Hành Trình 'Biến Hình' Chatbot AI Thành Nền Tảng Đa Chuyên Gia Với NestJS, Angular & Gemini!
Lê Lân
1
Xây Dựng Nền Tảng Chatbot Đa Nhân Cách Với Google Gemini, NestJS Và Angular
Mở Đầu
Trong thời đại của trí tuệ nhân tạo (AI) generative, phát triển các ứng dụng AI không còn chỉ dừng lại ở các chatbot cơ bản mà tiến tới những nền tảng đa nhân cách chuyên sâu và tùy chỉnh. Dự án được trình bày trong bài viết này mang đến một lộ trình chi tiết từ việc xây dựng backend đến frontend, sử dụng Google Gemini API, NestJS và Angular.
Bài viết là hành trình phát triển một hệ thống chatbot đa nhân cách (multi-persona) từ con số 0 đến triển khai thực tế. Bạn đọc sẽ được dẫn dắt qua từng bước xây dựng phần backend với khả năng tương tác với API Google Gemini, lưu trữ dữ liệu hội thoại và tạo ra các "nhân cách" AI khác nhau. Phần frontend được trình bày với Angular, tạo ra giao diện người dùng hiện đại, dễ tương tác. Cuối cùng, nền tảng đa tác nhân giúp người dùng tạo, quản lý và chọn lựa nhân cách trò chuyện, mở ra một kỷ nguyên mới cho trải nghiệm tương tác AI.
1. Tầm Nhìn: Nền Tảng Chatbot Đa Nhân Cách
1.1. Mục Tiêu Cốt Lõi
Cho phép người dùng tạo các nhân cách (persona) riêng biệt, với những hướng dẫn và tính cách chi tiết.
Người dùng có thể lựa chọn nhân cách trước khi bắt đầu chat.
Mỗi cuộc trò chuyện có bộ nhớ lịch sử ngữ cảnh, lưu trữ liên tục trong cơ sở dữ liệu.
Đáp ứng trả về với định dạng Markdown nâng cao tính dễ đọc và hiệu quả giao tiếp.
1.2. Tính Năng Nổi Bật
Hỗ trợ nhiều chatbot chuyên biệt.
Có khả năng mở rộng dễ dàng với nền tảng backend hiện đại.
Hiển thị nhiều thẻ agent, click chọn để bắt đầu chat với persona tương ứng.
<div *ngFor="let agent of agents" (click)="selectAgent(agent._id)" [class.selected]="agent._id === selectedAgentId">
{{ agent.name }}
</div>
Kết Luận
Dự án này minh họa toàn diện cách xây dựng nền tảng chatbot đa nhân cách, tận dụng sức mạnh Google Gemini với kiến trúc Backend NestJS và giao diện Angular hiện đại.
Backend: Xây dựng module Firebase Gemini API, quản lý hội thoại có bộ nhớ dài hạn với MongoDB.
Persona: Viết các kịch bản chi tiết giúp AI có tính cách và nhiệm vụ riêng biệt.
Frontend: Tạo giao diện tương tác người dùng dễ dàng, phản hồi mượt và trình bày nội dung phong phú.
Hành động tiếp theo: Bạn có thể thực hành theo từng phần, tùy chỉnh persona và mở rộng nền tảng để tạo các chatbot chuyên biệt cho từng lĩnh vực riêng.