🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là xử lý thông điệp chat từ người dùng, phân tích dữ liệu và trả về kết quả dựa trên việc tương tác với Notion và các mô hình AI. Nó nhằm cải thiện khả năng truy cập thông tin và tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu.

⚙️ Cách Thức Hoạt Động

1. Nhận thông điệp: Khi một thông điệp chat được nhận từ người dùng (`chatTrigger`), quy trình bắt đầu.
2. Kiểm tra tính hợp lệ: Dữ liệu nhận được được phân loại để xác định xem liệu nó có phải là JSON workflow hợp lệ không (`textClassifier`).
3. Xử lý thông tin: Nếu hợp lệ, thông tin sẽ được lưu vào Notion (node `notion`).
4. Phản hồi thành công: Nếu không có lỗi, hệ thống sẽ trả về phản hồi thành công (`set`).
5. Xử lý lỗi: Nếu có lỗi, một phản hồi lỗi sẽ được gửi về (`set`).
6. Tạo kết quả: Dữ liệu được chuyển qua các bước auto-fixing và standardized schema để chuẩn hóa và xử lý (nodes `outputParserAutofixing`, `set`, `outputParserStructured`).
7. Thêm phản hồi: Một prompt phản hồi sẽ được thêm vào cho người dùng (`set`).
8. Kiểm tra lỗi Workflow: Thực hiện kiểm tra để xác định errores JSON trong Workflow (`switch`).
9. Tạo tác nhân Workflow: Tạo một agent để tự động hóa quy trình (node `agent`).
10. Sử dụng các mô hình AI: Mô hình chat Anthropic sẽ được gọi để xử lý dữ liệu (multiple uses of `lmChatAnthropic`).

🔗 Tích Hợp Chính

• Notion: Lưu trữ và quản lý dữ liệu từ thông điệp chat.
• outputParserAutofixing: Tự động sửa chữa đầu ra không chuẩn.
• lmChatAnthropic: Sử dụng mô hình AI để tương tác và tạo ra phản hồi cho người dùng.
• code: Thực hiện các phép toán xử lý dữ liệu (chuẩn hóa, tạo đầu vào mới).
• switch: Kiểm tra điều kiện và chuyển hướng quy trình dựa trên kết quả.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Workflow này giải quyết vấn đề việc xử lý thông tin không đồng nhất từ người dùng và cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác. Nó giảm thiểu thời gian xử lý và cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách tự động hóa quy trình.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

Workflow có độ phức tạp cao với nhiều điều kiện và bước xử lý. Để nâng cao tính duy trì, có thể tách bớt các bước thành các workflow con hoặc sử dụng các module để giảm tải. Việc tối ưu hóa quy trình cũng cần thiết để giảm độ trễ trong phản hồi.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Trí tuệ nhân tạo
• Xử lý dữ liệu
• Chatbot
• Quản lý thông tin