Trong kỷ nguyên số hóa ngày nay, việc hiểu rõ và phản hồi kịp thời các ý kiến của khách hàng không còn là một lựa chọn mà đã trở thành một yếu tố sống còn cho sự phát triển của bất kỳ doanh nghiệp nào. Tuy nhiên, với khối lượng phản hồi khổng lồ từ nhiều kênh khác nhau như email, mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, việc xử lý thủ công trở nên vô cùng tốn kém thời gian và công sức. Đây chính là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy sức mạnh của mình, đặc biệt là trong việc phân loại phản hồi khách hàng. Bài viết này sẽ là cẩm nang chi tiết, cầm tay chỉ việc, giúp bạn – những người mới bắt đầu – nắm vững cách sử dụng prompt để AI phân loại phản hồi khách hàng một cách hiệu quả, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
Chúng ta sẽ cùng nhau khám phá: cách xác định mục tiêu phân loại, xây dựng prompt hiệu quả, các loại phản hồi phổ biến và cách AI xử lý chúng, cũng như những lưu ý quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất. Hãy chuẩn bị để khai phá tiềm năng của AI trong việc thấu hiểu khách hàng!
Tầm quan trọng của Phân Loại Phản Hồi Khách Hàng bằng AI là gì?
Phân loại phản hồi khách hàng bằng AI mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Nó giúp doanh nghiệp nhanh chóng xác định được đâu là phản hồi tích cực, tiêu cực, trung lập, hay thuộc về các vấn đề cụ thể (ví dụ: lỗi sản phẩm, dịch vụ khách hàng, đề xuất tính năng). Điều này cho phép doanh nghiệp tập trung nguồn lực vào việc giải quyết các vấn đề cấp bách nhất, ưu tiên tin nhắn cần phản hồi khẩn cấp, và nắm bắt xu hướng cảm xúc chung của khách hàng.
- Tiết kiệm thời gian và chi phí: Tự động hóa quá trình phân loại giúp giảm đáng kể gánh nặng cho đội ngũ nhân viên.
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Phản hồi nhanh chóng và chính xác hơn đối với các mối quan tâm của khách hàng.
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Cung cấp cái nhìn sâu sắc về điểm mạnh, điểm yếu của sản phẩm/dịch vụ.
- Phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn: Giúp ngăn chặn các khủng hoảng truyền thông hoặc mất khách hàng hàng loạt.
Nguyên tắc cơ bản khi Xây dựng Prompt Phân Loại Phản Hồi bằng AI
Việc xây dựng một prompt hiệu quả đóng vai trò then chốt trong việc định hướng AI thực hiện đúng nhiệm vụ phân loại. Bạn không chỉ đơn giản yêu cầu AI “phân loại” mà cần cung cấp đủ thông tin và ngữ cảnh để nó hiểu rõ bạn muốn gì.
Prompt cần rõ ràng và cụ thể
ChatGPT hay các mô hình ngôn ngữ lớn khác hoạt động dựa trên hướng dẫn của bạn. Câu lệnh càng rõ ràng, AI càng ít có khả năng hiểu sai.
- Thay vì: “Phân loại phản hồi này.”
- Hãy thử: “Phân loại phản hồi của khách hàng Tên là [Tên khách hàng]. Cho biết phản hồi này thuộc danh mục nào: Tích cực, Tiêu cực, Trung lập, Câu hỏi, Góp ý về tính năng, Báo cáo lỗi sản phẩm.”
Cung cấp ngữ cảnh đầy đủ
Ngữ cảnh giúp AI hiểu bối cảnh của phản hồi, từ đó đưa ra phân loại chính xác hơn. Ví dụ, một lời phàn nàn về giá có thể là tiêu cực, nhưng nếu đi kèm với sự hiểu biết về giá trị sản phẩm, nó có thể được phân loại khác.
- Theo kinh nghiệm của tôi, việc cung cấp thông tin về kênh nhận phản hồi (email, Facebook, đánh giá ứng dụng) cũng rất hữu ích. Ví dụ, một đánh giá trên cửa hàng ứng dụng có thể có xu hướng tập trung vào trải nghiệm sử dụng, trong khi email có thể là các vấn đề hỗ trợ sâu hơn.
