داشتن یک چتبات هوش مصنوعی روی وبسایت یعنی کاربر هر ساعت از شبانهروز بتواند سوال بپرسد و در چند ثانیه جواب بگیرد؛ بدون اینکه حتماً اپراتور آنلاین باشد. با کمک n8n و OpenAI میتوانید فرم چت سایت را به یک مدل زبانی قدرتمند وصل کنید و یک Website AI Chatbot بسازید که سؤالهای عمومی، توضیحات محصول، راهنمایی ساده و حتی پاسخهای فنی اولیه را پوشش بدهد.
در این سناریو، فرانتاند سایت شما فقط یک درخواست ساده به Webhook n8n میفرستد؛ n8n متن کاربر را برای LLM (مثل GPT-4o) ارسال میکند و پاسخ را برمیگرداند؛ نتیجه برای کاربر مثل یک چت زنده تمامصفحه یا ویجت کوچک گوشه سایت نمایش داده میشود.
این ورکفلو دقیقاً چه کاری انجام میدهد؟
ورکفلو «چتبات هوش مصنوعی وبسایت با n8n و OpenAI» بهصورت خلاصه:
- متن پیام کاربر را از فرم/ویجت چت سایت دریافت میکند،
- اطلاعات زمینهای (مثلاً URL صفحه فعلی، زبان کاربر یا نوع پلن) را هم اضافه میکند،
- یک Prompt مناسب میسازد که نقش چتبات، محدودیتها و لحن برند را تعریف میکند،
- درخواست را به مدل زبانی OpenAI میفرستد،
- پاسخ را به صورت متن تمیز و کوتاه برمیگرداند،
- و در نهایت، پاسخ را به فرانتاند ارسال میکند تا برای کاربر نمایش داده شود.
این چتبات میتواند هم نقش پشتیبان عمومی داشته باشد، هم به عنوان راهنمای خرید یا راهنمای استفاده از محصول عمل کند.
سناریوهای کاربردی چتبات وبسایتی
- پشتیبانی اولیه مشتری: پاسخ به سوالهای تکراری درباره قیمت، پلنها، روش استفاده، فعالسازی حساب و…
- راهنمای محصول SaaS: کمک به کاربر برای پیدا کردن بخشهای مختلف داشبورد و آموزش قدمبهقدم.
- فیلتر کردن لیدها: پرسیدن چند سوال ساده از کاربر و تشخیص اینکه آیا مناسب فروش یا دموی محصول هست یا نه.
- راهنمای محتوایی: پیشنهاد مقاله، بلاگپست یا صفحه مستندات مرتبط بر اساس سوال کاربر.
جریان کلی این ورکفلو در n8n
از نگاه فنی، این سناریو در n8n معمولاً این مراحل را طی میکند:
-
۱. Webhook برای دریافت پیام:
یک نود Webhook در n8n میسازید که روی آدرسی مثل
https://your-n8n-instance/webhook/website-chatگوش میدهد. فرانتاند سایت، پیام کاربر را به این آدرس POST میکند. - ۲. استخراج دادهها: از Body درخواست، متن پیام، شناسه جلسه (session id)، زبان کاربر و هر متادیتای دیگری (مثل URL صفحه جاری) را استخراج میکنید.
-
۳. ساخت Prompt برای OpenAI:
با نود Set یا Function، یک متن Prompt میسازید که شامل:
- نقش دستیار (مثلاً «دستیار پشتیبانی سایت X هستی…»)،
- قوانین لحن (کوتاه، مودب، حرفهای، به زبان فارسی)،
- و سوال کاربر و در صورت وجود، چند پیام قبلی در آن جلسه.
- ۴. تماس با مدل زبانی: نود OpenAI (یا HTTP Request به API) متن Prompt را برای مدل ارسال میکند و پاسخ متنی دریافت میشود.
- ۵. تمیز کردن و محدود کردن پاسخ: اگر لازم باشد، طول پاسخ را کوتاه میکنید، از مدل میخواهید لینکهای مشخصی پیشنهاد دهد، یا بعضی کلمات را فیلتر میکنید.
- ۶. ارسال پاسخ به فرانتاند: Webhook n8n در پاسخ درخواست HTTP، پاسخ چتبات را به صورت JSON برمیگرداند؛ فرانتاند آن را در UI چت نمایش میدهد.
- ۷. لاگ و آنالیتیکس (اختیاری): پیام کاربر و پاسخ AI را در دیتابیس (مثل PostgreSQL، Supabase یا Airtable) ذخیره میکنید تا بعداً روی آن تحلیل انجام دهید.
