vi
en
Xây dựng và huấn luyện AI Agents là quá trình đào tạo để AI Agents hiểu ngôn ngữ con người, từ đó phản hồi và thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn, hiệu suất hơn. Quá trình này đòi hỏi các điều kiện gì và làm sao để tự xây dựng AI Agents? Cùng FPT.AI khám phá nhé!
AI Agents là gì?
AI Agents là một chương trình máy tính được thiết kế để giúp con người tự động thực hiện các nhiệm vụ hàng ngày, như quản lý email và lên lịch hẹn, đặt lời nhắc, quản lý lịch trình hay cập nhật thông tin về thời tiết. Có nhiều loại AI Agents khác nhau, chẳng hạn như:
- Assistive Agents: Những AI Agents có thể được tích hợp trong các công cụ của nhân viên để giúp họ thực hiện một số nhiệm vụ cá nhân cụ thể.
- Autonomous Agents: Tác nhân có thể hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng một agent builder, như FPT AI Agents, để tạo ra các agent có thể hoạt động một cách tự động thông qua các thay đổi trong dữ liệu và tự động hóa.
Các công nghệ cốt lõi trong việc xây dựng và training AI Agents
Việc xây dựng và training một AI Agents liên quan đến việc dạy chúng hiểu và phản hồi ngôn ngữ con người, trong đó, dữ liệu của bạn đóng vai trò cốt lõi. Quá trình này bao gồm một số khái niệm từ các lĩnh vực của artificial intelligence, từ generative AI (AI tạo sinh) đến conversational AI, đặc biệt là machine learning và natural language processing (NLP). Hãy xem xét từng khái niệm.
Học máy (Machine Learning)
Machine Learning (ML) là một loại AI cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng. Khi training một AI Agents, các thuật toán Machine Learning sử dụng dữ liệu lịch sử (các ví dụ về tương tác của con người) để tìm ra các mẫu và đưa ra quyết định. Càng xử lý nhiều dữ liệu, AI Agents càng dự đoán và phản hồi các yêu cầu của người dùng chính xác hơn.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của AI hướng đến việc liên quan việc giúp máy tính xử lý và hiểu lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ của con người. Trong quá trình đào tạo một AI Agent, NLP cho phép hệ thống hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ con người theo cách tự nhiên và có ý nghĩa.
Gắn nhãn dữ liệu (Data labeling)
Data labeling là một bước quan trọng trong việc quá trình xây dựng và huấn luyện AI Agents, bao gồm việc thêm các thẻ hoặc nhãn có ý nghĩa vào dữ liệu thô để AI có thể hiểu được ngữ cảnh và ý định đằng sau các yêu cầu của người dùng. Ví dụ, data labeling có thể bao gồm gắn thẻ các phần của lời nói trong câu, xác định cảm xúc của văn bản hoặc phân loại các truy vấn thành các chủ đề.
>>> XEM THÊM: Conversational AI là gì? So sánh sự khác nhau giữa Conversational AI và Generative AI
Các bước tự xây dựng AI Agents cho người mới bắt đầu
Bước 1: Xác định mục tiêu và phạm vi của AI Agents
Trước tiên, cần xác định rõ nhiệm vụ và chức năng mà AI Agents sẽ thực hiện. Điều này bao gồm việc liệt kê các vấn đề bạn muốn AI Agents giải quyết hoặc các tác vụ bạn muốn nó đảm nhận sao cho phù hợp với các nhu cầu mà bạn hướng đến.
Ví dụ, bạn cần một virtual shopping agent hỗ trợ khách hàng mua sắm trực tuyến. Các chức năng nên có của tác nhân có thể là gợi ý ý tưởng quà tặng, tìm kiếm các ưu đãi tốt nhất hoặc hỗ trợ lựa chọn sản phẩm dựa trên dữ liệu về sở thích và hành vi mua của người dùng.
