ChatGPT销售增长营收AI 评分 · 待评分AI 辅助编辑·未发现明显提示词注入风险n8n.io

搭建你的第一个 WhatsApp 聊天机器人

产品手册 PDF → 向量知识库 → WhatsApp 触发器 → AI 销售助手 → 自动回复

有一点经验步骤流程提示词
给谁
希望在 n8n 中搭建 WhatsApp 聊天机器人的用户
你会得到
一个能回答产品问题的 AI 销售助手，通过向量存储检索产品手册内容
你需要
n8n · WhatsApp Business

硬约束

前置条件：n8n 实例、WhatsApp Business 账号及对应凭证（whatsAppTriggerApi、whatsAppApi）、OpenAI API 密钥（openAiApi）。模板分为两部分：先一次性构建产品目录向量知识库，再启用 WhatsApp 触发器与 AI Agent 进行对话。生产环境建议将内存向量存储替换为 Qdrant 或 Pinecone。

他们做了什么

作者 jimleuk 在 n8n 官方模板库发布了该模板，演示如何结合 WhatsApp、OpenAI 和向量存储构建一个销售问答机器人。模板使用 Yamaha 2024 音箱手册作为示例知识库，通过 HTTP Request 获取 PDF、提取文本、生成向量嵌入，再利用 AI Agent 的 Tool Calling 能力回答客户咨询。

效果如何

该模板在 n8n.io 上获得 541,842 次浏览（作者报告，api.json），定位为面向新手的 WhatsApp 入门模板。

值得知道

1. 内存向量存储不会持久化，重启 n8n 后需重新填充；作者建议生产环境使用 Qdrant 或 Pinecone。2. 当前仅处理文本消息，图片/音频/视频会被拒绝并提示用户发送文本。3. System Message 硬编码为 Yamaha 2024 产品目录，实际使用时需替换为对应业务内容。4. workflow.json 中的示例 URL 和 phoneNumberId 为占位值，必须替换后才能运行。5. 自托管 n8n 需确保 WhatsApp webhook 能访问服务器公网地址。

n8n 工作流模板

结构已检查 · 未实际运行

下载后在 n8n 选择“Import from File”，或复制 JSON 后粘贴到编辑器。先配置自己的账号，再用测试数据运行；模板默认未启用。

下载 JSON查看原模板

配置与测试清单

需要绑定的凭证

  • WhatsApp Trigger 节点：绑定whatsAppTriggerApi 凭证。
  • OpenAI Chat Model 节点：绑定OpenAI API 凭证。
  • Embeddings OpenAI 节点：绑定OpenAI API 凭证。
  • OpenAI Chat Model1 节点：绑定OpenAI API 凭证。
  • Embeddings OpenAI1 节点：绑定OpenAI API 凭证。
  • Reply To User 节点：绑定whatsAppApi 凭证。
  • Reply To User1 节点：绑定whatsAppApi 凭证。

需要替换的配置

  • 源模板来自 n8n 公开库 #2465（约 28 个节点）。导入后先保持未启用，核对触发器、表达式与外部 API 端点。
  • Sticky Note 中的说明仅供参考；按自己的账号、表结构或频道 ID 替换占位配置。

测试输入与预期结果

  • 在测试环境手动执行一次主路径，确认每个需凭证的节点已连接且无鉴权错误。
  • 用一条合成/脱敏样例数据跑通，核对输出字段与下游写入目标，再考虑生产启用。

模板处理说明

  • 已移除原作者凭证绑定、webhookId 与执行数据，工作流设为未启用；节点、连线与原文提示词保持原样。未在 n8n 中实际运行。
  • 未改业务逻辑；运行前请自行核对密钥、配额与隐私合规。

模板获取日期: 2026-10-25

步骤

  1. 导入产品手册并构建向量知识库

    使用 HTTP Request 节点获取产品手册 PDF（模板示例使用 Yamaha 2024 音箱手册），通过 Extract from File 节点提取文本。随后用 Default Data Loader 加载文本、Recursive Character Text Splitter 按 2000 字符分块，经 OpenAI Embeddings（text-embedding-3-small）生成向量，存入 In-Memory Vector Store（memoryKey: whatsapp-75，mode: insert，clearStore: true）。此步骤只需运行一次，后续更新手册时可重新运行。

  2. 配置 WhatsApp 触发器与消息过滤

    添加 WhatsApp Trigger 节点（监听 messages 更新），连接 Switch 节点 Handle Message Types 过滤消息类型：仅 text 类型进入「Supported」分支，其他类型进入「Not Supported」分支。非文本消息将收到固定回复：「I'm unable to process non-text messages. Please send only text messages. Thanks!」。配置完成后需激活工作流，自托管环境需确保 WhatsApp 能访问你的服务器。

  3. 设置销售 AI Agent

    在 Supported 分支后添加 AI Agent 节点，类型为 Agent with Tools。连接 OpenAI Chat Model（gpt-4o-2024-08-06）作为语言模型；附加 Window Buffer Memory 子节点（sessionIdType: customKey，sessionKey: =whatsapp-75-{{ $json.messages[0].from }}）以按用户隔离会话；附加 Vector Store Tool 子节点（name: query_product_brochure，description: Call this tool to query the product brochure. Valid for the year 2024.）连接至 Product Catalogue 向量存储。

    运行提示词 · 来源原文。AI Sales Agent 节点的 System Message 字段（promptType: define）

    You are an assistant working for a company who sells Yamaha Powered Loudspeakers and helping the user navigate the product catalog for the year 2024. Your goal is not to facilitate a sale but if the user enquires, direct them to the appropriate website, url or contact information.

Do your best to answer any questions factually. If you don't know the answer or unable to obtain the information from the datastore, then tell the user so.

  4. 回复用户并激活工作流

    AI Agent 的输出连接至 WhatsApp 节点的 textBody 字段（表达式：={{ $json.output }}），recipientPhoneNumber 动态取自触发消息的发送者。完成配置后点击「Test Workflow」测试向量存储填充，然后激活工作流。向绑定的 WhatsApp 号码发送文本消息，即可收到 AI 销售助手的回复。可根据需要替换 PDF 来源、调整 systemMessage 或切换向量存储后端。

可复制提示词

搭建指导 · 本站建议版本。交给搭建助手，先确认输入和权限，再按步骤复现

这一段是提示词，页面不会在这里插入广告。

你正在协助复现 n8n 模板 #2465「Building your first WhatsApp chatbot」。请按以下顺序操作：
1. 确认已准备 n8n 实例、WhatsApp Business 凭证（whatsAppTriggerApi + whatsAppApi）和 OpenAI API 密钥（openAiApi）。
2. 导入 workflow.json 或从模板库复制该模板。
3. 将 get Product Brochure 节点的 URL 替换为实际的产品手册 PDF 地址（原模板含占位符 YOUR_AWS_SECRET_KEY_HERE）。
4. 将 WhatsApp 节点的 phoneNumberId 替换为你的真实 WhatsApp Business 电话号码 ID。
5. 先点击「Test Workflow」运行向量存储构建部分（仅一次）。
6. 激活工作流，测试发送文本消息到绑定的 WhatsApp 号码。
7. 如需持久化存储，将 In-Memory Vector Store 替换为 Qdrant/Pinecone 并更新对应凭证。

此提示词为编辑建议的搭建启动词，非节点运行指令。实际 system prompt 已在步骤 3 中以 source 形式给出。

来源

Building your first WhatsApp chatbot · jimleuk · n8n.io · 2024-10-17

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