Giới thiệu
Giới thiệu
Workflow giảm sự phức tạp của hệ thống bằng cách chia các nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn (nút), giảm sự phụ thuộc vào công nghệ từ khóa và khả năng suy luận của mô hình, nâng cao hiệu suất của các ứng dụng LLM đối với các nhiệm vụ phức tạp và cải thiện khả năng giải thích, ổn định và chịu lỗi của hệ thống. Các workflow của ChatX được chia thành hai loại dựa trên các kịch bản ứng dụng:
Chatflow: Dành cho các kịch bản hội thoại, bao gồm dịch vụ khách hàng, tìm kiếm ngữ nghĩa và các ứng dụng hội thoại khác đòi hỏi logic nhiều bước trong việc xây dựng phản hồi.
Workflow: Dành cho các kịch bản tự động hóa và xử lý hàng loạt, phù hợp cho dịch thuật chất lượng cao, phân tích dữ liệu, tạo nội dung, tự động hóa email, v.v.
Để giải quyết sự phức tạp của việc nhận diện ý định người dùng trong các đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, Chatflow cung cấp các nút hiểu vấn đề, chẳng hạn như phân loại câu hỏi, viết lại câu hỏi, chia nhỏ câu hỏi phụ, v.v. Ngoài ra, nó cũng cung cấp cho LLM khả năng tương tác với môi trường bên ngoài, tức là khả năng gọi công cụ, chẳng hạn như tìm kiếm trực tuyến, tính toán toán học, truy vấn thời tiết, vẽ, v.v.
Để giải quyết logic kinh doanh phức tạp trong các kịch bản tự động hóa và xử lý hàng loạt, Workflow cung cấp một loạt các nút logic phong phú, chẳng hạn như các nút mã, nút IF/ELSE, nút hợp nhất, nút chuyển đổi mẫu, v.v. Ngoài ra, nó cũng cung cấp khả năng kích hoạt theo thời gian và sự kiện, tạo điều kiện cho việc xây dựng các quy trình tự động.
Các trường hợp phổ biến
Dịch vụ Khách hàng: Bằng cách tích hợp LLM vào hệ thống dịch vụ khách hàng của bạn, bạn có thể tự động hóa việc trả lời các câu hỏi thường gặp, giảm khối lượng công việc của đội ngũ hỗ trợ. LLM có thể hiểu ngữ cảnh và ý định của các truy vấn khách hàng và tạo ra các phản hồi hữu ích và chính xác theo thời gian thực.
Tạo Nội dung: Cho dù bạn cần tạo các bài viết blog, mô tả sản phẩm, hay tài liệu tiếp thị, LLM có thể hỗ trợ bạn bằng cách tạo ra nội dung chất lượng cao. Chỉ cần cung cấp một dàn ý hoặc chủ đề, và LLM sẽ sử dụng cơ sở kiến thức phong phú của mình để tạo ra nội dung hấp dẫn, thông tin và có cấu trúc tốt.
Tự động hóa Nhiệm vụ: Có thể tích hợp với các hệ thống quản lý nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như Trello, Slack, Lark, để tự động hóa việc quản lý dự án và nhiệm vụ. Bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM có thể hiểu và diễn giải các đầu vào của người dùng, tạo nhiệm vụ, cập nhật trạng thái và gán mức độ ưu tiên mà không cần can thiệp thủ công.
Phân tích và Báo cáo Dữ liệu: Có thể được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn và tạo ra các báo cáo hoặc tóm tắt. Bằng cách cung cấp thông tin liên quan cho LLM, nó có thể xác định các xu hướng, mẫu và thông tin chi tiết, chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hành động. Điều này đặc biệt có giá trị cho các doanh nghiệp muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tự động hóa Email: LLM có thể được sử dụng để soạn thảo email, cập nhật trên mạng xã hội và các hình thức giao tiếp khác. Bằng cách cung cấp một dàn ý hoặc các điểm chính, LLM có thể tạo ra một thông điệp có cấu trúc tốt, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh. Điều này có thể tiết kiệm một lượng thời gian đáng kể và đảm bảo rằng các phản hồi của bạn rõ ràng và chuyên nghiệp.
Cách Bắt đầu
Bắt đầu xây dựng từ một workflow trống hoặc sử dụng các mẫu hệ thống để giúp bạn bắt đầu.
Làm quen với các thao tác cơ bản, bao gồm tạo các nút trên canvas, kết nối và cấu hình các nút, gỡ lỗi workflow, xem lịch sử chạy, v.v.
Lưu và xuất bản một workflow.
Chạy ứng dụng đã xuất bản hoặc gọi workflow thông qua API.