Module 5: Tạo Chatbot Và Trợ Lý AI Agent

Tạo Chatbot Và Trợ Lý AI Agent

Module này hướng dẫn bạn xây dựng Chatbot và AI Agent theo lộ trình bài bản: từ tổng quan công cụ, dựng RAG với DIFY/N8N, tối ưu truy vấn, điều phối multi-agent, đến tích hợp đa kênh và vận hành thực tế.

Chương 1: Tổng quan Chatbot và công cụ

🧭 Nắm bức tranh tổng thể về chatbot, lựa chọn công cụ và hiểu nền tảng RAG/Vector Database để triển khai đúng ngay từ đầu.

Chương 2: Xây dựng Chatbot với DIFY

🛠️ Tạo Knowledge Base, chunking chuẩn, cấu hình embedding và xây workflow RAG để xuất bản chatbot chạy thật.

Chương 3: Xây dựng Chatbot với N8N

🔧 Dựng RAG thực chiến với Qdrant, tiền xử lý tài liệu, chuẩn hóa dữ liệu và hoàn thiện chatbot AI Agent chạy ổn định.

Chương 4: Tối ưu RAG và điều phối Agent

🧠 Hiểu rõ điểm yếu của RAG, tối ưu chiến lược truy xuất dữ liệu và chuẩn bị nền tảng để điều phối Agent hiệu quả.

Chương 5: Tăng cường ngữ cảnh

🧠 Đi sâu vào điều phối Agent và làm giàu ngữ cảnh để chatbot phản hồi chính xác hơn, mượt hơn và “thật người” hơn trong các kịch bản thực tế.

Chương 6: Phân tích dữ liệu với AI

📊 Ứng dụng AI để phân tích dữ liệu thực tế, cá nhân hóa phản hồi và xây dựng chatbot phục vụ kinh doanh.

Chương 7: Xử lý tình huống đặc biệt

🧯 Giải quyết các bài toán “khó nhằn” trong thực tế: truy vấn dữ liệu kinh doanh, kết nối database và làm giàu ngữ cảnh đúng cách để AI trả lời chuẩn hơn.

Chương 8: Quản lý Prompt và tối ưu

🧩 Làm chủ Prompt, xử lý dữ liệu đa phương tiện và tối ưu chatbot cho các kịch bản bán hàng – vận hành thực tế.

Chương 9: Tích hợp đa kênh

🔗 Kết nối chatbot/agent lên nhiều nền tảng (Facebook, Zalo…), quản lý token – webhook và gom hội thoại đa kênh về một nơi để vận hành gọn gàng.

Chương 10: Tổng kết và vận hành

🧭 Hoàn thiện tư duy vận hành chatbot/agent: quản lý tài liệu – metadata, chuẩn bị dự án cuối khóa, tối ưu tích hợp Chatwoot và xử lý các tình huống thực chiến.