Ассистент в мессенджере: вопросы, заказы и статус

Как это работает

Чтобы связать Postgres PGVector Store и smscRu, не нужен программист: готовый сценарий соединяет их за пару минут.

1. Запуск: Триггер: входящее сообщение WhatsApp
2. Затем: Извлечь детали сообщения WhatsApp
3. Затем: Классифицировать намерение ИИ
4. Затем: Разобрать ответ классификации намерений
5. Проверка: Маршрутизатор запросов по намерениям
6. Если да — FAQ WhatsApp AI Agent
7. Затем: Отправить ответ FAQ в WhatsApp
8. Если нет — Заказ ИИ Information Extractor
9. Затем: Разобрать JSON деталей заказа
10. Затем: Получить каталог товаров
11. Затем: Подготовить контекст каталога товаров
12. Затем: ИИ-матчер товаров по смыслу
13. Затем: Разобрать и проверить соответствие товара
14. Проверка: Проверка соответствия товара
15. Если да — Проверить наличие на складе
16. Если да — Создать запись заказа
17. Затем: Обновить остатки товара
18. Затем: Отправить сообщение о заказе
19. Если нет — Отправить сообщение об ошибке товара
20. Если нет — Извлечь ID заказа ИИ
21. Затем: Разобрать запрос отслеживания
22. Затем: Получить статус заказа
23. Затем: Отправить ответ о статусе
24. Если нет — Уведомить поддержку
25. Затем: Подтвердить получение поддержки
26. Затем: Языковая модель ответа FAQ
27. Затем: Менеджер истории диалога
28. Затем: Инструмент поиска по базе знаний
29. Затем: Векторное хранилище FAQ Pinecone
30. Затем: Генератор эмбеддингов FAQ
31. Затем: LLM для поиска знаний
32. Запуск: Триггер изменения файла базы знаний
33. Затем: Скачать файл базы знаний
34. Затем: Сохранить эмбеддинги в Pinecone
35. Затем: Разделить базу знаний на части
36. Затем: Загрузить документ базы знаний
37. Затем: Сгенерировать эмбеддинги базы знаний

Настроить такую автоматизацию (Postgres PGVector Store + smscRu) можно в Scriptera — без кода: опишите задачу, остальное сделают за вас.