6 ngôn ngữ lập trình hàng đầu để phát triển Chatbot

Nếu bạn đã từng phải liên hệ với bộ phận hỗ trợ khách hàng cho bất kỳ điều gì như thiếu đơn đặt hàng giao đồ ăn hoặc ngắt kết nối internet, rất có thể, bạn đã gặp phải một chatbot . Mặc dù nhiều công ty cung cấp hỗ trợ từ những người có thể trò chuyện với bạn trong thời gian thực, nhưng thời gian chờ đợi cho loại dịch vụ đó thường có thể khiến bạn khó chịu. Đó là nơi mà chatbot xuất hiện.

Chatbots có thể xử lý các câu hỏi của khách hàng trong vài giây; và khi họ được hỏi một câu hỏi phức tạp, họ có thể chuyển tiếp phiên trò chuyện tới một đại lý trực tiếp. Các công ty coi đây là một chiến thắng lớn: Họ có thể làm hài lòng khách hàng, giữ chân họ trên trang web của họ và tiết kiệm tiền cho nhân viên hỗ trợ mà họ phải thuê. Không có gì ngạc nhiên khi thị trường chatbot toàn cầu , được định giá 17 tỷ đô la vào năm 2020, dự kiến ​​sẽ tăng lên hơn 102 tỷ đô la vào năm 2026.

Nói cách khác, các Nhà phát triển Chatbot - những người tạo ra phần mềm để tự động hóa giao tiếp cho chatbot - đang có nhu cầu cao. Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm một lĩnh vực lập trình thú vị, nơi bạn sẽ có nhiều cơ hội, thì phát triển chatbot là một lựa chọn tốt. Để tham gia vào lĩnh vực này, bạn sẽ cần phải có trình độ tốt về các ngôn ngữ lập trình được sử dụng để phát triển chatbot, bởi vì một số ngôn ngữ nhất định phù hợp với việc phát triển chatbot hơn những ngôn ngữ khác.

6 ngôn ngữ lập trình cho chatbots

Chatbots sử dụng máy học (cung cấp cho hệ thống máy tính khả năng học hỏi từ dữ liệu) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (nhánh của khoa học máy tính cung cấp cho máy tính khả năng hiểu văn bản và lời nói). Chúng được viết trên back-end chạy trên máy chủ. Có một số ngôn ngữ lập trình hỗ trợ các tính năng này hoặc thông qua các thư viện của bên thứ ba - chúng ta hãy xem xét chúng.

1. Python

Python là ngôn ngữ ưa thích cho các dự án dữ liệu, dự án máy học và các dự án chatbot. Nó có một cú pháp đơn giản mà ngay cả những nhà phát triển mới bắt đầu cũng thấy dễ đọc và dễ hiểu. Bởi vì Python không dài dòng như nhiều ngôn ngữ khác, nó là một ngôn ngữ tương đối đơn giản để sử dụng cho các chatbot nguyên mẫu và không yêu cầu bước biên dịch bổ sung mà một số ngôn ngữ lập trình cần. Python cũng có nhiều lựa chọn thư viện để học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bao gồm Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ (NLTK), được nhiều nhà phát triển coi là thư viện NLP tốt nhất.

Bạn có thể bắt đầu học Python trong khóa học Học Python 3 thân thiện với người mới bắt đầu của chúng tôi .

2. Java

Java cũng là một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi cho các dự án chatbot vì nó là một ngôn ngữ hướng đối tượng, có mục đích chung, độc lập với nền tảng và di động. Một trong những tuyên bố nổi tiếng của Java là các chương trình được viết trong nó có thể chạy trên bất kỳ hệ thống nào có cài đặt Máy ảo Java (JVM), làm cho nó trở thành một ngôn ngữ đa năng. Java cho phép đa luồng, dẫn đến hiệu suất cao hơn nhiều ngôn ngữ khác trong danh sách này. Nó cũng được sử dụng rộng rãi trong phát triển doanh nghiệp - có nghĩa là một chatbot được viết bằng Java có thể dễ dàng tích hợp với hệ sinh thái doanh nghiệp. Java cũng có nhiều lựa chọn thư viện của bên thứ ba để học máy và NLP, bao gồm Stanford Library NLP và Apache Open NLP.

