Dùng DeepSeek làm bot Telegram note chi tiêu miễn phí với n8n, Ollama - Mì AI

Tóm tắt ngắn:

Video hướng dẫn xây dựng một chatbot Telegram miễn phí để ghi chép thu chi cá nhân, sử dụng DeepSeek (một mô hình ngôn ngữ lớn), n8n (workflow automation tool), Ollama (LLM hosting platform) và Google Sheets.
DeepSeek được giới thiệu là một mô hình mạnh mẽ, ngang ngửa với ChatGPT, với khả năng lập luận và xử lý lượng token lớn. Video cũng đề cập đến việc host DeepSeek trên Ollama để đảm bảo dữ liệu không bị gửi ra bên ngoài.
Ứng dụng chính là tạo một chatbot ghi nhận thu chi tự động dựa trên tin nhắn người dùng, phân tích thông tin và lưu trữ vào Google Sheets. Video minh họa quá trình thiết lập và hoạt động của chatbot.
Quá trình được mô tả chi tiết bao gồm cài đặt n8n, Ollama, thiết lập webhook Telegram, tạo workflow trên n8n, và tích hợp với DeepSeek thông qua API của Ollama.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Giới thiệu và Giới thiệu DeepSeek: Video bắt đầu bằng việc giới thiệu ý tưởng xây dựng chatbot ghi chép thu chi trên Telegram. DeepSeek được nhấn mạnh là một mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ, có khả năng lập luận (reasoning) và xử lý lượng token lớn (128.000 token), ngang ngửa với các mô hình khác như ChatGPT. Người nói cũng giải thích về việc host DeepSeek trên Ollama để đảm bảo bảo mật dữ liệu. Một điểm quan trọng được đề cập là việc sử dụng kiến trúc "mixup expert" giúp DeepSeek chạy nhanh hơn mặc dù có tham số khổng lồ (671 tỷ tham số).
Cài đặt và Cấu hình: Phần này hướng dẫn cài đặt n8n và Ollama trên máy chủ. Người nói hướng dẫn chi tiết các lệnh cài đặt và cấu hình, bao gồm cả việc mở cổng 8080 cho Ollama để truy cập từ bên ngoài. Việc tải và chạy mô hình DeepSeek trên Ollama cũng được hướng dẫn cụ thể.
Thiết lập Workflow trên n8n: Video hướng dẫn tạo workflow trên n8n để kết nối Telegram, Ollama và Google Sheets. Người nói giải thích chi tiết về các node trong workflow, bao gồm node nhận input từ Telegram, node gọi API của Ollama để xử lý tin nhắn, node xử lý dữ liệu đầu ra từ DeepSeek (bao gồm việc tách thông tin số tiền, loại giao dịch, bình luận), và node ghi dữ liệu vào Google Sheets. Prompt được sử dụng để hướng dẫn DeepSeek phân tích tin nhắn người dùng cũng được trình bày rõ ràng.
Thực hành và Test: Phần này trình bày quá trình test chatbot. Người nói gửi các tin nhắn mẫu đến chatbot để kiểm tra chức năng ghi nhận thu chi. Một số lỗi nhỏ được phát hiện và được đề cập đến, ví dụ như việc xử lý trường hợp tin nhắn không chứa thông tin thu chi. Người nói cũng đề cập đến các tính năng có thể bổ sung trong tương lai, như tính năng tổng kết và xóa dòng dữ liệu.
Kết luận: Video kết thúc bằng lời kêu gọi like, subscribe và chia sẻ video. Người nói nhắc lại các link và tài liệu liên quan được cung cấp trong phần mô tả video.

Những câu nói đáng chú ý:

"DeepSeek R1 thì mình cũng không như mọi lần thôi là mình cũng không kỳ vọng là chúng ta đi sâu vào chân tơ kẽ tóc của con dip xí này..." (Thể hiện sự tập trung vào ứng dụng thực tế hơn là lý thuyết phức tạp).
"…chúng ta tìm hiểu ở mức vừa phải chúng ta biết được thông tin và chúng ta áp dụng được là ok nhá…" (Nhấn mạnh tính thực tiễn của video).
"… nếu như bạn dùng s hot thì bạn sẽ như trong bài này mình dùng là mình dùng olama để mình s hot thì hoàn toàn là cái data nó không gửi đi đâu cả…" (Nhấn mạnh tính bảo mật dữ liệu khi sử dụng Ollama).

Tóm lại, video cung cấp một hướng dẫn chi tiết và thực tiễn về cách xây dựng một chatbot Telegram để quản lý thu chi cá nhân, sử dụng các công nghệ hiện đại như DeepSeek, n8n và Ollama. Video nhấn mạnh tính thực tiễn và khả năng ứng dụng của các công nghệ này.