Xác định định dạng đầu ra mong muốn
Bạn muốn AI trả về kết quả dưới dạng nào? Một danh sách, một bảng, hay chỉ là một nhãn phân loại? Việc này giúp AI cấu trúc thông tin một cách gọn gàng và dễ dàng cho bạn xử lý tiếp.
- Ví dụ: “Vui lòng trả về kết quả dưới dạng một danh sách gạch đầu dòng với tên phản hồi và nhãn phân loại tương ứng.”
- Hoặc: “Hãy tạo một bảng gồm 3 cột: Phản hồi, Danh mục phân loại, và Mức độ ưu tiên.”
Đưa ra các lựa chọn phân loại rõ ràng
Nếu bạn có một bộ nhãn phân loại cố định, hãy liệt kê chúng trong prompt. Điều này tránh việc AI tự ‘sáng tạo’ ra các nhãn mới không mong muốn.
- Ví dụ: “Các danh mục phân loại bao gồm: Hỗ trợ kỹ thuật, Vấn đề thanh toán, Phản hồi tích cực về sản phẩm, Phản hồi tiêu cực về dịch vụ, Đề xuất cải tiến. Nếu phản hồi không thuộc bất kỳ danh mục nào, hãy ghi rõ ‘Khác’.”
Sử dụng ví dụ (Few-shot learning)
Cách hiệu quả để huấn luyện AI là cung cấp một vài ví dụ về cách bạn muốn phân loại. Đây gọi là kỹ thuật “few-shot learning”.
- Ví dụ:
Prompt cho AI:
“Dưới đây là một số phản hồi khách hàng và cách chúng được phân loại. Hãy áp dụng tương tự cho các phản hồi mới:
Phản hồi 1: ‘Sản phẩm rất tuyệt vời, giao hàng nhanh chóng!’
Phân loại: Tích cực – Giao hàng
Phản hồi 2: ‘Tôi không thể đăng nhập vào tài khoản của mình. Đã thử nhiều lần nhưng vẫn lỗi.'”
Phân loại: Hỗ trợ kỹ thuật – Lỗi đăng nhập
Phản hồi 3: ‘Khi nào thì có màu xanh cho sản phẩm này?’
Phân loại: Câu hỏi – Tính năng sản phẩm
Bây giờ, hãy phân loại phản hồi sau: [Phản hồi từ người dùng]
Các loại Phản Hồi Khách Hàng Phổ Biến và Cách AI Hỗ Trợ
Hiểu rõ các loại phản hồi khách hàng sẽ giúp bạn cấu trúc prompt hiệu quả hơn. Dưới đây là một số loại phổ biến và cách AI có thể hỗ trợ phân loại chúng.
1. Phản hồi Tích cực
Đây là những lời khen ngợi, đánh giá tốt về sản phẩm, dịch vụ, hoặc trải nghiệm khách hàng. AI có thể nhận diện các từ khóa như “tuyệt vời”, “hài lòng”, “thích”, “đánh giá cao”, “xuất sắc”.
- Prompt mẫu: “Phân loại các phản hồi sau thành ‘Tích cực’ hoặc ‘Tiêu cực’. Chỉ trả về nhãn.”
- Kinh nghiệm của tôi: Đôi khi phản hồi tích cực vẫn có thể chứa góp ý nhỏ, ví dụ: ‘Sản phẩm rất tốt, nhưng giá hơi cao một chút’. Lúc này, việc phân loại thành ‘Tích cực – Giá’ sẽ hữu ích hơn là chỉ ‘Tích cực’.
2. Phản hồi Tiêu cực
Bao gồm phàn nàn, lời chê bai, hoặc bày tỏ sự không hài lòng. AI sẽ tìm kiếm các từ như “tệ”, “thất vọng”, “không hài lòng”, “lỗi”, “chậm”, “khó chịu”.
- Prompt mẫu: “Xác định xem phản hồi sau có mang tính tiêu cực không. Nếu có, hãy chọn một trong các lý do: Lỗi sản phẩm, Dịch vụ khách hàng kém, Giá cả, Vận chuyển. Nếu không tiêu cực, ghi ‘Trung lập’.”
- Theo [Nghiên cứu của HubSpot], việc nhanh chóng xác định và giải quyết phản hồi tiêu cực có ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ giữ chân khách hàng.
