餐厅智能订单聊天助手工作流

工作流名称

餐厅智能订单聊天助手工作流

主要功能和亮点

本工作流基于AI语言模型，能够实时与顾客进行自然语言对话，智能识别并提取订单中的菜品名称、数量和桌号信息，自动校验并确认订单细节，最后将订单数据结构化后批量写入Google Sheets，实现点单自动化与数字化管理。

解决的核心问题

• 传统点单过程易出现信息录入错误、遗漏数量或桌号，导致服务效率低下。
• 多样化的口语表达和拼写错误给订单识别带来挑战。
• 需要将非结构化的文本订单快速转换为可用于后端系统的数据格式。
• 实现点单数据的自动存档和实时跟踪，方便运营管理。

应用场景

适用于餐厅、咖啡厅、酒吧等餐饮行业，通过聊天机器人辅助服务员与顾客沟通点餐，实现点单自动解析与电子化存储。尤其适合忙碌时段提升点单效率，减少人为错误。

主要流程步骤

1. 接收顾客聊天消息：通过聊天触发节点捕获顾客订单文本。
2. AI智能对话交互：AI代理节点引导顾客确认订单，处理缺失信息和拼写纠错。
3. 信息提取：利用LangChain信息提取节点识别订单中的菜品、数量和桌号。
4. 条件判断：判断提取结果是否为空，若为空则不处理。
5. Python代码处理：将提取的原始JSON订单数据拆分为独立的订单项。
6. 循环批量处理：逐条订单项循环处理。
7. 数据写入Google Sheets：将每条订单记录（包含菜品、数量、桌号及时间戳）追加写入指定的Google表格。
8. 调用子工作流（可选）：将处理后的订单数据传递给餐厅POS系统等下游工作流。

涉及的系统或服务

• OpenAI GPT-4o-mini模型：用于自然语言理解和对话交互。
• LangChain信息提取器：结构化提取订单关键信息。
• Google Sheets：订单数据存储和管理平台。
• Python代码节点：自定义数据拆分与处理逻辑。
• n8n子工作流调用：实现与其他自动化流程的无缝集成。

适用人群或使用价值

• 餐厅经理和运营人员：提升点单准确率和效率，方便订单数据统计与分析。
• 服务员和前台人员：减轻点单负担，避免重复确认，提高客户满意度。
• 餐饮行业数字化转型项目：实现从人工点单向智能自动化点单的升级。
• 开发者和自动化工程师：可作为智能客服与订单管理集成的示范案例，易于扩展和定制。

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通过这一智能订单聊天助手工作流，餐厅能够实现从顾客自然语言点单到数字化订单管理的全链路自动化，显著提升服务响应速度和运营效率。