Tiếp theo, xác định đối tượng mục tiêu của bạn. Nhớ rằng, các người dùng khác nhau có kỳ vọng và cách tương tác với công nghệ khác nhau. Ví dụ, một AI Agents được thiết kế cho các chuyên gia y tế có thể cần hiểu và sử dụng chính xác thuật ngữ y khoa.
Cuối cùng, xem xét các trường hợp sử dụng cụ thể mà AI Agents sẽ được sử dụng để làm rõ những tính năng cần thiết. Chẳng hạn, một chatbot dịch vụ khách hàng cần xử lý các yêu cầu, khiếu nại trong khi một AI Agents mua sắm ảo nên có khả năng đề xuất sản phẩm, so sánh giá và hiểu sở thích của người dùng.
>>> XEM THÊM: So sánh RPA vs AI Agents: Liệu RPA có còn phù hợp trong thời đại AI?
Bước 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu huấn luyện
Giống như một học sinh học từ sách giáo khoa, AI Agents học từ dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao đảm bảo AI có thể hiểu và xử lý chính xác các đầu vào của người dùng. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc chất lượng kém, AI sẽ học sai và mắc lỗi.
Để huấn luyện AI Agents, bạn cần thu thập dữ liệu phản ánh loại tương tác mà nó sẽ có với người dùng. Điều này có thể bao gồm:
- Bản ghi văn bản: Thu thập các bản ghi của các cuộc trò chuyện từ nhật ký chat hoặc email tương tự với các tương tác dự kiến với AI.
- Bản ghi âm thanh: Nếu AI sẽ phản hồi các lệnh hoặc câu hỏi bằng giọng nói, các bản ghi âm thanh là cần thiết để giúp nó hiểu các giọng điệu, ngữ điệu và mẫu giọng nói khác nhau.
- Nhật ký tương tác: Dữ liệu từ các tương tác trước đó với các hệ thống tương tự có thể cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người dùng và các câu hỏi hoặc lệnh phổ biến.
Sau khi có dữ liệu, cần làm sạch dữ liệu bằng cách bỏ dữ liệu không liên quan hoặc không chính xác, sửa lỗi và đảm bảo tính nhất quán trong toàn bộ tập dữ liệu. Ví dụ, sửa lỗi chính tả trong các bản ghi văn bản hoặc lọc bỏ tiếng ồn nền trong các bản ghi âm thanh.
Cuối cùng, gán nhãn dữ liệu để giúp AI Agents hiểu ngữ cảnh và mục đích trong yêu cầu của người dùng. Chẳng hạn, gán nhãn một đoạn văn bản với ý định của người dùng, chẳng hạn như “đặt vé máy bay” hoặc “hỏi về giờ mở cửa của cửa hàng.”
>>> XEM THÊM: Nhận diện giọng nói là gì? Đâu là 3 ứng dụng nổi bật của ASR?
Bước 3: Chọn mô hình và thuật toán học máy phù hợp
Lựa chọn mô hình machine learning phù hợp sẽ quyết định mức độ hiệu quả của AI trong việc học từ dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ.
Có hai loại mô hình machine learning:
- Neural networks: Mô hình mô phỏng cách hoạt động của não người, lý tưởng cho việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và nhận diện các mẫu.
- Reinforcement learning: Mô hình học thông qua thử và sai, sử dụng phản hồi từ các hành động để cải thiện tính chính xác theo thời gian. Reinforcement learning hữu ích cho các AI Agents cần đưa ra quyết định hoặc tối ưu hóa hành vi dựa trên tương tác với người dùng.
Vậy làm thế nào để chọn mô hình phù hợp?
- Xem xét các chức năng và nhiệm vụ của AI Agents: Ví dụ, nếu agent cần hiểu và tạo ra các phản hồi giống như con người, một neural network có thể là lựa chọn tốt nhất.
- Xem xét dữ liệu bạn đã thu thập: Neural networks yêu cầu lượng dữ liệu lớn để huấn luyện hiệu quả, trong khi reinforcement learning có thể phù hợp cho các tình huống mà AI có thể học từ các tương tác liên tục với người dùng.
