Khóa học Generative AI thực chiến
Dành cho CxO, Giám Đốc, chủ doanh nghiệp

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO, Đào tạo doanh nghiệp, DỊCH VỤ

KHÓA HỌC n8n VÀ CHATGPT – THỰC HÀNH AI AUTOMATION

Định hướng chung

  • Learning by doing: Học viên học thông qua thực hành và trực tiếp xây dựng workflow.
  • Học viên sử dụng n8n kết hợp Chat GPT để xây dựng các quy trình tự động hóa phục vụ công việc.
  • Biết cách kết nối OpenAI API với n8n và đưa Chat GPT vào từng bước của workflow.
  • Biết cách thiết kế prompt để AI xử lý công việc theo yêu cầu và trả về kết quả có cấu trúc.
  • Biết cách xây dựng, chỉnh sửa, import và triển khai workflow có sẵn.
  • Tập trung vào các bài toán thực tế như xử lý email, tài liệu, dữ liệu, nội dung và các công việc lặp lại.

Thời lượng khóa học: 6–8 giờ

Đối tượng học

  • Đã có kinh nghiệm sử dụng AI trong công việc.
  • Có một chút kiến thức IT; nếu có kiến thức lập trình là lợi thế.
  • Mong muốn sử dụng AI để xây dựng các chương trình hỗ trợ công việc.
  • Muốn tự động hóa những công việc lặp lại bằng AI.
  • Muốn học cách kết nối Chat GPT với các công cụ và hệ thống khác.

Công cụ sử dụng dự kiến

  • n8n
  • Chat GPT / OpenAI API
  • Gmail/Email
  • Google Calendar
  • Google Tasks
  • Google Sheets
  • Database
  • Các API và công cụ kết nối khác.

KHUNG CHƯƠNG TRÌNH DỰ KIẾN

PHẦN 1: Làm quen với AI Automation và n8n

Học n8n trong 6–8 tiếng: Từ No-code/Low-code đến AI Automation

  • AI Automation là gì?
  • No-code và Low-code.
  • n8n là gì?
  • Cấu trúc của một workflow.
  • Chat GPT có thể tham gia vào những bước nào trong workflow?
  • Khi nào nên dùng AI và khi nào nên dùng automation thông thường?
  • Tư duy thiết kế workflow:
    • Input
    • Xử lý dữ liệu
    • AI xử lý
    • Ra quyết định
    • Action
    • Lưu kết quả
  • Xác định một công việc lặp lại có thể tự động hóa.

Mục tiêu sau phần học

  • Hiểu cấu trúc của AI Automation.
  • Biết xác định công việc phù hợp để tự động hóa.
  • Hiểu vai trò của Chat GPT trong workflow.

PHẦN 2: Workflow và Node trong n8n

  • Cấu trúc của workflow.
  • Trigger và Action.
  • Các loại node phổ biến.
  • Cách truyền dữ liệu giữa các node.
  • Xử lý dữ liệu đầu vào và đầu ra.
  • IF, Switch và các node logic.
  • HTTP Request.
  • Kết nối API.
  • Xây dựng workflow cơ bản từ đầu vào đến đầu ra.

Bài thực hành

Trigger → xử lý dữ liệu → thực hiện hành động → lưu kết quả.

PHẦN 3: Thực hành tích hợp OpenAI API với n8n

Đưa Chat GPT vào workflow

  • OpenAI API là gì?
  • Thiết lập API credentials trong n8n.
  • Kết nối OpenAI với n8n.
  • Gửi dữ liệu từ workflow tới Chat GPT.
  • Nhận và xử lý kết quả từ Chat GPT.
  • Thiết kế prompt cho automation.
  • Xây dựng prompt có:
    • Vai trò.
    • Mục tiêu.
    • Context.
    • Dữ liệu đầu vào.
    • Định dạng đầu ra.
    • Điều kiện xử lý.
  • Yêu cầu Chat GPT:
    • Tóm tắt.
    • Phân loại.
    • Trích xuất thông tin.
    • Viết nội dung.
    • Chuyển đổi nội dung.
    • Phân tích dữ liệu.
  • Yêu cầu AI trả về dữ liệu có cấu trúc để n8n tiếp tục xử lý.

