Автоматизируем анализ запросов пользователей с помощью шаблона n8n и Google Gemini AI

Анализ пользовательских запросов с помощью Google Gemini

Краткое описание
Шаблон n8n обрабатывает пользовательские запросы через вебхук, анализирует их с помощью Google Gemini AI и возвращает структурированный JSON-ответ.

Целевая аудитория

• Разработчики — для интеграции ИИ в приложения.
• Маркетологи — для автоматизации анализа клиентских запросов.
• Менеджеры проектов — для создания умных чат-ботов.
• Владельцы бизнеса — для автоматизации клиентской поддержки.
• Специалисты по автоматизации — для настройки интеллектуальных процессов.

Решаемая проблема

Обработка пользовательских запросов вручную занимает время и требует сложной аналитики. Этот шаблон автоматизирует анализ и предоставляет структурированные ответы.

Что автоматизируется

Шаблон выполняет следующие шаги:

1. Получение запроса — принимает пользовательский ввод через вебхук (GET-запрос с параметром input).
2. Отправка в Gemini AI — передаёт запрос в модель Google Gemini для анализа.
3. Обработка ответа — извлекает обоснование, окончательный ответ и URL-цитирований (если есть).
4. Формирование JSON — структурирует данные в JSON с полями: citation, reasoning, answer.
5. Возврат ответа — отправляет пользователю структурированный JSON через вебхук.

Используемые сервисы

• n8n Webhook — принимает пользовательский запрос.
• Google Gemini AI — анализирует запрос и генерирует ответ.
• HTTP Request — отправляет запрос в API Google Gemini.
• Code Node — структурирует ответ API в JSON.
• Respond to Webhook — возвращает пользователю итоговый ответ.

Сложность настройки

Средняя
Время: 1.5–2 часа — настройка вебхука, API и тестирование.

Что нужно для запуска

• n8n: Облачный или локальный экземпляр.
• Google Gemini: API-ключ для доступа к модели gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219.
• Настройка:
  1. Импортируйте JSON шаблона в n8n.
  2. Настройте вебхук для приёма GET-запросов с параметром input.
  3. Добавьте API-ключ Google Gemini в узел HTTP Request.
  4. Проверьте параметры модели (temperature, topK, topP, maxOutputTokens).
  5. Протестируйте с помощью инструмента, например, Postman, отправив запрос (например, ?input=Как улучшить SEO?).

Примеры использования

1. Чат-бот для клиентов: Разработчик интегрирует шаблон в чат-бот, чтобы отвечать на вопросы клиентов с обоснованием.
2. Анализ запросов: Маркетолог анализирует запросы пользователей для создания персонализированных предложений.
3. Автоматизация поддержки: Компания автоматизирует ответы на частые вопросы клиентов, добавляя ссылки на источники.

Результат

• Экономия времени: до 5–6 часов на обработке запросов вручную.
• Точность: структурированные ответы с обоснованием и цитированиями.
• Гибкость: легко интегрируется в приложения или чат-боты.
• Автоматизация: интеллектуальная обработка без необходимости писать сложный код.
• Удобство: JSON-ответ готов для дальнейшей обработки или хранения.

Теги

#автоматизация #ИИ #GoogleGemini #интеграция #аналитика #чатботы #рабочиепроцессы

А получить workflow «Автоматизируем анализ запросов пользователей с помощью шаблона n8n и Google Gemini AI» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:

Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская.
Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.

Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.