Trả lời nhanh cho case: Cách dùng node trong Make.com để AI hiểu ngữ cảnh của các bước trước đó
Để AI Agent trên Make.com hiểu được ngữ cảnh của các bước trước đó, bạn cần sử dụng cơ chế “Map” (Ánh xạ dữ liệu) để đưa kết quả của các node phía trước vào phần “History” hoặc “Context” của node AI hiện tại. Thay vì chỉ gửi duy nhất một yêu cầu mới, bạn phải cấu hình để node AI nhận được một mảng (array) chứa các cặp hội thoại “User – Assistant” từ các bước thực thi trước đó, giúp AI duy trì tính logic xuyên suốt toàn bộ quy trình tự động hóa.
I. Tại sao AI trong Make.com thường bị “mất trí nhớ” giữa các node?
Trong các hệ thống AI Chat thông thường, trình duyệt tự động lưu lại lịch sử. Tuy nhiên, trên Make.com, mỗi node là một yêu cầu độc lập (Stateless):
1.1. Bản chất của API Call
Khi bạn dùng node OpenAI hay Anthropic trên Make, mỗi lần node đó chạy là một phiên làm việc mới hoàn toàn. AI sẽ không biết node số 2 đã làm gì trừ khi bạn chủ động “kể” lại cho nó ở node số 3.
1.2. Lỗi chỉ truyền duy nhất dữ liệu mới nhất
Nhiều người dùng chỉ kéo (drag & drop) biến đầu ra của node gần nhất vào ô Prompt. Điều này khiến AI thiếu đi các thông tin quan trọng từ những bước khởi đầu của Scenario (kịch bản), dẫn đến kết quả trả về không khớp với mục tiêu ban đầu.
II. Các kỹ thuật truyền ngữ cảnh hiệu quả trong Make.com
Để AI “thông minh” hơn và hiểu sâu vấn đề, bạn hãy áp dụng 2 cách sau:
2.1. Sử dụng biến hệ thống trong mục “Messages”
Trong node AI (ví dụ: OpenAI Create a Chat Completion), bạn không nên chỉ viết một dòng Prompt duy nhất. Hãy nhấn vào “Add item” để tạo cấu trúc hội thoại:
Role System: Quy định tính cách (luôn cố định).
Role User (cũ): Map dữ liệu từ các bước đầu.
Role Assistant (cũ): Map kết quả phản hồi của bước trước đó.
Role User (mới nhất): Nhập câu lệnh hiện tại.
Gợi ý đọc thêm: Tổng hợp các AI xóa vật thể trong ảnh không để lại vết mờ
2.2. Sử dụng node “Array Aggregator” để gom dữ liệu
Nếu quy trình của bạn có nhiều bước lặp (Iterator), hãy dùng node Array Aggregator để gom tất cả thông tin quan trọng lại thành một khối. Sau đó, ở node AI tiếp theo, bạn chỉ cần Map toàn bộ mảng này vào phần ngữ cảnh. Đây là cách tốt nhất để AI xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (Email, Sheets, Facebook) trong cùng một lúc.
2.3. Sử dụng “Data Store” để lưu ngữ cảnh dài hạn
Với những Scenario phức tạp chạy nhiều lần khác nhau, bạn nên dùng node Data Store. Bạn lưu lịch sử chat vào Data Store với một ID cố định. Khi Scenario chạy lại, bạn dùng node Get Record để lấy lại lịch sử đó và đẩy vào Prompt. Cách này giúp AI nhớ được khách hàng ngay cả khi cuộc hội thoại bị ngắt quãng nhiều ngày.
III. Lưu ý về chi phí và giới hạn Token
Việc truyền quá nhiều ngữ cảnh của các bước trước sẽ làm tăng số lượng Token tiêu thụ ở mỗi lần chạy node, dẫn đến chi phí API tăng cao.
Mẹo tối ưu: Chỉ truyền những thông tin thực sự quan trọng (Key information). Bạn có thể dùng một node AI phụ để “tóm tắt ngắn gọn các bước trước” rồi mới truyền bản tóm tắt đó vào node AI chính để tiết kiệm dung lượng bộ nhớ.
Cần tư vấn kỹ thuật hoặc giải pháp AI? Liên hệ ngay:
WhatsApp: 84 353 798 867
Email: minx@huminx.id.vn
Địa chỉ: 206/14 Phạm Văn Bạch, Phường 15, Quận Tân Bình, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
