Lớp học xây dựng Chatbot/Agent với thư viện tự động n8n

Flow: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://drive.google.com/file/d/1_cr2KztdWGICD4Kl43pMyjAB02rGg2kR/view?usp=drive_link">https://drive.google.com/file/d/1_cr2KztdWGICD4Kl43pMyjAB02rGg2kR/view?usp=drive_link</a>

Flow

<img src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/626eeb00-936d-11f0-82eb-c9d1f9b3f6b7-clipboard-image-2025-09-17T02-24-05-865Z.png" width="1192" height="930" isdraggable="true" style="max-width: 100%; height: auto;">Xây dựng hai luồng<ul><li>Luồng 1: Đọc file từ thư mục và xử lý tạo chunk và lưu vào cơ sở dữ liệu</li><li>Luồng 2: Tiến hành tìm kiếm chunk và đưa vào model trả lời</li></ul>

RAG Chatbot làm việc với dữ liệu pdf nội bộ

Sản phẩm đầu ra

Cài đặt N8N trên máy local

Xây dựng Workflow RAG

<img src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/14e2f2b0-8d90-11f0-8d65-bdb6c0d1eea5-543394825_1236615801600891_1171474092565549076_n.jpg" width="1278" height="918" isdraggable="true" style="max-width: 100%; height: auto;"><ul><li>Agent cơ bản<ul><li>Cài đặt Tools</li><li>Cài đặt LLMs</li><li>Xử lý đầu ra</li></ul></li></ul>

Thiết kế Agent với N8N

Agent chạy song song và tổng hợp<img src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/c0cafa30-9242-11f0-8d65-bdb6c0d1eea5-Screen_Shot_2025_09_15_at_21.46.14.png" width="2730" height="1876" isdraggable="true" style="max-width: 100%; height: auto;">

Mẫu Agent: Agent chạy song song và tổng hợp

Thiết kế mẫu Agent: Thực thi - đánh giá<img src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/7b15a690-8d72-11f0-b472-172374fba819-Screenshot_2025_09_09_184407.png" width="1240" height="884" isdraggable="true" style="max-width: 100%; height: auto;">Mô phỏng Agent thực thi và agent đánh giá<ul><li>Nếu agent đánh giá kết quả tốt -&gt; cho qua</li><li>Nếu agent đánh giá kết quả chưa tốt -&gt; agent thực thi làm lại</li></ul>

RAG Chatbot làm việc với dữ liệu pdf nội bộ

1. Flow

1.1. Flow