Wie automatisieren Sie WhatsApp -Geschäftsanfragen mit N8N?

Denken Sie an eine Welt, in der Ihr Unternehmen immer wach ist, Kunden werden sofort, genau und rund um die Uhr ihre Fragen beantworten. Dies ist keine ausgefallene Zukunft; Dies ist eine starke Realität, die Sie heute erstellen können und Ihren Verkaufsprozess mit WhatsApp mit AI automatisieren können. Stellen Sie sich ein Kunden vor, das Sie über Ihr Produkt treibt und quick sofort genaue Antworten von einer KI erhält, die Ihre tatsächliche Produktbroschüre vollständig „gelesen“ hat. Wir werden Sie durchführen, wie Sie diesen intelligenten bauen können WhatsApp Chatbot Verwenden von N8N- und OpenAI -Modellen, wobei Sie Ihren Kundenservice- und Vertriebserlebnis verändern.

Was ist N8N?

N8N ist ein Open-Supply-Agent-Constructing- und Workflow-Automatisierungs-Software, das die Integration verschiedener Anwendungen vereinfacht und die Agenten-Workflows mühelos automatisiert. Im Gegensatz zu anderen Automatisierungswerkzeugen bietet N8N Flexibilität bei Selbsthosting und beseitigt die Verkäufer-Lock-In. Als No-Code/Low-Code-Plattform ermöglicht es selbst Nichtentwickler, mühelos leistungsstarke Automatisierungspipelines zu erstellen.

Sie können meine lesen Vollständige Anleitung zu N8N hieroder schauen Sie sich mein volles Video an, in dem es hier erklärt wird.

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

Voraussetzungen für die N8N-Automatisierung im WhatsApp-Geschäft

Die folgenden Anforderungen müssen für eine 24 -/ -Antwortautomatisierung von WhatsApp -Geschäft mit N8N erfüllt werden.

N8N -Plattform: Die Lösung ist eine laufende Instanz des N8N Workflow Automation -Instruments und nutzt diese Plattform mit Aktionen, um Workflow -Automatisierungen zu erstellen.

OpenAI -Konto + Anmeldeinformationen: Der Zugriff auf OpenAI ist durch die Verwendung eines OpenAI -Kontos erforderlich. Die Lösung verwendet OpenAI -Modelle, um Texteinbettungen zu generieren und die Konversationsaspekte der AI -Agentenfunktionen zu erfüllen. Sie müssen gültige API -Anmeldeinformationen verwenden, um sich mit den OpenAI -Modellen zu authentifizieren und mit ihnen zu interagieren.

WhatsApp Enterprise Account + Anmeldeinformationen: Um Nachrichten in Echtzeit auszutauschen, ist ein verifiziertes WhatsApp Enterprise Cloud-Konto von wesentlicher Bedeutung. Sie müssen die API -Schlüssel erwerben, um Komponenten effektiv zu integrieren.

Erstellen Sie Ihren Agenten: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Der Workflow zum Erstellen dieses automatisierten WhatsApp-Verkaufsassistenten verfügt über zwei wichtige Teile: Erstens erstellen Sie Ihr Produktkatalog-Vektor-Geschäft und zweitens, um den WhatsApp-AI-Agenten selbst zu erstellen, all dies mithilfe der grundlegenden Nr. No/Zero-Code-Automatisierung. Hier ist wie:

Teil 1: Erstellen des Produktkatalog -Vektor Retailer

Diese Anfangsphase konzentriert sich auf die Vorbereitung Ihrer Produktinformationen, damit Ihre KI sie effizient verstehen und abrufen kann:

1. Beginnen Sie mit einem manuellen Abzug

Beginnen Sie Ihren Workflow, indem Sie einen manuellen Auslöser hinzufügen.

2. Holen Sie sich Ihre Broschüre mit einem HTTP -Knoten

Fügen Sie als nächstes einen HTTP -Knoten hinzu, um Ihre Produktbroschüre aus dem Internet abzurufen. Legen Sie die Methode auf „Get“ und Authentifizierung auf „Keine“ fest. Sie werden die URL angeben, in der Ihr Katalog gehostet wird. Ein Hyperlink zu einem PDF mit Lautsprecherinformationen.