پیشنیازهای راهاندازی این سناریو
- وبسایت با دسترسی به کد: تا بتوانید یک ویجت چت یا فرم ساده اضافه کنید که به Webhook n8n درخواست بفرستد.
- n8n در حال اجرا: روی سرور شخصی، VPS، Docker یا n8n Cloud، با دسترسی HTTPS.
- OpenAI API Key: یا کلید یک مدل LLM سازگار برای تولید پاسخها.
- دامنه و SSL: بهتر است Webhook روی HTTPS و دامنه معتبر باشد تا از نظر مرورگر و امنیت مشکلی نداشته باشید.
- (اختیاری) دیتابیس: برای ذخیره تاریخچه چتها، لیدها و تحلیل بعدی رفتار کاربران.
مراحل کلی پیادهسازی در n8n
- در n8n یک ورکفلو جدید بسازید و یک نود Webhook به عنوان تریگر به آن اضافه کنید.
- Webhook را طوری تنظیم کنید که درخواستهای POST با فیلدی مثل
message(متن کاربر) را دریافت کند. - با نود Set یا Function، متن Prompt را بر اساس پیام کاربر، زبان و کانتکست بسازید.
- نود OpenAI یا HTTP Request به API مدل را اضافه کنید و پیام را در فرمت Chat Completion ارسال کنید.
- پاسخ مدل را دریافت و در صورت نیاز کمی اصلاح کنید (مثلاً حذف نقلقولهای اضافه یا تبدیل به فرمت ساده).
- در نود Webhook Response، پاسخ را به شکل JSON (مثلاً
{"reply": "متن پاسخ"}) برگردانید. - در فرانتاند سایت، ویجت/کامپوننت چت را طوری تنظیم کنید که پیام را به این Webhook بفرستد و پاسخ را نمایش دهد.
- در نهایت ورکفلو را فعال کنید و با چند مکالمه واقعی آن را تست و Prompt را بهینه کنید.
چطور این ورکفلو را حرفهایتر کنیم؟
- افزودن حافظه مکالمه: پیامهای قبلی هر جلسه را در دیتابیس ذخیره کنید و در هر درخواست جدید، خلاصه جلسه را به Prompt اضافه کنید.
- اتصال به پایگاه دانش: میتوانید قبل از فراخوانی LLM، در Notion، Supabase یا Elasticsearch به دنبال مقالات مرتبط بگردید و متن آنها را به مدل بدهید (RAG).
- جمعآوری لید: اگر کاربر به دنبال خرید یا دمو بود، نام، ایمیل و نیازش را بپرسید و در یک CRM یا شیت ذخیره کنید.
- مدیریت زبان: زبان کاربر را تشخیص دهید و پاسخ را به همان زبان (فارسی/انگلیسی) تولید کنید.
- فیلتر امنیتی: قبل از نمایش پاسخ، خروجی مدل را از یک لایه فیلتر (مثلاً مدل Moderation یا چک کلمات حساس) عبور دهید.
نکات مهم و خطاهای رایج
- اگر Webhook کار نمیکند، مسیر URL، روش درخواست (POST/GET) و فرمت Body را در DevTools مرورگر بررسی کنید.
- در صورت بروز خطای OpenAI، لاگ n8n را چک کنید؛ معمولاً مشکل از API Key، محدودیت نرخ یا فرمت نادرست درخواست است.
- برای کاهش هزینه، میتوانید تعداد پیامها در دقیقه یا طول ورودی را محدود کنید و برای سوالات خیلی ساده جوابهای آماده داشته باشید.
- حواستان باشد چتبات جای انسان را نمیگیرد؛ برای موارد حساس یا پیچیده بهتر است گزینه «ارتباط با اپراتور» در UI داشته باشید.
جمعبندی
با ورکفلو چتبات هوش مصنوعی برای وبسایت با n8n و OpenAI میتوانید تجربهای شبیه ChatGPT را مستقیماً روی سایت خودتان بیاورید؛ بدون اینکه کاربر مجبور باشد صفحه را ترک کند یا تیکت ثبت کند. این چتبات میتواند به سوالهای تکراری پاسخ دهد، کاربر را راهنمایی کند و حتی لیدهای جدید برای تیم فروش جمع کند.
اگر بهدنبال راهی هستید که پشتیبانی ۲۴ ساعته، مقیاسپذیر و هوشمند روی وبسایت خود داشته باشید، ترکیب n8n، Webhook و OpenAI یکی از سریعترین و منعطفترین راهحلها برای ساخت یک AI Chatbot اختصاصی است.
