Bài báo trình bày một cải tiến khả năng thích ứng phản hồi cho chatbot đa ngôn ngữ dựa trên kiến trúc RASA, mô hình tiền huấn luyện BERT và mô hình ngôn ngữ lớn LLM. Mục tiêu là nhằm xây dựng một chatbot có khả năng hiểu ý định và xác định được loại ngôn ngữ. Bên cạnh đó, chatbot có khả năng phản hồi linh hoạt, hạn chế lặp đi lặp lại cùng một phản hồi cùng một ý định của người dùng. Phương pháp tiếp cận tập trung vào hai khía cạnh chính. Đầu tiên, triển khai chatbot trên ngôn ngữ một ngôn ngữ chính dựa vào RASA. Thứ hai, bài báo đề xuất phương thức kết nối với LLM, tạo lời nhắc (prompt) để lấy phản hồi linh hoạt, đúng ngôn ngữ của người dùng đang sử dụng. Kết quả cài đặt cho thấy chatbot có thể hiểu được nhiều ngôn ngữ, phản hồi một cách linh hoạt. Do đó, với cải tiến khả năng thích ứng cho chatbot đa ngôn ngữ này có thể ứng dụng rộng rãi trong thực tế và đáp ứng nhu cầu giao tiếp đa ngôn ngữ.