Agent name được hiểu là gi?

Câu hỏi này liên quan đến các khái niệm cơ bản trong việc xây dựng các ứng dụng chatbot hoặc trợ lý ảo sử dụng các nền tảng như Dialogflow, Rasa, hoặc tương tự. Mục tiêu là hiểu cách hệ thống xác định và trích xuất thông tin quan trọng từ câu nói của người dùng.

• Entities (A): Entities đại diện cho các đối tượng hoặc khái niệm cụ thể mà bạn muốn trích xuất từ đầu vào của người dùng. Ví dụ: nếu người dùng nói "Tôi muốn đặt vé máy bay đi Hà Nội vào ngày mai", "Hà Nội" là một entity (địa điểm), và "ngày mai" là một entity (thời gian). Entities giúp xác định các chi tiết quan trọng trong câu nói của người dùng.
• Intents (B): Intents đại diện cho ý định hoặc mục đích của người dùng. Ví dụ: trong câu nói trên, intent có thể là "đặt vé máy bay". Intents giúp hệ thống hiểu người dùng muốn gì.
• Integration (C): Integration đề cập đến việc kết nối chatbot với các dịch vụ hoặc nền tảng khác (ví dụ: kết nối với hệ thống đặt vé máy bay).
• Training (D): Training là quá trình huấn luyện mô hình để nhận diện intents và entities chính xác hơn dựa trên dữ liệu mẫu.

Như vậy, entities là đối tượng quy định cách trích xuất dữ liệu (thông tin) từ cuộc hội thoại của người dùng cuối.

Trong Chatfuel, để lưu trữ câu trả lời (câu hỏi) mà khách hàng nhập vào, chúng ta sử dụng trường Save Answer to Attribute. Trường này cho phép bạn lưu trữ nội dung mà người dùng nhập vào một thuộc tính (attribute) cụ thể, từ đó bạn có thể sử dụng thông tin này cho các mục đích khác trong chatbot, ví dụ như cá nhân hóa tin nhắn, thu thập thông tin khách hàng, hoặc thực hiện các hành động dựa trên câu trả lời của họ.

• Message to user: Dùng để gửi tin nhắn đến người dùng, không phải để nhận câu trả lời của họ.


• Validation: Dùng để kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu nhập vào, nhưng không lưu trữ câu trả lời.


• Save Answer: Không rõ ràng.


• Save Answer to Attribute: Lưu câu trả lời của người dùng vào một thuộc tính để sử dụng sau này.