MinAI - Về trang chủ
Quiz
15/1530 phút
Đang tải...

Quiz tổng hợp

Kiểm tra kiến thức toàn khóa học GenAI No-Code - AI Agents

0

🎯 Mục tiêu bài Quiz

TB5 min

Kiểm tra kiến thức của bạn qua các câu hỏi trắc nghiệm và bài tập thực hành!

✅ 18 câu hỏi trắc nghiệm (6 phần)

✅ 3 bài tập thực hành

✅ Yêu cầu: Hoàn thành bài 1-14

Thời gian: 30 phút | Độ khó: Tổng hợp | Đạt yêu cầu: ≥ 12/18 câu đúng

1

Phần 1: Chatbot Platforms (Câu 1-3)

TB5 min
2

Phần 2: Voiceflow & Stack AI (Câu 4-6)

TB5 min
3

Phần 3: Make.com & Zapier AI (Câu 7-9)

TB5 min
4

Phần 4: Custom AI Agent Design (Câu 10-12)

TB5 min
5

Phần 5: Conversational UX & Knowledge Base (Câu 13-15)

TB5 min
6

Phần 6: Deployment & Voice AI (Câu 16-18)

TB5 min
7

Phần 7: Bài tập thực hành

TB5 min

Bài tập 1: Xây dựng Customer Support Bot

Yêu cầu: Sử dụng Voiceflow hoặc Botpress để xây dựng một chatbot hỗ trợ khách hàng cho cửa hàng trực tuyến với các tính năng:

  1. Chào hỏi và hỏi khách hàng cần hỗ trợ gì
  2. Xử lý 3 intent chính:
    • Kiểm tra trạng thái đơn hàng (yêu cầu mã đơn hàng)
    • Hỏi về chính sách đổi trả
    • Liên hệ nhân viên hỗ trợ
  3. Fallback handling khi không hiểu câu hỏi
  4. Knowledge Base chứa FAQ về sản phẩm và chính sách

Kết quả cần nộp:

  • Link đến project trên Voiceflow/Botpress
  • Screenshot luồng hội thoại trên Canvas
  • 5 đoạn hội thoại test mẫu

Bài tập 2: Tạo AI Automation Workflow

Yêu cầu: Sử dụng Make.com hoặc Zapier để tạo workflow tự động hóa với AI:

  1. Trigger: Nhận email mới từ khách hàng
  2. AI Processing: Sử dụng OpenAI để phân loại email (hỏi sản phẩm / khiếu nại / đặt hàng)
  3. Routing: Dựa trên phân loại, thực hiện hành động tương ứng:
    • Hỏi sản phẩm → Tự động trả lời bằng AI với thông tin sản phẩm
    • Khiếu nại → Tạo ticket trên Google Sheet và thông báo cho team
    • Đặt hàng → Gửi form xác nhận cho khách hàng
  4. Logging: Ghi lại tất cả email đã xử lý vào Google Sheet

Kết quả cần nộp:

  • Screenshot scenario/zap hoàn chỉnh
  • Mô tả từng module/step và cấu hình
  • 3 email test mẫu và kết quả xử lý

Bài tập 3: Product Launch AI Agent

Yêu cầu: Thiết kế và triển khai một AI Agent phục vụ ra mắt sản phẩm mới:

  1. Sales Bot: Agent giới thiệu sản phẩm, trả lời câu hỏi, và hướng dẫn mua hàng
  2. Knowledge Base: Upload tài liệu sản phẩm, bảng giá, FAQ
  3. Multi-Channel: Deploy trên ít nhất 2 kênh (Web + 1 kênh khác)
  4. Analytics: Thiết lập tracking để đo lường hiệu quả (số cuộc hội thoại, tỷ lệ chuyển đổi)
  5. Onboarding Flow: Tạo luồng hướng dẫn sử dụng sản phẩm cho khách hàng mới

Kết quả cần nộp:

  • Link đến agent đã deploy
  • Báo cáo thiết kế conversational flow
  • Kết quả analytics sau ít nhất 10 cuộc hội thoại test
8

📊 Đánh giá kết quả

TB5 min
Số câu đúngĐánh giá
16-18🌟 Xuất sắc! Bạn nắm vững kiến thức
12-15👍 Tốt! Cần ôn lại một số chủ đề
8-11📚 Cần học thêm, xem lại các bài
dưới 8🔄 Nên học lại từ đầu
9

🎓 Hoàn thành khóa học!

TB5 min

Câu hỏi tự kiểm tra

  1. So sánh ưu nhược điểm của Botpress, Voiceflow và Dialogflow trong các tình huống khác nhau?
  2. Giải thích cách RAG no-code hoạt động và tại sao nó quan trọng cho Knowledge Base?
  3. Tại sao Fallback Handling là yếu tố quan trọng trong thiết kế Conversational UX?
  4. Mô tả quy trình improvement loop khi triển khai và vận hành AI Agent?

🎉 Tuyệt vời! Bạn đã hoàn thành toàn bộ khóa học GenAI No-Code - AI Agents!

Tóm tắt kiến thức đã kiểm tra:

  • ✅ Nền tảng Chatbot: Botpress, Voiceflow, Dialogflow
  • ✅ Thiết kế visual: Voiceflow Canvas, Stack AI Pipeline
  • ✅ Tự động hóa AI: Make.com Scenarios, Zapier AI Actions
  • ✅ Custom AI Agent: Memory, Tool Integration, Agent Design
  • ✅ Conversational UX: Dialog flows, Fallback, Knowledge Base (RAG)
  • ✅ Triển khai: Multi-Channel, Voice AI, Testing & Analytics

Bước tiếp theo:

  • Xem lại các câu trả lời sai và đọc lại bài học liên quan
  • Hoàn thành 3 bài tập thực hành để củng cố kỹ năng
  • Áp dụng kiến thức vào dự án thực tế của bạn