Bạn cũng có tùy chọn sử dụng các mô hình pre-trained. Đây là các mô hình được phát triển và huấn luyện bởi các nhà nghiên cứu trên các tập dữ liệu lớn. Chúng có thể là điểm khởi đầu tuyệt vời vì chúng đã học được nhiều thông tin chung về ngôn ngữ và tương tác của con người.
Dưới đây là một số ví dụ về các mô hình pre-trained:
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): Mô hình này xuất sắc trong việc tạo ra văn bản và có thể được tinh chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như trả lời câu hỏi hoặc viết nội dung.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Được biết đến với khả năng hiểu ngữ cảnh của một từ dựa trên các từ xung quanh, làm cho nó hữu ích cho các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ, chẳng hạn như phân tích cảm xúc hoặc dịch ngôn ngữ.
Mặc dù các mô hình pre-trained có kiến thức rộng, chúng có thể không chuyên sâu vào các nhiệm vụ cụ thể mà AI Agents của bạn cần thực hiện. Bạn sẽ cần phải tinh chỉnh bằng cách tiếp tục huấn luyện mô hình pre-trained trên tập dữ liệu cụ thể.
>>> XEM THÊM: Giải mã sức mạnh của Mô hình ngôn ngữ lớn (ChatGPT, Claude 3, Gemini, Deepseek R1,…)
Bước 4: Huấn luyện AI Agents
Đây là giai đoạn mà mô hình học máy (machine learning model) bắt đầu học từ các dữ liệu mà bạn đã chuẩn bị để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động. Dưới đây là các bước để huấn luyện AI Agents:
- Thiết lập môi trường: Trước tiên, cài đặt các thư viện và framework cần thiết cho học máy.
- Nạp dữ liệu: Nhập các dữ liệu bạn cần sử dụng cho việc huấn luyện. Dữ liệu phù hợp là dữ liệu đã được làm sạch và gán nhãn.
- Chia dữ liệu: Phân chia dữ liệu thành ít nhất hai tập: tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (testing set). Sử dụng tập huấn luyện để dạy mô hình còn tập kiểm tra để đánh giá mức độ học tập của mô hình.
- Chọn mô hình: Dựa trên các quyết định trước đó, khởi tạo mô hình học máy mà bạn muốn huấn luyện.
- Cấu hình các tham số huấn luyện: Thiết lập các tham số hướng dẫn quá trình huấn luyện, bao gồm learning rate, batch size và số lượng epochs. Learning rate quyết định mức độ điều chỉnh của mô hình dựa trên lỗi quan sát được trong quá trình xử lý dữ liệu. Batch size là số lượng mẫu dữ liệu mà mô hình xem xét trước khi cập nhật các tham số nội bộ. Số lượng epochs đại diện cho số lần mô hình đi qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện, ảnh hưởng đến độ sâu của việc học.
- Huấn luyện mô hình: Bắt đầu quá trình huấn luyện. Mô hình sẽ sử dụng dữ liệu huấn luyện để học, điều chỉnh các tham số nội bộ nhằm giảm thiểu lỗi.
- Giám sát quá trình huấn luyện: Theo dõi các chỉ số hiệu suất như accuracy hoặc loss trong suốt quá trình huấn luyện. Những chỉ số này sẽ cho biết mô hình học tốt như thế nào. Nếu mô hình không hoạt động như mong đợi, bạn có thể cần điều chỉnh các tham số huấn luyện. Ví dụ, nếu loss không giảm, hãy xem xét giảm learning rate.
Bước 5: Kiểm thử và xác nhận AI Agents
Kiểm thử và xác nhận hệ thống để đảm bảo AI Agents hoạt động như mong đợi và đáp ứng các mục tiêu đã đặt ra. Bước này giúp bạn xác định và khắc phục bất kỳ vấn đề nào trước khi triển khai tác nhân AI hoàn chỉnh.
