🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để xử lý, phân tích và tạo ra dữ liệu đầu ra có cấu trúc từ các truy vấn đầu vào. Workflow này có thể hữu ích trong việc tự động hóa quy trình tạo nội dung, trả lời câu hỏi hoặc phân tích dữ liệu ngữ nghĩa, giúp cải thiện hiệu suất làm việc.

⚙️ Cách Hoạt Động

1. Khởi động: Người dùng bắt đầu workflow bằng cách nhấn “Execute Workflow” (manualTrigger).
2. Chuỗi LLM cơ bản: Sau khi kích hoạt, workflow tiến hành vào một chuỗi xử lý sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (chainLlm).
3. Thiết lập Prompt: Node “set” được sử dụng để thiết lập các biến hoặc dữ liệu cần thiết cho bước tiếp theo.
4. Mô hình Chat OpenAI: Node “lmChatOpenAi” được gọi để xử lý prompt và sinh ra phản hồi dựa trên mô hình ngôn ngữ.
5. Bộ phân tích tự động sửa lỗi: Dữ liệu đầu ra từ OpenAI được đưa vào “outputParserAutofixing” để sửa lỗi tự động và cải thiện tính chính xác.
6. Mô hình Chat OpenAI lần 2: Tiếp tục sử dụng node “lmChatOpenAi” để xử lý kết quả đã được sửa đổi.
7. Bộ phân tích đầu ra có cấu trúc: Cuối cùng, output được đưa vào “outputParserStructured” để tạo ra một định dạng đầu ra có cấu trúc, dễ hiểu và dễ sử dụng cho các ứng dụng khác.

🔗 Tích Hợp Chính

• manualTrigger: Khởi động quy trình bằng tay từ người dùng.
• chainLlm: Cung cấp một chuỗi xử lý cho các mô hình ngôn ngữ.
• set: Thiết lập và truyền dữ liệu giữa các node.
• lmChatOpenAi: Sử dụng API OpenAI để tạo ra phản hồi từ mô hình ngôn ngữ.
• outputParserAutofixing: Sửa lỗi tự động cho đầu ra từ mô hình.
• outputParserStructured: Định dạng và cấu trúc lại đầu ra để dễ dàng áp dụng.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Workflow này giải quyết những khó khăn trong việc tạo ra nội dung tự động, phân tích ngữ nghĩa và xử lý thông tin cho các doanh nghiệp. Nó tăng tốc quy trình làm việc, giảm thiểu việc viết tay và cải thiện độ chính xác của dữ liệu đầu ra, mang lại hiệu quả cao trong việc đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

• Độ phức tạp: Mức độ trung bình với nhiều node xử lý.
• Bảo trì: Dễ dàng bảo trì nếu mô hình và các node được tổ chức rõ ràng.
• Tối ưu hóa: Có thể cải thiện thời gian xử lý đầu ra bằng cách giảm số lần gọi mô hình OpenAI hoặc kết hợp các bước xử lý.

🏷️ Thẻ

• #TựĐộngHóa
• #MôHìnhNgônNgữ
• #PhânTíchDữLiệu
• #OpenAI
• #XửLýNgônNgữTựNhiên