Assistente WhatsApp com IA para processamento de conteúdo em múltiplos formatos
Esta automação inteligente de chatbot para WhatsApp utiliza os modelos de linguagem da OpenAI para entender e responder a uma ampla variedade de entradas do usuário, incluindo texto, notas de voz, imagens e documentos PDF.
Ao manter o histórico da conversa, o bot pode interagir com consciência de contexto, adaptando suas respostas às necessidades do usuário. Projetado para entusiastas de mensagens e bots, este fluxo de trabalho integra-se perfeitamente com o WhatsApp e aproveita recursos avançados de IA para fornecer um assistente conversacional robusto e versátil.
Como a Latenode estima tempo e custo
A Latenode cobra o tempo de execução do workflow em segundos de CPU. Os primeiros 10.000 segundos de CPU são gratuitos a cada mês; depois, o uso segue o preço pay-as-you-go por segundo de CPU. Nós AI Plug-and-Play (PnP) são cobrados separadamente — cada token PnP custa US$ 1, cobrado pay-as-you-go ao custo do fornecedor mais uma pequena taxa de processamento, sem necessidade de chaves de API.
Preços completos — como funcionam os segundos de CPU →Visualização do workflow
O que este modelo faz
- Processa textos, notas de voz, imagens e documentos PDF usando modelos de linguagem de IA
- Mantém o histórico da conversa para interações sensíveis ao contexto
- Integra-se à API WhatsApp Business Cloud para possibilitar automação de mensagens
- Utiliza Supabase para armazenar dados da conversa e perfis de usuário
- Oferece um assistente conversacional versátil alimentado pelo OpenAI GPT-3
Como funciona
Receber Mensagem do WhatsApp
O fluxo de trabalho começa ao receber uma mensagem de WhatsApp recebida 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 encaminha 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 conversacional e fornecendo ao usuário as informações ou assistência adequadas.
Guia de configuração
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 exigidas.
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 projeto do 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 que você adicionou 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 que você adicionou anteriormente e selecione o modelo de linguagem apropriado para o seu caso de uso (por exemplo, GPT-3, GPT-4).
// Exemplo de nó de código 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