WhatsApp AI销售助理工作流
该工作流旨在通过WhatsApp接收客户咨询，利用OpenAI GPT-4智能模型和内存缓存，实现基于产品目录的智能问答，自动回复用户的产品信息。它支持PDF产品手册的自动导入与信息提取，构建产品知识库，并能够进行多轮对话记忆，提升客户服务的效率和体验，适用于企业销售和客户支持等场景。
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工作流名称
WhatsApp AI销售助理工作流
主要功能和亮点
该工作流通过WhatsApp接收客户的文本咨询，利用OpenAI GPT-4智能模型结合内存缓存，实现基于产品目录矢量数据库的智能问答，自动回复用户精准的产品信息。支持PDF产品手册自动导入与文本抽取，构建产品知识库，并通过AI Agent实时交互，提升客户服务效率和体验。
解决的核心问题
- 自动化处理客户通过WhatsApp发送的产品咨询，减轻人工客服压力
- 实时、准确地从产品手册中提取信息，避免信息滞后或错误
- 支持多轮对话记忆，保持客户会话上下文，增强交互连贯性
- 过滤非文本消息，保证问答流程稳定高效
应用场景
- 企业销售团队利用WhatsApp与客户进行产品咨询和互动
- 客户支持中心自动回复产品相关常见问题
- 营销活动中，通过聊天机器人提供即时产品信息和导购建议
- 任何需要基于文档知识库进行自然语言问答的场景
主要流程步骤
- 导入产品手册PDF：通过HTTP请求节点下载Yamaha 2024年产品手册PDF，并使用“Extract from File”节点抽取文本内容。
- 构建产品目录矢量库：文本通过递归文本分割后，使用OpenAI Embeddings模型生成向量，存入n8n内存矢量存储，建立产品知识库。
- 接收WhatsApp消息触发：通过WhatsApp触发器节点接收客户消息，判断消息类型，仅处理文本消息，非文本消息自动回复提示。
- AI销售助理智能回复：文本消息传入基于GPT-4模型的AI Agent，结合会话窗口缓存和产品矢量工具，智能检索并生成回答。
- 回复客户：通过WhatsApp发送节点，将AI生成的回复文本发送给客户，实现完整问答闭环。
涉及的系统或服务
- WhatsApp API：接收和发送客户消息
- OpenAI GPT-4模型：自然语言理解与生成
- OpenAI Embeddings模型：文本向量化
- n8n内存矢量存储：产品目录知识库构建与查询
- HTTP请求节点：下载产品手册PDF
- PDF文本抽取节点：提取产品手册内容
- 文本分割节点：优化知识库文本处理
适用人群或使用价值
- 企业销售和客户服务团队，提升自动化客户响应能力
- 市场营销人员，快速搭建智能产品咨询机器人
- 技术人员和自动化爱好者，利用n8n快速实现AI+聊天机器人方案
- 任何需要基于文档进行智能问答的业务场景，助力数字化转型和提升客户满意度
此工作流模板展示了如何结合WhatsApp、OpenAI和n8n强大的自动化与AI能力，实现一个智能、实时、基于知识库的销售助理聊天机器人，极大提升客户互动效率与体验。
My workflow 6
该工作流通过Slack的Slash命令实现AI聊天机器人功能，能够接收用户输入并生成智能回复，自动发送回Slack频道。它支持多条指令切换，提升了消息交互的灵活性和效率，帮助用户在Slack中快速搭建智能问答系统，解决了传统聊天机器人的复杂性问题。适用于企业内部沟通、客服自动回复及教育培训等场景，显著提升了用户体验和工作效率。
Testing Mulitple Local LLM with LM Studio
该工作流实现了对多个本地大语言模型的自动化测试与性能评估，集成了LM Studio服务器，支持动态调用各模型生成文本。用户可以通过自定义提示词引导模型输出符合特定可读性标准的文本。同时，工作流内置多项文本分析指标，实时计算输出质量，并将结果自动保存至Google Sheets，方便后续比较与数据追踪，大幅提升语言模型测试的效率与准确性。
Twilio短信智能缓冲回复工作流
该工作流通过接收用户的短信，在短时间内将快速发送的多条消息缓存在Redis中。经过5秒的延迟判断后，将这些消息整合为一条发送给AI模型生成统一回复，最终通过短信返回给用户。此过程有效解决了用户频繁输入时的断续回复问题，提升了对话的连贯性和用户体验，适用于客服自动回复、智能聊天机器人等场景。
modelo do chatbot
该工作流构建了一个智能聊天机器人，旨在根据用户的个人信息和需求，快速推荐合适的健康保险产品。通过结合OpenAI的语言模型与持久化聊天记忆，机器人能够动态解析用户输入，实现个性化服务。同时，集成外部API和知识库，进一步丰富回答内容，提升用户交互体验，解决传统客服响应慢和匹配不精准的问题。
Fine-tuning with OpenAI models
该工作流实现了基于OpenAI模型的全自动微调流程，简化了传统模型微调的繁琐步骤。用户只需手动启动工作流，即可从Google Drive下载训练数据，自动上传至OpenAI进行微调训练，并生成可通过API调用的定制模型。此流程支持智能问答功能，适用于企业、教育及客服等领域，帮助用户快速搭建专业的AI助手，提升业务智能化水平。
Dynamically switch between LLMs Template（动态切换大型语言模型模板）
该工作流能够根据用户输入动态选择不同的大型语言模型进行对话生成，灵活调用多种OpenAI模型以满足复杂的客户需求。它具备自动校验生成回复的质量，确保内容礼貌且切中要害。此外，工作流还设有错误检测和自动切换机制，提升了对话的鲁棒性和成功率，适用于客服自动应答、AI实验平台及智能助理等场景。通过智能化管理，显著提高客户服务效率。
智能Todoist任务自动分类与优先级更新
该工作流通过定时获取Todoist中的待办任务，利用AI智能分析任务内容，实现自动分类与优先级更新。用户无需手动操作，能够高效管理任务，避免遗漏重要事项。适合个人及团队使用，尤其在任务量大、分类复杂时，极大提升了任务管理的智能化与效率，帮助用户更合理地安排时间和精力。
spy tool
该工作流具备自动监控指定网站内容的能力，通过智能解析网页变化，并运用AI模型进行差异分析，精准判断是否需要发送邮件通知。它整合了网页抓取、内容对比与自动邮件发送等功能，避免了无关变动的干扰，确保用户及时获得重要更新，极大提升信息监控的效率与精准度，适用于市场分析、产品管理及媒体公关等多个场景。