Dùng AI cho phần cần judgment. Giữ business control ở lớp có thể kiểm chứng.

Đó là workflow dùng model cho một hoặc vài bước probabilistic có giới hạn như classification, extraction, retrieval hoặc drafting, trong khi permissions, thresholds, routing, approvals và consequential actions vẫn do deterministic rules hoặc human control phù hợp chịu trách nhiệm.

AI phù hợp khi process đã tương đối rõ nhưng một bước thật sự cần hiểu language, document hoặc context mà fixed rules không xử lý tốt. Nếu structured data hoặc deterministic rule giải quyết được ổn định hơn và rẻ hơn, D2 không mặc định thêm model.

Classification, structured extraction, knowledge retrieval, summarization, drafting, lead enrichment và các task interpretation khác là ứng viên tốt khi output có thể validate hoặc review. Access control, deterministic calculation và irreversible actions thường nên ở rule-based layer.

D2 tách source data, model input, model output và workflow state thành các lớp riêng; có thể thêm schema validation, grounded retrieval, eligibility checks, approval gates, fallbacks, logging, retries và exception queues để bad model output không âm thầm trở thành business action.

Có khi retrieval là architecture phù hợp. Scope có thể gồm ingestion, chunking, metadata, retrieval, grounding và operational workflow; nhưng RAG không phải guarantee chống hallucination, nên source freshness, evaluation và answer boundary vẫn cần kiểm soát.

Có. AI có thể classify hoặc extract signals; deterministic routing rules sau đó quyết định destination, priority, escalation path hoặc human owner. Cách này tách probabilistic interpretation khỏi operational action.

Không. Approval cần mạnh hơn khi uncertainty hoặc consequence cao. Low-risk drafting, enrichment hoặc internal categorization có thể đi tiếp tự động sau validation; financial action, customer commitment, access change hoặc consequential step nên dùng control chặt hơn.

Evaluation phải bám task: representative examples, schema checks, grounded-reference checks, acceptance thresholds, failure categories và human review. Sau go-live cần theo dõi drift, failure mix và operational exceptions thay vì chỉ nhìn model/API uptime.

Không. n8n hữu ích cho visible orchestration và cross-system workflow ownership; custom code, serverless functions, retrieval services hoặc runtime riêng có thể phù hợp hơn với latency, product-critical hoặc specialized model logic.

Không mặc định. Model output là probabilistic output và thường nên được xem như proposal, extracted candidate hoặc evidence layer cho đến khi đi qua validation, deterministic rule, trusted source check hoặc human approval phù hợp với business consequence.

Client giữ authority với business data, source systems, credentials và production permissions. D2 sở hữu implementation/operating scope đã thống nhất. Provider terms, data handling và retention cần được review trước khi sensitive business data được gửi sang external model provider.

D2 scope theo process complexity, integrations, data preparation, model/retrieval requirements, validation, approval boundary, production reliability và ongoing ownership. Model usage, vector database, infrastructure và third-party API cost được tách riêng nếu proposal không ghi đã bao gồm.