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Assistant WhatsApp alimenté par l'IA pour le traitement de contenu multi-format

Cette automatisation intelligente de chatbot WhatsApp utilise les modèles de langage d'OpenAI pour comprendre et répondre à une large gamme d'entrées utilisateur, y compris le texte, les notes vocales, les images et les documents PDF.

En maintenant l'historique des conversations, le bot peut s'engager dans des interactions contextuelles, adaptant ses réponses aux besoins de l'utilisateur. Conçu pour les passionnés de messagerie et de bots, ce workflow s'intègre parfaitement avec WhatsApp et exploite des capacités avancées d'IA pour fournir un assistant conversationnel robuste et polyvalent.

Mis à jour Jul 1, 2026Durée estimée : 25sCoût estimé : $0.0016
Comment Latenode estime le temps et le coût

Latenode facture le temps d'exécution des workflows en secondes CPU. Les 10 000 premières secondes CPU sont gratuites chaque mois, puis l'utilisation suit la tarification pay-as-you-go à la seconde CPU. Les nœuds AI Plug-and-Play (PnP) sont facturés séparément — chaque token PnP coûte 1 USD, en pay-as-you-go au coût du fournisseur plus une petite commission de traitement, sans clés API requises.

Tarifs complets — comment fonctionnent les secondes CPU →
Messaging & bots

Aperçu du workflow

Ce que fait ce modèle

  • Traite les textes, notes vocales, images et documents PDF à l'aide de modèles de langage IA
  • Maintient l'historique de la conversation pour des interactions contextuelles
  • S'intègre à l'API WhatsApp Business Cloud pour permettre l'automatisation des messages
  • Tire parti de Supabase pour stocker les données de conversation et les profils utilisateur
  • Fournit un assistant conversationnel polyvalent alimenté par OpenAI GPT-3

Comment ça marche

1
Déclencheur

Recevoir un message WhatsApp

Le workflow commence par la réception d'un message WhatsApp entrant via l'intégration WhatsApp Business Cloud. Il peut s'agir de contenu texte, audio, image ou PDF de l'utilisateur.

2
AI

Analyser le message

Le contenu du message est ensuite traité à l'aide des modèles de langage d'OpenAI pour comprendre l'intention de l'utilisateur et extraire les informations pertinentes, quel que soit le type de message (texte, audio, image ou PDF).

3
Logique

Vérifier le type de message

Le workflow achemine ensuite le message en fonction de son type de contenu, garantissant qu'une réponse appropriée est générée pour les entrées texte, audio, image ou PDF.

4
Action

Générer une réponse texte

Pour les messages texte, le workflow génère une réponse textuelle contextuelle en utilisant les informations de l'analyse OpenAI.

5
Action

Générer une réponse audio

Pour les messages audio, le workflow convertit la réponse texte en fichier audio, permettant une expérience conversationnelle naturelle et engageante.

6
Action

Envoyer la réponse

Enfin, la réponse texte ou audio est renvoyée à l'utilisateur via l'intégration WhatsApp Business Cloud, complétant la boucle conversationnelle et fournissant à l'utilisateur les informations ou l'assistance appropriées.

Guide de configuration

1

Ajouter un identifiant API WhatsApp Business Cloud

Dans le panneau des identifiants Latenode, ajoutez un nouvel identifiant pour l'API WhatsApp Business Cloud. Fournissez les informations requises, telles que votre jeton d'accès à l'API WhatsApp Business et autres identifiants nécessaires.

2

Configurer l'identifiant OpenAI

Dans le panneau des identifiants Latenode, ajoutez un nouvel identifiant pour l'API OpenAI. Fournissez votre clé API OpenAI.

3

Ajouter un identifiant Supabase

Dans le panneau des identifiants Latenode, ajoutez un nouvel identifiant pour Supabase. Fournissez l'URL de votre projet Supabase et votre clé API.

4

Configurer le nœud Déclencheur WhatsApp

Dans le constructeur visuel Latenode, ajoutez un nœud Déclencheur WhatsApp. Configurez le nœud avec l'identifiant API WhatsApp Business Cloud que vous avez ajouté précédemment, et spécifiez l'ID du numéro de téléphone ainsi que tout autre paramètre requis.

5

Configurer le modèle de langage OpenAI

Dans le constructeur visuel Latenode, ajoutez un nœud OpenAI. Configurez le nœud avec l'identifiant OpenAI que vous avez ajouté précédemment, et sélectionnez le modèle de langage approprié pour votre cas d'utilisation (par exemple, GPT-3, GPT-4).

6

// Exemple de nœud de code Latenode pour le traitement du texte saisi
async function processText(inputText) {
  const openaiNode = this.getNode('OpenAI');
  const response = await openaiNode.runModel(inputText);
  return response.text;
}

Prérequis

Une clé API OpenAI pour accéder à leurs modèles de langage
Un compte et des identifiants API WhatsApp Business Cloud pour envoyer et recevoir des messages WhatsApp
Un compte et des identifiants API Supabase pour stocker l'historique et le contexte des conversations
L'autorisation d'accéder et de traiter les textes, notes vocales, images et documents PDF via l'API WhatsApp Business Cloud

FAQ

Questions fréquentes sur ce modèle

Chaque exécution utilise des crédits de votre plan Latenode. Nous facturons le temps de traitement (1 crédit = 30 secondes). Votre coût réel dépend de votre plan et de la durée de l'exécution. Consultez See pricing plans pour les plans et le fonctionnement des crédits.
Contacter le support →

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