3. Trung lập/Câu hỏi
Phản hồi trung lập thường là những nhận xét không mang tính cảm xúc rõ rệt, hoặc đơn giản là những câu hỏi cần được giải đáp.
- Prompt mẫu: “Phân loại phản hồi: Nếu phản hồi là câu hỏi, ghi ‘Câu hỏi’. Nếu là nhận xét không có cảm xúc rõ ràng, ghi ‘Trung lập’.”
- Điều tôi nhận thấy là: Ranh giới giữa trung lập và câu hỏi đôi khi rất mong manh. Cần định nghĩa rõ trong prompt xem câu hỏi có thuộc ‘trung lập’ hay không.
4. Yêu cầu Hỗ trợ Kỹ thuật/Báo cáo Lỗi
Liên quan đến việc sử dụng sản phẩm/dịch vụ, gặp sự cố kỹ thuật hoặc lỗi phát sinh.
- Prompt mẫu: “Phân loại phản hồi vào các nhóm: ‘Hỗ trợ Kỹ thuật’, ‘Báo cáo Lỗi’, ‘Vấn đề Thanh toán’, ‘Góp ý Tính năng’, ‘Khác’. Chỉ cung cấp nhãn phân loại.”
- Ví dụ về lỗi: Các lỗi thường gặp bao gồm ‘không tải được’, ‘màn hình trắng’, ‘giao dịch thất bại’, ‘ứng dụng bị crash’. AI có thể nhận diện các từ khóa liên quan đến các lỗi này.
5. Góp ý về Tính năng/Cải tiến Sản phẩm
Khách hàng đề xuất thêm tính năng mới, cải thiện tính năng hiện có hoặc đưa ra ý tưởng phát triển sản phẩm.
- Prompt mẫu: “Phân loại phản hồi: ‘Đề xuất tính năng’, ‘Cải tiến sản phẩm hiện có’, ‘Lời khen’, ‘Phàn nàn’, ‘Câu hỏi khác’. Nếu là đề xuất hoặc cải tiến, hãy trích xuất tóm tắt ngắn gọn về đề xuất đó.”
- Một lần tôi đã thử: yêu cầu AI không chỉ phân loại mà còn tóm tắt đề xuất. Điều này giúp đội ngũ phát triển sản phẩm có cái nhìn nhanh về nhu cầu của người dùng.
Xây dựng Prompt Phân Loại Phản Hồi Khách Hàng Chi tiết với AI
Để đạt được hiệu quả tối đa, bạn cần xây dựng các prompt chi tiết, có thể tùy chỉnh cho từng ngữ cảnh cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ và cấu trúc bạn có thể tham khảo.
1. Prompt Cơ bản để Phân loại theo Cảm xúc
Loại prompt này đơn giản, tập trung vào việc xác định thái độ chung của khách hàng.
Prompt:
“Bạn là một trợ lý chuyên phân tích phản hồi của khách hàng. Nhiệm vụ của bạn là đọc các phản hồi dưới đây và phân loại chúng theo 3 nhóm: Tích cực, Tiêu cực, Trung lập. Hãy trả về kết quả dưới dạng một danh sách, mỗi mục bao gồm số thứ tự phản hồi và nhãn phân loại tương ứng.”
Cấu trúc đầu ra mong muốn:
1. [Tên phản hồi hoặc nội dung tóm tắt] – [Nhãn phân loại]
2. …
2. Prompt Nâng cao: Phân loại theo Chủ đề và Cảm xúc
Prompt này yêu cầu AI phân loại theo cả chủ đề chính của phản hồi và cảm xúc đi kèm.
Prompt:
“Tôi cần bạn phân tích kỹ lưỡng nội dung phản hồi của khách hàng. Hãy xác định: 1. Chủ đề chính của phản hồi (ví dụ: Chất lượng sản phẩm, Dịch vụ khách hàng, Thanh toán, Giao hàng, Tính năng). 2. Cảm xúc tổng thể (Tích cực, Tiêu cực, Trung lập). Nếu có thể, hãy thêm mức độ ưu tiên (Cao, Trung bình, Thấp) dựa trên mức độ tiêu cực hoặc khẩn cấp.
