Xây Dựng AI Agent Nghiên Cứu Chiến Lược Sáng Tạo (Không Cần Code)

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc nghiên cứu và phân tích chiến lược sáng tạo trở nên vô cùng quan trọng. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng một AI Agent để thực hiện công việc này một cách hiệu quả, ngay cả khi bạn không có kinh nghiệm lập trình.

Tại sao cần AI Agent cho nghiên cứu chiến lược sáng tạo?

Nghiên cứu chiến lược sáng tạo đòi hỏi việc thu thập, phân tích và đánh giá một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Quá trình này thường tốn nhiều thời gian và công sức, đồng thời có thể bỏ sót những thông tin quan trọng. AI Agent có thể giúp bạn:

• Tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu: AI Agent có thể thu thập dữ liệu từ các trang web, mạng xã hội, diễn đàn và các nguồn khác một cách tự động.
• Phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác: AI Agent có thể sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu và xác định các xu hướng, insight quan trọng.
• Đưa ra các đề xuất chiến lược sáng tạo: Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, AI Agent có thể đưa ra các đề xuất chiến lược sáng tạo, giúp bạn tạo ra các chiến dịch marketing hiệu quả hơn.

Hướng dẫn từng bước xây dựng AI Agent (Không cần code)

Trong phần này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng một AI Agent đơn giản để nghiên cứu chiến lược sáng tạo. Chúng ta sẽ sử dụng nền tảng n8n, một công cụ tự động hóa workflow mạnh mẽ, cho phép bạn xây dựng các AI Agent mà không cần viết code.

Bước 1: Kết nối scraper với n8n

Đầu tiên, bạn cần kết nối một scraper với n8n để thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến. Chúng ta sẽ sử dụng Apify, một nền tảng cung cấp nhiều loại scraper cho các mục đích khác nhau.

1. Tạo tài khoản trên Apify: Truy cập và tạo một tài khoản miễn phí.
2. Tìm kiếm scraper phù hợp: Trong Apify Store, tìm kiếm scraper phù hợp với nhu cầu của bạn. Ví dụ, bạn có thể sử dụng scraper Trustpilot để thu thập đánh giá từ khách hàng về một thương hiệu cụ thể.
3. Thuê scraper: Thuê scraper mà bạn đã chọn. Apify cung cấp nhiều gói thuê khác nhau, tùy thuộc vào số lượng dữ liệu bạn muốn thu thập.
4. Kết nối Google Sheets với n8n: Sử dụng trigger Google Sheets trong n8n để theo dõi khi có URL thương hiệu mới được thêm vào trang tính.
5. Kết nối HTTP Request Node với n8n: Sử dụng node HTTP Request để kết nối n8n với scraper Apify.
   • Chọn phương thức POST.
   • Nhập URL API của Apify (có trong phần mô tả video).
   • Nhập Actor ID (tìm thấy trên trang scraper Apify).
   • Nhập API key của Apify (tìm thấy trong cài đặt tài khoản Apify).
   • Thiết lập header “Content-Type” là “application/json”.
   • Sử dụng mã JSON từ Apify để chỉ định website cần scrape và số lượng review tối đa.
   • Liên kết trường “brand URL” từ Google Sheets vào mã JSON để scraper lấy dữ liệu từ URL tương ứng.
6. Kiểm tra kết nối: Kiểm tra kết nối bằng cách chạy thử workflow.

Bước 2: Định dạng và lưu trữ dữ liệu vào Vector Database

Sau khi đã thu thập được dữ liệu, bạn cần định dạng và lưu trữ nó vào một database để có thể truy vấn và phân tích sau này. Chúng ta sẽ sử dụng Supabase, một nền tảng backend mã nguồn mở, cung cấp Vector Database, phù hợp để lưu trữ và truy vấn dữ liệu văn bản.

1. Tạo tài khoản trên Supabase: Truy cập và tạo một tài khoản miễn phí.
2. Tạo project mới: Tạo một project mới trên Supabase.
3. Tạo bảng “documents”: Sử dụng SQL editor để tạo bảng “documents” với các cột cần thiết (ví dụ: id, content, embedding).
4. Kết nối Supabase Vector Store với n8n: Sử dụng node Supabase Vector Store trong n8n để kết nối với database Supabase.
   • Chọn action “Add documents to Vector store”.
   • Tạo credential mới bằng thông tin từ project Supabase (URL, service role key).
   • Chọn bảng “documents”.
   • Chọn OpenAI Embeddings cho embeddings.
   • Thiết lập Text Splitter để chia nhỏ văn bản thành các đoạn nhỏ hơn.
5. Kết nối OpenAI Embeddings với n8n:
   • Tạo credential mới bằng API key OpenAI.
   • Chọn model “text-embedding-3-large” để tạo embeddings cho văn bản.
6. Kiểm tra kết nối: Kiểm tra kết nối bằng cách chạy thử workflow.

