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Workflow n8n

Automatisation Chat avec n8n : réponses instantanées et météo

  • Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser les réponses aux messages dans un chat, tout en intégrant des informations météorologiques en temps réel. Idéal pour les entreprises souhaitant améliorer leur service client, ce système permet de répondre instantanément aux requêtes des utilisateurs tout en fournissant des données pertinentes sur la météo. En utilisant des outils comme Langchain et des nœuds spécifiques, ce workflow offre une solution efficace pour les équipes de support ou de vente qui interagissent régulièrement avec des clients via des plateformes de chat.
  • Le déroulé du workflow commence par un déclencheur manuel de message de chat, qui active le processus. Ensuite, le système utilise un agent AI pour analyser le message et déterminer la réponse appropriée. Pour enrichir les réponses, le workflow intègre également une requête HTTP pour obtenir les données météorologiques actuelles. Les informations sont ensuite traitées et affichées à l'utilisateur via des notes autocollantes, permettant une visualisation claire et rapide des réponses.
  • Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction des temps de réponse, amélioration de l'expérience utilisateur, et capacité à fournir des informations contextuelles en temps réel. En intégrant des données externes comme la météo, les entreprises peuvent offrir un service plus complet et engageant, renforçant ainsi leur relation client.
Tags clés :automatisationchatn8nservice clientLangchain
🎯Pour qui ?🧩Problème résolu📋Étapes du flux🛠Guide de personnalisation
Catégorie: Manual · Tags: automatisation, chat, n8n, service client, Langchain❤ 0

Workflow n8n chat, service client, Langchain : vue d'ensemble

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

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Workflow n8n chat, service client, Langchain : détail des nœuds

  • Sticky Note4

    Ce noeud crée une note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • On new manual Chat Message

    Ce noeud déclenche le workflow lorsqu'un nouveau message de chat manuel est reçu.

  • Wikipedia

    Ce noeud interroge Wikipedia pour obtenir des informations basées sur une requête.

  • Sticky Note3

    Ce noeud crée une note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Sticky Note6

    Ce noeud crée une note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Window Buffer Memory

    Ce noeud gère la mémoire tampon de la fenêtre pour stocker le contexte des interactions.

  • AI Agent

    Ce noeud représente un agent d'IA qui traite le texte et les options fournies.

  • Weather HTTP Request

    Ce noeud effectue une requête HTTP pour obtenir des données météorologiques à partir d'une URL spécifiée.

  • Ollama Chat Model

    Ce noeud utilise le modèle de chat Ollama pour générer des réponses basées sur les options fournies.

  • Sticky Note

    Ce noeud crée une note autocollante avec une couleur, une hauteur et un contenu spécifiés.

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          "name": "Local Ollama service"
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        "height": 240,
        "content": "### In System Message, add the following.\n\n\"You are a helpful assistant, with weather tool and wiki tool. find out the latitude and longitude information of a location then use the weather tool for current weather and weather forecast. For general info, use the wiki tool.\""
      },
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      ]
    },
    "Weather HTTP Request": {
      "ai_tool": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_tool",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Window Buffer Memory": {
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          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_memory",
            "index": 0
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    "On new manual Chat Message": {
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        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n chat, service client, Langchain : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse principalement aux équipes de support client et de vente qui utilisent des plateformes de chat pour interagir avec leurs clients. Il est adapté aux entreprises de taille moyenne à grande, souhaitant automatiser leurs réponses tout en intégrant des informations utiles et en temps réel.

Workflow n8n chat, service client, Langchain : problème résolu

Ce workflow résout le problème des temps de réponse lents dans les interactions de chat, en permettant aux entreprises de fournir des réponses instantanées aux questions des clients. En intégrant des données météorologiques, il réduit également le besoin de recherches manuelles, ce qui améliore l'efficacité des équipes. Les utilisateurs bénéficient ainsi d'une expérience plus fluide et engageante, augmentant leur satisfaction et fidélité.

Workflow n8n chat, service client, Langchain : étapes du workflow

Étape 1 : Le workflow commence avec un déclencheur manuel lorsque un nouveau message est reçu dans le chat.

  • Étape 1 : Le message est analysé par un agent AI qui détermine la réponse appropriée.
  • Étape 2 : Une requête HTTP est effectuée pour récupérer les données météorologiques actuelles.
  • Étape 3 : Les réponses et les informations météorologiques sont affichées à l'utilisateur via des notes autocollantes, offrant une visualisation claire et rapide.

Workflow n8n chat, service client, Langchain : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier le déclencheur manuel pour l'adapter à d'autres plateformes de chat ou intégrer d'autres outils de communication. Vous pouvez également ajuster les paramètres de l'agent AI pour affiner les réponses fournies. Pour la requête météo, il est possible de changer l'URL pour utiliser un autre service météo ou d'ajouter des paramètres supplémentaires pour des données plus spécifiques. Assurez-vous de sécuriser les connexions API et de monitorer le flux pour garantir une performance optimale.