XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐẶT MÓN ĂN TRỰC TUYẾN TÍCH HỢP TRỢ LÝ ẢO

Abstract

Trong bối cảnh chuyển đổi số ngày càng phát triển mạnh mẽ, nhu cầu đặt món ăn trực tuyến và tối ưu hóa quy trình vận hành trong ngành dịch vụ ăn uống ngày càng gia tăng. Tuy nhiên, nhiều hệ thống hiện nay vẫn còn tồn tại các hạn chế như thiếu sự tích hợp giữa các chức năng, chưa hỗ trợ tốt tương tác thông minh với người dùng và chưa khai thác hiệu quả dữ liệu trong quá trình vận hành. Đề tài “Xây dựng hệ thống đặt món ăn trực tuyến tích hợp trợ lý ảo” được thực hiện nhằm phát triển một ứng dụng web hoàn chỉnh, hỗ trợ toàn bộ quy trình từ lựa chọn món ăn, quản lý giỏ hàng, đặt hàng, thanh toán, theo dõi trạng thái đơn hàng đến đánh giá dịch vụ. Hệ thống được thiết kế theo mô hình client–server, sử dụng các công nghệ hiện đại như Node.js, Express.js, PostgreSQL, React.js, Socket.io và JWT nhằm đảm bảo hiệu năng, bảo mật và khả năng mở rộng. Một trong những điểm nổi bật của đề tài là việc tích hợp trợ lý ảo (chatbot) vào hệ thống. Chatbot được xây dựng dựa trên mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp với cơ chế gọi hàm (function calling), cho phép truy xuất dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu để tư vấn thực đơn, tìm kiếm món ăn theo nhiều tiêu chí và hỗ trợ đặt hàng thông qua hội thoại. Ngoài ra, hệ thống còn hỗ trợ chuyển giao hội thoại sang quản trị viên khi cần thiết, góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc khách hàng. Bên cạnh đó, hệ thống còn tích hợp module học máy (Machine Learning) sử dụng các thuật toán hồi quy để dự đoán thời gian giao hàng dự kiến (ETA) dựa trên dữ liệu lịch sử đơn hàng. Việc ứng dụng công nghệ dự báo này giúp tối ưu hóa quy trình vận hành cho nhà hàng và cung cấp thông tin minh bạch, nâng cao trải nghiệm khách hàng ngay tại thời điểm đặt món. Các chức năng quản trị như quản lý thực đơn, đơn hàng... cũng được triển khai đầy đủ nhằm hỗ trợ hoạt động vận hành của doanh nghiệp. Hơn nữa, hệ thống còn tích hợp cơ chế thanh toán trực tuyến thông qua VNPay, hỗ trợ xử lý hoàn tiền và cung cấp khả năng cập nhật trạng thái đơn hàng theo thời gian thực. Các chức năng quản trị như quản lý thực đơn, đơn hàng, khách hàng, khuyến mãi và thống kê cũng được triển khai đầy đủ nhằm hỗ trợ hoạt động vận hành của doanh nghiệp. Kết quả kiểm thử cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, đáp ứng tốt các yêu cầu chức năng và phi chức năng đã đề ra. Đề tài không chỉ có ý nghĩa về mặt học thuật trong việc áp dụng các công nghệ hiện đại vào phát triển ứng dụng web mà còn có giá trị thực tiễn cao, có thể làm nền tảng tham khảo cho các hệ thống đặt món ăn trực tuyến trong thực tế. In the context of rapid digital transformation, the demand for online food ordering systems and optimized operational processes in the food and beverage industry is increasing significantly. However, many existing systems still face limitations such as lack of integration between functionalities, limited intelligent user interaction, and inefficient data utilization. This thesis, titled “Development of an Online Food Ordering System with an Integrated Virtual Assistant” aims to design and implement a comprehensive web-based application that supports the entire ordering process, including menu browsing, cart management, order placement, payment processing, order tracking, and customer feedback. The system is designed based on the client–server architecture and utilizes modern technologies such as Node.js, Express.js, PostgreSQL, React.js, Socket.io, and JWT to ensure performance, security, and scalability. A key highlight of the system is the integration of a virtual assistant (chatbot). The chatbot is developed using natural language processing techniques combined with a function calling mechanism, allowing it to retrieve real-time data directly from the database. It can assist users in menu recommendations, searching for food items based on various criteria, and placing orders through conversational interaction. Additionally, the system supports seamless handover from chatbot to human administrators when necessary, enhancing customer support quality. Furthermore, the system incorporates a Machine Learning module that utilizes regression algorithms to predict the Estimated Time of Arrival (ETA) for each order based on historical data. This integration not only optimizes restaurant operations but also enhances the customer experience by providing transparent delivery information. Administrative functionalities such as menu management, order management... are also implemented to support business operations. In addition, the system integrates online payment via VNPay, supports refund processing, and provides real-time updates for order status. Administrative functionalities such as menu management, order management, customer management, promotions, and analytics are also implemented to support business operations. Experimental results indicate that the system operates reliably and effectively meets both functional and non-functional requirements. This study not only demonstrates the application of modern web technologies but also provides practical value as a reference model for real-world online food ordering systems.