Vui lòng trình bày kết quả dưới dạng bảng với các cột sau: ‘Phản hồi’, ‘Chủ đề’, ‘Cảm xúc’, ‘Độ Ưu tiên’.”
Ví dụ về các chủ đề: Chất lượng sản phẩm, Dịch vụ khách hàng, Thanh toán, Giao hàng, Tính năng mới, Lỗi kỹ thuật, Giá cả, Giao diện người dùng.
Điều tôi nhận thấy là: Việc thêm cột “Độ Ưu tiên” giúp đội ngũ hỗ trợ nhanh chóng xác định những phản hồi nào cần được xử lý trước tiên, đặc biệt là các vấn đề nghiêm trọng hoặc có khả năng gây ra nhiều ảnh hưởng.
3. Prompt để Trích xuất Thông tin Cụ thể
Trong trường hợp bạn cần trích xuất thông tin chi tiết từ phản hồi, ví dụ như tên sản phẩm bị lỗi, mã đơn hàng gặp vấn đề.
Prompt:
“Hãy phân tích phản hồi sau đây. Xác định xem nó có liên quan đến ‘Vấn đề kỹ thuật’ hoặc ‘Lỗi sản phẩm’ hay không. Nếu có, vui lòng trích xuất:
- Tên sản phẩm bị ảnh hưởng (nếu có).
- Mô tả ngắn gọn về lỗi hoặc vấn đề gặp phải.
- Bất kỳ thông tin nào về mã đơn hàng hoặc số hiệu tài khoản liên quan (nếu có).
Nếu phản hồi không liên quan đến các vấn đề kỹ thuật/lỗi, hãy ghi rõ ‘Không liên quan’. Vui lòng định dạng đầu ra dưới dạng JSON.”
Cấu trúc JSON mẫu:
{
"is_technical_issue": true/false,
"product_name": "Tên sản phẩm hoặc null",
"issue_description": "Mô tả lỗi hoặc null",
"order_id": "Mã đơn hàng hoặc null",
"related_account_number": "Số hiệu tài khoản hoặc null"
}
Theo kinh nghiệm của tôi, việc sử dụng JSON làm đầu ra giúp dữ liệu dễ dàng được nhập vào các hệ thống quản lý khách hàng (CRM) hoặc công cụ phân tích khác một cách tự động.
4. Prompt cho Tự động hóa Phản hồi Sơ bộ
Bạn có thể sử dụng AI để phân loại và thậm chí soạn thảo phản hồi sơ bộ.
Prompt:
“Bạn là chuyên viên chăm sóc khách hàng sử dụng AI. Hãy xem xét phản hồi của khách hàng sau.
Đầu tiên, phân loại phản hồi này vào một trong các danh mục: ‘Yêu cầu Hỗ trợ Kỹ thuật’, ‘Câu hỏi về Sản phẩm’, ‘Góp ý’, ‘Phàn nàn về Dịch vụ’.
Thứ hai, dựa trên phân loại đó, hãy soạn một tin nhắn phản hồi sơ bộ (giả định bạn là nhân viên hỗ trợ).
* Nếu là ‘Yêu cầu Hỗ trợ Kỹ thuật’ hoặc ‘Câu hỏi về Sản phẩm’: Cảm ơn khách hàng đã liên hệ, xác nhận vấn đề (nếu có thể), và thông báo rằng một nhân viên hỗ trợ sẽ sớm liên hệ để giải quyết chi tiết.
* Nếu là ‘Góp ý’: Cảm ơn khách hàng đã đóng góp ý kiến quý báu, và cho biết ý kiến này sẽ được chuyển đến bộ phận liên quan.
* Nếu là ‘Phàn nàn về Dịch vụ’: Xin lỗi khách hàng về trải nghiệm không tốt, cho biết bạn đang xem xét vấn đề và sẽ có phản hồi chi tiết sớm nhất.
Hãy trình bày kết quả theo định dạng:
Phân loại: [Nhãn phân loại]
Nội dung phản hồi sơ bộ: [Nội dung tin nhắn]
Các phản hồi cần được xử lý cẩn thận, đảm bảo giọng điệu chuyên nghiệp và đồng cảm.”
