🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là tự động hóa quá trình xử lý và quản lý các vé hỗ trợ từ Jira. Nó giúp nhận diện, phân loại, và cập nhật thông tin của các vé đang mở, từ đó cải thiện hiệu suất làm việc của đội ngũ hỗ trợ.

⚙️ Cách Hoạt Động

1. Kích hoạt theo lịch: Workflow bắt đầu theo lịch trình đã được thiết lập.
2. Lấy vé mở: Lấy danh sách các vé mở từ Jira để xử lý.
3. Đơn giản hóa vé: Sử dụng nút “set” để làm nổi bật thông tin quan trọng trong vé.
4. Mô hình Chat OpenAI: Gửi thông tin đơn giản hóa đến mô hình AI để nhận phản hồi.
5. Phân tích đầu ra có cấu trúc: Phân tích phản hồi từ AI để lấy thông tin cần thiết.
6. Gán nhãn, Ưu tiên & Viết lại: Xử lý thông tin để gán nhãn và ưu tiên tổ chức cho vé.
7. Cập nhật thông tin trong Jira: Cập nhật nhãn, mức độ ưu tiên, và mô tả cho vé.
8. Lấy các vấn đề tương tự đã giải quyết: Tìm kiếm các vấn đề tương tự trong Jira.
9. Lặp qua các mục: Chia nhỏ danh sách để xử lý từng vấn đề một.
10. Tham chiếu vấn đề: Sử dụng “noOp” để duy trì quá trình.
11. Lấy bình luận: Truy xuất các bình luận liên quan từ Jira.
12. Đơn giản hóa bình luận: Làm nổi bật thông tin cần thiết từ bình luận.
13. Tóm tắt giải pháp: Sử dụng AI để tóm tắt giải pháp cho các vấn đề tương tự.
14. Đơn giản hóa vấn đề: Cung cấp trạng thái rõ ràng về vấn đề hiện tại.
15. Tổng hợp thông tin: Tập hợp thông tin đã xử lý.
16. Mô hình Chat OpenAI1: Gửi thông tin đã tổng hợp đến một mô hình AI khác.
17. Trả về trường: Thiết lập lại thông tin để đưa vào bước tiếp theo.
18. Cố gắng giải quyết vấn đề: Sử dụng AI để đưa ra hướng xử lý cho vấn đề.
19. Tổng hợp lần 2: Tập hợp lại thông tin từ bước trước.
20. Mô hình Chat OpenAI2: Gửi dữ liệu đã tổng hợp đến một mô hình AI khác.
21. Thêm bình luận vào vé: Cập nhật thông tin mới vào vé trong Jira.
22. Đánh dấu là đã thấy: Loại bỏ các bản sao để tránh xử lý lại.

🔗 Tích Hợp Chính

• scheduleTrigger: Kích hoạt workflow theo lịch.
• jira: Tương tác và quản lý dữ liệu từ Jira.
• set: Thiết lập và đơn giản hóa thông tin.
• lmChatOpenAi: Gửi và nhận dữ liệu từ mô hình AI của OpenAI.
• outputParserStructured: Phân tích đầu ra từ AI theo cấu trúc nhất định.
• chainLlm: Tạo ra các phản hồi từ chuỗi yêu cầu AI.
• splitInBatches: Chia dữ liệu thành các lô nhỏ để xử lý hiệu quả hơn.
• removeDuplicates: Đảm bảo không có thông tin trùng lặp.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Workflow này giúp tự động hóa quy trình xử lý vé hỗ trợ, giảm thiểu thời gian nhân viên bỏ ra để theo dõi các vé, đồng thời nâng cao độ chính xác trong việc ưu tiên và giải quyết vấn đề. Nó cũng cung cấp các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo, giúp nhanh chóng cải thiện khả năng đáp ứng của đội ngũ hỗ trợ.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

• Độ phức tạp: Workflow gồm nhiều bước liên quan đến việc xử lý và gửi/nhận dữ liệu, thể hiện sự phức tạp cao.
• Bảo trì: Cần có người quản lý hiểu rõ các tích hợp và logic để bảo trì và điều chỉnh khi cần.
• Tối ưu hóa: Có thể xem xét tối ưu hóa các bước xử lý, nhất là trong việc lặp qua các mục, để tiết kiệm thời gian tính toán.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Jira
• OpenAI
• Hỗ trợ khách hàng
• Xử lý vé