🎯 Mục đích

Mục tiêu chính của workflow này là tự động hóa việc phản hồi đến người dùng dựa trên tin nhắn chat nhận được, đồng thời thu thập thông tin liên quan đến hoạt động và làm cho tương tác của người dùng với AI trở nên mượt mà hơn.

⚙️ Cách hoạt động

1. Nhận tin nhắn chat (chatTrigger): Khi một tin nhắn được gửi đến, workflow được kích hoạt.
2. Mô hình Chat OpenAI (lmChatOpenAi): Tin nhắn được gửi đến mô hình AI để tạo ra phản hồi tương ứng.
3. Bộ nhớ đơn giản (memoryBufferWindow): Duy trì ngữ cảnh cuộc trò chuyện để phát triển các phản hồi chính xác hơn.
4. Kích hoạt bởi Workflow khác (executeWorkflowTrigger): Cho phép workflow này được gọi từ một workflow khác để xử lý tương tác bổ sung.
5. Mô hình Chat OpenAI lần 2 (lmChatOpenAi): Một lần nữa sử dụng AI để điều chỉnh hay tối ưu hóa nội dung phản hồi.
6. Phân tích thông tin (informationExtractor): Xác định loại hoạt động và số lượng người tham gia từ thông tin thu thập được.
7. Gọi API (httpRequest): Thực thi các cuộc gọi API cần thiết để lấy dữ liệu bên ngoài hoặc tích hợp với các dịch vụ khác.
8. Công cụ Hoạt động (toolWorkflow): Thực thi các công cụ hay quy trình cụ thể dựa trên dữ liệu đã thu thập.
9. Thiết lập giá trị phản hồi (set): Định dạng và lưu trữ phản hồi từ các bước trước.
10. Kết hợp dữ liệu (aggregate): Tập hợp các giá trị để hình thành một phản hồi cuối cùng mạch lạc.
11. Đại lý AI (agent): Gửi phản hồi cuối cùng đến người dùng hoặc tới một hệ thống khác để thực hiện các hành động tiếp theo.

🔗 Tích hợp chính

• chatTrigger: Kích hoạt workflow khi nhận được tin nhắn.
• lmChatOpenAi: Gọi mô hình AI để xử lý ngữ cảnh và tạo nội dung phản hồi.
• memoryBufferWindow: Duy trì thông tin đã được nhắc đến trong cuộc trò chuyện để cải thiện phản hồi.
• executeWorkflowTrigger: Cho phép workflow này chạy khi được kích hoạt từ bên ngoài.
• informationExtractor: Lấy và phân tích thông tin từ nội dung chat để hiểu rõ hơn về ngữ cảnh.
• httpRequest: Thực hiện các cuộc gọi đến API bên ngoài để thu thập thông tin bổ sung.
• toolWorkflow: Sử dụng một quy trình hay công cụ cụ thể trong workflow để xử lý dữ liệu.
• set: Đặt các giá trị cần thiết cho phản hồi cuối.
• aggregate: Kết hợp các dữ liệu để tạo ra phản hồi hoàn hảo hơn.
• agent: Gửi phản hồi hoàn chỉnh đến người dùng hay hệ thống.

💼 Giá trị kinh doanh

Workflow này giải quyết vấn đề tương tác kém với người dùng trong các ứng dụng giao tiếp tự động, giúp tạo ra những phản hồi chính xác hơn và cải thiện trải nghiệm người dùng. Điều này có thể dẫn đến sự hài lòng cao hơn và tăng khả năng giữ chân khách hàng.

📊 Đánh giá kỹ thuật

Workflow có độ phức tạp trung bình với 11 node và 9 kết nối, có khả năng bảo trì cao nếu các thành phần được ghi chú và tổ chức hợp lý. Đề xuất tối ưu hóa sẽ là sử dụng các bước điều kiện để loại bỏ những vòng lặp không cần thiết và giảm tải cho các API.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Chatbot
• Tích hợp API
• Trí tuệ nhân tạo
• Phân tích thông tin