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 課程時長 14 時間:

課程簡介

第 1 天:工作流與 AI 步驟

    課程簡介

    • 何時應進行自動化、何時使用 AI 步驟、何時使用代理
    • n8n 的應用情境:雲端與自託管模式,及其對企業資料的影響

    n8n 基礎知識

    • 工作流、節點、觸發器與執行
    • 透過拖曳欄位在各節點間傳遞資料,無需手動輸入語法
    • 透過閱讀執行紀錄來定位並修復問題

    連接應用程式與資料

    • Webhooks 與表單觸發器
    • 試算表、電子郵件與行事曆節點
    • 外部服務的憑證與身分驗證
    • 逐步解析 HTTP Request 節點的使用

    AI 步驟

    • 將模型加入工作流
    • 撰寫提示詞(Prompts)以確保輸出穩定
    • 結構化輸出與自動校正格式錯誤的回答
    • 從電子郵件、表單及文件中進行分類與資訊擷取

    決策與動作

    • 使用 If 與 Switch 進行分支判斷
    • 審批步驟:在執行動作前徵求人為確認
    • 將結果寫入試算表並發送通知

    實作練習:首个端到端工作流

    • 從接收請求開始,到結果被分類、記錄並路由為止的完整流程

    第 2 天:代理與運作維護

      AI 代理

      • 認識代理:模型、記憶與工具
      • 固定工作流 vs. 代理:如何做出選擇
      • 授予代理存取企業文件與試算表的權限

      能採取動作的代理

      • 讀取型工具與寫入型工具的區別
      • 系統提示詞規則:必填欄位、禁止虛構資料、避免重複記錄
      • 透過嘗試破壞其邏輯來測試代理的穩健性

      通道整合

      • 用於內部使用的聊天介面
      • 將代理連接至單一訊息通道

      穩定性與可靠性

      • 錯誤工作流、重試機制與通知
      • 日誌與執行歷史紀錄
      • 控制模型與執行成本

      資料與隱私

      • 當呼叫模型時,哪些資料會離開公司
      • 自託管與本地模型:講師示範
      • 與 IT 或法務團隊共同檢視的檢查清單

      結合 AI 建置工作流

      • 請 AI 助理草擬工作流
      • 審查草圖:理解每個節點的功能、資料來源,以及當資料為空時的處理方式

      最終專案與後續步驟

      • 每位學員完成並展示一個包含 AI 步驟與代理的工作流,應用於其自身的實際流程
      • 維護計畫與後續自動化候選項目

      產出成果:一個包含 AI 步驟、連接企業資料的代理、錯誤處理機制及審查檢查清單的可用工作流。

      最低要求

      • 無需具備程式設計經驗
      • 熟悉使用網頁應用程式與試算表
      • 清楚了解工作中的一個重複性流程

      適合對象

      • 業務、營運及對接客戶的專業人員
      • 團隊主管與流程負責人
      • 希望基於企業資料建立自動化與 AI 代理的非開發人員

      客戶評論 (3)

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