اگر حجم زیادی تیکت پشتیبانی در ابزارهایی مثل Zendesk، Freshdesk، Intercom یا حتی ایمیل دریافت میکنید، معمولاً یک الگوی تکراری میبینید: سوالهای مشابه، مشکلات مشابه و توضیحات تکراری. اما تبدیل این تیکتها به یک FAQ و پایگاه دانش مرتب همیشه عقب میافتد. با کمک n8n، هوش مصنوعی (LLM) و Notion میتوانید این فرایند را خودکار کنید: تیکتها جمع میشوند، سوال و جوابهای نمونه با هوش مصنوعی ساخته میشود و در قالب مقاله/FAQ در Notion ذخیره میشوند.
این یعنی در کنار پاسخگویی به هر کاربر، در پشتصحنه یک مرکز آموزش و Help Center خودکار هم ساخته میشود که بعداً میتوانید آن را عمومی کنید یا به تیمتان بدهید.
این ورکفلو دقیقاً چه کاری انجام میدهد؟
سناریوی «ساخت خودکار FAQ و پایگاه دانش» در n8n به صورت خلاصه:
- تیکتها و مکالمات پشتیبانی را از سیستم Helpdesk شما جمعآوری میکند،
- سوالهای تکراری و موضوعات پرتکرار را شناسایی میکند،
- با کمک LLM (مثلاً OpenAI) سوال و جواب استاندارد و تمیز میسازد،
- آنها را به صورت صفحه یا آیتم FAQ در Notion ذخیره میکند،
- و در صورت نیاز، موارد جدید را برای بازبینی دستی به تیم محصول/پشتیبانی اطلاع میدهد.
میتوانید این کار را روی دادههای Zendesk، Intercom، Gmail، Telegram یا هر منبع دیگری که n8n به آن وصل میشود پیاده کنید.
سناریوهای کاربردی این ورکفلو
- ساخت Help Center از صفر: اگر تا الان FAQ ندارید، این ورکفلو بهترین نقطه شروع است.
- بهروزرسانی خودکار مقالات: هرگاه الگوی جدیدی از سوالها میبینید، مقالات مربوط به آن موضوع خودکار بهروزرسانی یا برچسبگذاری شوند.
- آموزش نیروهای جدید پشتیبانی: برای نیروهای تازهوارد، یک دیتابیس منظم از سوالهای واقعی مشتریان با جوابهای استاندارد داشته باشید.
- تحلیل نیازهای محصول: از روی سوالهای تکراری متوجه شوید کدام بخش محصول نیاز به UX بهتر یا توضیح بیشتر دارد.
جریان کلی این ورکفلو در n8n
از نظر فنی، میتوان این سناریو را به چند گام مشخص تقسیم کرد:
- ۱. جمعآوری تیکتها و مکالمات: با استفاده از نودهای HTTP Request یا کانکتورهای آماده (مثلاً Zendesk, Freshdesk, Gmail)، آخرین تیکتها/ایمیلها را واکشی میکنید. میتوانید بازه زمانی (مثلاً ۲۴ ساعت اخیر) یا وضعیت (Solved/Closed) را فیلتر کنید.
-
۲. فیلتر کردن موارد مناسب FAQ:
با نودهای شرطی (IF) و کمی منطق، فقط تیکتهایی را نگه میدارید که:
- چند بار تکرار شدهاند،
- عنوان/موضوع مشخصی دارند،
- یا برچسب خاصی مثل
faq-candidateروی آنها هست.
- ۳. ترکیب سوال و پاسخ: برای هر تیکت یا موضوع، متن سوال مشتری و پاسخ نهایی پشتیبانی (یا خلاصه مکالمه) را آماده میکنید. این متن به عنوان ورودی به LLM ارسال میشود.
-
۴. تولید FAQ با LLM:
یک مدل زبانی مثل OpenAI GPT-4o متن سوال و پاسخ خام را دریافت میکند و بر اساس Prompt شما:
- یک سوال استاندارد و واضح (FAQ Question)،
- یک پاسخ تمیز و کوتاه (FAQ Answer)،
- و در صورت نیاز، بخشهای «نکات تکمیلی» یا «گامبهگام» را تولید میکند.
- ۵. دستهبندی موضوعی: از LLM میخواهید یک یا چند Category/Tag پیشنهاد دهد (مثلاً: Billing، Login، API، Dashboard)، تا بعداً در Notion برای فیلد Category استفاده شود.
-
۶. ساخت صفحه/آیتم در Notion:
با نود Notion یک صفحه جدید یا آیتم دیتابیس میسازید شامل:
- Question (سوال FAQ)،
- Answer (جواب)،
- Category/Tags،
- لینک به تیکتهای اولیه (برای مرجع)،
- و وضعیت (Draft/Published).
