🎯 Mục Đích
Mục tiêu chính của quy trình này là tạo ra một luồng thông tin tự động hóa để xử lý dữ liệu đầu vào qua nhiều bước khác nhau, sử dụng mô hình ngôn ngữ và tương tác với các API bên ngoài, cụ thể là mô hình Ollama. Thông qua việc này, quy trình có thể giúp nâng cao hiệu suất công việc liên quan đến việc phân tích và tạo ra nội dung ngôn ngữ tự nhiên.
⚙️ Cách Thức Hoạt Động
Quy trình thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Thực hiện mã tùy chỉnh qua node Code để xử lý dữ liệu đầu vào.
Bước 2: Sử dụng node Split Out1 để tách dữ liệu thành nhiều nhánh.
Bước 3: Kết nối các nhánh này với node Basic LLM Chain4 để vận dụng mô hình ngôn ngữ.
Bước 4: Tiếp tục gửi dữ liệu qua node Ollama Chat Model để xử lý tương tác với mô hình Ollama.
Bước 5: Bắt đầu quy trình khi người dùng nhấn nút ‘Test workflow’ (node manualTrigger).
Bước 6: Chỉnh sửa các trường dữ liệu bằng node Edit Fields.
Bước 7: Kết hợp dữ liệu qua node Merge.
Bước 8: Lọc dữ liệu không cần thiết với node Filter.
Bước 9: Quy trình cũng có thể được khởi động bởi quy trình khác qua executeWorkflowTrigger.
Bước 10: Tính toán và tổng hợp thông tin qua node Aggregate.
Bước 11: Tiếp tục kết hợp dữ liệu qua node Merge1.
Bước 12: Một lần nữa áp dụng Basic LLM Chain để xử lý thông tin đầu ra.
Bước 13: Cuối cùng, sử dụng lmOllama để tạo phản hồi cuối cùng từ mô hình Ollama.
🔗 Tích Hợp Chính
Code: Xử lý dữ liệu đầu vào.
Split Out: Chia nhỏ dữ liệu để xử lý song song.
Chain LLM: Tích hợp với mô hình ngôn ngữ.
lmChatOllama: Thực hiện truy vấn và giao tiếp tương tác.
manualTrigger: Định nghĩa kích hoạt thủ công.
set: Chỉnh sửa dữ liệu tại chỗ.
merge: Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
filter: Lọc các dữ liệu không cần thiết.
executeWorkflowTrigger: Kích hoạt từ quy trình khác.
aggregate: Tính toán, tổng hợp kết quả.
lmOllama: Tạo phản hồi cuối cùng từ mô hình Ollama.
💼 Giá Trị Doanh Nghiệp
Quy trình này giúp giảm thiểu khối lượng công việc thủ công liên quan đến xử lý dữ liệu ngôn ngữ, tăng cường khả năng tương tác và phân tích dữ liệu. Điều này dẫn đến tiết kiệm thời gian và tạo ra các quyết định thông minh hơn trong kinh doanh.
📊 Đánh Giá Kỹ Thuật
Quy trình có độ phức tạp trung bình với 13 node và 12 kết nối. Để cải thiện tính duy trì, nên xem xét việc tối ưu hóa các node không cần thiết và đánh giá lại cách xử lý dữ liệu để giảm thiểu tài nguyên sử dụng.
🏷️ Thẻ
Tự Động Hoá
Mô Hình Ngôn Ngữ
Phân Tích Dữ Liệu
Tích Hợp API
Quy Trình Kinh Doanh