Tóm tắt nội dung chính – AI trong Hyperautomation: Kết hợp Process Mining, AI/ML và RPA để tạo “bộ não” tự động hoá toàn diện. – Vấn đề thực tế: Dòng chảy dữ liệu rời rạc, quy trình lặp lại…
1️⃣ Đánh giá “pain point” của doanh nghiệp sản xuất thiết bị thể thao Doanh nghiệp sản xuất thiết bị thể thao (độ quy mô 200‑500 công nhân) thường gặp ba vấn đề cốt lõi khi mở rộng ra thị…
Self‑Improvement In AI: Phân Tích Loops, Vai Trò Parameters Và Rủi Ro Phong cách “Hải Mentor” – Bạn đồng hành dẫn dắt từng bước 📖 Introduction Bạn có bao giờ cảm thấy một mô hình AI “giỏi” lúc này, nhưng sau…
Tóm tắt nội dung chính – Mục tiêu: Xây dựng AI Agent tự sửa lỗi (self‑correction) cho workflow API, đặc biệt khi gặp lỗi 4xx. – Vấn đề thực tế: Lỗi 4xx xuất hiện thường xuyên, gây tốn thời gian…
LLM-assisted Incident Response Playbooks: Kiến trúc từ đỉnh cao đến chi tiết Anh Hải – Senior Solutions Architect Giới thiệu Khi hệ thống của bạn đang cháy ở tốc độ 10.000 user/giây, hoặc dữ liệu Big Data 50GB đổ vào…
Tóm tắt nội dung chính – Vấn đề thực tế: Dữ liệu khách hàng (địa chỉ, tên, số điện thoại…) thường bị nhập sai, gây lỗi downstream và tốn thời gian xử lý. – Giải pháp: Tích hợp Gemini/GPT làm…
Tóm tắt nội dung chính – 1. Tổng quan về việc tạo workflow từ text prompt (AI‑Generated Workflow) trên n8n / ActivePieces. – 2. Những vấn đề thực tế mình và các khách hàng gặp hàng ngày khi tự tay…
Tóm tắt nội dung chính – Mục tiêu: Dùng AI để “đào mỏ” dữ liệu hành vi người dùng, phát hiện các quy trình tiềm năng cần tự động hoá (Process Mining Light). – Vấn đề thực tế: Các doanh…
Nội dung chính của bài viết 1️⃣ Tóm tắt nhanh về so sánh chi phí LLM API vs Execution truyền thống 2️⃣ Những vấn đề thực tế mà mình và các khách hàng gặp hàng ngày 3️⃣ Giải pháp tổng…
Tóm tắt nội dung chính – Mục tiêu: Kết nối các mô hình Machine Learning tùy chỉnh (SageMaker, Azure ML) vào n8n để tự động hoá quy trình doanh nghiệp. – Vấn đề thực tế: Độ trễ, lỗi xác thực,…
