WhatsApp 智能销售助理
该工作流是一个智能销售助理，通过 WhatsApp 接收客户咨询，并利用先进的 AI 技术和向量检索实时回答用户关于雅马哈 2024 年动力扬声器的产品信息。它具备多轮对话记忆与自动回复功能，能够高效处理客户提问，提升服务质量和满意度，帮助企业实现自动化客户支持和销售效率的提升。
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工作流名称
WhatsApp 智能销售助理
主要功能和亮点
该工作流通过 WhatsApp 接收客户消息，利用 OpenAI GPT-4 AI 代理结合向量检索技术，智能回答用户关于 2024 年雅马哈动力扬声器产品手册的各种问题。核心亮点包括文本消息过滤、多轮对话记忆、基于产品目录向量库的精准信息查询以及自动回复功能，打造高效且智能的客户咨询体验。
解决的核心问题
传统客服难以快速准确回答产品详情和规格问题，且无法实现智能记忆和上下文关联。此工作流通过 AI 代理结合产品目录知识库，实现自动化、智能化的客户咨询回复，提升客户满意度和销售支持效率。
应用场景
- 企业通过 WhatsApp 直接与客户沟通产品信息
- 销售团队提供 24/7 智能咨询支持
- 在线客服自动化，减少人工投入
- 快速响应用户关于产品目录和技术规格的询问
主要流程步骤
- 产品手册获取与解析：通过 HTTP 请求节点下载雅马哈2024年动力扬声器PDF手册，使用“Extract from File”节点提取文本内容。
- 文本拆分与向量化：利用递归文本拆分器将手册内容分段，并通过 OpenAI Embeddings 生成文本向量。
- 构建产品目录向量库：将向量存入内存型向量库，作为AI代理的知识基础。
- 消息触发与过滤：通过 WhatsApp Trigger 捕捉客户消息，过滤非文本类型消息。
- AI销售代理处理询问：基于 GPT-4 模型的 AI 代理结合向量检索，理解并回答客户提问，同时保持会话上下文记忆。
- 回复客户：通过 WhatsApp 节点将AI生成的回答发送给用户，未支持消息类型则发送提示消息。
涉及的系统或服务
- WhatsApp：消息接收与发送
- OpenAI GPT-4：自然语言理解与生成
- OpenAI Embeddings：文本向量生成
- 内存型向量存储（Vector Store In Memory）：产品目录知识库
- HTTP Request：产品手册文件下载
- 文本提取与拆分节点：手册内容处理
适用人群或使用价值
- 需要通过 WhatsApp 提供智能客户支持的销售及客服团队
- 企业希望自动化客户咨询流程，提升响应速度和准确度
- 需要构建基于产品文档的智能问答系统的技术开发者
- 寻求低成本、高效率AI客服解决方案的中小企业
此工作流简化了复杂的AI问答系统搭建流程，使企业能够快速部署基于产品目录的智能销售助理，提升客户体验并助力销售转化。
RAG: Context-Aware Chunking | Google Drive to Pinecone via OpenRouter & Gemini
该工作流能够自动从Google Drive文档中提取文本，采用上下文感知的方法进行分块处理，并通过OpenRouter和Google Gemini将文本块转换为向量，存储至Pinecone数据库。其主要优势在于提高了文档检索的准确性和相关性，避免了传统搜索方式对语义理解的不足，适用于企业知识库建设、大型文档管理以及智能问答系统等多种场景，实现了文档处理的全流程自动化。
RAG & GenAI App With WordPress Content
该工作流通过自动抓取WordPress网站的公开内容，利用生成式AI和向量数据库，实现了智能问答系统。它将文章和页面内容转换为Markdown格式，并生成向量表示，支持快速语义检索。用户可实时提问，系统结合相关内容生成准确回答，提升网站互动体验。这一方案适合需要智能客服和知识管理的企业或个人网站，确保内容始终更新并高效服务访客。
🌐 Confluence Page AI Powered Chatbot
该工作流将Confluence云端文档与AI聊天机器人相结合，用户通过聊天界面提问，系统自动调用API获取相关页面内容，并利用GPT-4模型进行智能问答。它支持多轮对话记忆，确保上下文连贯，并能通过Telegram推送结果，提升信息检索效率，方便企业内部知识管理、技术文档查询及客户支持，实现快速准确的信息获取。
Perplexity AI 智能问答集成工作流
该工作流利用Perplexity AI的Sonar Pro模型，提供智能问答功能，用户可自定义系统提示和问题，并灵活设置查询域名。通过API集成，自动提取和清洗返回答案，提升信息获取的效率和准确性。适用于客服回复、市场调研、内部培训等多种场景，帮助用户快速获得结构化的权威答案，减少手动搜索的繁琐步骤。
Automated Research Report Generation with OpenAI, Wikipedia, Google Search, and Gmail/Telegram
该工作流旨在自动化生成基于用户主题的研究报告，集成了OpenAI、Wikipedia、新闻API、Google搜索及Google Scholar等多种信息来源。通过智能分析和整合，生成结构化的PDF报告，涵盖主题介绍、关键发现及学术见解，并自动通过Gmail和Telegram发送给指定用户。同时，所有数据记录至Google Sheets，方便后续管理与追踪，极大提升了研究效率和信息整合的准确性。
Chat with GitHub OpenAPI Specification using RAG (Pinecone and OpenAI)
该工作流利用RAG技术，结合Pinecone向量数据库和OpenAI智能模型，构建了一个针对GitHub API的智能问答聊天机器人。它能够实时抓取和索引GitHub的API文档，通过向量搜索与语义理解，快速回答用户的技术查询，显著提高开发者获取接口信息的效率和准确性，适用于技术支持、文档维护和学习培训等场景。
💥🛠️ Build a Web Search Chatbot with GPT-4o and MCP Brave Search
该工作流构建了一个智能聊天机器人，结合了 GPT-4o 语言模型和 MCP Brave Search，能够实时处理用户的聊天消息并执行网络搜索。机器人不仅能够生成高质量的智能回复，还支持短期记忆，增强对话的连贯性与用户体验，适用于自动化客服、知识检索以及信息查询等多种场景，帮助用户快速获取所需信息，提升交互效率。
N8N Español - NocodeBot
该工作流创建了一个多语言No-Code工具查询机器人，用户在Telegram中输入工具名称后，机器人自动从远程数据库获取详细信息，并将其翻译成用户的母语，随后以图文消息形式发送。通过这一过程，用户能够轻松获取No-Code工具的介绍，克服语言障碍，实现信息的即时获取，极大提升了查询的便捷性和友好度，适合多语言环境下的技术支持与教育培训。