WhatsApp RAG Чат-бот с Supabase, Gemini 2.5 Flash и OpenAI Embeddings
Этот шаблон n8n превращает WhatsApp в ИИ-помощника, который отвечает на вопросы по загруженным документам, используя RAG для поиска и Gemini для генерации ответов.
Кому подойдёт
- Специалисты по поддержке: Для автоматизации ответов на FAQ.
- Менеджеры по продуктам: Для быстрого доступа к документации.
- Внутренние команды: Для работы с корпоративными знаниями.
- Разработчики: Для создания чат-ботов без кода.
Решаемая проблема
Ручная обработка документов и поиск информации в чате отнимают время и приводят к ошибкам.
Этот шаблон позволяет загружать файлы в WhatsApp и получать точные ответы на основе их содержания.
Что автоматизируется
Процессы:
- Получение сообщений в WhatsApp (текст или документы).
- Разделение на запросы или загрузки файлов.
- Транскрипция и хранение документов в Supabase с эмбеддингами.
- Поиск релевантного контекста для вопросов и генерация ответов.
- Отправка ответов обратно в WhatsApp.
Шаги:
- Триггер WhatsApp: New WhatsApp Message получает сообщение.
- Проверка типа: Check if Query or Document определяет, текст или файл.
- Обработка запроса: RAG Query Agent ищет контекст в Supabase.
- Эмбеддинги запроса: Generate OpenAI Embeddings создаёт векторы.
- Поиск контекста: Retrieve Context from Supabase находит релевантные данные.
- Генерация ответа: Google Gemini LLM формирует ответ на основе контекста.
- Отправка: Send WhatsApp Reply возвращает сообщение.
- Загрузка файла: Get Document URL получает URL документа.
- Скачивание: Download WhatsApp Document загружает файл.
- Конвертация: Convert File to Text превращает файл в текст.
- Эмбеддинги документа: Generate OpenAI Embeddings создаёт векторы.
- Хранение: Store Embeddings in Supabase сохраняет в базу.
Используемые сервисы
- WhatsApp Business API: Триггер и отправка сообщений.
- Supabase: Векторное хранилище для документов и поиска.
- OpenAI Embeddings: Создание векторов для текста и запросов.
- Google Gemini (2.5 Flash): Генерация ответов на основе контекста.
Сложность настройки
- Уровень: Средний — подключаете API и базу данных.
- Время: ~15-20 минут на учётные данные и тестирование.
Что нужно для запуска
Аккаунты:
- WhatsApp Business API (или Twilio sandbox).
- Supabase (для векторного хранилища).
- OpenAI (для эмбеддингов).
- Google AI (для Gemini).
- n8n (облачный или self-hosted).
API-ключи:
- WhatsApp API Token.
- Supabase credentials (URL, Key).
- OpenAI API Key.
- Google Gemini API Key.
Предварительные требования:
- Настройте вебхук WhatsApp для n8n.
- Создайте таблицу documents в Supabase с векторным индексом.
- Подключите учётные данные в n8n.
- Загружайте документы через WhatsApp для заполнения базы.
- Тест: Отправьте вопрос или файл в чат.
Примеры использования
- Поддержка клиентов: Загружаете FAQ в бот — отвечаете клиентам на основе документов.
- Корпоративные знания: Храните инструкции в Supabase — сотрудники получают ответы в WhatsApp.
- Продуктовая команда: Анализируете документацию — бот извлекает релевантные разделы.
Результат
Вы получите WhatsApp-бота, который:
- Отвечает на вопросы по документам с точностью RAG.
- Экономит часы на поиск информации.
- Хранит знания в Supabase для масштаба.
- Работает в реальном времени без кода.
#автоматизация #чатбот #WhatsApp #RAG #Supabase #Gemini #OpenAI
А получить workflow «Создаем WhatsApp-бота с RAG: шаблон n8n для ответов на вопросы по документам» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.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.
