Trong bài báo cáo này, chúng tôi sử sẽ tạo một bot Azure và tích hợp nó với AzureCognitive Services API để cho phép nó dự đoán cảm tính của người dùng cuối và côngkhai bot lên dịch vụ Az
Bot là gì?
Bot là ứng dụng phần mềm tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại qua mạng, giúp thực hiện công việc nhanh chóng và chính xác Chúng tuân theo hướng dẫn cụ thể để mô phỏng hành vi con người mà không cần can thiệp Ví dụ, bot có khả năng tương tác với các trang web và trò chuyện với khách hàng.
Bot có nhiều ứng dụng đa dạng, bao gồm trợ lý ảo, đại diện dịch vụ khách hàng, ứng dụng web và giao diện người dùng Chúng giao tiếp tự nhiên với khách hàng và các nhóm nội bộ, cung cấp các giải pháp thông minh và mục tiêu cho hầu hết mọi loại hình kinh doanh.
Các nhóm chọn sử dụng Azure nhờ vào khả năng tích hợp mạnh mẽ với nhiều dịch vụ khác của Azure Một ví dụ điển hình là việc kết hợp bot với các dịch vụ AI, cho phép tạo ra những bot thông minh có khả năng hiểu và phản hồi một cách thông minh đối với các nhận xét từ người dùng cuối.
Trong bài báo cáo này, chúng tôi sẽ phát triển một bot Azure và tích hợp nó với API Azure Cognitive Services, nhằm dự đoán cảm xúc của người dùng Cuối cùng, bot sẽ được công khai trên dịch vụ Azure Bot Service.
Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu của đề tài là cung cấp cho học viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để xây dựng và triển khai bot trên nền tảng Azure Học viên sẽ sử dụng các công cụ như Yoeman, Bot Framework Emulator và Azure Cognitive Services API trong môi trường Node.js Qua đó, họ sẽ học cách tạo ra những bot thông minh và linh hoạt, có khả năng tương tác tự nhiên với người dùng.
Trong bài báo cáo này, chúng tôi sẽ tập trung vào bốn mục tiêu chính:
Chúng tôi sẽ xây dựng bot trên nền tảng Azure, sử dụng Node.js làm môi trường lập trình và công cụ Yoeman để khởi tạo dự án một cách hiệu quả.
Sử dụng Bot Framework Emulator cho phép chúng ta tương tác cục bộ với bot, giúp dễ dàng thử nghiệm và kiểm tra bot trên máy tính cá nhân trước khi tiến hành triển khai.
Tích hợp bot với API Azure Cognitive Services giúp mở rộng khả năng của bot thông qua các tính năng như nhận dạng ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh và nhiều tính năng khác.
Triển khai bot lên Azure Bot Service là bước cuối cùng trong quá trình phát triển, cho phép bạn sử dụng Azure CLI và Azure Resource Manager để tự động hóa quy trình triển khai và quản lý bot trên nền tảng đám mây.
Với những kỹ năng này, chúng ta có thể xây dựng và triển khai các bộ phận có hiệu suất cao, tạo ra trải nghiệm tương tác thông minh và đáng tin cậy cho người dùng.
Công cụ Yoeman
Yoeman là gì
Yoeman là một công cụ mạnh mẽ giúp tạo khung sườn cho ứng dụng, cho phép phát triển bất kỳ ứng dụng nào một cách linh hoạt Nó tự động hóa quy trình khởi tạo dự án phần mềm, giúp nhà phát triển nhanh chóng bắt đầu dự án mới Với các mẫu dự án và công cụ tạo mã tự động, Yoeman hỗ trợ tạo ra cấu hình, cấu trúc thư mục và mã nguồn, nâng cao hiệu quả công việc.
Hình 1: Hỉnh ảnh Logo của công cụ Yoeman
Yoeman là một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ tạo ra các script và frameworks như Node.js, Angular.js, và hơn thế nữa Không chỉ đơn thuần là một công cụ, Yoeman còn hoạt động như một workflow, tập hợp các “best practice” giúp phát triển ứng dụng nhanh chóng và dễ dàng Nó cho phép người dùng dễ dàng tạo khung sườn cho các dự án mới thông qua các template tùy chỉnh bằng dòng lệnh.
Hình 2 Hình ảnh minh hoạ của Yoeman
Các chức năng chính chủa Yoeman
Yoeman offers project generation capabilities through various generators that create project structures for different web applications, including popular frameworks like AngularJS, React, and Vue.js Users can easily select from the available generators to kickstart their new projects.
