Dựa trên quy tắc hay LLM?

Giờ bạn đã thấy cách LLM hòa vào các workflow của n8n, đã đến lúc luyện kỹ năng quan trọng nhất: khi nào dùng nút dựa trên quy tắc và khi nào nên dùng LLM.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Tự động hóa Quy trình với n8n

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Tự động hóa Quy trình với n8n

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Bắt đầu khóa học miễn phí

Bắt đầu tự động hóa với n8n—nền tảng tự động hóa quy trình mã nguồn mở. Tìm hiểu điều khiến n8n khác biệt giữa các công cụ no‑code, khám phá canvas kéo‑thả, và nắm vững triggers, nodes và connections. Kết thúc chương, bạn sẽ xây dựng được quy trình hoàn chỉnh để thu thập dữ liệu biểu mẫu, gọi API bên ngoài, và biến đổi đầu ra với Edit Fields.

Exercise 1: Nghệ thuật Tự động hóa và n8n Exercise 2: Khám phá workflow n8n đầu tiên của bạn!Exercise 3: Kích hoạt quy trình làm việc n8n Exercise 4: Viên domino đầu tiên trong chuỗi!Exercise 5: Thu thập đăng ký sự kiện với Form Trigger Exercise 6: Xây dựng Workflow n8n đầu tiên của bạn!Exercise 7: Từ liên hệ đối tác đến các trường trong n8n Exercise 8: Lọc bớt “nhiễu” với Edit Fields Exercise 9: Ghi nhận đăng ký sự kiện và dấu thời gian

Bổ sung năng lực ra quyết định cho quy trình n8n của bạn. Dùng các node If và Switch để rẽ nhánh logic theo điều kiện, viết biểu thức để truy cập và tái cấu trúc dữ liệu động, làm phẳng cấu trúc JSON lồng nhau, và hợp nhất nhiều tập dữ liệu thành một đầu ra thống nhất—tất cả mà không cần viết mã.

Exercise 1: Xây dựng quy trình thông minh hơn với logic điều kiện Exercise 2: If vs. Switch Exercise 3: Tách luồng bằng logic If Exercise 4: Xử lý nhiều kết quả Exercise 5: Làm việc với Biểu thức và Dữ liệu động Exercise 6: Giá trị tĩnh vs. động Exercise 7: Diễn đạt bằng biểu thức Exercise 8: Ép phẳng dữ liệu lồng nhau!Exercise 9: Kết hợp và cấu trúc dữ liệu Exercise 10: Gộp dữ liệu mượt mà Exercise 11: Điều gì xảy ra với các bản ghi không khớp?

Tăng tốc tự động hóa với AI. Kết nối các Agent node dùng OpenAI vào quy trình n8n của bạn, thiết kế prompt để phân loại và tóm tắt văn bản, định tuyến đầu ra qua các nhánh có điều kiện, và xây dựng pipeline đầu‑cuối thu thập dữ liệu biểu mẫu, làm giàu bằng trí tuệ từ LLM, và cung cấp kết quả được cá nhân hóa—không cần viết mã.

Exercise 1: Giới thiệu LLM vào quy trình tự động Exercise 2: Dựa trên quy tắc hay LLM?

Bài tập hiện tại

Exercise 3: Xây dựng workflow Agent đầu tiên của bạn Exercise 4: Dùng đầu ra của Agent cho các bước tiếp theo Exercise 5: Cá nhân hóa và phân loại với LLMs Exercise 6: Phân loại và định tuyến phản hồi của khách hàng Exercise 7: Soạn phản hồi được cá nhân hóa Exercise 8: Xây dựng một quy trình tự động hoàn chỉnh Exercise 9: Có nên tự động hóa quy trình này không?Exercise 10: Xây dựng pipeline onboarding Exercise 11: Cá nhân hóa và hoàn thiện pipeline Exercise 12: Chúc mừng bạn!