Nhân viên Hỗ trợ Khách hàng AI với Cơ sở Tri thức và Tăng cường qua API
Quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI này tự động hóa hỗ trợ khách hàng bằng cách kết hợp tìm kiếm trong cơ sở tri thức nội bộ, truy xuất kiến thức từ Google Do...
7 phút đọc
Tạo Dữ Liệu
Tạo dữ liệu có cấu trúc với các trường tùy chỉnh để tự động hóa quy trình linh hoạt.
Mô tả thành phần
Cách thành phần Tạo Dữ Liệu hoạt động
Tạo Dữ Liệu
Tạo Dữ Liệu là một thành phần quy trình được thiết kế để tạo động một bản ghi dữ liệu mới với số lượng trường tùy chỉnh. Nó đóng vai trò là nền tảng trong các luồng AI cần tạo đối tượng dữ liệu có cấu trúc.
Thành phần này làm gì?
Thành phần này cho phép người dùng tạo một đối tượng dữ liệu mới, chỉ định chính xác số lượng trường (từ 1 đến 15) sẽ bao gồm. Các trường này có thể dùng để lưu trữ văn bản hoặc thông tin khác, giúp thành phần linh hoạt cho nhiều trường hợp sử dụng như khởi tạo bản ghi, mẫu, hoặc đầu vào có cấu trúc cho các bước xử lý tiếp theo.
Đầu vào
| Tên | Kiểu | Bắt buộc | Mô tả | Nâng cao |
|---|---|---|---|---|
| Số Lượng Trường | Số nguyên | Không | Số lượng trường cần thêm (tối thiểu: 1, tối đa: 15) | Không |
| Khóa Văn Bản | Chuỗi | Không | Khóa dùng làm văn bản (dành cho trường hợp nâng cao) | Có |
- Số Lượng Trường: Cho phép bạn xác định số trường mà bản ghi dữ liệu mới sẽ có. Điều này hữu ích khi bạn biết trước cấu trúc dữ liệu của mình.
- Khóa Văn Bản: Thiết lập nâng cao tùy chọn để xác định khóa sẽ dùng cho dữ liệu văn bản. Hữu ích khi bạn muốn dán nhãn hoặc sắp xếp các trường theo cách riêng.
Đầu ra
| Tên | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| Dữ Liệu | Dữ liệu | Bản ghi dữ liệu được tạo ra |
Đầu ra là một đối tượng dữ liệu mới có thể dùng ở các bước khác trong quy trình—ví dụ, làm đầu vào cho xử lý dữ liệu, làm giàu dữ liệu, hoặc các bước suy luận mô hình.
Ích lợi trong quy trình AI
- Khởi tạo: Dùng thành phần này ở đầu quy trình để tạo các đối tượng dữ liệu có cấu trúc.
- Tạo mẫu: Chuẩn bị các bản ghi trống hoặc bán hoàn chỉnh để cập nhật hoặc điền dữ liệu sau.
- Tính mô-đun: Giúp chia nhỏ các quy trình phức tạp bằng việc chuẩn hóa định dạng dữ liệu đầu vào.
Cập Nhật Dữ Liệu
Cập Nhật Dữ Liệu là một thành phần quy trình được thiết kế để chỉnh sửa các bản ghi dữ liệu hiện có bằng cách cập nhật hoặc thay thế trường thông qua các cặp khóa-giá trị, tương tự như bạn cập nhật một từ điển Python.
Thành phần này làm gì?
Thành phần này nhận một đối tượng dữ liệu hiện có và cho phép bạn cập nhật các trường cụ thể bằng cách cung cấp các cặp khóa-giá trị mới. Đặc biệt hữu ích khi bạn muốn xây dựng hoặc chỉnh sửa dần một bản ghi dữ liệu khi nó đi qua các giai đoạn khác nhau trong quy trình AI.