Quản lý dependencies là một tính năng quan trọng của Yeoman, cho phép tích hợp với các công cụ quản lý gói như npm và Bower Điều này giúp cài đặt và quản lý các dependencies của dự án một cách dễ dàng, từ đó đơn giản hóa quá trình sử dụng các thư viện và framework bên thứ ba.
Yeoman enables users to customize generators and templates to meet the specific needs of their projects, allowing for tailored configurations that enhance development efficiency.
- Tạo các mẫu (Code scaffolding): Yeoman cung cấp các mẫu mã (boilerplate code) để giúp nhà phát triển bắt đầu với các dự án mới một cách nhanh chóng.
Azure Bot Service
Azure Bot Service là gì?
Azure Bot Service là dịch vụ bot được triển khai trên nền tảng đám mây Azure, cung cấp môi trường tích hợp cho việc phát triển bot Nó cho phép người dùng xây dựng, kết nối, thử nghiệm, triển khai và quản lý bot một cách dễ dàng tại một địa điểm duy nhất.
Hình 3 Hình ảnh về Azure Bot Service
Những lợi ích quan trọng khi sử dụng Azure Bot Service
- Xây dựng Bot nhanh chóng: Thực hiện, kiểm tra và xuất bản bot bằng giao diện đồ hoạ thấp
- Cải thiện ứng dụng bot theo thời gian: Tự dộng theo dõi từ xa bot quan trọng và xác định các chủ đề trong tương lai
- Tạo trải nghiệm tương tác đa nhiệm và đa kênh: Kết nối với các kênh như điện thoại và nhóm Microsoft với các thay đổi mã tối thiểu
- Quy mô mở rộng an toàn với quản lý tập trung: Triển khai các bot một cách an toàn để duy trì sự tuân thủ và quản trị
The Azure Bot Service integrates seamlessly with various components, including natural language processing tools like LUIS and QnAMaker, monitoring systems such as Application Insights, and persistence layers like Blob and CosmosDB It also connects to multiple communication channels, including Alexa, Microsoft Teams, Facebook, and Telegram, while leveraging platforms like App Service for enhanced functionality.
Microsoft Bot Framework
Microsoft Bot Framework là một công cụ mạnh mẽ do Microsoft phát triển, giúp xây dựng ứng dụng bot và trải nghiệm người dùng qua nhiều kênh khác nhau Khung làm việc này cung cấp đầy đủ các công cụ, thư viện và dịch vụ cần thiết để phát triển, triển khai và quản lý các bot thông minh, cho phép tương tác hiệu quả với người dùng.
Microsoft Bot Framework bao gồm các thành phần chính như Bot Framework SDK, một bộ công cụ hỗ trợ phát triển bot với nhiều ngôn ngữ lập trình như C# và Javascript Bên cạnh đó, Bot Framework Emulator là ứng dụng của Microsoft giúp triển khai, quản lý và mở rộng bot, cho phép người dùng kiểm tra và gỡ lỗi các bot được xây dựng bằng Bot Framework SDK.
Microsoft Bot Framework bao gồm các thành phần quan trọng trong trải nghiệm người dùng Đầu vào (Input) được thể hiện qua các biểu tượng cho nhấn, thẻ điều chỉnh, gõ và nói Thiết bị (Devices) được mô tả bằng biểu tượng của các loại thiết bị điện tử như máy tính, máy tính bảng và điện thoại thông minh Kênh (Channels) bao gồm nhiều nền tảng truyền thông với các biểu tượng tương ứng Tại trung tâm, Azure Bot Service kết nối tất cả các thành phần này, tạo ra một trải nghiệm liền mạch cho người dùng.
Kênh với Cognitive Services. o Cognitive Services: Bao gồm các khả năng Nhận biết Ngôn ngữ, Thị giác,
Trợ lý cá nhân hóa của bạn, được gọi là QnA (Câu hỏi và Trả lời) và Phát biểu, mang tính cách thương hiệu riêng biệt Dispatch cho phép trợ lý này gửi thông tin đến các nguồn kiến thức như cơ sở dữ liệu chung, tài liệu hướng dẫn (PDF) và các nguồn dữ liệu khác Kỹ năng của trợ lý có thể được tùy chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể như quản lý thư, lịch, và các nhiệm vụ đặc biệt, đồng thời hỗ trợ tích hợp với các Bot khác, API tùy chỉnh, Office Graph và Directory Ngoài ra, trợ lý 3P có khả năng đại diện cho các dịch vụ bên thứ ba được tích hợp vào khung làm việc.
