TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

Chatbot là gì

Chatbot là một chương trình phần mềm được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người bằng cách sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Mục đích chính của nó là tương tác với người dùng, cung cấp thông tin, trả lời câu hỏi hoặc thực hiện các nhiệm vụ. Khi công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy phát triển nhanh chóng, các ứng dụng của chatbot cũng đang mở rộng không ngừng.


Chatbot đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong dịch vụ khách hàng, bán hàng, giáo dục và giải trí. Chúng có thể cung cấp dịch vụ 24/7, nâng cao đáng kể hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, giảm chi phí lao động và cải thiện trải nghiệm của người dùng.


Thông thường, một chatbot hoạt động bằng cách được đào tạo trên các thuật toán và tập dữ liệu cụ thể để hiểu ý định của người dùng và tạo ra các phản hồi phù hợp. Chúng có thể là các hệ thống dựa trên quy tắc sử dụng các câu trả lời đã được định nghĩa trước hoặc các hệ thống dựa trên AI có khả năng học hỏi và cải thiện khả năng phản hồi của mình theo thời gian.


Nhiều doanh nghiệp đã triển khai chatbot trên trang web và các nền tảng mạng xã hội của họ. Ví dụ, nhiều trang web thương mại điện tử sử dụng chatbot để giúp khách hàng kiểm tra trạng thái đơn hàng và thông tin sản phẩm. Các nền tảng mạng xã hội như Facebook Messenger cũng cho phép người dùng tương tác với chatbot.


Tương lai của chatbot hứa hẹn sẽ có trình độ thông minh ngày càng cao. Kết hợp với các mạng nơ-ron tiên tiến hơn và công nghệ học sâu, chatbot sẽ có khả năng hiểu các cuộc trò chuyện phức tạp hơn và cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa hơn. Hơn nữa, việc ứng dụng chatbot trong các trợ lý giọng nói sẽ ngày càng trở nên phổ biến.


Các lợi ích của chatbot bao gồm tăng hiệu quả, giảm chi phí và cung cấp dịch vụ 24/7, nhưng chúng cũng có những hạn chế trong việc hiểu các vấn đề phức tạp, điều này có thể dẫn đến trải nghiệm không tốt cho người dùng. Các doanh nghiệp cần cân bằng những yếu tố này khi triển khai chatbot và đảm bảo có hỗ trợ từ nhân viên chăm sóc khách hàng khi cần thiết.


Khi thiết kế và triển khai chatbot, các doanh nghiệp nên chú ý đến quyền riêng tư của người dùng và bảo mật dữ liệu, đảm bảo tuân thủ các luật và quy định liên quan. Việc liên tục theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất của chatbot cũng rất quan trọng để cải thiện trải nghiệm của người dùng.