Pendahuluan
Di era digital, pertanyaan berulang (FAQ) menyita banyak waktu tim layanan pelanggan. Menggabungka8n, Large Language Models (LLM), dan Retrieval‑Augmented Generation (RAG) memungkinkan perusahaan membangun agen AI yang menjawab FAQ secara otomatis, akurat, dan 24/7.
Cara Kerja
1️⃣ Trigger: Pertanyaan masuk melalui webhook n8n.
2️⃣ Embedding: Pertanyaan diubah menjadi vektor dengan model embedding.
3️⃣ Retrieval: Vektor dicari di basis vektor (mis. Pinecone) yang menyimpan potongan pengetahuan bisnis.
4️⃣ Prompt Augmentation: Potongan relevan digabungkan ke dalam prompt LLM.
5️⃣ Generation: LLM (mis. GPT‑4o) menghasilkan jawaban berbasis konteks.
6️⃣ Response: Jawaban dikirim kembali ke kanal (WhatsApp, web‑chat, dll.).
7️⃣ Logging & Eskalasi: Semua interaksi disimpan; bila AI tidak yakin, workflow mengirim tiket ke tim manusia.
Manfaat Utama
- Penghematan biaya: Mengurangi kebutuhan agen manusia untuk pertanyaan rutin.
- Kecepatan respons: Jawaban dalam hitungan detik, meningkatkan kepuasan pelanggan.
- Skalabilitas: Sistem dapat menangani ribuan pertanyaan per menit tanpa penambahan staf.
- Akurasi tinggi: RAG memastikan jawaban didasarkan pada data internal yang valid.
Implementasi Singkat di n8n
- Webhook Node menerima pertanyaan.
- HTTP Request Node memanggil OpenAI Embedding API.
- Pinecone Node melakukan pencarian vektor.
- Functioode menyusun prompt akhir.
- OpenAI Node (GPT‑4o) menghasilkan jawaban.
- HTTP Response Node mengirimkan jawaban kembali ke pengguna.
- Google Sheets/Slack Node mencatat log dan mengirim notifikasi eskalasi bila diperlukan.
Risiko & Etika
Pastikan data pelanggan dienkripsi, beri label bahwa interaksi dilakukan oleh AI, dan sediakan jalur cepat ke agen manusia untuk menghindari frustrasi bila AI gagal.
Kesimpulan
Denga8n sebagai orkestrator, LLM sebagai otak, dan RAG sebagai jaminan akurasi, bisnis dapat mengotomatiskan FAQ secara efektif, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.