🎯 Mục đích

Mục tiêu chính của quy trình này là tự động hóa việc xử lý và phân tích tập tài liệu pitchdeck. Quy trình này cho phép người dùng tương tác với dữ liệu, tạo ra các báo cáo và cung cấp kiến thức từ các tài liệu mà không cần can thiệp thủ công, giảm thời gian và tăng hiệu quả trong quá trình làm việc.

⚙️ Cách Thức Hoạt Động

1. Người dùng kích hoạt quy trình bằng cách nhấn ‘Test workflow’ (manualTrigger).
2. Các trang được sắp xếp theo thứ tự (sort).
3. PDF được chia thành hình ảnh và tải lên (httpRequest).
4. Dữ liệu zip được giải nén (compression).
5. Danh sách các hình ảnh được tạo (code).
6. Hình ảnh được thay đổi kích thước cho AI (editImage).
7. Tất cả các trang được kết hợp lại với nhau (aggregate).
8. Tải dữ liệu mặc định cho tài liệu (documentDefaultDataLoader).
9. Dữ liệu được chia nhỏ để xử lý (textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter).
10. Gọi mô hình chat OpenAI để phân tích văn bản (lmChatOpenAi).
11. Tạo nhúng văn bản bằng OpenAI (embeddingsOpenAi).
12. Xóa vector cũ trước khi nhập (httpRequest).
13. Chỉ tiếp tục với các trang đã xử lý (merge).
14. Cập nhật bảng dữ liệu pitchdecks trong Airtable (airtable).
15. Kiểm tra hàng đợi trong Airtable (airtable).
16. Tiến hành thực hiện quy trình nếu điều kiện đúng (executeWorkflow).
17. Thực hiện nhiều tác vụ khác nhau và thu thập dữ liệu, bao gồm việc tìm kiếm, trích xuất và tạo báo cáo từ tài liệu (quá trình lặp lại với nhiều node OpenAI).
18. Cuối cùng, phân tích và xử lý dữ liệu với Qdrant Vector Store và trả về kết quả (agent).

🔗 Các Tích Hợp Chính

• manualTrigger: Kích hoạt quy trình thủ công.
• httpRequest: Gửi và nhận dữ liệu từ API, bao gồm xử lý tài liệu.
• editImage: Thay đổi kích thước và định dạng hình ảnh.
• lmChatOpenAi và embeddingsOpenAi: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra phản hồi thông minh.
• airtable: Lưu trữ và quản lý dữ liệu trong bảng Airtable, đảm bảo rằng thông tin được cập nhật và truy xuất dễ dàng.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Quy trình này giảm bớt công sức và thời gian cho việc quản lý dữ liệu và phát sinh thông tin từ các tài liệu tài chính hoặc kinh doanh. Bằng cách tự động hóa nhiều bước trong quy trình, doanh nghiệp có thể nhanh chóng nhận được thông tin cần thiết để đưa ra quyết định.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

• Độ phức tạp: Quy trình có tính chất phức tạp với nhiều node và kết nối, nhưng có thể tăng tính hiệu quả bằng cách nhóm các node có chức năng tương tự.
• Bảo trì: Cần có sự thường xuyên kiểm tra và cập nhật các tích hợp để đảm bảo không có vấn đề về API.
• Tối ưu hóa: Xem xét việc loại bỏ hoặc kết hợp các node để giảm thiểu số lượng kết nối, giúp quy trình chạy mượt mà hơn.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Xử lý dữ liệu
• AI và Machine Learning
• Quản lý tài liệu
• Tích hợp Airtable