Tổng quan

Lĩnh vực thương mại điện tử hiện nay đang là một ngành công nghiệp phát triển mạnh mẽ và không ngừng mở rộng. Các doanh nghiệp liên tục tìm kiếm các giải pháp nâng cao trải nghiệm người dùng nhằm duy trì và phát triển lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, các trang web bán hàng điện tử hiện nay vẫn gặp nhiều thách thức trong việc cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả. Hệ thống hỗ trợ truyền thống yêu cầu nhân viên trực tuyến, dẫn đến chi phí cao và không thể đáp ứng kịp thời nhu cầu của khách hàng. Người dùng thường phải trải qua nhiều bước phức tạp để tìm kiếm sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, và hoàn tất quá trình mua sắm, gây ra sự bất tiện và giảm trải nghiệm mua sắm. Ví dụ, đối với các trang web bán giày, việc tư vấn và hỗ trợ khách hàng liên tục là rất quan trọng, bởi khách hàng thường cần nhiều thông tin chi tiết và sự hỗ trợ ngay lập tức khi chọn mua sản phẩm.

Trong phạm vi nghiên cứu của khóa luận này, chúng em tập trung vào việc phát triển một chatbot tích hợp vào trong trang web bán hàng điện tử nhằm giải quyết các vấn đề hiện tại và nâng cao trải nghiệm người dùng. Tận dụng việc hiểu ngữ cảnh hai chiều trong câu của mô hình tiền huấn luyện BERT để tinh chỉnh và huấn luyện chatbot tư vấn khách hàng tự động các vấn đề phổ biến và cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm, thêm vào giỏ hàng và mua hàng tự động thông qua việc trích xuất và nhận diện thực thể trong câu của khách hàng. Ngoài ra, công nghệ trích xuất đặc trưng từ hình ảnh CNN sẽ giúp chatbot có khả năng tìm kiếm sản phẩm từ hình ảnh khách hàng tải lên, đưa lên cho khách hàng được sản phẩm giống và tương tự với đầy đủ thông tin chi tiết. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh được sự kết hợp giữa BERT trong xây dựng chatbot và ứng dụng công nghệ CNN trong tìm kiếm bằng hình ảnh đem đến một hệ thống hỗ trợ toàn diện và hiện đại, tối ưu hoá quy trình bán hàng và chi phí vận hành cho doanh nghiệp.

Mục tiêu nghiên cứu

● Xây dựng và triển khai chatbot bằng mô hình BERT chăm sóc và tư vấn khách hàng tự động bằng tiếng Anh.
● Xây dựng bộ dữ liệu bằng tiếng việt phù hợp với lĩnh vực mua bán giày và mô hình PhoBERT trong việc huấn luyện mô hình chatbot tư vấn bằng tiếng Việt.
● Xây dựng bộ dữ liệu phù hợp và hiệu quả cho trang web bán giày.
● Tích hợp và cải tiến công nghệ TTS vào chatbot để tư vấn khách hàng bằng
giọng nói.
● Tích hợp và cải tiến phương pháp tìm kiếm hiện đại như: tìm kiếm bằng hình
ảnh, giọng nói.
● Xây dựng hệ thống mua hàng và cập nhật giỏ hàng tự động bằng chatbot.
● Công nghệ Speech-to-Text
● Công nghệ học sâu trích xuất đặc trưng từ hình ảnh như: CNNs.

Phạm vi nghiên cứu

• Nội dung 1: Mô hình BERT

– Trong phạm vi của khóa luận này là phát triển một hệ thống chatbot nhận dạng ý định của khách hàng và nhận diện thực thể (NER) trong câu hỏi của khách hàng để tư vấn bán hàng và nhận diện ý định trong câu hỏi dựa trên mô hình biểu diễn mã hóa hai chiều, cụ thể là mô hình BERT đã huấn huyện trước.

• Nội dung 2: Xây dựng bộ dữ liệu chuyên về lĩnh vực bán giày, nhận diện thực thể sản phẩm giày và một bộ dữ liệu có hình ảnh giày, bao gồm các câu hỏi, câu phản hồi, ý định, ngữ cảnh và nhãn phân loại câu hỏi.

– Tìm kiếm và thu thập các hình ảnh về giày trên internet và các bộ data về giày có trên internet làm dữ liệu cho mô hình tìm kiếm bằng hình ảnh

• Nội dung 3: Mô hình PhoBERT cho Tiếng Việt

– Trong việc tích hợp chatbot tiếng Việt sẽ áp dụng mô hình đã huấn luyện sẵn Tiếng Việt là PhoBert của VinAI, đây là mô hình cải tiến dựa trên kiến trúc mô hình BERT

• Nội dung 4: Mô hình CNNs nhận dạng hình ảnh sản phẩm

– Sử dụng mô hình VGG-16 có kiến trúc của mạng tích chập để xây dựng mô hình tìm kiếm sản phẩm bằng cách phân tích hình ảnh và đưa ra những hình ảnh tương tự với sản phẩm đó.