Bước 3: Tạo Chat AI Agent và kết nối với Database

Cuối cùng, bạn cần tạo một Chat AI Agent và kết nối nó với database để có thể đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời dựa trên dữ liệu đã thu thập.

1. Kết nối Chat Trigger với n8n: Sử dụng trigger Chat Message để nhận tin nhắn từ người dùng.
2. Kết nối AI Agent Node với n8n: Sử dụng node AI Agent để tạo và cấu hình AI Agent.
   • Chọn model “GPT-4” từ OpenAI.
   • Chọn “Window Buffer Memory” cho memory (hoặc “Postgres Chat Memory” cho advanced users).
   • Chọn “Answer Vector Store Question Answer Tool” cho tool.
   • Viết prompt để hướng dẫn AI Agent cách trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu từ database. Ví dụ: “Bạn được cung cấp context sau đây từ đánh giá thực tế của người dùng, hãy trả lời câu hỏi của người dùng chỉ bằng cách sử dụng context được cung cấp. Nếu câu trả lời không có trong context, hãy nói ‘Tôi không biết’.”
   • Thiết lập document limit.
   • Chọn Supabase Vector Store cho vector store.
   • Chọn bảng “documents”.
   • Chọn OpenAI Embeddings cho embeddings.
   • Chọn OpenAI Chat GPT-4 cho model.
3. Kiểm tra kết nối: Kiểm tra kết nối bằng cách gửi tin nhắn đến AI Agent và xem nó có trả lời đúng dựa trên dữ liệu từ database hay không.

Ví dụ cụ thể

Giả sử bạn muốn nghiên cứu về thương hiệu “Rise Superfoods”. Bạn có thể làm theo các bước sau:

1. Thêm URL của trang Trustpilot của Rise Superfoods vào Google Sheets.
2. AI Agent sẽ tự động thu thập đánh giá từ trang Trustpilot.
3. AI Agent sẽ định dạng và lưu trữ đánh giá vào Supabase Vector Database.
4. Bạn có thể đặt câu hỏi cho AI Agent, ví dụ: “Top 3 đánh giá tệ nhất của khách hàng về Rise Superfoods là gì?”
5. AI Agent sẽ trả lời dựa trên dữ liệu từ database, cung cấp thông tin chi tiết và trích dẫn từ đánh giá của khách hàng.

Lợi ích của việc sử dụng AI Agent cho nghiên cứu chiến lược sáng tạo

• Tiết kiệm thời gian và công sức: AI Agent tự động hóa quá trình thu thập và phân tích dữ liệu, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
• Cải thiện độ chính xác: AI Agent có thể phân tích dữ liệu một cách khách quan và chính xác, giảm thiểu sai sót do con người gây ra.
• Đưa ra các insight giá trị: AI Agent có thể giúp bạn khám phá ra những insight giá trị mà bạn có thể bỏ lỡ nếu chỉ phân tích dữ liệu thủ công.
• Tăng cường khả năng cạnh tranh: AI Agent giúp bạn đưa ra các quyết định chiến lược sáng tạo dựa trên dữ liệu, giúp bạn tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Những lưu ý quan trọng

• Chọn scraper phù hợp: Chọn scraper phù hợp với nguồn dữ liệu bạn muốn thu thập và đảm bảo scraper hoạt động chính xác.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Kiểm tra chất lượng dữ liệu đã thu thập và loại bỏ dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan.
• Thiết lập prompt rõ ràng: Thiết lập prompt rõ ràng và cụ thể để AI Agent có thể hiểu rõ yêu cầu của bạn và đưa ra câu trả lời chính xác.
• Bảo mật API key: Bảo mật API key của bạn và không chia sẻ nó với bất kỳ ai.

Kết luận

Xây dựng AI Agent cho nghiên cứu chiến lược sáng tạo là một cách hiệu quả để tự động hóa quy trình, thu thập thông tin quan trọng và đưa ra các quyết định sáng tạo. Với sự trợ giúp của các công cụ như n8n, Apify và Supabase, bạn có thể xây dựng AI Agent mà không cần có kinh nghiệm lập trình.

Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những kiến thức và kỹ năng cần thiết để xây dựng AI Agent của riêng mình. Hãy thử nghiệm và khám phá những khả năng tuyệt vời của AI trong việc nghiên cứu và phát triển chiến lược sáng tạo!

Các từ khóa liên quan:

• AI Agent
• Nghiên cứu chiến lược sáng tạo
• No-code AI
• Tự động hóa workflow
• Phân tích dữ liệu
• Học máy
• n8n
• Apify
• Supabase
• OpenAI
• Trustpilot scraper
• Vector Database
• Chatbot