Répondre sur WhatsApp à partir de documents Google Drive
Un numéro WhatsApp Business répond aux questions de vos contacts à partir de vos documents Google Drive. Un premier parcours lit les fichiers du Drive, les découpe, les vectorise avec OpenAI et les range dans Qdrant. Un second parcours, déclenché par le webhook de Meta, fait répondre un AI Agent qui consulte cette base. Créez la collection Qdrant avant le premier chargement.
- Déclencheur
- Webhook
- Taille
- 22 nœuds
- Outils
- Agent IA, OpenAI, Qdrant, Requêtes HTTP (API), Google Drive, WhatsApp
Comment fonctionne ce workflow
- 1
Le déclencheur manuel lance le chargement, et le nœud Google Drive fournit les fichiers.
- 2
Default Data Loader et Token Splitter découpent les documents en morceaux.
- 3
Embeddings OpenAI vectorise les morceaux, qui sont écrits dans la collection Qdrant.
- 4
Le nœud Webhook reçoit les requêtes de Meta, et le nœud IF ne garde que les messages de l'utilisateur.
- 5
L'AI Agent répond avec le modèle OpenAI, la mémoire de conversation et l'outil Qdrant, puis le nœud WhatsApp renvoie le texte.
- 6
Le nœud Respond to Webhook répond à Meta.
Quand l'utiliser
- Répondre aux questions de clients à partir d'une FAQ ou d'un catalogue rangés dans Google Drive.
- Donner à une équipe un accès par WhatsApp aux procédures d'un dossier partagé.
À préparer avant l'import
- Une application Meta for Developers avec WhatsApp configuré
- Des identifiants WhatsApp dans n8n
- Une clé API OpenAI
- Une instance Qdrant, avec son URL, et une collection créée
- Des identifiants Google Drive dans n8n
Bon à savoir
Donnez la même URL de production aux nœuds Verify et Respond, en GET pour Verify et en POST pour Respond, puis supprimez Verify une fois la vérification faite.
Installer ce template dans n8n
- Téléchargez le fichier JSON avec le bouton en haut de la page.
- Dans n8n, ouvrez le menu d'un workflow vide, choisissez « Import from File » et sélectionnez le fichier.
- Reliez vos propres identifiants à chaque nœud qui en demande un, lancez un test, puis activez le workflow.
Ce template fonctionne sur n8n auto-hébergé comme sur n8n Cloud. Les nœuds IA demandent une version récente de n8n.
Autres templates : RAG & Base de Connaissances
- Indexer des fichiers JSON depuis FTP dans QdrantLit des fichiers JSON sur un serveur FTP, calcule leurs embeddings OpenAI et les écrit dans une collection Qdrant.
- Interroger l'API GitHub en chat avec RAG, Pinecone et OpenAIUn chatbot qui répond aux questions sur l'API GitHub à partir de sa spécification OpenAPI, indexée dans Pinecone.
- Interroger ses e-mails sur Telegram avec un agent RAGUn agent IA répond à vos questions sur vos e-mails, à partir d'une base vectorisée et d'une base SQL, depuis Telegram ou le chat de n8n.
- Interroger des PDF Google Drive avec un agent RAG MilvusUn agent de chat qui répond à partir de vos PDF Google Drive, indexés dans une base vectorielle Milvus.
- Recommander des recettes HelloFresh par chat avec Qdrant et MistralRecommande des recettes HelloFresh de la semaine selon vos goûts, depuis un chat, à partir d'une base vectorielle Qdrant.
- Analyser les avis Trustpilot par clusters avec QdrantRegroupe les avis Trustpilot d'une entreprise par thème à partir d'embeddings Qdrant, puis fait résumer chaque groupe par un LLM.
Vous voulez ce workflow branché sur vos outils ?
Ce template est un point de départ. Nous l'adaptons à vos règles, à vos comptes et à votre hébergement, puis nous le maintenons.
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