Hãy bắt đầu bằng cách cho AI Agents thực hiện một loạt các nhiệm vụ hoặc truy vấn để xem cách nó phản hồi. Điều này giống như việc cho nó làm một bài kiểm tra nhỏ để xem liệu nó đã học được những gì cần thiết hay chưa.
Đo lường mức độ chính xác và hiệu quả trong việc thực hiện các nhiệm vụ của tác nhân AI. Kiểm tra xem các phản hồi có chính xác không, thời gian phản hồi mất bao lâu và liệu các tương tác có mượt mà hay không.
Một số phương pháp kiểm thử bạn có thể lựa chọn bao gồm:
- Kiểm thử đơn vị (Unit testing): Kiểm tra các thành phần hoặc phần riêng lẻ của AI Agents để đảm bảo mỗi phần hoạt động chính xác độc lập.
- Kiểm thử người dùng (User testing): Mời người dùng thực tế kiểm tra tác nhân AI trong các tình huống được kiểm soát. Điều này giúp bạn thấy cách tác nhân hoạt động trong các kịch bản thực tế và cách người dùng tương tác với nó.
- Kiểm thử A/B (A/B testing): So sánh hai phiên bản của AI Agent với nhau để xác định phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Ví dụ, bạn có thể thử nghiệm hai phong cách phản hồi hoặc luồng tương tác khác nhau để xem cái nào hiệu quả hơn.
Hãy chú ý đến việc quá khớp (overfitting) và hiệu suất kém. Quá khớp xảy ra khi tác nhân AI hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa thấy trước đó. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể sử dụng các kỹ thuật như kiểm thử chéo (cross-validation), trong đó bạn luân phiên dữ liệu được sử dụng cho huấn luyện và kiểm thử để đảm bảo mô hình tổng quát hóa tốt.
Nếu tác nhân AI không hoạt động như mong đợi, hãy xem xét quay lại giai đoạn huấn luyện để điều chỉnh các tham số, bổ sung thêm dữ liệu hoặc thậm chí huấn luyện lại mô hình.
Thiết lập các cơ chế để thu thập phản hồi từ người dùng, chẳng hạn như khảo sát, biểu mẫu phản hồi hoặc phỏng vấn trực tiếp. Chú ý đến những gì người dùng thích và không thích, cũng như những gì họ thấy khó hiểu. Sử dụng phản hồi này để cải tiến liên tục tác nhân AI. Điều này có thể bao gồm việc điều chỉnh luồng hội thoại, huấn luyện mô hình với nhiều dữ liệu hơn hoặc điều chỉnh giao diện người dùng.
Bước 6: Triển khai và giám sát AI Agents
Cuối cùng, đã đến lúc triển khai AI Agents của bạn trong môi trường thực tế và quan sát cách nó tương tác với người dùng thực.
- Quyết định nơi triển khai: Xác định nền tảng mà bạn muốn triển khai AI Agents, chẳng hạn như trang web, trên ứng dụng di động, hoặc trên một nền tảng kích hoạt bằng giọng nói.
- Tích hợp AI Agents: Tích hợp AI Agents vào nền tảng đã chọn. Điều này có thể bao gồm việc nhúng mã vào trang web, cấu hình agent trong ứng dụng di động, hoặc thiết lập agent với các API của nền tảng giọng nói.
- Ra mắt AI Agents: Sau khi tích hợp, khởi chạy AI Agents để bắt đầu tương tác với người dùng. Đảm bảo rằng tất cả các hệ thống hỗ trợ đã sẵn sàng để đảm bảo một quá trình ra mắt suôn sẻ.
- Giám sát hiệu suất: Thường xuyên kiểm tra hiệu suất của AI Agents. Nó có hiểu đúng các truy vấn của người dùng không? Nó xử lý các cuộc trò chuyện phức tạp như thế nào? Bạn có thể sử dụng các công cụ cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về hiệu suất của AI Agents, như thời gian phản hồi, tỷ lệ thành công và mức độ hài lòng của người dùng.
