Resumen
Per inbound WhatsApp mensaje: clasificar intent, route free-form questions a traves de Scavio + LLM, return sourced answer to usuario.
Desencadenador
Inbound WhatsApp mensaje
Programación
Event-driven (per inbound)
Pasos del flujo de trabajo
1
WhatsApp Activar node fires on incoming mensaje
n8n native node.
2
Switch node: scripted vs free-form intent
Regex o quick-classifier.
3
Free-form path: Scavio HTTP node
Search user's question scoped to your dominio.
4
LLM node: ground answer in top 3 Scavio resultados
Strict citacion prompt.
5
WhatsApp Enviar node: reply con grounded answer + fuente enlaces
Conversational tone.
6
Log Q + A + fuentes to Postgres
For later analisis of comun questions.
Implementacion en Python
Python
# n8n is the deliverable; HTTP node body shape:
# POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
# headers: { x-api-key: <key> }
# body: { "query": "{{$json.messages[0].text.body}} site:yourcompany.com" }Implementacion en JavaScript
JavaScript
// Same — n8n's HTTP node is the integration surface.Plataformas utilizadas
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