Hình 4 Hình ảnh mô tả các thành phần của Bot Framework
Azure Cognitive Services
Giới thiệu về Azure Cognitive Services
Azure Cognitive Services là bộ dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) do Microsoft cung cấp trên nền tảng đám mây Azure, giúp các nhà phát triển tích hợp khả năng AI vào ứng dụng mà không cần kiến thức chuyên sâu Các API dễ sử dụng của Azure Cognitive Services cho phép xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh, văn bản, giọng nói, ngôn ngữ tự nhiên và nhiều khía cạnh thông tin khác.
Cognitive Services APIs are designed as REST APIs, allowing developers to easily integrate them across various platforms such as iOS, Android, and Windows, as long as there is an internet connection.
Hình 5 Hình ảnh logo của Azure Cognitive Services
Các APIs của Azure Cognitive Services
- Tính đến thời điểm hiện tại, Microsoft Cognitive Services bao gồm 21 API được chia thành 5 nhóm: Vision, Speech, Language, Knowledge và Search
Hình 6 Hình ảnh về các nhóm API của Azure Cognitive Services a Vision API
API Computer Vision cho phép trích xuất thông tin giá trị từ hình ảnh, xác định loại đối tượng như bánh mì, chó, mèo, hay cây cối Nó cũng có khả năng nhận diện giới tính của con người trong ảnh, nhận diện các nhân vật nổi tiếng và trích xuất văn bản có trong hình ảnh.
Face API là một công nghệ mạnh mẽ cho phép nhận diện khuôn mặt trong hình ảnh Nó không chỉ phát hiện khuôn mặt mà còn cung cấp thông tin chi tiết về các thuộc tính như tuổi, giới tính, mức độ rạng rỡ của nụ cười và chiều dài tóc Với khả năng này, Face API mở ra nhiều ứng dụng thú vị trong lĩnh vực nhận diện và phân tích khuôn mặt.
API còn cho phép so sánh 2 khuôn mặt có phải là của cùng một người hay không
Emotion API: API này cho phép xác định tâm trạng của người có trong bức hình xem họ đang vui, đang buồn hay đang giận dữ
Video API: API này là một tập hợp các thuật toán xử lý video tân tiến của
Microsoft cung cấp Video API cho phép các nhà phát triển tích hợp các tính năng chỉnh sửa video như chống rung, phát hiện khuôn mặt, phát hiện chuyển động và tạo video thumbnail Bên cạnh đó, Speech API cũng hỗ trợ các ứng dụng trong việc xử lý và chuyển đổi giọng nói.
API Bing Speech cho phép chuyển đổi âm thanh thành văn bản, chuyển đổi văn bản thành âm thanh (đọc chữ) và nhận diện ý nghĩa của câu nói.
Custom Recognition Intelligent Service (CRIS) enables the customization of language and acoustic models to align with your specific application or user needs.
API Nhận Dạng Giọng Nói của Microsoft sử dụng các thuật toán tiên tiến để nhận diện giọng nói trong các tập tin âm thanh API này bao gồm hai thành phần chính: xác nhận người nói (speaker verification) và xác định người nói (speaker identification).
API Bing Spell Check cho phép phát hiện và sửa lỗi chính tả trong văn bản mà bạn cung cấp Nó còn có khả năng nhận diện từ lóng, sửa lỗi tên riêng và điều chỉnh các từ đồng âm một cách hiệu quả.
API Mô Hình Ngôn Ngữ Web: API này hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép chèn khoảng cách vào các đoạn văn bản liên tục như hashtag hoặc đường dẫn.
: The Linguistic Analysis API giúp bạn hiểu sâu hơn
API phân tích ngôn ngữ tự nhiên của chúng tôi giúp xác định các thực thể (danh từ) và hành động (động từ) trong văn bản một cách dễ dàng Việc xử lý văn bản này hỗ trợ hiệu quả cho các phân tích như phân tích tâm lý.
Language Understanding Intelligent Service (LUIS) cho phép lập trình viên phát triển các mô hình hiểu ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện các câu lệnh tùy chỉnh cho ứng dụng của họ.
Text Analytics API: API này giúp xác định các ẩn ý, từ khóa, chủ đề hay ngôn ngữ được sử dụng có trong một đoạn văn bản. d Knowledge API
API Kiến thức Học thuật: API này hỗ trợ lập trình viên phát triển các giải pháp tìm kiếm tài liệu học thuật, cung cấp tính năng Interpret để trả về kết quả gợi ý cho từ khóa người dùng nhập, dựa trên nguồn dữ liệu phong phú từ hệ thống Microsoft Academic Graph (MAG).