Đầu vào
| Tên | Kiểu | Bắt buộc | Mô tả | Nâng cao |
|---|---|---|---|---|
| Dữ Liệu | Dữ liệu | Không | Bản ghi cần cập nhật | Không |
| Trường Cần Thay Thế | Dict / Message | Không | Các cặp khóa-giá trị cần cập nhật | Không |
- Dữ Liệu: Đối tượng dữ liệu mà bạn muốn cập nhật.
- Trường Cần Thay Thế: Một dictionary hoặc message chỉ định trường nào sẽ được cập nhật và giá trị mới là gì.
Đầu ra
| Tên | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| Dữ Liệu | Dữ liệu | Bản ghi dữ liệu đã được cập nhật |
Đầu ra là đối tượng dữ liệu đã chỉnh sửa, sẵn sàng cho các bước xử lý tiếp theo.
Ích lợi trong quy trình AI
- Làm giàu dữ liệu từng bước: Thêm hoặc cập nhật trường khi có thông tin mới.
- Quy trình linh hoạt: Điều chỉnh bản ghi dữ liệu động, dựa trên kết quả của các bước trước đó.
- Tích hợp: Dễ dàng cập nhật cấu trúc dữ liệu để phù hợp với các thành phần yêu cầu trường thông tin cụ thể.
Bảng tổng hợp
| Thành phần | Chức năng chính | Đầu vào chính | Đầu ra | Trường hợp sử dụng |
|---|---|---|---|---|
| Tạo Dữ Liệu | Tạo đối tượng dữ liệu mới | Số Lượng Trường, Khóa Văn Bản | Dữ Liệu | Khởi tạo, tạo mẫu, cấu trúc dữ liệu |
| Cập Nhật Dữ Liệu | Cập nhật đối tượng dữ liệu | Dữ Liệu, Trường Cần Thay Thế | Dữ Liệu | Làm giàu dữ liệu, cập nhật động |
Cả hai thành phần đều cần thiết để quản lý vòng đời dữ liệu trong các quy trình AI mô-đun, giúp bạn linh hoạt tạo mới và chỉnh sửa dữ liệu có cấu trúc theo nhu cầu.
Các ví dụ về mẫu luồng sử dụng thành phần Tạo Dữ Liệu
Để giúp bạn bắt đầu nhanh chóng, chúng tôi đã chuẩn bị một số mẫu luồng ví dụ minh họa cách sờ dụng thành phần Tạo Dữ Liệu một cách hiệu quả. Những mẫu này giới thiệu các trường hợp sử dụng khác nhau và thực hành tốt nhất, giúp bạn dễ dàng hiểu và triển khai thành phần trong các dự án của riêng mình.
Phân Tích Công Ty Bằng AI Xuất Sang Google Sheets
Quy trình làm việc tích hợp AI này cung cấp phân tích công ty toàn diện dựa trên dữ liệu. Nó thu thập thông tin về bối cảnh công ty, thị trường, đội ngũ, sản ph...
6 phút đọc
Phân Tích Doanh Nghiệp Bằng AI & Xuất Dữ Liệu Google Sheets
Quy trình AI này phân tích chuyên sâu bất kỳ doanh nghiệp nào bằng cách nghiên cứu dữ liệu và tài liệu công khai, bao gồm thị trường, đội ngũ, sản phẩm, đầu tư ...
6 phút đọc
Tác nhân Hỗ trợ Khách hàng AI với Tích hợp API LiveAgent
Quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI này tự động hóa hỗ trợ khách hàng bằng cách kết nối các truy vấn của người dùng với nguồn tri thức của công ty, API bên ng...
7 phút đọc
Trình tạo Bài viết Blog AI Nâng cao
Tạo các bài viết blog toàn diện, tối ưu hóa SEO với cấu trúc nâng cao và số lượng từ cao bằng cách sử dụng nhiều tác nhân AI. Quy trình làm việc bao gồm nghiên ...
7 phút đọc
Trình tạo bài viết đánh giá phần mềm AI
Tạo các bài viết đánh giá sản phẩm phần mềm toàn diện, tối ưu hóa SEO, bao gồm các tính năng chi tiết, giá cả, đánh giá người dùng, tài nguyên và nhiều hơn nữa,...