Mô hình đề xuất

Trước khi phân tích nhu cầu mô hình cần phải hình dung được cấu trúc chung của dự án qua đó mới có thể chia nhỏ các mục tiêu ra và dễ dàng phân tích nhu cầu mô hình cho từng mục tiêu cụ thể.

Dựa vào sơ đồ trên ta có thể chia ra hai quy trình cụ thể đó là quy trình xử lý của chatbot và quy trình xử lý của tìm kiếm bằng hình ảnh.

– Để xác định chính xác số lượng và yêu cầu của từng mô hình về đầu vào cũng như đầu ra, chúng tôi đã đề các quy trình hoạt động cho chatbot cũng như quy trình cho xử lý tìm kiếm bằng hình ảnh. Qua đó, chúng tôi có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu cụ thể về mô hình mà hệ thống đang cần.

Chatbot được thiết kế để cung cấp trải nghiệm tương tác mượt mà và hiệu quả, hỗ trợ đăng nhập, đăng xuất, giải đáp thắc mắc thông tin trên trang web, đơn hàng, chính sách mua bán, trả hàng và vận chuyển, thực hiện mua hàng và thêm sản phẩm vào giỏ hàng tự động chỉ qua văn bản. Tích hợp trên trang web bán giày.

Trang web bán hàng giày có các chức năng thiết yếu nhằm mang lại trải nghiệm mua sắm trực tuyến tuyệt vời, bao gồm:

• Đăng nhập, đăng xuất, đăng ký: Dễ dàng truy cập và thực hiện
• Mua hàng, đặt hàng và thanh toán bình thường và tự động thông qua yêu cầu
  trên giao diện chatbot.
• Tìm kiếm: Công cụ tìm kiếm mạnh mẽ kết hợp công nghệ tìm kiếm bằng hình ảnh giúp nhanh chóng tìm thấy sản phẩm mong muốn bằng văn bản và hình ảnh.
• Xem hàng hóa: giao diện hiển thị sản phẩm chi tiết, rõ ràng.
• Thêm vào giỏ hàng và mua ngay: Tùy chọn thêm sản phẩm vào giỏ hàng hoặc mua ngay lập tức chỉ với một cú nhấp chuột
• Vận chuyển: Lựa chọn loại vận chuyển mong muốn.
• Chỉnh sửa thông tin cá nhân: cập nhật thông tin cá nhân.
• Xem thông tin đơn hàng: Theo dõi chi tiết các đơn hàng đã đặt và tình trạng
  giao hàng.

– Và để chatbot thực hiện được các chức năng trên thì chúng tôi sẽ xây dựng một quy trình cụ thể của hệ thống với 3 luồng xử lý chính ở máy chủ như sơ đồ sau:

Kết luận

Qua quá trình thực hiện đề tài và đánh giá kết quả cuối cùng, chúng tôi đã thống kê được những ưu nhược điểm của hệ thống chatbot cũng như hệ thống tìm kiếm bằng hình ảnh trong một dự án về trang web thương mại điện tử:

Ưu điểm

• Trang web có những tính năng cơ bản của một trang thương mại điện tử hoàn chỉnh.
• Hệ thống chatbot được xây dựng có những tính năng nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng. Với khả năng hỗ trợ giải đáp những thắc mắc, tự động giao tiếp với khách hàng, tiếng Anh lẫn tiếng Việt. Ngoài ra chatbot còn có thể hỗ trợ khách hàng thực hiện một số yêu cầu như tìm kiếm sản phẩm, tự động thêm vào giỏ hàng, tự động chuyển hướng đến trang khác hàng mong muốn,..
• Hệ thống chatbot có thể trích xuất các thông tin cũng như dự đoán được ý định từ yêu cầu khách hàng nhập vào với độ chính xác khá cao, làm cơ sở để thực hiện tự động các yêu cầu của khách hàng.
• Trải nghiệm tương tác với chatbot có độ mượt mà, do có quy định về luồng xử lý dữ liệu và mô hình cùng với hệ thống quản lý thông tin cuộc hội thoại.
• Bên cạnh đó hệ thống tìm kiếm bằng hình ảnh trên trang web với khả năng tìm kiếm các sản phẩm tương đồng ở một độ chính xác nhất định cũng góp phần tăng tính đa dạng và tiềm năng cho đề tài này cũng như đóng góp thêm vào sự phát triển của lĩnh vực thương mại điện tử.

Khuyết điểm

• Tuy nhiên hệ thống chatbot vẫn còn nhiều hạn chế như là bộ dữ liệu chưa thật sự đa dạng và bao quát mọi vấn đề có thể xảy ra của một trang thương mại điện tử.
• Khả năng xử lý ngữ cảnh của chatbot chưa thật sự liền mạch và chưa có khả năng chủ động cao.
• Chưa xây dựng được tính năng mua hàng tự động cho Tiếng Việt.
• Hệ thống tìm kiếm hình ảnh bị hạn chế bởi những ảnh có chi tiết phức tạp.