Lưu ý: Đây chỉ là phản hồi sơ bộ. Luôn cần có sự kiểm duyệt của con người trước khi gửi đi chính thức, đặc biệt với các tình huống nhạy cảm.
Các Vấn Đề Thường Gặp và Cách Khắc Phục khi Phân loại Phản Hồi bằng AI
Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Dưới đây là một số vấn đề phổ biến và cách bạn có thể khắc phục chúng.
1. Phân loại không chính xác hoặc mơ hồ
Nguyên nhân: Prompt không đủ rõ ràng, ngôn ngữ khách hàng quá phức tạp, các lựa chọn phân loại chồng chéo.
Cách khắc phục:
- Tinh chỉnh lại prompt: Làm cho câu lệnh chi tiết hơn, gán nhãn rõ nghĩa hơn.
- Cung cấp nhiều ví dụ: Sử dụng kỹ thuật few-shot learning với các trường hợp điển hình. Một lần tôi đã thử cung cấp đến 5-7 ví dụ cho AI và nhận thấy độ chính xác tăng lên đáng kể.
- Định nghĩa các danh mục rõ ràng: Đảm bảo mỗi danh mục có ranh giới phân biệt.
- Sử dụng AI để loại bỏ nhiễu: Yêu cầu AI xác định ‘Mức độ tin cậy’ của phân loại. Nếu độ tin cậy thấp, phản hồi đó sẽ được chuyển cho con người xem xét.
2. Thiếu ngữ cảnh hoặc hiểu lầm ý định
Nguyên nhân: Phản hồi quá ngắn, sử dụng tiếng lóng, ẩn ý, hoặc thiếu thông tin nền.
Cách khắc phục:
- Cung cấp thêm bối cảnh: Nếu có thể, đưa thêm thông tin về lịch sử tương tác của khách hàng hoặc kênh phản hồi.
- Huấn luyện AI với dữ liệu chuẩn: Đối với các mô hình có khả năng fine-tuning (tinh chỉnh), sử dụng dữ liệu phản hồi đã được phân loại thủ công của doanh nghiệp bạn.
- Nhờ AI đặt câu hỏi làm rõ: Một số mô hình có thể được prompt để ‘hỏi lại khách hàng’ nếu ý định không rõ ràng, thay vì đưa ra phân loại sai. Tuy nhiên, cách này cần cẩn trọng để không gây phiền phức cho khách hàng.
3. Dữ liệu phản hồi không đồng nhất về định dạng
Nguyên nhân: Phản hồi đến từ nhiều kênh khác nhau với cấu trúc hoặc văn phong khác nhau.
Cách khắc phục:
- Chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào AI: Sử dụng công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để làm sạch văn bản, chuẩn hóa cách viết tắt, tiếng lóng.
- Cấu trúc lại prompt để xử lý nhiều định dạng: Ví dụ, prompt có thể chứa câu lệnh riêng biệt cho email, mạng xã hội, v.v.
- Sử dụng AI để nhận diện kênh: Yêu cầu AI xem xét các dấu hiệu nhận biết kênh (ví dụ: ký tự @, # cho mạng xã hội) để áp dụng các quy tắc phân loại phù hợp hơn.
4. Chi phí và thời gian triển khai
Nguyên nhân: Cần thời gian để thiết kế prompt, kiểm thử, tích hợp hệ thống, và có thể phát sinh chi phí sử dụng API của các mô hình AI.
Cách khắc phục:
- Bắt đầu với các trường hợp đơn giản: Tập trung vào việc phân loại các loại phản hồi phổ biến nhất trước.
- Tận dụng các nền tảng có sẵn: Nhiều công cụ CRM hoặc hỗ trợ khách hàng ngày nay đã tích hợp sẵn tính năng phân loại phản hồi bằng AI, giảm bớt công sức thiết lập ban đầu.
- Đo lường ROI (Lợi tức đầu tư): Hiểu rõ chi phí bỏ ra so với lợi ích thu được (tiết kiệm nhân lực, tăng sự hài lòng khách hàng) để đánh giá hiệu quả lâu dài. công cụ AI hỗ trợ doanh nghiệp
Lời Khuyên Chuyên Gia để Tối ưu Hóa việc Phân loại Phản Hồi bằng AI
Để khai thác tối đa tiềm năng của AI trong việc phân loại phản hồi khách hàng, hãy cân nhắc những lời khuyên sau:
- Luôn đặt con người vào trung tâm: AI là công cụ hỗ trợ, không phải sự thay thế hoàn toàn. Luôn có một quy trình xem xét thủ công cho các phản hồi quan trọng hoặc nhạy cảm.
