Giới Thiệu
Việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ chỉ thực sự có giá trị khi chúng giải quyết được công việc thực tế. Sức mạnh của n8n, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), và Ollama không nằm ở kiến trúc phức tạp, mà ở khả năng tự động hóa các tác vụ vốn đòi hỏi sự can thiệp thủ công của kỹ sư.
Bộ công cụ này phát huy hiệu quả khi mỗi thành phần đảm nhận một vai trò rõ ràng: n8n điều phối luồng công việc, MCP quản lý việc sử dụng công cụ, và Ollama xử lý suy luận trên dữ liệu cục bộ.
Phân Loại Nhật Ký Tự Động Với Tạo Giả Thuyết Nguyên Nhân Gốc
Quy trình này bắt đầu với việc n8n thu thập nhật ký ứng dụng mỗi năm phút từ một thư mục cục bộ hoặc từ Kafka. n8n thực hiện tiền xử lý theo cách xác định: nhóm nhật ký theo dịch vụ, loại bỏ các stack trace trùng lặp, và trích xuất dấu thời gian cùng mã lỗi. Chỉ gói nhật ký đã được tinh gọn mới được chuyển tới Ollama.
Mô hình cục bộ nhận một prompt được giới hạn chặt chẽ, yêu cầu nó:
- Phân cụm các lỗi.
- Xác định sự kiện nguyên nhân đầu tiên.
- Tạo ra hai đến ba giả thuyết nguyên nhân gốc hợp lý.
MCP cung cấp một công cụ duy nhất: query_recent_deployments. Khi mô hình yêu cầu, n8n sẽ thực thi truy vấn này vào cơ sở dữ liệu triển khai và trả về kết quả. Mô hình sau đó cập nhật các giả thuyết của nó và xuất ra kết quả dưới dạng JSON có cấu trúc.
n8n lưu trữ kết quả, đăng bản tóm tắt lên kênh Slack nội bộ, và chỉ tạo ticket khi độ tin cậy vượt quá một ngưỡng định trước. Không có LLM đám mây nào tham gia, và mô hình không bao giờ tiếp xúc với nhật ký thô chưa qua xử lý.
Giám Sát Chất Lượng Dữ Liệu Liên Tục Cho Các Pipeline Phân Tích
n8n theo dõi các bảng dữ liệu (batch) mới được nhập vào kho dữ liệu cục bộ và chạy phân tích khác biệt schema so với mốc chuẩn lịch sử. Khi phát hiện sự sai lệch (drift), workflow sẽ gửi một mô tả ngắn gọn về thay đổi đó đến Ollama thay vì toàn bộ tập dữ liệu.
Mô hình được hướng dẫn để phân loại sự sai lệch đó thành: không đáng lo, đáng ngờ hoặc gây lỗi. MCP cung cấp hai công cụ: sample_rows và compute_column_stats. Mô hình có thể yêu cầu các công cụ này một cách chọn lọc, kiểm tra kết quả trả về, và đưa ra phân loại cùng với lời giải thích dễ hiểu.
Nếu sự sai lệch được phân loại là gây lỗi, n8n tự động tạm dừng các pipeline phía sau và ghi lại nguyên nhân sự cố dựa trên kết luận từ mô hình. Theo thời gian, các nhóm sẽ xây dựng được một kho lưu trữ có thể tìm kiếm về các thay đổi schema và quyết định trong quá khứ, tất cả đều được xử lý cục bộ.
Vòng Lặp Gán Nhãn Tập Dữ Liệu Tự Động Và Xác Thực Cho Các Pipeline Học Máy
Quy trình này được thiết kế cho các nhóm huấn luyện mô hình trên dữ liệu liên tục, nơi việc gán nhãn thủ công trở thành nút thắt. n8n giám sát một thư mục nhận dữ liệu hoặc bảng cơ sở dữ liệu và nhóm các bản ghi mới, chưa được gán nhãn theo các khoảng thời gian cố định.
Mỗi batch được tiền xử lý để loại bỏ dữ liệu trùng lặp, chuẩn hóa các trường và đính kèm siêu dữ liệu tối thiểu trước khi đưa vào suy luận.
Ollama nhận batch đã được làm sạch và được hướng dẫn để tạo nhãn cùng điểm số tin cậy, không phải văn bản tùy ý. MCP cung cấp một bộ công cụ giới hạn để mô hình tự xác thực đầu ra của nó so với phân phối lịch sử và các phép kiểm tra lấy mẫu trước khi chấp nhận kết quả. n8n sau đó quyết định việc gán nhãn: tự động phê duyệt, phê duyệt một phần, hoặc chuyển cho con người kiểm tra.
Các thành phần chính của vòng lặp:
- Tạo nhãn ban đầu: Mô hình cục bộ gán nhãn và giá trị tin cậy dựa nghiêm ngặt trên schema và các mẫu ví dụ, tạo ra JSON có cấu trúc mà n8n có thể xác thực trực tiếp.
- Xác minh trôi dạt thống kê: Thông qua MCP, mô hình yêu cầu thống kê phân phối nhãn từ các batch trước và đánh dấu các sai lệch cho thấy sự trôi dạt khái niệm hoặc phân loại sai.
- Chuyển tiếp độ tin cậy thấp: n8n tự động chuyển các mẫu có độ tin cậy thấp đến người kiểm tra trong khi chấp nhận phần còn lại, duy trì thông lượng cao mà không hy sinh độ chính xác.
