Name: Khóa Học Tạo Chatbot Và Trợ Lý AI Agent Chuyên Nghiệp Cho Doanh Nghiệp - MECode
Price: 1024000 VND

Nội dung khóa học

Khóa học này phù hợp với người muốn xây dựng chatbot và AI Agent theo lộ trình bài bản, từ tổng quan công cụ đến triển khai thực tế với DIFY, N8N, Qdrant, Chatwoot, Redis, Supabase và Google Sheets. Nội dung đi từ RAG, vector database, chunking, embedding, query tối ưu, hybrid search, re-ranking đến multi-agent, tích hợp đa kênh và vận hành chatbot trên các kịch bản như tư vấn sản phẩm, chốt đơn, nhắc nhở và phân tích dữ liệu kinh doanh.

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

● Lộ trình đi từ nền tảng chatbot, RAG và vector database đến workflow chạy thật trên DIFY và N8N.

● Có phần tối ưu truy vấn với chunking, embedding, hybrid search, search filter và re-ranking để cải thiện chất lượng phản hồi.

● Bao phủ cả bài toán điều phối multi-agent, cá nhân hóa phản hồi, xử lý ảnh bằng OCR/Vision API và tích hợp đa kênh như Facebook Messenger, Zalo, Chatwoot.

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?

DIFY và N8N được đặt ở trung tâm vì khóa học cần xử lý hai lớp workflow khác nhau: DIFY phù hợp để dựng chatbot/RAG nhanh và kiểm tra hành vi trả lời, còn N8N phù hợp khi cần orchestration linh hoạt, tiền xử lý dữ liệu, điều phối nhiều bước và kết nối hệ thống.

Qdrant xuất hiện trong phần N8N vì bài toán chatbot cần vector database để lưu embedding và truy xuất ngữ nghĩa từ tài liệu. Cách đi này hợp lý cho workflow RAG: chuẩn hóa dữ liệu, chia chunk, tạo embedding, lưu vào collection rồi mới truy vấn và tối ưu truy xuất.

Chatwoot, Facebook Messenger và Zalo được đưa vào phần tích hợp đa kênh vì đây là lớp vận hành thực tế của chatbot. Khi bot đã chạy ổn trên RAG hoặc agent workflow, bước tiếp theo là gom hội thoại về một nơi, quản lý webhook, token và luồng phản hồi giữa bot với người dùng.

Redis, Supabase và Google Sheets được dùng đúng vai trò trong workflow: Redis cho cache và quản lý prompt/độ trễ, Supabase cho truy vấn dữ liệu, Google Sheets cho cập nhật dữ liệu nhanh. Cách sắp xếp này phản ánh logic triển khai chatbot từ lớp dữ liệu đến lớp phản hồi và vận hành.

🧭

Học phần 1: Tổng quan chatbot, RAG và lựa chọn công cụ

Phần mở đầu giúp bạn nắm bức tranh tổng thể về chatbot, các thách thức triển khai đa nền tảng và cách chọn giữa DIFY với N8N theo mục tiêu sử dụng.

Người học cũng được làm rõ cơ chế RAG và vai trò của vector database trong truy xuất kiến thức để có nền tảng đúng trước khi đi vào build workflow.

🛠️	Học phần 2: Xây dựng chatbot với DIFY Nhóm bài này tập trung vào tạo Knowledge Base, chunking, cấu hình embedding model, test truy vấn và xây workflow chatbot với RAG. Ngoài ra còn có phần tối ưu temperature để giảm ảo giác AI, cùng các nội dung thực hành và xuất bản chatbot chạy thật.

🔧

Học phần 3: Xây dựng chatbot với N8N và Qdrant

Phần này đi sâu vào tiền xử lý file, chuyển PDF sang Markdown, lọc dữ liệu bằng Regex, chuẩn hóa Heading và bổ sung ngữ cảnh trước khi đưa vào vector database Qdrant.

Người học cũng làm quen với Document Loader, Character Splitter, metadata và cách đấu nối N8N với Qdrant qua Docker Network để dựng chatbot AI Agent ổn định hơn.

🧠

Học phần 4: Tối ưu RAG, truy xuất và điều phối multi-agent

Học phần này tập trung vào các kỹ thuật cải thiện chất lượng trả lời như hybrid search, search filter, re-ranking và tối ưu truy vấn trên nhiều lớp dữ liệu.

Sau đó khóa học mở rộng sang kiến trúc multi-agent, mô hình cha-con, mô hình ngang hàng, điều hướng workflow bằng Redis và tăng cường ngữ cảnh theo dữ liệu người dùng.

🔗

Học phần 5: Phân tích dữ liệu, tích hợp đa kênh và vận hành thực tế

Các bài học cuối đi vào prompt thông minh, cache, truy vấn dữ liệu sản phẩm realtime, webhook, tạo đơn hàng tự động và kết nối database để phục vụ các kịch bản kinh doanh.

Khóa học cũng xử lý OCR, Vision API, chatbot tư vấn và chốt đơn, bot nhắc nhở, group chat, Facebook Messenger, Zalo, Chatwoot và bài toán quản lý hội thoại đa kênh.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

Người muốn học cách xây chatbot và AI Agent theo hướng có quy trình, không chỉ dùng công cụ rời rạc.
Người làm kỹ thuật, tự động hóa hoặc vận hành muốn triển khai RAG, workflow và tích hợp đa kênh.
Người cần chatbot phục vụ tư vấn sản phẩm, chốt đơn, nhắc nhở hoặc xử lý hội thoại từ nhiều nền tảng.
Người muốn hiểu cách tối ưu truy vấn, quản lý dữ liệu và điều phối agent trong bối cảnh thực tế của doanh nghiệp.

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

Dựng chatbot dựa trên RAG với DIFY hoặc N8N, từ xử lý tài liệu đến truy xuất và phản hồi.
Chuẩn hóa dữ liệu, chia chunk, cấu hình embedding và dùng vector database để tăng chất lượng tìm kiếm ngữ nghĩa.
Tối ưu chatbot bằng hybrid search, re-ranking, metadata và cache để phản hồi phù hợp hơn với ngữ cảnh.
Thiết kế workflow AI Agent cho các bài toán đa bước như điều phối agent, phân tích dữ liệu, tạo đơn hàng và xử lý ảnh.
Kết nối chatbot lên các kênh như Facebook Messenger, Zalo và Chatwoot để phục vụ vận hành thực tế.

📝 Lưu ý / chuẩn bị

Khóa học đi theo hướng triển khai thực tế, nên phù hợp hơn nếu bạn muốn hiểu workflow chatbot/agent từ dữ liệu đến kênh vận hành.
Các chủ điểm như RAG, vector database, embedding, webhook, cache và multi-agent sẽ dễ theo hơn nếu bạn học lần lượt theo đúng lộ trình của module.

Bạn sẽ nhận được gì?

Kiến thức thực tế
Tài liệu hướng dẫn
Cộng đồng hỗ trợ
Chứng chỉ hoàn tất