Workflow for AI Agents and RAG Systems with n8n

Technology

หลักสูตร Workflow for AI Agents and RAG Systems with n8n

ในยุคที่องค์กรต้องเผชิญกับปริมาณข้อมูลจำนวนมาก ความซับซ้อนของระบบ และความต้องการตอบสนองที่รวดเร็ว ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมไม่เพียงพออีกต่อไป หลายองค์กรจึงเริ่มมุ่งสู่ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ (Intelligent Automation) ที่ไม่เพียงแค่ทำงานแทนมนุษย์ตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่ยังสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่ง วิเคราะห์บริบท ตัดสินใจ และสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างยืดหยุ่นและชาญฉลาด

หลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างทักษะด้านการออกแบบและพัฒนา Workflow Automation ด้วย n8n ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่นสูง พร้อมทั้งผสานแนวคิดของ AI Agents และ Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อยกระดับ Workflow จากระบบอัตโนมัติทั่วไปไปสู่ระบบที่สามารถ “รับรู้ คิด วิเคราะห์ และโต้ตอบ” ได้ด้วยปัญญาประดิษฐ์

ผู้เข้าอบรมจะได้เรียนรู้ตั้งแต่โครงสร้างและสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ n8n การออกแบบ Workflow แบบ Event-driven การจัดการและแปลงข้อมูล การเชื่อมต่อ API และบริการยอดนิยม ตลอดจนการทำงานร่วมกับฐานข้อมูลและระบบภายนอก นอกจากนี้ยังครอบคลุมการประยุกต์ใช้ Large Language Models (LLMs) เพื่อสร้าง Workflow ที่สามารถประมวลผลข้อความ สรุปข้อมูล ตรวจสอบภาษา หรือสร้างข้อความตอบกลับอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อจบหลักสูตร ผู้เข้าอบรมจะสามารถออกแบบ Workflow ที่ไม่เพียงทำงานตามลำดับขั้นตอน แต่ยังสามารถใช้ AI เป็น “สมอง” ของระบบ เพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ การจัดการความรู้ และการสื่อสารในบริบทที่หลากหลาย ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในงานด้าน IT, Data, AI และระบบสารสนเทศขององค์กร

ระยะเวลา 12 ชั่วโมง

อบรม 2 วัน | 9.00 น. - 16.00 น.

ระดับ Basic

ระดับความรู้ขั้นพื้นฐาน


เนื้อหาการอบรม

  • บทนำสู่ Workflow Automation และ n8n
    • แนวคิดและบทบาทของระบบ Automation ในยุคดิจิทัล
    • ภาพรวมของ n8n และขีดความสามารถในการสร้าง Workflow อัตโนมัติ
    • โครงสร้างและรูปแบบการทำงานของ n8n ในสภาพแวดล้อมต่าง ๆ
    • แนวทางและวิธีการติดตั้ง n8n บนเครื่อง Local และ Cloud (Self-hosted และ Cloud)
    • การทำความเข้าใจส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface) และแนวคิดการทำงานของ Node
    • Workshop ทดลองออกแบบและสร้าง Workflow ขั้นพื้นฐาน
  • เริ่มต้น Workflow ด้วย Trigger และ Webhook
    • แนวคิด Event-driven Workflow และบทบาทของ Trigger Node
    • การใช้ Webhook เพื่อรับข้อมูลจากระบบหรือแอปพลิเคชันภายนอก
    • การเชื่อมต่อข้อมูลจากเว็บไซต์เข้าสู่ n8n
    • Workshop รับข้อมูลจากฟอร์ม
    • Workshop จัดเก็บข้อมูลลง Google Sheet
    • Workshop ส่งอีเมลตอบกลับอัตโนมัติ
  • การจัดการและแปลงข้อมูลภายใน Workflow
    • การใช้งาน Node สำหรับควบคุมและปรับโครงสร้างข้อมูล เช่น Set, Merge, IF และ Switch
    • การจัดการข้อมูลในรูปแบบ JSON
    • การประยุกต์ใช้ Function Node สำหรับการประมวลผลข้อมูลด้วย JavaScript เบื้องต้น
    • Workshop ปรับและแปลงข้อมูลจาก API
  • การเชื่อมต่อกับบริการและแพลตฟอร์มต่าง ๆ
    • แนวคิดการยืนยันตัวตนและการเข้าถึง API ด้วย OAuth2 และ API Key
    • การเชื่อมต่อ n8n กับบริการต่าง ๆ เช่น Google Sheet, Gmail, Telegram, Discord
    • Workshop ระบบแจ้งเตือนและส่งข้อความอัตโนมัติเมื่อมีข้อมูลใหม่ใน Google Sheet
  • ระบบแจ้งเตือนและการทำงานตามเงื่อนไขเวลา
    • การออกแบบระบบ Notification สำหรับการแจ้งเตือนอัตโนมัติ
    • การเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มสื่อสาร เช่น Telegram, Discord และ LINE Notify
    • การตั้งเวลาการทำงานด้วย Cron Node
    • การควบคุมลำดับการทำงานแบบวนซ้ำและการหน่วงเวลา (Loop / Wait)
    • Workshop ตรวจสอบข้อมูลจากแหล่งภายนอกตามช่วงเวลา
    • Workshop สร้างรายงานและส่งแจ้งเตือนอัตโนมัติ
  • การเชื่อมต่อฐานข้อมูลและบริการ API ภายนอก
    • การใช้งาน n8n ร่วมกับฐานข้อมูล เช่น MySQL, PostgreSQL และ SQLite
    • การเรียกใช้งาน REST API ด้วย HTTP Request และ Webhook
    • Workshop ดึงข้อมูลจาก API ประมวลผลข้อมูล และ แจ้งเตือนเมื่อข้อมูลเข้าเงื่อนไขที่กำหนด
  • การพัฒนา Custom Node และการประยุกต์ใช้ AI
    • แนวคิดการขยายความสามารถของ n8n ด้วย Custom Node
    • โครงสร้างการพัฒนา Node ด้วย JavaScript และ Python
    • การใช้งาน Python ภายใน Workflow เช่น การคำนวณ การตรวจสอบไฟล์ หรือเรียกใช้โมเดล AI
  • การเชื่อมต่อ Large Language Models และ RAG Systems
    • แนวคิดการใช้ LLM ร่วมกับ Workflow Automation
    • การเชื่อมต่อ n8n กับแพลตฟอร์ม AI เช่น
      • OpenAI / ChatGPT API
      • Google Gemini API
      • HuggingFace Inference API
      • Ollama (LLM แบบติดตั้งภายในเครื่อง)
    • การออกแบบ Workflow สำหรับการส่งคำสั่งไปยัง LLM และรับผลลัพธ์กลับมาใช้งาน
    • แนวคิด Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อเพิ่มความสามารถด้านการค้นคืนข้อมูล
    • หลักการออกแบบ Prompt สำหรับงาน Automation เช่น
      • การสรุปข้อความหรืออีเมล
      • การตรวจสอบและปรับปรุงภาษา
      • การสร้างข้อความตอบกลับอัตโนมัติ