Automatisation Chat avec n8n : gestion des messages en temps réel
Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter la gestion des messages dans un environnement de chat, en intégrant des fonctionnalités d'intelligence artificielle et de stockage de données. Il est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent automatiser les réponses aux messages des utilisateurs tout en gardant une trace des interactions. Par exemple, une entreprise de service client peut utiliser ce workflow pour répondre rapidement aux questions fréquentes tout en enregistrant les échanges dans une base de données Postgres. Le workflow commence par un déclencheur de type 'When chat message received', qui active le processus dès qu'un message est reçu. Ensuite, il utilise un nœud 'AI Agent' pour analyser le contenu du message et déterminer la réponse appropriée. Les nœuds 'OpenAI Chat Model' et 'Simple Memory' sont intégrés pour enrichir les réponses avec des données contextuelles et mémoriser les interactions précédentes. Enfin, les informations peuvent être stockées dans une base de données Postgres via le nœud correspondant, permettant ainsi une gestion efficace des données. Les bénéfices pour les entreprises incluent une réduction significative du temps de réponse aux clients, une amélioration de l'expérience utilisateur et une meilleure gestion des données clients. Cette automatisation n8n permet non seulement d'optimiser les processus internes, mais aussi d'offrir un service client de qualité supérieure. Tags clés : automatisation, chat, OpenAI.
Vue d'ensemble du workflow n8n
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Détail des nœuds du workflow n8n
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"content": "## Try me out\nClick the 'chat' button at the bottom of the canvas and paste in:\n\n_Which tables are available?_"
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-60
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-320,
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"name": "Postgres",
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140,
260
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"query": "{{ $fromAI('sql_statement') }}",
"options": {},
"operation": "executeQuery"
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"credentials": {
"postgres": {
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"name": "Simple Memory",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
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0,
260
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"name": "AI Agent",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
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-100,
40
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"options": {}
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{
"id": "f21ac2dc-56ff-4ea6-a29e-168e7dfaf3fa",
"name": "OpenAI Chat Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
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-160,
260
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"parameters": {
"model": {
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"type": "ai_tool",
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[
{
"node": "AI Agent",
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]
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"OpenAI Chat Model": {
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[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
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"When chat message received": {
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[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
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}
]
]
}
}
}Pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux entreprises de service client, aux équipes marketing et aux développeurs souhaitant intégrer des solutions d'automatisation dans leurs systèmes de chat. Un niveau technique intermédiaire est recommandé pour la mise en place et la personnalisation du workflow.
Problème résolu
Ce workflow résout le problème de la lenteur des réponses aux messages des clients, qui peut entraîner une insatisfaction et une perte de clients. En automatisant les réponses et en stockant les interactions, les entreprises peuvent réduire le temps de traitement des demandes et améliorer la satisfaction client. Les utilisateurs bénéficient d'une réponse rapide et pertinente, ce qui renforce leur engagement.
Étapes du workflow
Étape 1 : Le workflow est déclenché par la réception d'un message dans le chat. Étape 2 : Le nœud 'AI Agent' analyse le message pour déterminer la réponse appropriée. Étape 3 : Les données contextuelles sont enrichies par le nœud 'OpenAI Chat Model'. Étape 4 : Les interactions sont mémorisées grâce au nœud 'Simple Memory'. Étape 5 : Les informations sont stockées dans une base de données Postgres pour un suivi ultérieur.
Guide de personnalisation du workflow n8n
Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier les paramètres du nœud 'When chat message received' pour l'adapter à votre plateforme de chat. Vous pouvez également ajuster les options du nœud 'OpenAI Chat Model' pour affiner les réponses générées par l'IA. Pensez à configurer la connexion à votre base de données Postgres en modifiant les requêtes et les options dans le nœud correspondant. Enfin, vous pouvez ajouter d'autres nœuds pour intégrer des fonctionnalités supplémentaires, comme l'envoi de notifications ou l'analyse des sentiments.