API Dịch vụ Khám Phá Kiến Thức cho phép lập trình viên phát triển các giải pháp tìm kiếm dựa trên ngôn ngữ tự nhiên API này chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên mà người dùng nhập vào thành các truy vấn có cấu trúc, giúp máy tính dễ dàng hiểu và xử lý thông tin.
Entity Linking Intelligence Service API: Với một đoạn văn bản, Entity Linking
The Intelligence Service will identify and define each entity present in a text based on its context, linking these entities to Wikipedia For instance, if a text contains the word "cloud," it can be interpreted as "Cloud Computing."
“Cloud” (đám mây trên trời), dựa vào ngữ cảnh mà API này sẽ xác định được rằng từ cloud có ý nghĩa như thế nào
Recommendations API: API này cho phép xây dựng các giải pháp khuyến nghị cho người dùng Chẳng hạn như bạn xây dựng một ứng dụng bán hàng, sử dụng
API này giúp bạn dễ dàng phát triển các tính năng khuyến nghị mua sắm như "Sản phẩm bán chạy", "Sản phẩm thường mua cùng" và "Sản phẩm hàng đầu trong danh mục Đồ gia dụng", từ đó khuyến khích người dùng tăng cường việc mua sắm.
Bing Web Search API là API chính trong gói Search API, cho phép lập trình viên dễ dàng truy xuất kết quả cho trang web, hình ảnh, video và tin tức chỉ với một lệnh gọi API này tương tự như việc tìm kiếm trên Bing.com hay Google.com, đồng thời cung cấp các tính năng mạnh mẽ như xếp hạng kết quả tìm kiếm và phân loại theo vùng.
Lợi ích của việc sử dụng Azure Cognitive Services
Azure Cognitive Services cung cấp API và SDK dễ sử dụng, giúp việc tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo trở nên đơn giản và hiệu quả.
Tiết kiệm thời gian và chi phí là lợi ích lớn khi giảm độ phức tạp trong việc xây dựng và quy mô AI từ đầu Việc này giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí so với việc tự phát triển hệ thống AI.
Dịch vụ AI của Azure mang lại hiệu suất cao nhờ nền tảng đám mây mạnh mẽ, có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu người dùng, đảm bảo hiệu suất ổn định và độ tin cậy cao cho các ứng dụng.
- Cập nhật liên tục: Azure Cognitive Serivces được Microsoft cập nhật liên tục và được phát triển những cải tiến mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Microsoft Azure đảm bảo độ bảo mật cao với các tiêu chuẩn an toàn dữ liệu nghiêm ngặt Các dịch vụ Azure Cognitive Services tích hợp nhiều tính năng bảo mật, bao gồm mã hóa và quản lý quyền truy cập, giúp bảo vệ thông tin hiệu quả.
Dịch vụ Translator Text API của Azure Cognitive Service hỗ trợ đa ngôn ngữ, tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng và tiếp cận người dùng toàn cầu.
Độ linh hoạt và sự đa dạng của các dịch vụ như xử lý ảnh, nhận diện giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên giúp doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng.
HƯỚNG DẪN TÍCH HỢP AZURE BOT VỚI AZURE COGNITIVE SERVICES
Quy trình tạo Azure Bot trong môi trường Node.js bằng công cụ Yeoman 16 2 Tạo Azure AI Language Service
Bước 1: Tạo folder để chứa project bot sẽ được xây dựng
Hình 7 Hình ảnh về tạo folder chứa project bot
Bước 2: Thực hiện download công cụ và generator để build bot bằng công cụ Yeoman bằng câu lệnh: npm install -g yo generator-botbuilder
Hình 8 Hình ảnh về tải công cụ Yeoman và generator
Bước 3: Chạy dòng lệnh yo botbuilder để thực hiện quá trình tạo bot Chọn các Option theo mặc định:
- Tên bot: Tự đặt tên cho bot (lab09-bot)
- Chọn ngôn ngữ xây dựng bot: Javascript
- Chọn hàm xây dựng mặc định: Echo Bot
- Nhấn Yes để bắt đầu quá trình tạo bot
Hình 9 Hình ảnh về quá trình thực hiện build project
Sau khi thấy thông báo Your new bot is ready thì đã cài đặt bot thành công
Hình 10 Hình ảnh về build project thành công
Bước 4: Mở project được tạo bot vừa rồi mà thực thi câu lệnh để chạy bot bằng câu lệnh: npm start
Hình 11 Hình ảnh các log thông báo khi chạy bot
To interact with your running bot, install the Bot Framework Emulator application You can download it from the following GitHub link: [Bot Framework Emulator](https://github.com/microsoft/BotFramework-Emulator).
