🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là tạo ra một hệ thống tương tác giữa người dùng và AI, cho phép người dùng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời từ mô hình OpenAI. Đồng thời, nó sử dụng cơ sở dữ liệu để cung cấp thông tin chính xác và phù hợp trong bối cảnh trò chuyện.

⚙️ Cách Hoạt Động

1. Chat với Người Dùng (chatTrigger): Người dùng gửi câu hỏi qua giao diện trò chuyện.
2. Đại Diện AI (agent): Nhận câu hỏi từ người dùng và khởi động quy trình.
3. Sanitizing the Query (code): Làm sạch và xác thực câu hỏi để đảm bảo tính chính xác.
4. Gọi Công Cụ Truy Vấn (toolWorkflow): Gửi truy vấn được làm sạch đến công cụ truy vấn.
5. Truy Vấn Cơ Sở Dữ Liệu (googleBigQuery): Kết nối đến cơ sở dữ liệu để lấy thông tin liên quan.
6. Mô Hình Chat OpenAI (lmChatOpenAi): Sử dụng dữ liệu thu được từ truy vấn để tạo ra câu trả lời từ mô hình AI.
7. Bộ Nhớ Chat (memoryBufferWindow): Lưu trữ ngữ cảnh cuộc trò chuyện để cải thiện trải nghiệm trò chuyện.
8. Kích Hoạt Workflow (executeWorkflowTrigger): Kích hoạt một workflow khác nếu cần thiết dựa trên kết quả.

🔗 Tích Hợp Chính

• lmChatOpenAi: Mô hình AI phụ trách tạo ra câu trả lời cho người dùng.
• agent: Giao tiếp và thực hiện các hành động cần thiếtngày theo yêu cầu từ người dùng.
• toolWorkflow: Thực hiện truy vấn đến các công cụ khác.
• googleBigQuery: Truy cập và truy vấn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu lớn.
• executeWorkflowTrigger: Kích hoạt các workflow khác nếu cần để mở rộng chức năng.
• code: Xử lý dữ liệu và định dạng câu hỏi trước khi truy vấn.
• memoryBufferWindow: Lưu giữ và quản lý ngữ cảnh cuộc trò chuyện.
• chatTrigger: Điểm khởi đầu tương tác với người dùng.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Workflow này giải quyết vấn đề khó khăn trong việc cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho người dùng thông qua một giao diện tự nhiên. Nó tạo ra giá trị bằng cách nâng cao trải nghiệm người dùng và giảm thiểu thời gian tìm kiếm thông tin qua sự tự động hóa.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

• Độ Phức Tạp: Trung bình – cần sự tích hợp nhiều công nghệ và quy trình đồng bộ.
• Khả Năng Bảo Trì: Có thể khó bảo trì nếu không có quản lý rõ ràng; cần tài liệu.
• Gợi Ý Tối Ưu Hóa: Nên xem xét cắt giảm số lượng nodes để giảm phức tạp và cải thiện hiệu suất.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• AI
• Truy vấn dữ liệu
• Giao tiếp người máy
• Mô hình ngôn ngữ