- Liên tục theo dõi và cập nhật: Thị hiếu và cách diễn đạt của khách hàng luôn thay đổi. Thường xuyên xem xét kết quả phân loại của AI, điều chỉnh prompt và các danh mục phân loại khi cần thiết.
- Đo lường định kỳ: Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả như tỷ lệ chính xác, thời gian xử lý, sự hài lòng của khách hàng trước và sau khi áp dụng AI.
- Phân loại theo phân cấp: Đối với các doanh nghiệp lớn, việc phân loại theo nhiều cấp độ (ví dụ: Bước 1: Tích cực/Tiêu cực; Bước 2: Nếu Tiêu cực thì thuộc về Lỗi sản phẩm/Dịch vụ/Giá cả) sẽ mang lại thông tin chi tiết hơn.
- Tích hợp với các công cụ khác: Kết nối kết quả phân loại với hệ thống CRM, công cụ quản lý dự án hoặc nền tảng dịch vụ khách hàng để tạo một quy trình liền mạch.
Disclaimer
Thông tin trong bài viết này mang tính chất tham khảo và hướng dẫn chung. Việc sử dụng AI để phân loại phản hồi khách hàng có thể yêu cầu kiến thức kỹ thuật chuyên sâu và có thể có những rủi ro nhất định. Bài viết không thay thế cho lời khuyên chuyên nghiệp từ các chuyên gia về AI, dữ liệu hoặc pháp lý. Doanh nghiệp nên tự nghiên cứu, thử nghiệm và tham khảo ý kiến chuyên gia trước khi áp dụng các giải pháp AI vào hoạt động kinh doanh của mình.
Câu hỏi thường gặp
Phân loại phản hồi khách hàng bằng AI có thực sự hiệu quả không?
Vâng, phân loại phản hồi khách hàng bằng AI có thể rất hiệu quả nếu được thực hiện đúng cách. Nó giúp tự động hóa quy trình, tiết kiệm thời gian và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhanh chóng hơn.
Tôi cần kỹ năng gì để sử dụng AI phân loại phản hồi khách hàng?
Đối với người mới bắt đầu, bạn chủ yếu cần kỹ năng viết prompt rõ ràng, hiểu về mục tiêu phân loại và có khả năng đánh giá kết quả. Kiến thức sâu về lập trình hoặc AI không bắt buộc nếu bạn sử dụng các công cụ có giao diện thân thiện hoặc các mô hình ngôn ngữ lớn sẵn có.
Làm thế nào để đảm bảo AI không hiểu sai ý nghĩa của phản hồi?
Để đảm bảo AI hiểu đúng, bạn cần cung cấp prompt thật chi tiết, rõ ràng, kèm theo ví dụ minh họa (few-shot learning) và định nghĩa các danh mục phân loại một cách cụ thể. Việc kiểm tra lại kết quả phân loại thủ công cho các trường hợp quan trọng cũng rất cần thiết.
Tôi có thể sử dụng AI để phân loại phản hồi bằng tiếng Việt không?
Có. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại, bao gồm cả ChatGPT, đều có khả năng hiểu và xử lý tiếng Việt rất tốt. Bạn chỉ cần đảm bảo prompt của mình được viết bằng tiếng Việt để AI hiểu và phản hồi bằng tiếng Việt.
Chi phí để triển khai giải pháp phân loại phản hồi bằng AI là bao nhiêu?
Chi phí có thể dao động rất lớn tùy thuộc vào phương pháp bạn chọn. Sử dụng các nền tảng miễn phí hoặc có gói miễn phí (như một số tính năng của ChatGPT), chi phí có thể rất thấp. Nếu bạn tích hợp vào hệ thống lớn hơn hoặc sử dụng API của các mô hình nâng cao, chi phí sẽ phát sinh theo lượng sử dụng.
// — PART 2: SCHEMA SEPARATOR —