Sobald der PDF abgerufen ist, müssen Sie die Informationen daraus extrahieren. Verwenden Sie einen Extrakt -Dateiknoten, wobei Sie speziell „Extrahieren aus PDF -Knoten“ auswählen, wenn Ihr Katalogverbindung aus einem PDF besteht.

4. Erstellen Sie Ihren Vektor Retailer

Mit den extrahierten Informationen erstellen Sie mit einem einfachen Vektorspeicherknoten einen Vektorspeicher.

• Wählen Sie den Vorgang „Dokument zum Vektor Retailer hinzufügen“ und „Dokument einfügen“ aus.
• Entscheidend erstellen Sie Ihren eigenen Speicherschlüssel, indem Sie „per ID“ auswählen und ihm einen eindeutigen Namen wie „Knowledge Retailer One“ geben. Dieser Schlüssel verknüpft Ihren AI -Agenten später mit diesen spezifischen Daten.

5. Erzeugen Sie Einbettungen mit OpenAI

Fügen Sie einen Openai -Einbettungsknoten hinzu, um numerische Darstellungen zu erstellen (Einbettungen) des Inhalts Ihrer Broschüre.

• Geben Sie Ihre OpenAI -Anmeldeinformationen an.
• Verwenden Sie im Abschnitt Dokument den Standarddatenlader. Legen Sie den Datentyp auf „JSON“ und den Modus auf „Ladespezifische Daten“ ein und verwenden Sie einen Ausdruck, um Informationen aus dem vorherigen Schritt der PDF -Extraktion zu extrahieren.
• Ändern Sie die Textaufteilung in „benutzerdefiniert“ und fügen Sie einen rekursiven Charakter -Textual content -Splitter hinzu.

Zu diesem Zeitpunkt ist der erste Teil des Workflows abgeschlossen. Wenn es ausgelöst wird, holt es Ihr PDF ab, extrahiert seine Informationen, erstellt Einbettungen mit OpenAI und speichert sie in Ihrem einfachen Vektorspeicher.

Teil 2: Erstellen des WhatsApp -AI -Agenten

Erstellen wir nun den interaktiven Teil: Ihr KI -Agent für WhatsApp -Abfragen mit N8N -Automatisierung:

1. Fügen Sie einen WhatsApp -Triggerknoten hinzu

Um Ihren Agenten zu initiieren, wenn eine Nachricht empfangen wird, fügen Sie einen WhatsApp Enterprise Enterprise Cloud -Set off -Knoten hinzu. Wählen Sie „Meldung“ aus und geben Sie Ihre WhatsApp -Anmeldeinformationen ein.

2. Filtermeldungen mit einem Swap -Knoten filtern

Da sich dieser Workflow auf textbasierte Fragen konzentriert, verwenden Sie einen Swap-Knoten, um zwischen Textual content- und Nicht-Textual content-Nachrichten zu unterscheiden.

• Ändern Sie den Modus in „Regeln“.
• Legen Sie die erste Regel fest, um zu überprüfen, ob der Nachrichtenwert „Textual content“ ist und ihre Ausgabe in „unterstützt“ umbenannt.
• Fügen Sie eine andere Regel hinzu, um zu überprüfen, ob der Ausdruck der Nachrichtenzeichenfolge „nicht gleich“ für „Textual content“ ist, und benennt seine Ausgabe in „nicht unterstützt“. Dies erzeugt zwei verschiedene Routen

3. Behandeln Sie nicht unterstützte Fragen

Antworten Sie für die Route „nicht unterstützter“ einfach auf den Benutzer.

• Fügen Sie einen WhatsApp Enterprise Cloud hinzu. Senden Sie Message Node.
• Geben Sie Ihre Anmeldeinformationen an, setzen Sie den Vorgang auf „Senden“ und verwenden Sie einen Ausdruck für die Telefonnummer des Empfängers.
• Geben Sie für den Textkörper eine Nachricht wie: „Entschuldigung, wir können Ihre Abfrage nicht bearbeiten“.