6 phút đọc
Trình tạo Blog SEO từ Video YouTube
Tự động tạo bài blog SEO xếp hạng cao từ video YouTube. Quy trình này trích xuất bản ghi video, phân tích từ khóa SEO hàng đầu, tạo dàn ý blog chi tiết và viết ...
5 phút đọc
Tự Động Làm Giàu Dữ Liệu Lead Trong Google Sheets
Quy trình tự động dựa trên AI này làm giàu dữ liệu lead trong Google Sheets bằng cách tự động truy xuất hồ sơ LinkedIn, chức danh công việc và ngành nghề còn th...
6 phút đọc
Tự động làm giàu dữ liệu LinkedIn, Chức danh & Ngành nghề từ Google Sheets
Quy trình làm việc này tự động làm giàu dữ liệu liên hệ trên Google Sheets bằng cách tìm hồ sơ LinkedIn, trích xuất chức danh và ngành nghề, đồng thời cập nhật ...
7 phút đọc
Câu hỏi thường gặp
- Thành phần Tạo Dữ Liệu dùng để làm gì?
Nó cho phép bạn tạo mới các bản ghi dữ liệu với số trường tùy chọn, giúp dễ dàng tạo dữ liệu có cấu trúc động trong quy trình làm việc của bạn.
- Tôi có thể chỉ định số lượng trường sẽ tạo không?
Có, bạn có thể chọn từ 1 đến 15 trường khi tạo bản ghi dữ liệu, cho phép kiểm soát cấu trúc dữ liệu của bạn.
- Những quy trình nào phù hợp với Tạo Dữ Liệu?
Bất kỳ quy trình nào liên quan đến việc tạo mới dữ liệu có cấu trúc như gửi biểu mẫu, xử lý dữ liệu tự động hoặc lắp ráp dữ liệu động đều có thể tận dụng thành phần này.
- Thành phần Cập Nhật Dữ Liệu dùng để làm gì?
Nó cập nhật các bản ghi dữ liệu hiện có bằng cách chỉnh sửa các trường cụ thể, tương tự như thay đổi giá trị trong từ điển Python.
- Tôi có thể cập nhật nhiều trường cùng lúc không?
Có, bạn có thể chỉ định nhiều cặp khóa/giá trị để cập nhật nhiều trường trong bản ghi dữ liệu cùng lúc.
- Tại sao Cập Nhật Dữ Liệu lại quan trọng trong quy trình?
Nó cho phép các luồng tự động hóa thay đổi và quản lý dữ liệu động khi đi qua các giai đoạn khác nhau, đảm bảo thông tin luôn được cập nhật.
Trải nghiệm FlowHunt Tạo Dữ Liệu
Bắt đầu xây dựng quy trình tạo các bản ghi dữ liệu tùy chỉnh với thành phần Tạo Dữ Liệu trong FlowHunt.
Tìm hiểu thêm
Trình tạo Đầu ra Có cấu trúc
Thành phần Trình tạo Đầu ra Có cấu trúc cho phép bạn tạo ra dữ liệu có cấu trúc chính xác từ bất kỳ lời nhắc đầu vào nào bằng mô hình LLM bạn chọn. Định nghĩa c...
4 phút đọc
AI
Automation
+4
Phân Tích Dữ Liệu
Thành phần Phân Tích Dữ Liệu chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành văn bản thuần túy bằng cách sử dụng các mẫu tùy chỉnh. Nó cho phép định dạng linh hoạt và chuy...
3 phút đọc
Data Processing
Automation
+3
Cập nhật Dữ liệu
Thành phần Cập nhật Dữ liệu trong FlowHunt cho phép bạn chỉnh sửa các bản ghi dữ liệu hiện có trong quy trình làm việc của mình bằng cách thay thế các trường cụ...
3 phút đọc
Data
Automation
+3