Como automatizar as consultas de negócios do WhatsApp usando o N8N?

Pense em um mundo em que sua empresa está sempre acordada, os clientes recebem suas perguntas imediatamente, com precisão e 24/7. Este não é um futuro estranho; Esta é uma forte realidade que você pode construir hoje, automatizando seu processo de vendas com o WhatsApp usando a IA. Think about um cliente enviando mensagens para você sobre seu produto e quase instantaneamente recebendo respostas precisas de uma IA que “leia” totalmente o seu folheto de produto actual. Nós vamos orientá -lo em como construir este inteligente Whatsapp chatbot Usando modelos N8N e OpenAI, transformando seu atendimento ao cliente e experiência de vendas.

O que é N8N?

O N8N é uma ferramenta de automação de construção de agentes de código aberto e fluxo de trabalho que simplifica a integração de vários aplicativos e automatiza fluxos de trabalho do agente com facilidade. Ao contrário de outras ferramentas de automação, o N8N oferece flexibilidade com auto-hospedagem, eliminando o bloqueio do fornecedor. Como uma plataforma sem código/baixo código, ele capacita até os não desenvolvedores para criar pipelines de automação poderosos sem esforço.

Você pode ler meu Guia completo para N8N aquiou assista ao meu vídeo completo explicando aqui.

https://www.youtube.com/watch?v=nnl0pop704o

Pré-requisitos para automação N8N em negócios do WhatsApp

Os seguintes requisitos devem ser atendidos para uma automação de resposta 24/7 no negócio do WhatsApp usando o N8N.

Plataforma N8N: Uma instância em execução da ferramenta de automação de fluxo de trabalho N8N, a solução utilizará essa plataforma com ações para criar automações de fluxo de trabalho.

Conta OpenAI + Credencial: O acesso ao OpenAI é necessário através do uso de uma conta OpenAI. A solução usa modelos OpenAI para gerar incorporações de texto e para cumprir os aspectos conversacionais dos recursos do agente de IA. Você precisará usar credenciais de API válidas para se autenticar e interagir com os modelos Openai.

Conta de negócios do WhatsApp + credencial: Para trocar mensagens em tempo actual, uma conta verificada do WhatsApp Enterprise Cloud é essencial. Você precisará adquirir as teclas da API para integrar componentes de maneira eficaz.

Construindo seu agente: um guia passo a passo

O fluxo de trabalho para criar este assistente automatizado de vendas do WhatsApp possui duas partes principais: primeiro, criando sua loja de vetores de catálogo de produtos e, segundo, criando o próprio agente do WhatsApp AI, tudo isso usando a automação básica de código N8N no/zero. Aqui está como:

Parte 1: Criando a loja de vetores de catálogo de produtos

Esta fase inicial se concentra na preparação das informações do seu produto para que sua IA possa entender e recuperá -las com eficiência:

1. Comece com um gatilho guide

Comece seu fluxo de trabalho adicionando um gatilho guide.

2. Pegue seu folheto com um nó HTTP

Em seguida, adicione um nó HTTP para recuperar seu folheto de produto na internet. Defina o método para “obter” e autenticação como “nenhum”. Você fornecerá o URL onde seu catálogo está hospedado; Por exemplo, um hyperlink para um PDF contendo informações de alto -falante.

Depois que o PDF é buscado, você precisa extrair as informações dele. Use um nó de arquivo de extração, escolhendo especificamente o “Extrair do nó PDF” se o seu hyperlink de catálogo consistir em um PDF.

4. Crie sua loja de vetores

Com as informações extraídas, você começará a criar uma loja de vetores usando um nó de loja de vetores simples.

• Selecione a operação “Adicionar documento ao Vector Retailer”, escolhendo “Inserir documento”.
• Crucialmente, crie sua própria chave de memória selecionando “por id” e dando a ele um nome único, como “Information Retailer One”. Essa chave vinculará seu agente de IA a esses dados específicos posteriormente.

5. Gere incorporações com o OpenAi

Adicione um nó de incorporação do Openai para criar representações numéricas (incorporação) do conteúdo de seu folheto.

• Forneça suas credenciais OpenAI.
• Na seção de documentos, use o carregador de dados padrão. Defina o tipo de dados como “JSON” e o modo para “carregar dados específicos”, usando uma expressão para extrair informações da etapa de extração anterior do PDF.
• Altere a divisão de texto para “personalizada” e adicione um divisor de texto recursivo de caracteres.