4. Erstellen Sie den AI -Agenten für Textfragen

Hier erfolgt die Magie für unterstützte (Textual content-) Fragen.

• Fügen Sie einen AI -Agentenknoten hinzu: Dieser Agent wurde nicht nur für ein großes Sprachmodell (LLM) verwendet, sondern auch den in Teil 1 erstellten Vektorspeicher.
• Verbinden Sie eine Verbindung zu einem OpenAI -Modell: Verbinden Sie den AI -Agenten mit einem OpenAI -Modell, wählen Sie Ihr gewünschtes Modell und Bereitstellung von Anmeldeinformationen. Verwenden Sie für den Speicher „einfacher Speicher“. Wir haben uns für GPT-OSS-20B entschieden.
• Integrieren Sie das Vektor -Retailer -Software: Schließen Sie ein Vektor -Retailer -Such -Fragenbeantwortungswerkzeug an Ihren AI -Agenten an.
  – Verwenden Sie vor allem den gleichen Speicherschlüssel (z. B. „Datenspeicher eins“), den Sie im ersten Teil des Workflows definiert haben. Dies stellt sicher, dass der Agent auf die korrekten Produktkatalogdaten zugreift.
  – Fügen Sie Ihre OpenAI -Einbettungsmodell -Anmeldeinformationen für dieses Software hinzu.
• Legen Sie das Chat -Modell fest: Verwenden Sie für die Haupt -Chat -Interaktion das OpenAI -Chat -Modell, fügen Sie Ihre Anmeldeinformationen hinzu und wählen Sie das Modell aus.

5. Senden Sie die Antwort des Agenten über WhatsApp

Endlich einmal Ihr Agentenlappen (Retrieval-Augmented-Era) ist mit einer Antwort fertig und senden Sie sie direkt an den Benutzer.

• Fügen Sie einen weiteren WhatsApp Enterprise Cloud -Senden -Nachrichtenknoten hinzu.
• Fügen Sie Ihre Anmeldeinformationen hinzu, setzen Sie den Vorgang auf „Senden“ und verwenden Sie Ausdrücke sowohl für die Telefonnummer des Empfängers als auch für die Textbehörde (die die Antwort des Agenten enthält).

Mit diesen Schritten ist Ihr Workflow abgeschlossen! Sie haben jetzt einen leistungsstarken, automatisierten WhatsApp -Vertriebsassistenten, der in Ihrer Produktbroschüre gründlich geschult ist und in der Lage ist, echte Kundenfragen mit sofortigen, genauen Antworten zu bearbeiten, die alle über N8N, OpenAI und WhatsApp -Integration erfolgen.

Abschluss

Dieser agentische Lappen WhatsApp -Chatbot kombiniert natürlich Ihre spezifischen Produktinformationen aus einem Vektorspeicher mit den generativen Funktionen eines KI -Agenten, so dass jede Kundeninteraktion umsetzbar, genau und effektiv ist. Sie sind jetzt bereit, zu jeder Tageszeit echte Kundenanfragen zu behandeln, wodurch Ihr Verkaufsprozess und Ihr Kundenerlebnis robuster werden.

Datenwissenschaftler | AWS Licensed Options Architect | KI & ML Innovator

Als Datenwissenschaftler bei Analytics Vidhya spezialisiere ich mich auf maschinelles Lernen, Deep Studying und KI-gesteuerte Lösungen, die NLP-, Laptop-Imaginative and prescient- und Cloud-Technologien nutzen, um skalierbare Anwendungen zu erstellen.

Mit einem B.Tech in Informatik (Knowledge Science) aus VIT- und Zertifizierungen wie AWS Licensed Options Architect und TensorFlow umfasst meine Arbeit generative KI, Anomalie -Erkennung, falsche Nachrichtenerkennung und Emotionserkennung. Ich bemühe mich, intelligente Systeme zu entwickeln, die die Zukunft der KI prägen.