- ۷. اطلاعرسانی برای بازبینی: در صورت تمایل، با تلگرام/Slack/ایمیل به تیم پشتیبانی اطلاع میدهید: «۳ آیتم جدید FAQ ساخته شد، لطفاً بازبینی کنید» و لینک Notion را میفرستید.
پیشنیازهای راهاندازی این سناریو
- سیستم تیکتینگ یا منبع بازخورد: مثل Zendesk، Freshdesk، Intercom، Gmail، Telegram Bot یا هر ابزار دیگری که n8n بتواند به آن وصل شود.
- Workspace در Notion: شامل یک دیتابیس برای FAQ یا مقالات Help Center.
- Integration Notion: ساخت Integration و Share کردن دیتابیس FAQ با آن تا API دسترسی داشته باشد.
- OpenAI API Key یا LLM مشابه: برای خلاصهسازی مکالمات و تولید متن سوال/پاسخ استاندارد.
- n8n در حال اجرا: روی سرور شخصی، Docker، VPS یا n8n Cloud.
مراحل کلی پیادهسازی در n8n
- یک دیتابیس در Notion بسازید با فیلدهایی مثل Question، Answer، Category، Status، Source Links.
- در n8n یک ورکفلو جدید با تریگر زمانبندی (Cron) یا Webhook راهاندازی کنید تا تیکتها را در بازههای منظم واکشی کند.
- با نود HTTP Request یا کانکتور رسمی، تیکتها/گفتوگوها را از سیستم پشتیبانی خود بخوانید.
- با نودهای IF/Function مواردی که قبلاً پردازش شدهاند یا مناسب FAQ نیستند را حذف کنید.
- برای هر مورد، متن سوال/مشکل و پاسخ را استخراج و تمیز کنید و آن را به نود OpenAI بفرستید تا سوال و جواب استاندارد تولید کند.
- خروجی LLM را پارس کنید (ترجیحاً به صورت JSON) و فیلدهای Question, Answer, Category را آماده کنید.
- با نود Notion → Create Page یک آیتم جدید در دیتابیس FAQ بسازید و وضعیت را روی Draft قرار دهید.
- در صورت نیاز، با نود Telegram/Slack/Email لینک موارد جدید را برای بازبینی به تیم پشتیبانی ارسال کنید و در آخر ورکفلو را فعال کنید.
چطور این ورکفلو را حرفهایتر کنیم؟
- ادغام با سایت: بعد از تأیید نهایی، میتوانید از Notion بهصورت مستقیم یا از طریق Sync، FAQها را روی وبسایت نمایش دهید.
- امتیازدهی به مفید بودن پاسخ: لینک هر مقاله را در پاسخهای پشتیبانی ارسال کنید و بر اساس کلیک/بازخورد بفهمید کدام FAQ نیاز به اصلاح دارد.
- نسخه چندزبانه: از LLM بخواهید علاوه بر نسخه فارسی، یک نسخه انگلیسی برای Help Center بینالمللی هم بسازد.
- ترکیب با سرچ داخلی: بعداً میتوانید روی همین دیتابیس Notion یک AI Agent بسازید تا کاربران با آن چت کنند و جوابها از FAQها تغذیه شوند.
- گزارشگیری از شکافهای دانش: با شمارش موضوعات بدون FAQ یا موضوعاتی که بیشترین تیکت را دارند، برنامه تولید محتوای آموزشی بچینید.
نکات مهم و خطاهای رایج
- اگر خروجی LLM خیلی طولانی است، در Prompt محدودیت تعداد کلمه/جمله بگذارید و ساختار جواب را دقیقتر تعریف کنید.
- حتماً قبل از عمومی کردن FAQها، یک مرحله بازبینی انسانی داشته باشید تا از نظر فنی و لحن برند تأیید شوند.
- اگر تیکتها شامل داده حساس هستند، مطمئن شوید فقط بخشهای عمومی و بیخطر را به LLM میفرستید.
- برای جلوگیری از تولید FAQهای تکراری، در n8n بهصورت ساده چک کنید که سوال شبیه قبلاً وجود نداشته باشد (مثلاً با جستوجو در Notion).
جمعبندی
با ورکفلو ساخت خودکار FAQ و پایگاه دانش با n8n، Notion و هوش مصنوعی میتوانید انبوه تیکتهای روزانه را به یک منبع دانش ساختارمند و قابل جستوجو تبدیل کنید. به این شکل، هم کاربر نهایی سریعتر به جواب میرسد، هم تیم پشتیبانی زمان بیشتری برای موارد پیچیدهتر و مهمتر خواهد داشت.
اگر به دنبال ساخت یک Help Center هوشمند هستید که با رشد محصول شما همزمان رشد کند، این سناریو یکی از بهترین کاربردهای LLM و n8n در حوزه پشتیبانی و مستندسازی است.
