Базовый RAG-чатбот

СКАЧАТЬ ВОРКФЛОУ

Этот рабочий процесс позволяет создать базовый чатбот с Retrieval-Augmented Generation (RAG) на базе n8n. Воркфлоу автоматически обрабатывает вопросы пользователя и дополняет ответы ИИ актуальной информацией из выбранной базы знаний. Результат: чатбот, способный давать более точные ответы с учётом данных из корпоративных или публичных источников.
Что делает этот рабочий процесс? Воркфлоу автоматизирует приём пользовательских запросов, поиск релевантной информации в заранее загруженной базе знаний и генерацию обоснованных ответов с помощью языковой модели. RAG-подход усиливает качество чата и снижает количество “галлюцинаций” ИИ за счёт актуальных данных.
Для кого этот рабочий процесс?
  • IT-специалисты, создающие внутренних помощников
  • Менеджеры поддержки и службы заботы о клиенте
  • Аналитики и интеграторы n8n, внедряющие ИИ-решения
  • Руководители, заинтересованные в автоматизации обработки обращений и знаний

Преимущества:
💡 Повышает точность и обоснованность ответов ИИ
⚡️ Ускоряет внедрение RAG-архитектуры без программирования
🔁 Гибкая интеграция с внутренними базами знаний
🔒 Локальная или облачная обработка данных
🚀 Используются только популярные ноды n8n и готовые API
Как это работает?
  1. Пользователь отправляет текстовый вопрос через стартовый триггер (например, Webhook).
  2. Воркфлоу ищет релевантные документы или фрагменты из базы знаний на основе запроса (RAG — Retrieval).
  3. Система передаёт найденные тексты и исходный запрос в языковую модель (генерация — Generation).
  4. Модель формирует итоговый обоснованный ответ, используя как исходные, так и найденные данные.
  5. Ответ возвращается пользователю через тот же канал (например, мессенджер или e-mail).
Используемые основные узлы n8n:
🧩 Webhook — приём входящих запросов от пользователя
🧩 HTTP Request — поиск данных в базе знаний или внешней системе
🧩 Function/Code — обработка структуры данных для генерации
🧩 OpenAI / LLM API — генерация финального ответа на основе контекста
🧩 Respond to Webhook (или другой output node) — возврат ответа пользователю

Что требуется для работы?
  • Аккаунт в n8n (on-premise или облако)
  • Ключ/доступ к языковой модели (например, OpenAI или другому LLM-провайдеру)
  • База знаний в совместимом формате (например, векторная БД, файлы или корпоративный API)
  • Настроенный вебхук или канал для приёма вопросов.

Как настроить:
1. Импортируйте воркфлоу в свой экземпляр n8n
2. Укажите свои ключи API для LLM и/или поиска
3. Задайте источник базы знаний (например, путь к БД или ссылку на файл)
4. Проверьте корректность маппинга входящих и исходящих данных
5. Запустите тест — отправьте пробный вопрос через триггер
6. При необходимости — адаптируйте под свой канал коммуникации и интерфейс пользователя
7. Обеспечьте регулярное обновление источника знаний для повышения релевантности