Trabajo / n8n, RAG
Atención al cliente con IA
Un solo asistente, hecho para WhatsApp, Messenger e Instagram, que sabe si habla con un consumidor o con un negocio y responde con los documentos de la propia empresa.
El problema
Consumidores y compradores de negocio escribían a la misma bandeja. Un consumidor quiere saber dónde comprar un producto. Un restaurante quiere una lista de precios y un vendedor. Los dos recibían el mismo trato.
Lo que construí
Un agente enrutador lee el mensaje y decide: consumidor o negocio. Cada lado tiene su propio agente con su propia base de conocimiento. El conocimiento sale de documentos que la empresa guarda en una carpeta compartida. Un flujo los divide, genera los embeddings y los guarda en Postgres.
El agente de negocios clasifica el contacto en uno de tres tipos y junta un lead: cuatro campos, una pregunta por turno. Guarda apenas tiene un nombre y un teléfono, así que una conversación a medias igual es un lead. A ventas le llega un correo.
Cada agente tiene un tope fijo de pasos. Un agente sin tope puede seguir llamando a un modelo toda la noche.
El pase a una persona no está en esta versión. Está en la versión pública de este bot, que puedes leer en GitHub.
Cómo encaja todo
- CanalesWhatsApp, Messenger, Instagram
- Entradaflujo de n8n, un solo formato para los tres
- Agente enrutadorconsumidor o negocio, memoria por conversación
- Agentes especialistasagente de consumidores, agente de negocios con captura de leads
- Conocimientopgvector en Postgres, reranker, documentos de una carpeta compartida
Qué resultó
| Canales para los que está hecho | 3 | medido |
|---|---|---|
| Bases de conocimiento | 2 | medido |
| Tipos de contacto que reconoce el agente de negocios | 3 | medido |
No he contado las conversaciones, así que aquí no hay un número para eso.