🎯 Mục đích

Mục tiêu chính của workflow này là tự động hóa quy trình xử lý thông tin từ tin nhắn trò chuyện, lấy dữ liệu từ Google Drive để trả lời câu hỏi, cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quy trình tư vấn.

⚙️ Cách Thức Hoạt Động

1. Bắt đầu: Khi người dùng nhấn nút ‘Test Workflow’ (manualTrigger).
2. Lưu Trữ Dữ Liệu: Kết nối đến Pinecone Vector Store để truy xuất hoặc lưu trữ dữ liệu.
3. Gửi Tin Nhắn: Nhận thông điệp từ người dùng qua chatTrigger khi có tin nhắn mới.
4. Xử Lý Câu Hỏi: Phân tích và xử lý câu hỏi thông qua tập lệnh (agent).
5. Cấu Hình URL: Thiết lập URL file từ Google Drive (set).
6. Truy Xuất Google Drive: Kết nối đến Google Drive để lấy file yêu cầu trên lưu trữ.
7. Tải Dữ Liệu Mặc Định: Sử dụng documentDefaultDataLoader để tải dữ liệu từ file Google Drive.
8. Chia Tách Văn Bản: Sử dụng textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter để chia tách văn bản thành các phần nhỏ hơn.
9. Tạo Embeddings: Thực hiện tạo embeddings từ dữ liệu văn bản với OpenAI (embeddingsOpenAi).
10. Tạo Embeddings Khác: Thực hiện một lần nữa với một sự khác biệt trong cách cấu hình embeddings.
11. Lưu Trữ Như Vector: Kết nối lại tới Pinecone Vector Store để lưu trữ embeddings vừa tạo.
12. Trả Lời Bằng Mô Hình OpenAI: Cuối cùng, sử dụng lmChatOpenAi để tạo câu trả lời cho người dùng.

🔗 Tích Hợp Chính

• manualTrigger: Khởi động quy trình khi được kích hoạt.
• vectorStorePinecone: Quản lý việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu vecto.
• chatTrigger: Giám sát và phản hồi tin nhắn người dùng.
• agent: Phân tích thông tin để đưa ra câu trả lời chính xác.
• set: Cung cấp định dạng URL cho file trong Google Drive.
• googleDrive: Truy xuất nội dung từ Google Drive.
• documentDefaultDataLoader: Tải dữ liệu văn bản từ tài liệu đã chọn.
• textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter: Chia nhỏ văn bản cho dễ xử lý.
• embeddingsOpenAi: Tạo embeddings dữ liệu cho mô hình học sâu.
• lmChatOpenAi: Sử dụng GPT cho việc tương tác trả lời.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Quy trình này giúp giải quyết việc quản lý và truy xuất thông tin tự động, giảm thiểu khối lượng công việc tay chân, và cung cấp phản hồi nhanh chóng. Điều này tăng cường trải nghiệm người dùng và giúp các tổ chức cải thiện hiệu quả giao tiếp.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

• Độ phức tạp: Trung bình, dễ hiểu với 12 nút và 10 kết nối.
• Khả năng duy trì: Cần tài liệu và đánh giá thường xuyên để nâng cao độ tin cậy.
• Tối ưu hóa: Có thể xem xét giảm thiểu số lượng embeddings nếu không cần thiết.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Quản lý dữ liệu
• Tích hợp API
• Truy xuất thông tin