Hình 12 Hình ảnh Github BotFramework-Emulator của Microsoft
Bước 6: Khởi động ứng dụng BotFramework Emulator và nhập các thông tin Endpoint của bot bà tên bot để thực hiện kết nối với bot
Hình 13 Hình ảnh giao diện của ứng dụng BotFrameworkEmulator
Bước 7: Sau khi kết nối thành công thì sẽ test chat với bot để kiểm tra chức năng mặc định ban đầu là Echo của bot
Hình 14 Hình ảnh chat với bot sau khi connect
2 Tạo Azure AI Language Service
Bước 1: Truy cập và đăng nhập nền tảng đám mây Azure Portal
Hình 15 Hình ảnh Giao diện Azure Portal
Bước 2: Tìm kiếm và truy cập Azure AI Services và chọn Language Service
Hình 16 Giao diện cảu Azure Language serrvice
Bước 3: Chọn Create để bắt đầu quá trình tạo Service sau đó tiếp tục chọn “Continue creating your resource”
Hình 17 Hình ảnh trang Chọn option language
Bước 4: Chọn và nhập các thông tin cần thiết để tạo service và nhấn Check + Create
Hình 18 Hình ảnh Chọn các thông tin cơ bản cho Language
Sau khi deploy service xong thì ta nhận được thông báo như sau
Hình 19: Hình ảnh thông báo tạo TextAnalytics Language thành công
Bước 5: Ta truy cập vào service vừa tạo là lấy thông tin keyas và Endpoint để có thể thực hiện liên kết giữa bot và service
Hình 20: Hình ảnh trang Keys and endpoint của textAnalytics service
Xây dựng chức năng phân tích cảm tính cho bot
Bước 1: Trong file bot.js ta xây dựng một hàm tên là analyzeText(userText) để thực hiện các chức năng phân tích và trả dữ liệu về cho bot
Hình 21 Hình ảnh code chức năng phân tích cảm tính
Bước 2: Lấy key và endpoint đã được tạo trong service là dán vào trong code để thực hiện quá trình liên kết API
Hình 22 Hình ảnh biến endpoint và key được gán giá trị
Bước 3: Tạo chức năng phân tích cảm tính cho bot thông qua hàm SetimentAnalyticBot
Hình 23 Hình ảnh code xây dựng function cho bot
Khi báo chức năng này trong file index.js
Hình 24 Hình ảnh khai báo chức năng phân tích trong bot
Bước 4: Chạy lại bot và kiểm tra tương tác trên ứng dụng Bot Framework Emulator
Hình 25 Hình ảnh tương tác kiểm tra bot trên BotFramework-Emulator
Kiểu dữ liệu trả về của quá trình bot xử lý là JSON và thời gian của quá trình phân tícg được tính bằng ms
Hình 26 Hình ảnh thông tin dữ liệu trả về và tốc độ xử lý
Tạo Azure Bot Service để có thể deploy bot
Bước 1: Tìm và chọn Azure Bot, nhấn create để tạo service bot
Hình 27 Hình ảnh giao diện Bot services của Azure
Bước 2: Điền chọn các thông tin và tạo bot
Hình 28 Hình ảnh trang tạo Azure bot
Sau khi tạo thành công sẽ nhận thông báo như sau:
Hình 29 Hình ảnh trang thông báo khi tạo bot thành công
Push code lên Github
Bước 1: Tạo một repo mới trên github
Hình 30 Hình ảnh trang repo github được tạo
Bước 2: Thực hiện các bước đã được hướng dẫn trong Github để đẩy code lên repo đã tạo
Hình 31 Hình ảnh các log khi thực hiện quá trình đẩy code project lên github
Hình 32 Hình ảnh github sau khi đẩy code thành công
Tạo service Web App
Bước 1: Tìm và chon App Services chọn Create
Hình 33 Hình ảnh tạo web application
Bước 2: Chọn điền các thông tin cần thiết cho app, lưu ý chọn liên kết với Github để có thể thực hiện quá trình CI/CD
Hình 34.Hình ảnh tạo liên kết với repo github đã được tạo
Bước 3 Sau đó chon Check + Create để tạo app Khi khởi tạo thành công sẽ có thông báo như sau
Hình 35, Hình ảnh tạo web application thành công
Kiểm tra và cài đặt các biến environment cho bot
Bước 1: Trong App vừa tạo chọn Enviroment variables, sau đó chọn Add application setting
Hình 36 Hình ảnh trang Enviroment variables
Bước 2: Cài đặt các biến môi trường
Hình 37 Hình ảnh setup các biến