- Thu thập phản hồi người dùng: Thu thập phản hồi trực tiếp từ người dùng thông qua nền tảng. Điều này có thể dưới dạng đánh giá, bình luận, hoặc liên kết khảo sát trực tiếp sau các tương tác với AI Agents.
- Thiết lập ghi lỗi: Thiết lập hệ thống ghi nhận lỗi để phát hiện khi có sự cố xảy ra. Nhận thông báo nếu có sự gia tăng đột biến về lỗi hoặc giảm hiệu suất, cho phép bạn hành động kịp thời.
Bằng cách triển khai AI Agents một cách cẩn thận và thiết lập các hệ thống giám sát, bạn có thể đảm bảo rằng nó không chỉ khởi đầu mạnh mẽ mà còn thích ứng và cải thiện theo thời gian, tiếp tục đáp ứng nhu cầu và kỳ vọng của người dùng.
Nền tảng tạo lập AI Agents đơn giản, thuận tiện và nhanh chóng cho doanh nghiệp
FPT AI Agents là một nền tảng giúp các doanh nghiệp xây dựng, tạo lập và vận hành AI Agents một cách đơn giản, hiệu quả và thuận tiện nhất. Các ưu điểm chính của FPT AI Agents bao gồm:
- Dễ dàng vận hành và sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.
- Linh hoạt tích hợp với các nguồn tri thức của doanh nghiệp.
- Các mô hình AI được tối ưu theo từng nhiệm vụ và ngôn ngữ.
Hiện tại, FPT AI Agents hỗ trợ 4 ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Việt, tiếng Nhật và tiếng Indonesia. Đặc biệt, AI Agents có khả năng tự học và cải thiện theo thời gian.
Các AI Agents trên FPT AI Agents đều được vận hành trên FPT AI Factory – hệ sinh thái toàn diện được thành lập với sứ mệnh trao quyền cho mọi tổ chức và cá nhân để xây dựng các giải pháp AI của riêng mình. FPT AI Factory bao gồm ba lớp:
- Hạ tầng FPT AI (FPT AI Infrastructure): Được xây dựng trên các công nghệ tiên tiến, bao gồm NVIDIA H100 và H200, tuân thủ các bản thiết kế kiến trúc AI của NVIDIA. Hệ thống này được thiết kế cùng các kiến trúc sư hệ thống của NVIDIA và được NVIDIA chứng nhận.
- Nền tảng đám mây FPT AI (FPT AI Cloud Platform): Hỗ trợ các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khám phá, xây dựng và vận hành các mô hình AI một cách liền mạch. Nền tảng này cho phép chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, tinh chỉnh, và quản lý vòng đời của mô hình.
- Nền tảng AI Agents FPT (FPT AI Agent Platform): Không chỉ hỗ trợ nhà phát triển, mà cả người dùng doanh nghiệp tạo ra các đồng đội AI của riêng họ cho các nhiệm vụ và mục đích khác nhau. Chỉ trong vài phút hoặc giờ, bất kỳ ai cũng có thể tạo ra đồng đội AI tương lai của mình.
Các nhà máy này hoàn toàn tương thích với nền tảng NVIDIA AI Enterprise và các bản thiết kế kiến trúc, đảm bảo tích hợp và vận hành liền mạch. Với FPT AI Factory, khách hàng có thể đổi mới với AI, xây dựng các giải pháp AI có chủ quyền, và giữ dữ liệu cùng hệ thống tại chỗ để đảm bảo bảo mật và tuân thủ quy định.
Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu rõ cách huấn luyện các AI Agents để cải thiện năng suất, biến dữ liệu thành các chiến lược hành động cho sự phát triển. Chào đón tương lai và đặt nền tảng cho một môi trường kinh doanh thông minh và kết nối hơn ngay hôm nay với AI Agents cùng FPT.AI.
