🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là tự động hóa quy trình kiểm tra thay đổi trong các tệp tin, xử lý và phân tích nội dung thay đổi đó bằng cách sử dụng các mô hình học máy, đặc biệt là mô hình Chat GPT của OpenAI, nhằm tạo ra các cuộc thảo luận và phản hồi tự động cho các thay đổi được phát hiện.

⚙️ Cách Hoạt Động

1. Need Review (if): Kiểm tra xem có cần xem xét thay đổi hay không. Nếu không cần, workflow sẽ dừng lại.
2. Get Changes (httpRequest): Gửi yêu cầu HTTP để lấy danh sách các thay đổi từ một nguồn dữ liệu bên ngoài.
3. Split Out (splitOut): Tách các thay đổi đó ra thành các phần nhỏ hơn để xử lý.
4. Skip File Changes (if): Kiểm tra điều kiện để xác định xem có cần bỏ qua các thay đổi cụ thể nào đó không.
5. Parse Last Diff Line (code): Sử dụng mã để phân tích dòng khác biệt cuối cùng từ các thay đổi đã tách ra.
6. Basic LLM Chain (chainLlm): Tạo chuỗi công việc đơn giản để xử lý thông tin từ dữ liệu đầu vào.
7. OpenAI Chat Model (lmChatOpenAi): Sử dụng mô hình Chat GPT để tạo ra các phản hồi cho các thay đổi dựa trên thông tin đã được phân tích.
8. Webhook (webhook): Sử dụng webhook để gửi kết quả xử lý trở lại một dịch vụ nào đó hoặc nhận tín hiệu từ một nguồn khác.
9. Code (code): Thực hiện thêm các xử lý khác tùy chỉnh dưới dạng mã.
10. Post Discussions (httpRequest): Cuối cùng, gửi một yêu cầu HTTP khác để đăng tải các cuộc thảo luận hoặc phản hồi vừa được tạo ra.

🔗 Tích Hợp Chính

• if: Kiểm tra các điều kiện để điều khiển luồng công việc.
• httpRequest: Gửi và nhận dữ liệu từ các API bên ngoài.
• splitOut: Chia nhỏ dữ liệu để dễ dàng xử lý.
• code: Thực hiện các xử lý tùy chỉnh bằng mã lập trình.
• chainLlm: Kết nối để tạo thành chuỗi xử lý thông tin máy học.
• lmChatOpenAi: Gọi mô hình Chat GPT để tạo phản hồi tự động.
• webhook: Kết nối với các dịch vụ khác để nhận hoặc gửi dữ liệu.

💼 Giá Trị Doanh Nghiệp

Workflow giải quyết vấn đề liên quan đến việc kiểm tra và xử lý tự động các thay đổi trong tài liệu, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác trong quá trình phê duyệt và phản hồi. Tạo ra giá trị bằng cách tăng cường khả năng tương tác giữa người dùng và hệ thống.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

• Độ phức tạp: Trung bình, yêu cầu hiểu biết về tích hợp API và trí tuệ nhân tạo.
• Bảo trì: Cần tài liệu rõ ràng để dễ dàng bảo trì và nâng cấp.
• Tối ưu hóa: Có thể cải tiến hiệu suất bằng cách tối ưu hóa mã và sử dụng các kỹ thuật cache khi tương tác với API.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Học máy
• Chatbot
• Quản lý thay đổi
• Tích hợp API