Как построить AI-техподдержку на n8n: ветки обработки инцидентов, задач и консультаций (Часть 2)

Как построить AI-техподдержку на n8n: ветки обработки инцидентов, задач и консультаций (Часть 2)
1. После классификации не передавайте сырой ответ LLM в единый обработчик — это ведёт к галлюцинациям и дубликатам.
2. Разделите поток на три независимые ветки: инциденты (скорость), задачи (структура), консультации (знания).
3. Для инцидентов настройте мгновенную эскалацию дежурному через Telegram или PagerDuty.
4. Для задач — автоматическое создание тикета в Jira с полями приоритета и дедлайна.
5. Для консультаций — поиск ответа в базе знаний (векторная БД + LLM) с отправкой готового ответа пользователю.
Читать статью →

Подписаться на канал