Softwear Kiến trúc chatbot doanh nghiệp: LLM chỉ là lõi, hệ thống mới quyết định chất lượng

[nguyenminhhoang]

Một hướng thực tế khi triển khai cách tạo chatbot là dùng mô hình ngôn ngữ lớn làm “bộ não hội thoại” nhưng bao quanh bởi lớp kiểm soát: prompt hệ thống, policy, tool-calling, và đặc biệt là grounding (RAG) để trả lời dựa trên tài liệu nội bộ thay vì bịa. OpenAI docs cũng nhấn mạnh cách bạn “lập trình” model chủ yếu qua prompt/instructions và cách đưa dữ liệu vào cho model tạo output. Vì vậy chatbot cho doanh nghiệp thường không chỉ “gọi model”, mà là cả kiến trúc: dữ liệu–truy hồi–đánh giá–giám sát.
Tiếp theo hướng này, điểm mấu chốt nằm ở việc thiết kế kiến trúc sao cho LLM luôn hoạt động trong “khung an toàn” và đúng ngữ cảnh nghiệp vụ. Lớp retrieval giúp đảm bảo câu trả lời có thể truy vết về nguồn dữ liệu, lớp policy và rule giúp chặn các hành vi ngoài phạm vi (hallucination, trả lời sai quy trình), còn logging và evaluation cho phép doanh nghiệp đo được chất lượng theo KPI thật như độ chính xác, tỉ lệ hoàn thành tác vụ hay chi phí mỗi phiên chat. Khi coi chatbot là một hệ thống end-to-end thay vì chỉ là API gọi model, việc mở rộng, bảo trì và tối ưu theo nhu cầu kinh doanh mới trở nên khả thi và bền vững.