Nội dung khóa học

• Buổi 1: Giới thiệu và cài đặt n8n
Chủ đề:

Giới thiệu và cài đặt n8n

Mục tiêu:

Hiểu tổng quan n8n và vai trò trong tự động hóa doanh nghiệp
Nắm cấu trúc workflow (Trigger → Process → Output)
Làm quen môi trường n8n Cloud & local

Ứng dụng:

Tự động hóa quy trình marketing, CSKH, vận hành
Kết nối dữ liệu giữa Google Sheets, Gmail, CRM
Xây dựng workflow tự động xử lý dữ liệu

Case Study:

Thực hành:
n8n Cloud (Free Plan) – tạo workflow đầu tiên: Trigger -> Data Transformation -> output.
Docker Compose + n8n – cài local trên máy học viên.
Google Sheets API + Gmail API – gửi email tự động theo trigger.

• Buổi 2: Tự động hóa dữ liệu với Google Sheets, Airtable và Email
Chủ đề:

Tự động hóa dữ liệu với Google Sheets, Airtable và Email

Mục tiêu:

Hiểu cách thu thập, xử lý và đồng bộ dữ liệu
Nắm các node xử lý dữ liệu (Function, IF, Merge…)
Biết cách thiết kế workflow ổn định (retry, error handling)

Ứng dụng:

Đồng bộ dữ liệu đa nền tảng (Sheets ↔ Airtable)
Tự động gửi email thông báo theo trigger
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào

Case Study:

Thực hành:
n8n (local) – workflow đồng bộ Sheets ↔ Airtable.
Airtable API key – thao tác CRUD.
Function Node – làm sạch chuỗi, lọc dữ liệu.
Gmail Node – gửi email xác nhận.
Monitoring workflow” (lỗi – retry – logs)

• Buổi 3: Phân tích, xử lý dữ liệu thực tế và tích hợp AI trong n8n
Chủ đề:

Phân tích, xử lý dữ liệu thực tế và tích hợp AI trong n8n

Mục tiêu:

Hiểu cách tích hợp AI vào workflow automation
Nắm Prompt Template & Variable Injection
Biết cách xử lý dữ liệu trước khi đưa vào AI

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu sales, logistics, tài chính
Tự động tạo báo cáo & gợi ý cải thiện
Phát hiện bất thường trong dữ liệu

Case Study:

Thực hành:
n8n self-host + OpenAI Node – phân tích bảng dữ liệu logistics/sales/kế toán/maketing.
OpenAI API key – sinh báo cáo và gợi ý cải thiện.
Google Sheets API – xuất và gửi báo cáo tự động.
Code Node (Python/JS) – tiền xử lý dữ liệu.

• Buổi 4: AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation
Chủ đề:

AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation

Mục tiêu:

Hiểu kiến trúc RAG (Indexing – Retrieval – Generation) trong AI Agent
Nắm cách lưu trữ & truy vấn dữ liệu bằng vector database và embedding
Biết cách xây dựng workflow RAG tích hợp AI Agent trong thực tế

Ứng dụng:

Xây dựng chatbot tra cứu tài liệu nội bộ (PDF, Excel, dữ liệu doanh nghiệp)
Tìm kiếm & tổng hợp thông tin nhanh từ nhiều nguồn dữ liệu
Triển khai hệ thống AI hỗ trợ hỏi đáp, phân tích và ra quyết định

Case Study:

Thực hành:
n8n (local) + Pinecone Free Tier – lưu và truy vấn embedding.
OpenAI Embedding API – chuyển văn bản thành vector.
OpenAI model – so sánh chất lượng truy vấn.
HTTP Request Node – tự xây API RAG pipeline.

• Buổi 5: AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation
Chủ đề:

AI Agent và sự khác biệt với Workflow Automation

Mục tiêu:

Hiểu kiến trúc AI Agent (Perception – Reasoning – Action – Memory)
Phân biệt AI Agent và workflow automation
Nắm cơ chế Agent sử dụng LLM + tools + memory

Ứng dụng:

AI Agent điều phối workflow phức tạp
Tự động xử lý task đa bước
Xây dựng hệ thống Agent thông minh

Case Study:

Thực hành:
n8n (local Docker) – workflow AI Agent gọi sub-flow.
OpenAI Function Call / OpenAI API – xử lý logic tác vụ.
Memory – lưu nhật ký Agent Memory.
Error Trigger Node – kiểm tra vòng lặp Agent.

• Buổi 6: Tích hợp AI-Agent và Chatbot với mạng xã hội
Chủ đề:

Tích hợp AI-Agent và Chatbot với mạng xã hội

Mục tiêu:

Hiểu cách triển khai chatbot đa nền tảng
Nắm cơ chế API & Webhook
Biết cách xây dựng hệ thống AI marketing automation

Ứng dụng:

Chatbot Zalo, Facebook, Telegram
Tự động gửi nội dung marketing
Quản lý & phản hồi khách hàng tự động

Case Study:

Thực hành:
n8n local + ngrok – expose Webhook cho Zalo/Facebook.
Facebook Graph API / Zalo Official API – gửi và nhận tin thực tế.
Webhook Node – quản lý inbound/outbound messages (tin đến và phản hồi).
OpenAI / Gemini Node – sinh caption, tạo content và bài đăng tự động.
Scheduler Node – đăng bài và báo cáo định kỳ.