ChatBot কিভাবে কাজ করে ?

আপনারা আজকে কজন ChatGPT বা কোনো চ্যাটবট ব্যবহার করেছেন????

.

যদি বলি — AI Chatbot এর কাজ করার প্রিন্সিপল আর ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট, ল্যাঙ্গুয়েজ অ্যাপ, এমনকি সেলফ-ড্রাইভিং গাড়ির কাজ করার প্রিন্সিপল একই — বিশ্বাস করবেন?

Yes, I am telling the truth. ১৯৬৬ সালে প্রথম চ্যাটবট তৈরি হয়েছিল — মাত্র কয়েকটা if-else রুল দিয়ে। আর আজ আমরা এমন সব মডেল ব্যবহার করি যেগুলো বই সামারি করতে পারে, essay লিখে দিতে পারে, এমনকি কোডের বাগ পর্যন্ত ধরতে পারে।

.

কিন্তু প্রশ্ন হলো —

একটা চ্যাটবট কীভাবে আপনার প্রশ্ন বুঝে, আর একদম মানুষের মতো উত্তর দেয়?

চলেন, Let’s break it down — the Akaademy way.

.

Step 1: The Idea Behind a Chatbot

প্রতিটা চ্যাটবট শুরু হয় একটা goal নিয়ে —

– এটি হয়তো স্টুডেন্টদের হোমওয়ার্কে সাহায্য করে,

– কিংবা ওয়েবসাইটে কাস্টমারকে গাইড দেয়,

– অথবা আপনার আমার র‍্যান্ডম প্রশ্নের উত্তর দেয়।

এই প্রতিটা কাজের ফার্স্ট বেসিক হল- ভাষা বোঝা। আর এখানেই আসে Natural Language Processing (NLP)।

.

Step 2: Language Models — The Brain of the Bot

The heart of an AI chatbot is a language model। সহজ ভাষায় language model হল প্রচুর টেক্সট (বই, ওয়েবসাইট, কথাবার্তা) থেকে ট্রেইন হওয়া একটা সিস্টেম যা AI chatbot কে একের পর এক শব্দ predict করতে সাহায্য করে। আর রেজাল্ট? Chatbot এর স্মুথ কনভার্সেশনগুলো।

সবচেয়ে পরিচিত কিছু মডেল হলো:

GPT (by OpenAI) – Can write essays, chat, translate, code.

BERT (by Google) – Reads language in both directions to understand meaning.

LLaMA (by Meta) – A lightweight, open-source model.

T5 (by Google) – Converts tasks into text-to-text format.

এইসব মডেল তৈরি হয় Transformer আর্কিটেকচার দিয়ে — যা এখন NLP-এর গোল্ড স্ট্যান্ডার্ড।

.

Step 3: Making the Bot Talk

একটা AI চ্যাটবট সাধারণত ৩টা মেইন টুল ব্যবহার করে:

NLU (Natural Language Understanding): আপনি কী লিখলেন, সেটা পড়ে।

Dialogue Manager: এখন কী বলা উচিত, সেটা ঠিক করে।

NLG (Natural Language Generation): এরপর একটা প্রাকৃতিক ভাষায় উত্তর তৈরি করে।

আর যদি ক্যালকুলেটর, ডেটাবেস বা লাইভ টুলসের সাথে কানেক্টেড থাকে — তাহলে লাইভ ডেটা দিয়েও উত্তর দিতে পারে!

.

Step 4: Learning and Improving

Real users দের নিয়ে এই বটগুলো টেস্ট করা হয় আর ইম্প্রুভ করা হয়। আপনি প্রায় সময় দেখবেন, ডেভেলপাররা

ফিডব্যাক নেয়

ভুল ফিক্স করে

নিরাপদ উত্তর নিশ্চিত করতে ফিল্টারও সেট করে।

অনেক সময় কোম্পানিগুলো লোকাল ডেটা দিয়ে বটকে “fine-tune” করে — যেমন, ChatGPT এখন বাংলিশও বুঝতে পারে।

.

এখন কার্যপদ্ধতি বুঝলেন, আপনি নিজেই এখন চ্যাটবট বানাতে চাচ্ছেন– তাহলে প্রসেসটা কি হবে?

চলেন দেখে আসি।

1. Start with a Goal

আপনার বটটা কী করবে?

FAQ উত্তর দেবে, লেসন ব্যাখ্যা করবে, নাকি ইউজারকে গাইড করবে — এই Goal আগে ঠিক করুন।

2. Use a Language Model

আপনি চাইলে GPT-এর মতো শক্তিশালী মডেল ব্যবহার করতে পারেন, অথবা LLaMA-এর মতো ওপেন-সোর্স অপশনও আছে। এই মডেলই বটকে “মানুষের মতো” বুঝতে আর উত্তর দিতে শেখাবে।

3. Build the Logic Layer

এখন দরকার একটা লজিক সিস্টেম — conversations ম্যানেজ করার জন্য। এখানে কাজে আসবে Rasa, LangChain বা Dialogflow-এর মতো টুল। এই টুলগুলো কী করে?

ইউজারের মেসেজ নেয়

সেটা language model-এর কাছে পাঠায়

তারপর মডেলের উত্তর দিয়ে ঠিক করে কী করতে হবে —

(উত্তর দেখাবে, কাজ চালাবে, তথ্য স্টোর করবে ইত্যাদি)

4. Connect Tools and Data

যদি আপনার বটকে আরও কিছু করতে হয় — যেমন ডেটা আনা, হিসাব করা বা স্লট বুক করা — তাহলে এক্সটার্নাল টুল বা ডেটাবেসের সাথে কানেক্ট করিয়ে দিবেন।

5. Test, Improve, Repeat

শেষে রিয়েল ইউজার দিয়ে বট চালিয়ে দেখবেন।যেখানে আটকে যায় বা ভুল করে, সেটা নোট করে নিন। তারপর লজিক আপডেট করুন বা মডেল টিউন করুন।

.

সংক্ষেপে বললে:

User Input → Logic Tool (Rasa/LangChain) → Language Model (GPT) → Decision → Response/Action

এভাবেই তৈরি হয় একটা স্মার্ট চ্যাটবট।