KNSD CNTT Trung tâm Công nghệ thông tin, trường Đại học Công nghiệp Hà Nội 3.1.2 Triển khai 3.1.2.1 Xây dựng APIs Để tạo Chatbot tra cứu thông tin dạy, học đánh giá chuẩn đầu KNSD CNTT cần xây dựng API: Tra cứu lịch học điều kiện dự thi, Tra cứu lịch thi, Tra cứu điểm thi đánh giá chuẩn đầu với tham số đầu vào mã học sinh sinh viên 3.1.2.2 Tra cứu Lịch học điều kiện dự thi 15 Cho phép lấy liệu thời khóa biểu, điều kiện dự thi đánh giá chuẩn đầu học phần Kỹ sử dụng CNTT của học sinh sinh, viên dạng JSON Hình 8: API cho phép lấy liệu lịch học điều kiện dự thi 3.1.2.3 Tra cứu Lịch thi Cho phép lấy thông tin lịch thi học phần Kỹ sử dụng CNTT của học sinh, sinh viên dạng JSON Hình 9: API cho phép lấy liệu lịch thi 3.1.2.4 Tra cứu Điểm thi đánh giá chuẩn đầu KNSD CNTT Cho phép lấy thông tin điểm thi đánh giá chuẩn đầu học phần Kỹ sử dụng CNTT của học sinh, sinh viên dạng JSON Hình 10: API cho phép lấy điểm thi đánh giá KNSD CNTT 16 3.1.2.5 Khởi tạo Chatbot Hình 11: Khởi tạo Chatbot Hình 12: Chatbot gửi lời chào đến User 17 Hình 13: Chatbot Yêu cầu nhập Mã sinh viên Hình 14: Chatbot yêu cầu chọn mục cần tra cứu Hình 15: Chatbot Gửi yêu cầu lên API trả kết cho User 18 3.1.2.6 Thực nghiệm Emulator Hình 16: Chatbot yêu cầu cung cấp mã sinh viên Sau người dùng nhập mã sinh viên, Chatbot yêu cầu chọn một nội dung cần tra cứu bao gồm: Lịch học, Điều kiện dự thi, Lịch thi, Kết hoặc KT để kết thúc tra cứu Hình 17: Chatbot yêu cầu người dùng chọn nội dung cần tra cứu 19 Hình 18: Kết trả Chatbot 3.1.3 Hạn chế định hướng phát triển - Hạn chế: Bot phát triển thời gian ngắn nên số lượng chức cịn - Định hướng phát triển: Tích hợp tính năng: o Tra cứu thơng tin chứng Kỹ sử dụng Công nghệ thông tin o Đăng ký dự thi đánh giá CĐR Kỹ sử dụng CNTT o Tích hợp vào mạng xã hội 3.2 ChatBot hỗ trợ Fanpage trường Đại học Công nghiệp Hà Nội giải đáp thắc mắc sinh viên 3.1.4 Phát biểu toán Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội một trường có quy mơ đào tạo lớn miền bắc với khoảng 30 nghìn sinh viên Do vậy, nhà trường đã phát triển nhiều kênh thơng tin giao tiếp với sinh viên, có tảng Facebook 20 Để giải đáp thắc mắc cho số lượng lớn sinh viên tồn trường địi hỏi lượng nhân lực lớn lượng lớn thông tin yêu cầu người phải xử lý Xuất phát từ yêu cầu đó, nhóm đã xây dựng ChatBot có chức tiếp nhận giải đáp thắc mắc thường gặp của sinh viên Việc áp dụng công nghệ giúp giảm thiểu nhân lực hạn chế sai sót trình xử lý thơng tin của người giúp đưa phản hồi xác đến sinh viên 3.1.5 Triển khai 3.1.5.1 Tạo tri thức cho ChatBot - Truy cập trang: https://www.qnamaker.ai/ -Chọn mục Create a knowledge base để tạo tri thức - Hình 19: Tạo tri thức cho ChatBot Tạo câu hỏi câu trả lời Sau hoàn thành, chọn mục Save and train để tiến hành train liệu cho Bot 21 ❖ Hình 20: Nhập tri thức cho Bot Lưu ý: Nếu muốn tạo câu trả lời có nhiều lựa chọn có sẵn, cần tạo câu hỏi câu trả lời nhỏ trước tạo câu hỏi bao chùm Sau đó, phần câu trả lời của câu hỏi lớn, chọn mục Add follow-up prompt thêm câu trả lời nhỏ xuống phía Khi người dùng hỏi đến câu hỏi lớn, ChatBot trả lời bằng ô lựa chọn để người dùng lựa chọn Hình 21: Tạo tri thức nhiều lựa chọn 3.1.5.2 Tạo ChatBot - Sau tạo training tri thức mới, chọn mục Publish Tại trang mới, chọn mục Create Bot, web chuyển hướng tới trang https://portal.azure.com/ - 22 - Nhập thông tin tên, mô tả nhấn nút Create để tạo Bot Hình 22: Tạo ChatBot 3.1.5.3 Kết nối ChatBot với tảng - Trong phần menu, chọn mục Channels (deprecated), tảng mà ChatBot kết nối Hình 23: Các tảng ChatBot hỗ trợ - Truy cập trang: https://developers.facebook.com/ để tạo app Facebook, lấy ID mã 23 Hình 24: Tạo Facebook App - Cấu hình App Facebook để lấy Token Webhook Hình 25: Cấu hình App Facebook để lấy Token Webhook - Quay lại trang quản lý ChatBot, nhập thông tin vào trường tiến hành kết nối với Facebook 24 Hình 26: Nhập thơng tin vào trường tiến hành kết nối với Facebook - Kiểm tra lại, kết nối thành công, kênh đã kết nối lên phần danh sách Hình 27: Kiểm tra kết nối tới kênh 25 3.1.5.4 Kết Hình 28: ChatBot hoạt động tảng Facebook Hình 29: ChatBot hoạt động tảng Microsoft Teams 3.1.6 Ưu điểm hạn chế 3.1.6.1 Ưu điểm - ChatBot hoạt động tốt chạy lúc nhiều tảng 26 - Phản hồi thơng tin xác đến người dùng 3.1.6.2 Nhược điểm - Không tự động kết nối với Facebook một số dịch vụ ChatBot khác - Vì thời gian gấp rút nên nhóm chưa thu thập đầy đủ liệu cần thiết để training ChatBot tối ưu 27 TÀI LIỆU THAM KHẢO Stuart Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 4th Edition, 2020 T M Mitchell Machine Learning McGraw-Hill, 1997 Azure Bot Service documentation https://docs.microsoft.com/vi-vn/azure/bot-service Bot Framework Solutions https://microsoft.github.io/botframeworksolutions 28 ... đơn tác tử hay đa tác tử? Mơi trường có nhiều tác tử hoạt động gọi môi trường đa tác tử Ngược lại, đơn tác tử có mợt 1.6 Phân loại tác tử thông minh 1.6.1 Tác tử phản xạ đơn giản Hình 2: Tác. .. VỀ TÁC TỬ THƠNG MINH 1.1 Tác tử môi trường 1.2 Tác tử thơng minh gì? 1.3 Đặc điểm của tác tử thông minh 1.4 PEAS – Quy tắc để trở thành tác tử thông minh. .. Công nghệ thông tin o Đăng ký dự thi đánh giá CĐR Kỹ sử dụng CNTT o Tích hợp vào mạng xã hội 3.2 ChatBot hỗ trợ Fanpage trường Đại học Công nghiệp Hà Nội giải đáp thắc mắc sinh viên 3.1.4