🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của quy trình này là tối ưu hóa dữ liệu từ các bộ phận khác nhau như marketing, bán hàng và sản phẩm, thông qua việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), phục vụ cho việc phân tích và cải thiện quyết định kinh doanh.

⚙️ Cách Hoạt Động

1. Kích Hoạt Quy Trình: Quy trình bắt đầu bằng một kích hoạt thủ công qua node `executeWorkflowTrigger`.
2. Phân Tích Đầu Ra Có Cấu Trúc: Dữ liệu được phân tích một cách có cấu trúc thông qua `outputParserStructured`.
3. Xử Lý Thông Tin Marketing: Dữ liệu từ marketing được xử lý bởi `Marketing AI Agent Processor`.
4. Phân Tích Đầu Ra Thêm: Thêm một lần nữa, đầu ra được phân tích với `outputParserStructured`.
5. Xử Lý Dữ Liệu Sản Phẩm: Tương tự, dữ liệu sản phẩm được xử lý bởi `Product AI Agent Processor`.
6. Xử Lý Dữ Liệu Bán Hàng: `Sales Data Processor` sử dụng quy trình con để thu thập và xử lý dữ liệu bán hàng.
7. Xử Lý Dữ Liệu Marketing: Cũng với cách tương tự, `Marketing Data Processor` xử lý thông tin từ marketing.
8. Xử Lý Dữ Liệu Sản Phẩm: `Product AI Data Processor` tiếp tục xử lý thông tin sản phẩm.
9. Nhắc Nhở Dữ Liệu: Một chuỗi các node `set` để ghi nhớ dữ liệu bán hàng, marketing và sản phẩm.
10. Mô Hình Chat OpenAI trên Azure: Sử dụng ba node `lmChatAzureOpenAi` để giao tiếp với mô hình AI.
11. Tạo Prompt Người Dùng: `Create User Prompt` thiết lập các thông điệp cho người dùng.
12. Tình Trạng Thành Công: Cập nhật trạng thái thành công của quy trình.
13. Hợp Nhất Dữ Liệu: Cuối cùng, dữ liệu đã được xử lý được hợp nhất qua `merge` và đóng gói qua `aggregate`.

🔗 Các Tích Hợp Chính

• executeWorkflowTrigger: Kích hoạt quy trình thủ công.
• outputParserStructured: Phân tích dữ liệu đầu ra có cấu trúc.
• agent: Xử lý thông tin qua trí tuệ nhân tạo.
• executeWorkflow: Gọi các quy trình con.
• lmChatAzureOpenAi: Kết nối và giao tiếp với mô hình AI trên Azure, bảo mật thông tin qua `azureOpenAiApi`.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Quy trình này giúp tự động hóa việc phân tích và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn, giúp tăng cường khả năng ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động và chiến lược kinh doanh. Nó có thể cải thiện hiệu quả marketing, tăng doanh số, và tối ưu hóa nguồn lực sản phẩm.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

Quy trình có độ phức tạp cao do số lượng node và liên kết nhiều. Để bảo trì, cần chú ý đến việc tối ưu hóa các quy trình con và xác định rõ ràng vai trò của từng node. Duy trì tài liệu quy trình là rất quan trọng để quân tự động hiểu được quy trình phức tạp này.

🏷️ Thẻ

• tự động hóa
• phân tích dữ liệu
• trí tuệ nhân tạo
• marketing
• bán hàng