Assistente WhatsApp com IA para processamento de conteúdo em múltiplos formatos
Esta automação inteligente de chatbot para WhatsApp usa os modelos de linguagem da OpenAI para entender e responder a uma ampla gama de entradas do usuário, incluindo texto, notas de voz, imagens e documentos em PDF.
Ao manter o histórico da conversa, o bot pode participar de interações sensíveis ao contexto, adaptando suas respostas às necessidades do usuário. Projetado para entusiastas de mensagens e bots, este fluxo de trabalho se integra perfeitamente com o WhatsApp e aproveita capacidades avançadas de IA para fornecer um assistente conversacional robusto e versátil.
Cómo Latenode estima el tiempo y el coste
Latenode factura el tiempo de ejecución del workflow en segundos de CPU. Los primeros 10.000 segundos de CPU son gratuitos cada mes; después, el uso sigue el precio pay-as-you-go por segundo de CPU. Los nodos AI Plug-and-Play (PnP) se facturan por separado: cada token PnP cuesta 1 USD, con pago pay-as-you-go al coste del proveedor más una pequeña comisión de procesamiento, sin necesidad de claves API.
Precios completos — cómo funcionan los segundos de CPU →Vista previa del workflow
Qué hace esta plantilla
- Processa texto, notas de voz, imagens e documentos PDF usando modelos de linguagem de IA
- Mantém histórico da conversa para interações sensíveis ao contexto
- Integra-se com a API WhatsApp Business Cloud para permitir automação de mensagens
- Utiliza Supabase para armazenar dados de conversa e perfis de usuário
- Oferece um assistente conversacional versátil alimentado por OpenAI GPT-3
Cómo funciona
Receber Mensagem do WhatsApp
O fluxo de trabalho começa ao receber uma mensagem de entrada do WhatsApp por meio da integração WhatsApp Business Cloud. Pode ser texto, áudio, imagem ou conteúdo PDF do usuário.
Analisar Mensagem
O conteúdo da mensagem é então processado usando os modelos de linguagem da OpenAI para entender a intenção do usuário e extrair informações relevantes, independentemente do tipo de mensagem (texto, áudio, imagem ou PDF).
Verificar Tipo de Mensagem
O fluxo de trabalho então direciona a mensagem com base no seu tipo de conteúdo, garantindo que a resposta apropriada seja gerada para entradas de texto, áudio, imagem ou PDF.
Gerar Resposta de Texto
Para mensagens de texto, o fluxo de trabalho gera uma resposta textual contextual usando os insights da análise da OpenAI.
Gerar Resposta de Áudio
Para mensagens de áudio, o fluxo de trabalho converte a resposta de texto em um arquivo de áudio, proporcionando uma experiência de conversa natural e envolvente.
Enviar Resposta
Por fim, a resposta de texto ou áudio é enviada de volta ao usuário por meio da integração WhatsApp Business Cloud, completando o ciclo de conversa e fornecendo ao usuário a informação ou assistência adequada.
Guía de configuración
Adicionar Credencial da API do WhatsApp Business Cloud
No painel de Credenciais do Latenode, adicione uma nova credencial para a API do WhatsApp Business Cloud. Forneça as informações necessárias, como seu token de acesso à API do WhatsApp Business e outras credenciais obrigatórias.
Configurar Credencial da OpenAI
No painel de Credenciais do Latenode, adicione uma nova credencial para a API da OpenAI. Forneça sua chave de API da OpenAI.
Adicionar Credencial do Supabase
No painel de Credenciais do Latenode, adicione uma nova credencial para o Supabase. Forneça a URL do seu projeto Supabase e a chave da API.
Configurar Nó de Gatilho do WhatsApp
No construtor visual do Latenode, adicione um nó de Gatilho do WhatsApp. Configure o nó com a credencial da API do WhatsApp Business Cloud adicionada anteriormente e especifique o ID do número de telefone e outras configurações necessárias.
Configurar Modelo de Linguagem da OpenAI
No construtor visual do Latenode, adicione um nó da OpenAI. Configure o nó com a credencial da OpenAI adicionada anteriormente e selecione o modelo de linguagem apropriado para seu caso de uso (ex.: GPT-3, GPT-4).
// Exemplo de nó de Código do Latenode para processar entrada de texto
async function processText(inputText) {
const openaiNode = this.getNode('OpenAI');
const response = await openaiNode.runModel(inputText);
return response.text;
}Requisitos
FAQ