Skip to main content
В этом примере показано, как настроить базовый сценарий автоматических ответов с использованием n8n и больших языковых моделей: Получив входящее сообщение, YCloud запускает сценарий n8n через Webhook, вызывает большую языковую модель для генерации ответа и отправляет сообщение пользователю через YCloud API.
YCloud AI Agent предоставляет встроенную базу знаний ИИ, корпуса данных и автоматизированные сценарии. Подробности см. в разделе AI Agent.

​
Обзор

Скриншот продукта YCloud

​
Событие Webhook

При настройке события Webhook укажите метод HTTP как POST, тип ответа — Immediate Return, а код состояния ответа — 200.
Пожалуйста, защитите ваш Webhook URL и убедитесь, что возвращается только код состояния 200.
Скриншот продукта YCloud В событии YCloud Webhook необходимо выбрать WhatsApp.inbound_message.received. При срабатывании YCloud Webhook узел n8n Webhook получит полные данные входящего сообщения (inbound_message) и автоматически разберет их на доступные поля, как показано ниже: Скриншот продукта YCloud Эти поля послужат входными данными для последующих узлов (таких как Data Table, AI Agent, HTTP Request и др.) и на них можно ссылаться с помощью выражений Expression.

​
Таблица данных (Data Table)

​
Проектирование таблицы данных

​
Вставка строки (Insert Row)

Этот узел используется для записи данных, полученных через Webhook, в таблицу данных для последующих запросов или управления статусами.
  • Поддерживает сопоставление вручную или автоматическое сопоставление.
  • Для автоматического сопоставления имена полей должны быть идентичными.
  • Вы можете перетаскивать поля прямо из панели Input в элементы конфигурации, и n8n автоматически сгенерирует Expression.
Скриншот продукта YCloud

​
Получение строки (Get Row)

Этот узел используется для чтения существующих данных из Data Table. Условие можно настроить по вашему усмотрению. В этой лучшей практике в качестве условия сопоставления используется wamid. Скриншот продукта YCloud В этом узле обычно требуется настроить условия сопоставления (Condition). Этот метод обычно используется для проверки того, было ли сообщение уже обработано, или для получения контекста переписки.

​
AI Agent

​
1. Настройка модели

Перед использованием AI Agent настройте параметры соответствующей модели (например, OpenRouter, Ollama и т. д.) в разделе Credentials. В этом руководстве для настройки используется OpenRouter. Скриншоты настройки учетных данных опущены; просто используйте соответствующие API, предоставляемые OpenRouter. Вы можете выбрать предпочитаемую модель и формат ответа; для этого примера выберите grok-3 и формат TXT. Скриншот продукта YCloud

​
2. Узел AI Agent

В узле AI Agent:
  • Составьте промпт
  • Используйте выражения (Expression), чтобы передавать поля из вебхуков или таблиц данных в качестве входных параметров. Вы можете составить нужный вам промпт прямо здесь, дополнительных настроек не требуется. Текст промпта можно свободно адаптировать под требования вашего бизнеса.
Скриншот продукта YCloud Вы можете выбрать различные инструменты (Tools) для подключения к узлу AI Agent — просто соедините их с узлом. Скриншот продукта YCloud
Примечание: AI Agent поддерживает расширенный механизм памяти (Memory), позволяющий управлять контекстом через базы данных или другие хранилища.
Здесь вы можете увидеть итоговые выходные данные от модели. Скриншот продукта YCloud

​
Объединение (Merge)

Узел Merge используется для объединения выходных данных из нескольких узлов, подготавливая их к последующим запросам API. Скриншот продукта YCloud Популярные режимы работы включают:
  • Append
  • Combine
  • Merge by Index
В данном примере режим merge используется для объединения нескольких выходов в единую структуру данных для использования в узле HTTP Request.

​
HTTP Request

Наконец, вызовите интерфейс отправки сообщений YCloud через узел HTTP Request. Скриншот продукта YCloud
  • Вы можете использовать примеры cURL из справочника по API YCloud для быстрой настройки. Вставьте свой ключ API в заголовок X-API-Key.
  • Перетащите объединенное поле из предыдущего шага в тело запроса.
Обратите внимание, что роли отправителя и получателя здесь меняются местами , поскольку это ответное сообщение.
  • Используйте Expression для динамического заполнения текста сообщения, получателей и других параметров.
На этом этапе полный сценарий n8n, состоящий из Webhook → Большая языковая модель → Автоматический ответ, настроен.

​
Итоги

Следуя описанным выше шагам, вы сможете быстро построить сценарий автоответов с помощью n8n для выполнения следующих задач:
  • Прослушивание Webhook
  • Обработка данных сообщения
  • Автоматическая генерация контента с помощью LLM
  • Отправка ответов пользователям через YCloud API
Этот пример послужит отличной отправной точкой для интеграции через n8n.