- Tái đưa phản hồi vào: Các chỉnh sửa của con người được đưa trở lại hệ thống như các ví dụ tham chiếu mới, mà mô hình có thể truy vấn trong các lần chạy sau thông qua MCP.
Điều này tạo ra một hệ thống gán nhãn vòng kín, có thể mở rộng cục bộ, tự cải thiện theo thời gian và chỉ đưa con người vào quy trình khi thực sự cần thiết.
Bản Tóm Tắt Nghiên Cứu Tự Cập Nhật Từ Các Nguồn Nội Bộ Và Bên Ngoài
Quy trình này chạy theo lịch trình hàng đêm. n8n thu thập các commit mới từ kho lưu trữ nội bộ, tài liệu gần đây và một tập hợp bài viết đã lưu. Mỗi mục được chia thành các đoạn (chunk) và biểu diễn thành vector (embedding) cục bộ.
Ollama được hướng dẫn để cập nhật một bản tóm tắt nghiên cứu hiện có thay vì tạo mới từ đầu. MCP cung cấp các công cụ truy vấn cho phép mô hình tham chiếu đến các bản tóm tắt và dữ liệu embedding trước đó. Mô hình xác định nội dung thay đổi, chỉ viết lại các phần bị ảnh hưởng, và đánh dấu các mâu thuẫn hoặc thông tin lỗi thời.
n8n commit bản tóm tắt đã cập nhật trở lại kho lưu trữ và ghi nhận sự thay đổi (diff). Kết quả là một tài liệu động luôn được cập nhật mà không cần viết lại thủ công, vận hành hoàn toàn nhờ suy luận cục bộ.
Báo Cáo Sự Cố Tự Động Với Liên Kết Bằng Chứng
Khi một sự cố được đóng, n8n tập hợp dòng thời gian từ cảnh báo, nhật ký và sự kiện triển khai. Thay vì yêu cầu mô hình viết báo cáo một cách thiếu thông tin, workflow cung cấp dòng thời gian được chia thành các khối thời gian tuần tự chặt chẽ.
Mô hình được hướng dẫn tạo ra một báo cáo phân tích sự cố (postmortem) với các trích dẫn cụ thể đến các sự kiện trong dòng thời gian. MCP cung cấp công cụ fetch_event_details mà mô hình có thể gọi khi thiếu ngữ cảnh. Mỗi đoạn trong báo cáo cuối cùng đều tham chiếu đến các ID bằng chứng cụ thể.
n8n từ chối mọi đầu ra thiếu trích dẫn và yêu cầu mô hình chạy lại. Tài liệu cuối cùng đảm bảo tính nhất quán, có thể kiểm chứng và được tạo ra mà không để lộ dữ liệu vận hành ra bên ngoài.
Tự Động Hóa Rà Soát Hợp Đồng Và Chính Sách Cục Bộ
Các nhóm pháp lý và tuân thủ chạy quy trình này trên máy nội bộ. n8n thu thập các bản thảo hợp đồng mới và cập nhật chính sách, gỡ bỏ định dạng và tách chúng thành các điều khoản riêng biệt.
Ollama được yêu cầu so sánh từng điều khoản với một mẫu chuẩn đã được phê duyệt và đánh dấu các sai lệch. MCP cung cấp công cụ retrieve_standard_clause, cho phép mô hình lấy văn bản mẫu chuẩn. Đầu ra bao gồm các tham chiếu điều khoản chính xác, mức độ rủi ro và đề xuất sửa đổi.
n8n chuyển các phát hiện rủi ro cao đến người xem xét và tự động phê duyệt các phần không thay đổi. Các tài liệu nhạy cảm không bao giờ rời khỏi môi trường cục bộ.
Rà Soát Mã Sử Dụng Công Cụ Cho Các Kho Lưu Trữ Nội Bộ
Workflow này được kích hoạt bởi các pull request. n8n trích xuất sự thay đổi (diff) và kết quả kiểm thử, sau đó gửi chúng đến Ollama với hướng dẫn chỉ tập trung vào thay đổi logic và các nguyên nhân lỗi tiềm ẩn.
Thông qua MCP, mô hình có thể gọi run_static_analysis và query_test_failures. Nó sử dụng các kết quả này để làm cơ sở cho các nhận xét rà soát của mình. n8n chỉ đăng các nhận xét nội tuyến khi mô hình xác định được các vấn đề cụ thể, có thể tái tạo.
Kết quả là một công cụ rà soát mã không bịa đặt các nhận xét về phong cách và chỉ đưa ra ý kiến khi có bằng chứng hỗ trợ.
Lời Kết
Mỗi ví dụ trên đều giới hạn phạm vi của mô hình, chỉ cung cấp những công cụ cần thiết và dựa vào n8n để thực thi. Suy luận cục bộ giúp các workflow này đủ nhanh để chạy liên tục và đủ tiết kiệm để vận hành thường trực. Quan trọng hơn, nó giữ cho việc xử lý gần với dữ liệu và đặt quá trình thực thi dưới sự kiểm soát chặt chẽ — đúng với bản chất của một hệ thống tự động hóa.
Đây là lúc n8n, MCP và Ollama ngừng là các thử nghiệm hạ tầng và bắt đầu hoạt động như một bộ công cụ tự động hóa thực tế.
Tags:
Tags: AI automation, local workflow, n8n MCP Ollama
Tags: AI automation, local workflow, n8n MCP Ollama