Neste ponto, a primeira parte do fluxo de trabalho está concluída. Quando acionado, ele busca seu PDF, extrai suas informações, cria incorporações usando o OpenAI e as armazena em sua loja de vetores simples.

Parte 2: Criando o agente do WhatsApp AI

Agora, vamos construir a parte interativa: seu agente de IA para consultas do WhatsApp, usando a automação N8N:

1. Adicione um nó do gatilho do WhatsApp

Para iniciar seu agente quando uma mensagem for recebida, adicione um nó WhatsApp Enterprise Cloud Set off. Selecione “On Message” e digite suas credenciais do WhatsApp.

2. Mensagens de filtro com um nó de comutador

Como esse fluxo de trabalho se concentra em perguntas baseadas em texto, use um nó de comutador para diferenciar entre mensagens de texto e não texto.

• Altere o modo para “regras”.
• Defina a primeira regra para verificar se o valor da mensagem é “texto”, renomeando sua saída para “suportado”.
• Adicione outra regra para verificar se a expressão da sequência da mensagem “não é igual” a “texto”, renomeando sua saída para “não suportado”. Isso criará duas rotas distintas

3. Lidar com perguntas não suportadas

Para a rota “não suportada”, basta responder ao usuário.

• Adicione um nó de mensagem de envio da Cloud Enterprise Cloud WhatsApp.
• Forneça suas credenciais, defina a operação para “enviar” e usar uma expressão para o número de telefone do destinatário.
• Para o corpo do texto, insira uma mensagem como: “Desculpe, não podemos processar sua consulta”.

4. Construa o agente da IA para perguntas de texto

É aqui que a mágica acontece para perguntas (texto) suportadas.

• Adicione um nó do agente da IA: este agente foi projetado não apenas para usar um modelo de idioma grande (LLM), mas também para aproveitar o loja de vetores que você criou na Parte 1.
• Conecte -se a um modelo OpenAI: conecte o agente da IA a um modelo OpenAI, escolhendo o modelo desejado e fornecendo credenciais. Para memória, use “Memória simples”. Optamos pelo GPT-OSS-20B.
• Integre a ferramenta Vector Retailer: Conecte uma ferramenta de resposta a perguntas sobre pesquisa do Vector Retailer ao seu agente de IA.
  – Fundamentalmente, use exatamente a mesma chave de memória (por exemplo, “armazenamento de dados um”) que você definiu na primeira parte do fluxo de trabalho. Isso garante que o agente acesse os dados corretos do catálogo de produtos.
  – Adicione suas credenciais do modelo de incorporação do OpenAI para esta ferramenta.
• Defina o modelo de bate -papo: para a interação principal de bate -papo, use o modelo de bate -papo do OpenAI, adicionando suas credenciais e selecionando o modelo.

5. Envie a resposta do agente through WhatsApp

Finalmente, uma vez que você Pano agentico (Geração de recuperação de recuperação) está pronta com uma resposta, envie-a diretamente ao usuário.

• Adicione outro nó de mensagem do WhatsApp Enterprise Cloud Enviar.
• Adicione suas credenciais, defina a operação para “enviar” e usar expressões para o número de telefone do destinatário e o corpo de texto (que conterá a resposta do agente).

Com essas etapas, seu fluxo de trabalho está completo! Agora você tem um poderoso e automatizado assistente de vendas do WhatsApp, completamente treinado em seu folheto de produtos e totalmente capaz de lidar com perguntas reais do cliente com respostas instantâneas e precisas, todas feitas por meio de integração N8N, OpenAI e WhatsApp.

Conclusão

Esse chatbot agentico de rag whatsapp combina naturalmente informações específicas do produto de uma loja de vetores com os recursos generativos de um agente de IA, de modo que toda a interação do cliente seja acionável, precisa e eficaz. Agora você está preparado para lidar com consultas reais dos clientes a qualquer hora do dia, tornando seu processo de vendas e experiência do cliente mais robustos.

Cientista de dados | AWS Licensed Options Architect | Ai & ML Innovator

Como cientista de dados da Analytics Vidhya, especializo-me em aprendizado de máquina, aprendizado profundo e soluções orientadas a IA, alavancando a PNL, visão computacional e tecnologias em nuvem para criar aplicativos escaláveis.

Com um B.Tech em ciência da computação (ciência de dados) da VIT e certificações como arquiteto e tensorflow de soluções certificadas da AWS, meu trabalho abrange IA generativa, detecção de anomalias, detecção de notícias falsas e reconhecimento de emoções. Apaixonado pela inovação, eu me esforço para desenvolver sistemas inteligentes que moldem o futuro da IA.