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 AI AUTOMATION – TỰ ĐỘNG HÓA CÔNG VIỆC VỚI GROK

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 Grok để xây dựng các quy trình tự động hóa phục vụ công việc.
  • Biết cách kết nối AI với n8n để tự động xử lý, phân loại, tổng hợp và phân tích thông tin.
  • Biết cách xây dựng, chỉnh sửa, import và triển khai workflow có sẵn.
  • Tập trung vào các bài toán cần thu thập, xử lý, tổng hợp và phân tích thông tin, giúp giảm các công việc thủ công.

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.
  • Thường xuyên phải tìm kiếm, tổng hợp và xử lý thông tin.
  • Mong muốn sử dụng AI để xây dựng các chương trình hỗ trợ công việc.
  • Muốn tự động hóa những công việc lặp lại liên quan đến thông tin và nội dung.

Công cụ sử dụng dự kiến

  • n8n
  • Grok
  • API và các công cụ kết nối cần thiết.
  • Email, Google Workspace và Database trong các bài thực hành.

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 và có thể tự động hóa những công việc nào?
  • Grok có thể tham gia vào những bước nào trong workflow?
  • Khi nào nên sử dụng AI để xử lý thông tin?
  • Tư duy xây dựng workflow:
    • Thu thập dữ liệu
    • Làm sạch dữ liệu
    • AI xử lý
    • Phân loại/đánh giá
    • Thực hiện hành động
    • Lưu kết quả
  • Xác định một công việc xử lý thông tin có thể tự động hóa.

Mục tiêu sau phần học

  • Hiểu cấu trúc cơ bản của AI Automation.
  • Biết xác định công việc phù hợp để xây dựng workflow.
  • Hiểu vai trò của Grok trong quy trình xử lý thông tin.

PHẦN 2: Workflow và Node trong n8n

  • Cấu trúc của một 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 và API.
  • Xây dựng workflow thu thập và xử lý dữ liệu cơ bản.

Bài thực hành

Nguồn dữ liệu → n8n → xử lý → phân loại → lưu kết quả.

PHẦN 3: Thực hành tích hợp Grok với n8n

Đưa AI vào quy trình xử lý thông tin

  • Tổng quan về API và cách kết nối AI với n8n.
  • Thiết lập credentials cần thiết.
  • Gửi dữ liệu từ n8n tới Grok.
  • Nhận và xử lý kết quả trả về.
  • Xây dựng prompt cho workflow.
  • Sử dụng Grok để:
    • Tóm tắt nội dung.
    • Phân loại thông tin.
    • Trích xuất dữ liệu.
    • Phân tích văn bản.
    • Viết và chỉnh sửa nội dung.
    • So sánh nhiều nội dung.
  • Chuẩn hóa đầu ra của AI để các node tiếp theo có thể xử lý tự động.

Bài thực hành

Dữ liệu đầu vào → Grok phân tích → phân loại → đưa kết quả sang bước tiếp theo.

PHẦN 4: Tự động hóa Email và quy trình xử lý thông tin

Grok hỗ trợ tiếp nhận và phân tích thông tin

  • Kết nối Gmail/Email với n8n.
  • Tự động nhận nội dung email.
  • Phân loại email theo chủ đề.
  • Trích xuất thông tin quan trọng.
  • Xác định yêu cầu hoặc nhiệm vụ từ nội dung.
  • Tạo bản tóm tắt tự động.
  • Chuyển nội dung đã xử lý sang các bước tiếp theo.
  • Tự động tạo email phản hồi theo kịch bản.

Bài thực hành

Email → Grok phân tích → phân loại → trích xuất thông tin → tạo phản hồi → lưu kết quả.

PHẦN 5: Làm việc với dữ liệu và cơ sở dữ liệu trong n8n

Tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu

  • Thu thập dữ liệu từ các nguồn được kết nối.
  • Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.
  • Sử dụng SQLite trong n8n.
  • Kết nối và sử dụng PostgreSQL.
  • Lưu dữ liệu đã xử lý.
  • Truy vấn dữ liệu.
  • Đưa dữ liệu vào Grok để phân tích.
  • Sử dụng Grok để:
    • Phân loại dữ liệu.
    • Tóm tắt nội dung.
    • Nhận diện chủ đề.
    • So sánh thông tin.
    • Phát hiện những nội dung cần kiểm tra thêm.
  • Lưu kết quả phân tích vào Database.

Bài thực hành

Thu thập dữ liệu → Database → Grok phân tích → lưu kết quả → tạo báo cáo.

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

Mở rộng hệ thống AI Automation

  • Cài đặt và sử dụng node cộng đồng.
  • Sử dụng HTTP Request.
  • Kết nối API bên ngoài.
  • Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu 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 workflow để giảm thao tác thủ công.
  • Kết hợp Grok với Database và các công cụ khác.

Bài thực hành

Nhiều nguồn dữ liệu → n8n → Grok phân tích → phân loại → Database → thông báo/kết quả.

PHẦN 7: Kết luận và Tài liệu tham khảo

  • Tổng kết kiến thức về n8n và Grok.
  • Quy trình xây dựng workflow xử lý thông tin.
  • Các lỗi thường gặp khi kết nối API.
  • Cách kiểm tra và tối ưu workflow.
  • Cách tìm kiếm, mua, import và chỉnh sửa workflow có sẵn.
  • Tài liệu tham khảo về n8n, API và Grok.
  • Định hướng xây dựng hệ thống tự động hóa 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.
  • Tự động tiếp nhận và phân loại yêu cầu.
  • Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để hỗ trợ AI xử lý thông tin.
  • Giới thiệu MCP Server.
  • Giới thiệu AI Agents.
  • Phân biệt Workflow Automation và AI Agent.
  • Kết hợp n8n + Grok + MCP + AI Agent.
  • Demo workflow nâng cao:
    • Tiếp nhận thông tin.
    • Thu thập dữ liệu.
    • Phân tích và phân loại.
    • Truy xuất dữ liệu.
    • Đưa ra bước xử lý tiếp theo

      Kết quả sau khóa học

      Học viên có thể xây dựng workflow AI Automation cơ bản bằng n8n +Grok AI, 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.