Việc tích hợp chatbot AI vào trang web WordPress giúp nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng (UX). Chatbot cung cấp hỗ trợ tức thì, đề xuất nội dung liên quan và trả lời các câu hỏi về bài viết.
Tập trung vào hiệu suất và khả năng xử lý truy vấn phức tạp:
- Mô hình LLM: Mô hình Mistral đã được thay thế bằng Gemini 2.0 Flash.
- Lợi ích: Việc chuyển đổi này mang lại thời gian phản hồi nhanh hơn và hiệu quả chi phí cao hơn.
- Chức năng Mới: Đã bổ sung khả năng đề xuất các danh mục chủ đề có sẵn trên blog. Tính năng này đặc biệt hữu ích cho những người dùng không chắc chắn nên bắt đầu từ đâu.
- Định tuyến Ý định Đa nhãn (Multi-label Intent Routing): Đã triển khai kiến trúc cho phép chatbot xử lý nhiều tác vụ cùng một lúc.
- Ví dụ về Định tuyến Đa nhãn: Nếu người dùng hỏi đồng thời “giới thiệu tác giả blog?” và “giúp tôi điều hướng trang web này?”, chatbot có thể tìm kiếm câu trả lời cho cả hai phần của truy vấn song song để phản hồi người dùng.
Các Tính Năng Chính của Chatbot
Chatbot được xây dựng với các khả năng cốt lõi sau:
- Đề xuất Danh mục Bài viết: Đề xuất các danh mục chủ đề có sẵn trên blog.
- Đề xuất Bài viết theo Chủ đề: Đề xuất các bài đăng blog liên quan dựa trên truy vấn của người dùng.
- Tóm tắt Nội dung: Cung cấp các bản tóm tắt ngắn gọn về trang hiện tại.
- Trả lời Câu hỏi: Trả lời các câu hỏi cụ thể về nội dung.
- Trò chuyện Cơ bản: Xử lý lời chào và các tương tác chung.
Kiến Trúc Kỹ Thuật Chuyên Sâu
Quy trình làm việc AI cho hệ thống chatbot này được xác định với các thành phần sau:
1. Bộ Định tuyến LLM (LLM Router) hay Bộ Định tuyến Ý định (Intent Router)
Hệ thống bắt đầu bằng bộ định tuyến ý định đa nhãn. Bộ định tuyến này được cung cấp bởi một mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM), cụ thể là gemini-2.0-flash.
Nó phân loại các truy vấn của người dùng thành nhiều danh mục ý định, bao gồm:
- Lời chào (Greetings).
- Tìm kiếm bài viết (Search for articles).
- Đề xuất bài viết dựa trên truy vấn người dùng (Suggesting articles based on user queries).
- Liệt kê các danh mục bài viết có sẵn trong blog (Listing available article categories in the blog).
- Các câu hỏi về bài viết hiện tại (Questions about the current article).
- Tóm tắt trang hiện tại (Summarizing the current page).
- Trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung hiện tại (Answering questions related to the current content).
- Kết thúc cuộc trò chuyện (End conversation).
- Khác (Ngoài phạm vi) (Other = out of scope).
Cài đặt “Bộ định tuyến LLM Đa nhãn” có nghĩa là một tin nhắn duy nhất từ người dùng có thể khớp với nhiều hơn một ý định (hoặc lớp) nếu có liên quan.
2. Quy trình làm việc AI cho Đề xuất Bài viết và Hỏi & Đáp (Q&A)
Đây là thành phần chính chịu trách nhiệm cho ba chức năng quan trọng:
- Đề xuất Bài viết: Sử dụng lập kế hoạch từ khóa, tìm kiếm và xử lý đề xuất bài đăng, phân loại theo danh mục (ví dụ: “Đề xuất cho tôi các bài viết về tiếp thị.”).
- Đề xuất Bài viết chung: Đề xuất các bài viết từ blog nói chung (ví dụ: “Tôi nên đọc gì trên blog của bạn?”).
- Trả lời Câu hỏi về Bài viết Hiện tại: Truy xuất nội dung từ bài viết hiện tại và tạo ra các phản hồi (ví dụ: “Tóm tắt bài viết này.”).
3. Hệ thống Truy xuất Nội dung (Content Retrieval System)
Đây là một bộ truy xuất quy trình làm việc. Nó thực hiện việc thu thập (scrape) nội dung từ các bài đăng WordPress.
Mục đích là cung cấp ngữ cảnh cần thiết cho AI.
Lưu ý rằng các công cụ/quy trình làm việc này được kích hoạt bởi tác nhân Bài viết (Articles agent) đã đề cập ở trên.
4. Bộ Hợp nhất Nội dung (Content Merger)
Khi Bộ Định tuyến Ý định Đa nhãn phát hiện nhiều ý định và các tác vụ tương ứng đã được thực thi, hệ thống sẽ kích hoạt một lệnh gọi LLM khác.