Khóa học miễn phí, thân thiện với người mới bắt đầu Học Java của chúng tôi là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.

3. Ruby

3. Hồng ngọc

Ruby là một ngôn ngữ lập trình phổ biến khác cho chatbots. Đó là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng cấp cao có thể làm cho việc xây dựng các chatbot trở nên đơn giản. Giống như Python, cú pháp của nó rất dễ đọc và dễ hiểu. Ruby cũng hỗ trợ một kỹ thuật thiết kế thuật toán phổ biến được gọi là lập trình động, nơi bạn có thể sửa đổi mã trong thời gian chạy để phù hợp với nhu cầu thay đổi của hệ thống. Nhiều nhà phát triển sử dụng ngôn ngữ này vì cú pháp rõ ràng và các thư viện của bên thứ ba thân thiện với người dùng và được ghi chép đầy đủ. Ruby có rất nhiều thư viện máy học và NLP, bao gồm một khung hoàn chỉnh có tên là Stealth được thiết kế từ đầu để phát triển chatbot.

Nếu bạn quan tâm đến việc sử dụng Ruby, bạn có thể tìm hiểu cách thực hiện trong khóa học Học Ruby miễn phí, thân thiện với người mới bắt đầu của chúng tôi .

4. C ++

Bạn cũng có thể sử dụng C ++ để tạo chatbots. Nó có tốc độ nhanh nhất trong số các ngôn ngữ lập trình trong danh sách này, vì vậy nó thường được sử dụng khi ưu tiên hiệu suất. Tuy nhiên, nó cũng là một ngôn ngữ lập trình cấp thấp, vì vậy sự gia tăng hiệu suất này đi kèm với sự đánh đổi. C ++ không phải là ngôn ngữ dễ học nhất và không có nhiều thư viện cấp cao trong ngôn ngữ dành riêng cho việc xây dựng chatbot, có nghĩa là bạn sẽ phải xây dựng một phần lớn của chatbot từ đầu. Tuy nhiên, nó không thể đánh bại khi nói đến tốc độ và hiệu suất.

Bạn có thể bắt đầu học C ++ trong khóa học Học C ++ miễn phí, thân thiện với người mới bắt đầu của chúng tôi .

5. PHP

PHP được tạo ra để phát triển các trang web và ứng dụng web và đã tồn tại lâu như quá trình phát triển web. Nó cũng là một ngôn ngữ tuyệt vời để xây dựng chatbot. Một trong những lợi thế của PHP là rất nhiều nhà phát triển biết đến nó và nhiều trang web đã sử dụng ngôn ngữ này, điều này giúp việc tích hợp một chatbot PHP vào các hệ thống hiện có trở nên đơn giản hơn. Vào năm 2021, W3Techs báo cáo rằng PHP đã được sử dụng trong 79,2% tất cả các trang web mà họ biết ngôn ngữ phía máy chủ, khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Ngoài ra còn có một khuôn khổ trong PHP được gọi là Botman, cung cấp tất cả các công cụ bạn cần để xây dựng một chatbot và tích hợp với các khuôn khổ phát triển web PHP khác như Laravel.

Nếu bạn đã biết HTML, bạn có thể tham gia khóa học Học PHP trình độ trung cấp miễn phí của chúng tôi .

6. Clojure

Clojure là một ngôn ngữ lập trình khác phổ biến để phát triển chatbot. Nó chạy trên Máy ảo Java (JVM) và có thể tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có được viết bằng Java. Clojure là một ngôn ngữ lập trình chức năng là một phương ngữ của Lisp. Nó sử dụng các hàm đệ quy (tham chiếu đến chính chúng để thực thi) thay vì các vòng lặp để lặp qua danh sách và mảng, một tính năng được nhiều nhà phát triển ưa thích để xử lý dữ liệu liên quan đến NLP.