智能商务WhatsApp AI RAG聊天机器人工作流

工作原理：
Webhook设置：工作流首先设置用于验证和响应的webhook。Verify webhook接收GET请求并发送回验证码，而Respond webhook处理来自Meta的关于WhatsApp消息的传入POST请求。
消息处理：一旦收到消息，工作流会检查传入的JSON是否包含用户消息。如果是，则进一步处理消息；否则，发送通用响应。
AI代理交互：用户的消息传递给AI代理节点，该节点使用带有为电子产品商店定制的预定义系统消息的对话代理。这确保AI基于知识库提供准确和专业的响应。
知识库利用：AI代理引用存储在Qdrant（向量数据库）中的知识库。从Google Drive下载文档，使用OpenAI嵌入进行向量化，并存储在Qdrant中以便在对话期间检索。
响应生成：AI代理使用OpenAI聊天模型（gpt-4o-mini）生成响应，并通过WhatsApp发送回用户。

设置步骤：

创建Qdrant集合：
更新工作流中的QDRANTURL和COLLECTION变量。
使用Create collection HTTP请求节点在Qdrant中初始化集合。

向量化文档：
配置Get folder和Download Files节点以从指定的Google Drive文件夹获取文档。
使用Embeddings OpenAI节点为下载的文件生成嵌入。
使用Qdrant Vector Store节点将向量化文档存储在Qdrant中。

配置Webhook：
确保Verify和Respond webhook具有相同的URL。
将Verify webhook设置为使用GET HTTP方法，将Respond webhook设置为使用POST HTTP方法。

设置AI代理：
为AI代理定义系统提示，指定产品信息、技术支持、客户服务和知识库使用的指南。
将AI代理链接到OpenAI聊天模型，并根据需要配置任何其他工具。

测试工作流：
使用When clicking ‘Test workflow’节点手动触发工作流，以确保所有组件正常运行。
监控数据通过节点的流动，并验证响应是否准确生成和发送。

通过遵循这些步骤，工作流将完全可操作，实现一个强大的AI驱动聊天机器人，能够通过WhatsApp处理客户查询。

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