Lệnh gọi này nhằm mục đích hợp nhất các phản hồi từ mỗi ý định thành một câu trả lời duy nhất, mạch lạc.
Các Bước Triển Khai (Dành cho Chủ Doanh nghiệp và Kỹ thuật)
Bước 1: Tạo Backend Chatbot trong n8n
Bạn cần nhập mẫu n8n. Bạn có thể nhập thủ công tệp JSON đã tải xuống vào phiên bản n8n của mình.
Sau khi nhập, bạn phải cập nhật khóa API Gemini của mình: GEMINI_API_KEY.
Bước 2: Thiết lập Mã HTML trên WordPress
Để thêm phần tử HTML tùy chỉnh cho giao diện người dùng chatbot có thể nhúng (embeddable) vào trang WordPress, bạn cần thực hiện như sau:
- Tru cập Bảng điều khiển Quản trị WordPress (WordPress Admin Dashboard).
- Điều hướng đến plugin WPCode đã cài đặt (nơi bạn có thể thêm HTML tùy chỉnh) hoặc sử dụng các công cụ khác như widget, trình tùy chỉnh chủ đề hoặc plugin “Custom HTML Widget”.
- Thêm đoạn mã sau:
<link href="//cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/style.css" rel="stylesheet" />
<script type="module">
import { createChat } from '//cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/chat.bundle.es.js';
var N8N_WEBHOOK_URL = `<YOUR_N8N_WEBHOOK_URL>`
(Lưu ý: Phải thay thế <YOUR_N8N_WEBHOOK_URL> bằng URL webhook n8n thực tế của bạn.)
Mã này cũng thu thập thông tin URL hiện tại:
base_url: URL gốc của trang web.post_url: URL đầy đủ của trang hiện tại.post_slug: Slug của bài đăng (phân đoạn cuối cùng của đường dẫn).post_type: Loại bài đăng, được xác định bằng cách phân tích đường dẫn.
Các loại bài đăng hợp lệ được xác định là ["blog", "page"]. Nếu loại bài đăng không hợp lệ, nó sẽ được đặt là null.
Chatbot được khởi tạo bằng hàm createChat với các tham số:
webhookUrl: URL n8n.target:'#n8n-chat'.mode:'window'.metadata: Chứa các biếnbase_url,post_url,post_slug,post_type.showWelcomeScreen:false.defaultLanguage:'en'.initialMessages: Bao gồm thông báo cảnh báo (‘⚠️ AI-powered chatbot. Responses may not always be accurate. [Learn more about this chatbot]’) và lời chào (‘Hi👋, how can I help?’).
Nguồn tham khảo cho gói chat là: //www.npmjs.com/package/@n8n/chat.
Cân nhắc về Hiệu suất
Các nhà quản lý cần lưu ý rằng một số hoạt động, đặc biệt là thu thập nội dung (content scraping) và đề xuất bài viết, có thể mất thời gian (từ 10 đến 60 giây trong quá trình triển khai của tác giả).
Các biện pháp tối ưu hóa hiệu suất trong tương lai có thể bao gồm:
- Triển khai cơ chế bộ nhớ đệm (caching).
- Sử dụng cơ sở dữ liệu vector (vector database) để truy xuất ngữ cảnh thay vì thu thập web (web scraping).
Ví dụ về Tương tác
Các tương tác mẫu minh họa khả năng của chatbot:
- Người dùng: “can you suggest any articles to read” (Bạn có thể đề xuất bài viết nào để đọc không); Chatbot: [Cung cấp danh sách các danh mục bài viết để khám phá].
- Người dùng: “Suggest articles about marketing” (Đề xuất bài viết về tiếp thị); Chatbot: [Cung cấp danh sách các bài viết liên quan đến tiếp thị từ trang web].
- Người dùng: “Summarize this page” (Tóm tắt trang này); Chatbot: [Cung cấp bản tóm tắt ngắn gọn của bài viết hiện tại].
- Người dùng: “What is this article about?” (Bài viết này nói về gì?); Chatbot: [Trả lời bằng các điểm chính từ nội dung hiện tại].
Thông tin chi tiết thêm có thể được tìm thấy tại: //www.tanyongsheng.com/chatbot/.
Kết luận
Việc thêm chatbot AI vào trang WordPress có thể thay đổi cách người dùng tương tác với nội dung của bạn, giúp tăng cường tương tác và khám phá nội dung.
Mặc dù việc triển khai yêu cầu kiến thức kỹ thuật nhất định, lợi ích về mặt tương tác người dùng là rất lớn.
Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn có thể triển khai phiên bản cơ bản của chatbot. Đối với các tính năng nâng cao hơn hoặc tùy chỉnh sâu hơn, có thể cần nghiên cứu sâu hơn về các mô hình AI và phát triển WordPress.
Bài viết liên quan: