Xây dựng Ứng dụng AI, Agent, Workflows
Tạo các ứng dụng AI mạnh mẽ chỉ với giao diện kéo-thả trực quan — không cần viết code. ClickAI Workflow Editor
Mục lục
· [Giới thiệu](#giới-thiệu)
· [Các loại ứng dụng](#các-loại-ứng-dụng)
· [Chatbot](#1-chatbot)
· [Text Generator](#2-text-generator)
· [Agent](#3-agent)
· [Workflow](#4-workflow)
· [Chatflow](#5-chatflow)
· [Workflow & Chatflow Editor](#workflow--chatflow-editor)
· [Các Node cơ bản](#các-node-cơ-bản)
· [Biến & Dữ liệu](#biến--dữ-liệu)
· [App Toolkit — Tính năng mở rộng](#app-toolkit--tính-năng-mở-rộng)
· [Quy trình Build ứng dụng](#quy-trình-build-ứng-dụng)
· [Best Practices](#best-practices)
Giới thiệu
ClickAI Studio cung cấp môi trường phát triển trực quan để bạn xây dựng các ứng dụng AI — từ chatbot đơn giản đến workflow tự động hóa phức tạp. Nền tảng hỗ trợ nhiều loại ứng dụng, mỗi loại được tối ưu cho các use-case khác nhau.
💡 TIP: Bạn không cần kinh nghiệm lập trình để bắt đầu xây dựng ứng dụng AI trên ClickAI. Giao diện kéo-thả giúp bất kỳ ai cũng có thể tạo ứng dụng AI chuyên nghiệp.
Các loại ứng dụng
1. Chatbot & Agent
AI Agent tại ClickAI xây dựng trên kiến trúc Agentic, có khả năng tự suy luận, lập kế hoạch và sử dụng các công cụ (tools) để hoàn thành nhiệm vụ phức tạp.
Đặc điểm
Mô tả
Khả năng
Tự động chọn và sử dụng tools
Suy luận
Chain-of-thought reasoning
Tools
Web search, Code interpreter, API calls, ...
Use-case
Nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu, tự động hóa
Đặc điểm
Mô tả
Giao tiếp
Hội thoại nhiều lượt
Đầu vào
Nội dung từ người dùng
Đầu ra
AI tạo nội dung phản hồi
Tính ứng dụng
Customer support, virtual assistant, FAQ bot
⚠️ IMPORTANT: Agent có thể gọi nhiều tool trong một lượt xử lý. Đảm bảo cấu hình đúng permissions cho các tool được kết nối.
2. Workflow
Luồng xử lý tự động hóa dạng pipeline — thực thi tuần tự từ đầu đến cuối, không có tương tác hội thoại.
Đặc điểm
Mô tả
Kiểu thực thi
Tuần tự, batch processing
Đầu vào
Biến đầu vào (variables)
Đầu ra
Kết quả xử lý cuối cùng
Use-case
ETL data, tạo báo cáo, xử lý hàng loạt
3. Chatflow
Kết hợp sức mạnh của Workflow với giao diện hội thoại — cho phép xây dựng chatbot phức tạp với logic xử lý đa tầng.
Đặc điểm
Mô tả
Kiểu giao tiếp
Hội thoại + logic phân nhánh
Sức mạnh
Toàn bộ node của Workflow + chat context
Use-case
Customer service phức tạp, hướng dẫn từng bước
Workflow & Chatflow Editor
Các Node cơ bản
ClickAI cung cấp hệ thống node phong phú để xây dựng logic xử lý:
🔄 Flow Control
Node
Chức năng
Start
Điểm bắt đầu, định nghĩa đầu vào
End
Điểm kết thúc, trả về kết quả
IF/ELSE
Phân nhánh logic có điều kiện
Iteration
Lặp qua danh sách items
Loop
Vòng lặp với điều kiện dừng
Parameter Extractor
Trích xuất tham số từ ngôn ngữ tự nhiên
🧠 Model
Node
Chức năng
LLM
Gọi mô hình ngôn ngữ lớn (GPT, Claude, Gemini, ...)
Knowledge Retrieval
Truy vấn Knowledge Base
Question Classifier
Phân loại câu hỏi người dùng
🔧 Tools
Node
Chức năng
Code
Chạy code Python / JavaScript tùy chỉnh
HTTP Request
Gọi API bên ngoài
Template
Định dạng output với Jinja2 template
Variable Assigner
Gán giá trị cho biến
📤 Output
Node
Chức năng
Answer
Trả lời trực tiếp cho người dùng (Chatflow)
End
Trả về kết quả cuối (Workflow)
ClickAI hỗ trợ các loại biến:
· Input Variables: Biến đầu vào do người dùng cung cấp
· Environment Variables: Biến môi trường (API keys, secrets)
· Conversation Variables: Biến phiên hội thoại (session-scoped)
· System Variables: sys.query, sys.user_id, sys.conversation_id, ...
Ví dụ sử dụng biến trong LLM Prompt: ────────────────────────────────────── Bạn là trợ lý AI cho công ty {{company_name}}. Khách hàng hỏi: {{sys.query}} Hãy trả lời dựa trên {{#knowledge.context#}}
App Toolkit — Tính năng mở rộng
Các tính năng tùy chọn giúp nâng cấp ứng dụng:
💬 Conversation Opener
Thiết lập tin nhắn chào mừng và gợi ý câu hỏi ban đầu cho người dùng.
Xin chào! 👋 Tôi là trợ lý AI của {{company_name}}. Tôi có thể giúp bạn: • Tra cứu thông tin sản phẩm • Hỗ trợ kỹ thuật • Hướng dẫn sử dụng
🔄 Follow-up
Tự động gợi ý các câu hỏi tiếp theo dựa trên ngữ cảnh hội thoại.
🔊 Text to Speech (TTS)
Chuyển đổi phản hồi văn bản thành giọng nói tự nhiên.
🎤 Speech to Text (STT)
Cho phép người dùng nhập liệu bằng giọng nói.
📎 File Upload
Cho phép upload file làm đầu vào:
Loại file
Giới hạn mặc định
Image
10 MB
Document
15 MB
Audio
50 MB
Video
100 MB
📝 Citations & Attributions
Hiển thị nguồn trích dẫn từ Knowledge Base, giúp người dùng xác minh thông tin.
🛡️ Content Moderation
Lọc nội dung không phù hợp với 3 phương pháp:
7. OpenAI Moderation: Dùng model moderation chuyên dụng
8. Keywords: Danh sách từ khóa bị chặn
9. API Extension: Kết nối API lọc nội dung tùy chỉnh
✏️ Annotation Reply
Tạo thư viện câu trả lời chuẩn, bypass AI khi gặp câu hỏi đã được ghi chú.
Quy trình Build ứng dụng
graph LR A[📋 Xác định<br>Use-case] --> B[🎯 Chọn loại<br>ứng dụng] B --> C[⚙️ Cấu hình<br>Model & Prompt] C --> D[📚 Kết nối<br>Knowledge] D --> E[🔧 Thêm<br>Tools] E --> F[🧪 Debug &<br>Preview] F --> G[🚀 Publish]
Bước
Hành động
Chi tiết
1
Xác định Use-case
Xác định rõ mục đích và đối tượng sử dụng
2
Chọn loại ứng dụng
Chatbot, Agent, Workflow, hoặc Chatflow
3
Cấu hình Model
Chọn LLM, viết System Prompt
4
Kết nối Knowledge
Upload tài liệu vào Knowledge Base
5
Thêm Tools
Kết nối API, plugins, custom code
6
Debug & Preview
Test trực tiếp trong Studio
7
Publish
Triển khai qua Web App, API, hoặc Embed
Best Practices
💡 TIP: **System Prompt hiệu quả:** - Xác định rõ vai trò và phong cách trả lời - Đặt giới hạn rõ ràng về phạm vi trả lời - Sử dụng ví dụ mẫu (few-shot examples)
🚨 WARNING: **Lưu ý quan trọng:** - Luôn test kỹ trước khi publish lên production - Thiết lập Content Moderation cho ứng dụng public-facing - Monitor token usage để kiểm soát chi phí
📖 Tiếp theo: [Publish — Triển khai ứng dụng]
Last updated