Agentes de IA

Construir un agente IA que recupera contenido de WordPress inteligentemente

53 nodos 311 144 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización avanzada que crea un agente IA extrayendo contenido de WordPress y almacenándolo en una base de datos vectorial, luego respondiendo consultas de usuarios con precisión usando Generación Aumentada por Recuperación (RAG) a través de una interfaz de chat interactivo.

Cómo funciona

  1. 1.Extraer contenido de WordPress y dividirlo en fragmentos de texto manejables
  2. 2.Convertir texto en incrustaciones vectoriales y almacenarlas en Postgres y Supabase
  3. 3.Activar la interfaz de chat para recibir preguntas de usuarios
  4. 4.Buscar en la base de datos vectorial contenido contextualmente relevante
  5. 5.Generar respuestas inteligentes usando OpenAI basadas en contexto recuperado

Casos de uso

  • Agente de soporte al cliente autónomo respondiendo desde base de conocimiento WordPress
  • Motor de búsqueda semántica que entiende significado más allá de palabras clave

Requisitos

  • Clave API válida de OpenAI configurada
  • Base de datos Postgres o Supabase lista para conexión
  • Sitio WordPress con acceso completo al contenido habilitado

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

OpenAI Document Default Data Loader Text Splitter Postgres WordPress Supabase Split In Batches Vector Store Chat Trigger AI Agent

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 53
Aplicaciones 10
Vistas 311
Descargas 144

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (53)

/

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#1

Embeddings OpenAI

OpenAI

#2

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#3

Token Splitter

Text Splitter Token Splitter

#4

Embeddings OpenAI1

OpenAI

#5

OpenAI Chat Model

OpenAI

#6

Postgres Chat Memory

Memory Postgres Chat

#7

Respond to Webhook

Webhook

#8

Set fields

Set

#9

Embeddings OpenAI2

OpenAI

#10

Default Data Loader1

Document Default Data Loader

#11

Token Splitter1

Text Splitter Token Splitter

#12

Markdown1

Markdown

#13

Postgres

Postgres

#14

Aggregate

Aggregate

#15

Aggregate1

Aggregate

#16

Aggregate2

Aggregate

#17

Sticky Note

Sticky Note

#18

Sticky Note1

Sticky Note

#19

Sticky Note2

Sticky Note

#20

Wordpress - Get all posts

Wordpress

#21

Wordpress - Get all pages

Wordpress

#22

Sticky Note3

Sticky Note

#23

Set fields1

Set

#24

Filter - Only published & unprotected content

Filter

#25

HTML To Markdown

Markdown

#26

Supabase - Store workflow execution

Supabase

#27

Sticky Note4

Sticky Note

#28

Every 30 seconds

Schedule Trigger

#29

Sticky Note5

Sticky Note

#30

Wordpress - Get posts modified after last workflow execution

HTTP Request

#31

Wordpress - Get posts modified after last workflow execution1

HTTP Request

#32

Set fields2

Set

#33

Filter - Only published and unprotected content

Filter

#34

Loop Over Items

Split In Batches

#35

Set fields3

Set

#36

Set fields4

Set

#37

Store documents on Supabase

Vector Store Supabase

#38

Store workflow execution id and timestamptz

Supabase

#39

Aggregate documents

Aggregate

#40

Sticky Note6

Sticky Note

#41

Sticky Note7

Sticky Note

#42

Postgres - Create documents table

Postgres

#43

Postgres - Create workflow execution history table

Postgres

#44

Merge Wordpress Posts and Pages

Merge

#45

Merge retrieved WordPress posts and pages

Merge

#46

Postgres - Filter on existing documents

Postgres

#47

Supabase - Delete row if documents exists

Supabase

#48

Switch

Switch

#49

When chat message received

Chat Trigger

#50

Supabase - Retrieve documents from chatinput

Vector Store Supabase

#51

AI Agent

Agent

#52

Supabase Vector Store

Vector Store Supabase

#53

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