Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Workflow
1. Chat Trigger
- Node Name: Chat Trigger
- Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger
- Zweck: Dieser Node fungiert als Auslöser für den Chatbot. Er empfängt die Benutzeranfragen über einen Webhook.
- Einstellungen:
- Webhook ID: 1f83e8ac-d465-454a-8327-cef7f0149cb1
- Initial Messages: „Olá 👋\nSou Jovelino, o serviço de IA do Joov, me mande sua pergunta e responderei em seguida! :)“
2. If
- Node Name: If
- Typ: n8n-nodes-base.if
- Zweck: Überprüft Bedingungen, um den weiteren Verlauf des Workflows zu steuern.
- Einstellungen:
- Bedingungen: Es überprüft, ob die Variablen „leadData“ existieren und ob bestimmte Werte übereinstimmen.
3. Edit Fields1
- Node Name: Edit Fields1
- Typ: n8n-nodes-base.set
- Zweck: Hier werden bestimmte Felder gesetzt, die für die Kommunikation mit dem Benutzer erforderlich sind.
- Einstellungen:
- chatInput: Enthält eine vorbereitete Nachricht mit Benutzerdaten.
- session_id: Verwendet die aktuelle Sitzung ID als Identifikator.
4. OpenAI
- Node Name: OpenAI
- Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.openAi
- Zweck: Kommuniziert mit der OpenAI API, um Antworten basierend auf dem chatInput zu generieren.
- Einstellungen:
- assistantId: Identifiziert den verwendeten OpenAI-Assistenten.
5. Edit Fields2
- Node Name: Edit Fields2
- Typ: n8n-nodes-base.set
- Zweck: Setzt die Felder für den nächsten Schritt, basierend auf den vorherigen Eingaben.
- Einstellungen:
- chatInput: Bezieht den Input vom vorhergehenden Trigger.
- session_id: Wiederverwendet die session_id.
6. OpenAI2
- Node Name: OpenAI2
- Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.openAi
- Zweck: Führt einen weiteren API-Aufruf an OpenAI aus, um spezifische Informationen zu verarbeiten.
- Einstellungen:
- text: Bezieht die chatInput von vorherigen Nodes.
- prompt: Definiert die Art der Anfrage an den OpenAI-Dienst.
7. Postgres Chat Memory
- Node Name: Postgres Chat Memory
- Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat
- Zweck: Speichert den Verlauf der Konversation für zukünftige Referenzen in einer PostgreSQL-Datenbank.
- Einstellungen:
- tableName: Gibt die Datenbanktabelle an, in der die Konversationen gespeichert werden.
- sessionKey: Verwendet die session_id der aktuellen Benutzeranfrage.
8. External API
- Node Name: External API
- Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.toolHttpRequest
- Zweck: Sendet eine Anfrage an eine externe API, um spezifische Benutzerdaten zu bearbeiten.
- Einstellungen:
- URL: Die URL der API, die kontaktiert wird.
- method: Hier wird POST verwendet, um Daten zu senden.
9. Knowledge Base
- Node Name: Knowledge Base
- Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.toolHttpRequest
- Zweck: Abfrage der Wissensdatenbank für spezifische Produktinformationen basierend auf Benutzereingaben.
- Einstellungen:
- URL: Gibt die Basis-URL der Wissensdatenbank an.
10. Products in Database
- Node Name: Products in Daatabase
- Typ: n8n-nodes-base.mySqlTool
- Zweck: Führt eine SQL-Abfrage in einer MySQL-Datenbank durch, um Produkte basierend auf Benutzereingaben zu finden.
- Einstellungen:
- query: SQL-Anweisung zum Abrufen von Produktinformationen unter bestimmten Bedingungen.
Ergebnis
Mit diesem Workflow wird ein nahtloser Dialog zwischen dem Nutzer und dem Chatbot realisiert. Der Bot kann relevante Informationen abrufen und speichern, basierend auf den angegebenen Eingaben des Benutzers und bietet zielgerichtete Antworten an.
Für ein detailliertes Lernen und mehr Beispiele besuchen Sie die [Download Link](https://drive.google.com/uc?id=1JC_RsyoIMTYFnBY2ET8L6fwQMuxTt9KA&export=download).