Bài thực hành

Dữ liệu đầu vào → Chat GPT phân tích → trả về kết quả có cấu trúc → n8n xử lý tiếp.

PHẦN 4: Thực hành kết nối n8n với Google Calendar, Task và Email

Tự động hóa công việc với Chat GPT

  • Kết nối Gmail/Email với n8n.
  • Kết nối Google Calendar.
  • Kết nối Google Tasks.
  • Nhận email tự động.
  • Sử dụng Chat GPT để đọc và phân loại email.
  • Trích xuất:
    • Người gửi.
    • Nội dung chính.
    • Deadline.
    • Nhiệm vụ.
    • Mức độ ưu tiên.
  • Tự động tạo Task.
  • Tự động tạo lịch.
  • Tạo email phản hồi dựa trên nội dung đã xử lý.

Bài thực hành

Email → Chat GPT phân tích → xác định nhiệm vụ → tạo Task → tạo Calendar → gửi Email.

PHẦN 5: Thực hành làm việc với dữ liệu và cơ sở dữ liệu trong n8n

Chat GPT kết hợp dữ liệu doanh nghiệp

  • Làm việc với dữ liệu từ Google Sheets.
  • Chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào AI.
  • Sử dụng SQLite trong n8n.
  • Kết nối và sử dụng PostgreSQL.
  • Lưu và truy vấn dữ liệu.
  • Đưa dữ liệu vào ChatGPT để:
    • Phân loại.
    • Tóm tắt.
    • Phân tích.
    • Trích xuất thông tin.
    • Tạo báo cáo.
  • Lưu kết quả của AI trở lại Database.

Bài thực hành

Google Sheets/Database → Chat GPT → phân tích → tạo kết quả → lưu Database.

PHẦN 6: Xây dựng Workflow nâng cao và Node tùy chỉnh

Mở rộng khả năng AI Automation

  • Cài đặt và sử dụng node cộng đồng.
  • Sử dụng HTTP Request.
  • Kết nối các API bên ngoài.
  • Kết hợp nhiều node trong một workflow.
  • Xây dựng workflow nhiều bước.
  • Thiết lập điều kiện và các nhánh xử lý.
  • Xử lý lỗi và dữ liệu không hợp lệ.
  • Tối ưu prompt để workflow hoạt động ổn định hơn.
  • Xây dựng workflow kết hợp ChatGPT + Database + các công cụ bên ngoài.

Bài thực hành

Xây dựng một workflow hoàn chỉnh từ tiếp nhận dữ liệu → Chat GPT xử lý → thực hiện hành động → lưu kết quả.

PHẦN 7: Kết luận và Tài liệu tham khảo

  • Tổng kết kiến thức về n8n và Chat GPT.
  • Quy trình xây dựng AI Automation workflow.
  • Những lỗi thường gặp khi sử dụng OpenAI API.
  • Cách kiểm tra và tối ưu prompt.
  • Cách kiểm tra dữ liệu đầu vào và đầu ra.
  • Cách tìm kiếm, mua, import và chỉnh sửa workflow có sẵn.
  • Tài liệu tham khảo về n8n, OpenAI API và AI Automation.
  • Định hướng xây dựng workflow theo nhu cầu thực tế.

PHẦN 8: Giới thiệu Khóa học AI Automation nâng cao

Từ Workflow đến AI Agent

  • Xây dựng workflow CSKH tự động theo kịch bản trên Facebook, Zalo và các nền tảng khác.
  • Giới thiệu MCP Server.
  • Giới thiệu AI Agents.
  • Phân biệt Workflow Automation và AI Agent.
  • Kết hợp n8n + Chat GPT + MCP + AI Agent.
  • Xây dựng AI Agent có khả năng:
    • Tiếp nhận yêu cầu.
    • Phân tích mục tiêu.
    • Truy xuất dữ liệu.
    • Lựa chọn công cụ.
    • Thực hiện hành động.
    • Trả kết quả.
  • Demo các workflow nâng cao phục vụ công việc thực tế.

Kết quả sau khóa học

Học viên có thể xây dựng workflow AI Automation cơ bản bằng n8n + Chat GPT/OpenAI API, biết thiết kế prompt cho automation, kết nối AI với các công cụ khác và có nền tảng để phát triển hệ thống AI Agent nâng cao.