گردش کار هوش مصنوعی برای نظارت بر ردیت و تحلیل احساسات

نظارت بر ردیت با هوش مصنوعی، تحلیل احساسات و داشبورد بینش رشد

این گردش کار، نظارت بر منشن‌های ردیت مرتبط با شرکت یا محصول شما را خودکار می‌کند. این گردش کار از هوش مصنوعی برای طبقه‌بندی منشن‌ها، تحلیل احساسات و استخراج بینش‌های رشد استفاده می‌کند و داده‌های غنی‌شده را برای تیم‌های رهبری، محصول، بازاریابی و پشتیبانی ذخیره می‌کند. این امر با ادغام هشدارهای ایمیلی، استخراج داده‌های ردیت، طبقه‌بندی هوش مصنوعی و رابط داشبورد، یک موتور مداوم صدای مشتری ایجاد می‌کند.

شما می‌توانید این گردش کار و موارد دیگر را در کاتالوگ n8n شرکت Axeto.ai بیابید.

نمای کلی گردش کار

این گردش کار به طور منطقی به مراحل زیر تقسیم می‌شود:

1. دریافت ورودی و زمان‌بندی: به صورت دوره‌ای برای دریافت هشدارهای ورودی درباره منشن‌های ردیت از یک منبع ایمیل مشخص، فعال می‌شود.

2. طبقه‌بندی اولیه هوش مصنوعی: متن خام منشن را از ایمیل‌ها با استفاده از هوش مصنوعی برای دسته‌بندی و احساسات طبقه‌بندی می‌کند.

3. ذخیره‌سازی داده و حلقه‌زنی: منشن‌های طبقه‌بندی شده اولیه را در یک پایگاه داده ذخیره کرده و برای پردازش بیشتر تکرار می‌کند.

4. استخراج مکالمه ردیت: پست کامل ردیت و تمام نظرات مربوط به منشن را دریافت می‌کند.

5. قالب‌بندی Markdown نظرات: نظرات تودرتوی ردیت را به یک فرمت Markdown تمیز و تورفتگی‌دار تبدیل می‌کند.

6. تحلیل بینش پیشرفته هوش مصنوعی: کل مکالمه ردیت (پست + نظرات) را برای بینش‌های استراتژیک تحلیل می‌کند.

7. ذخیره‌سازی خلاصه و پاسخ Webhook: بینش‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را دوباره در پایگاه داده ذخیره کرده و از طریق Webhook به کوئری‌های داشبورد پاسخ می‌دهد.

تحلیل بلوک به بلوک

۱. دریافت ورودی و زمان‌بندی

این بلوک گردش کار را به صورت ساعتی آغاز کرده و ایمیل‌های مربوط به هشدارهای ذکر در ردیت را دریافت می‌کند.

• نودها:

* scheduleTrigger (زمان‌بندی اجرا)

* gmail (جیمیل)

• جزئیات:

* زمان‌بندی اجرا (scheduleTrigger):

* نقش: اجرای گردش کار هر ساعت.

* پیکربندی: بازه زمانی تنظیم شده روی ۱ ساعت.

* موارد خاص: قطعی موقت زمان‌بندی، ملاحظات منطقه زمانی.

* جیمیل (gmail):

* نقش: دریافت ایمیل‌های فیلتر شده بر اساس فرستنده (مثلاً admin@f5bot.com) و دریافت شده در طول یک ساعت گذشته.

* پیکربندی: فیلتر کردن ایمیل‌ها از یک فرستنده خاص و در طول یک ساعت گذشته.

* موارد خاص: محدودیت‌های سهمیه API جیمیل، انقضای توکن OAuth، تغییرات غیرمنتظره در فرمت ایمیل.

۲. طبقه‌بندی اولیه هوش مصنوعی

این مرحله محتوای هر منشن ایمیل را با استفاده از یک مدل هوش مصنوعی به یک دسته و احساسات طبقه‌بندی می‌کند.

• نودها:

* splitInBatches (حلقه‌ی موارد)

* @n8n/n8n-nodes-langchain.openAi (OpenAI)

• جزئیات:

* حلقه‌ی موارد (splitInBatches):

* نقش: پردازش هر منشن ایمیل به صورت جداگانه برای مدیریت بار API.

* پیکربندی: اندازه پیش‌فرض دسته.

* موارد خاص: اندازه دسته بزرگ که باعث اتمام زمان می‌شود، ورودی دسته خالی.

* OpenAI (@n8n/n8n-nodes-langchain.openAi):

* نقش: طبقه‌بندی مبتنی بر هوش مصنوعی محتوای ایمیل منشن در ردیت به دسته‌بندی‌ها و احساسات از پیش تعریف شده.

* پیکربندی:

* مدل: GPT-5 (یا آخرین مدل موجود).

* دستور سیستمی (System Prompt): دستورالعمل‌های دقیق برای تحلیل اطلاعات اجتماعی.

* پیام کاربر (User Message): استخراج و پاکسازی متن منشن از HTML ایمیل.

* خروجی: JSON شامل Category (دسته)، Sentiment (احساسات) و Reasoning (دلیل).

* موارد خاص: محدودیت‌های نرخ API، تفسیر نادرست دستور به دلیل تغییرات فرمت ایمیل، تأخیر مدل.

* نسخه: نیازمند نودهای n8n با پشتیبانی از ادغام Langchain OpenAI (نسخه ۱.۶ به بالا).

۳. ذخیره‌سازی داده‌ها و حلقه‌زنی

این بلوک نتایج طبقه‌بندی اولیه را در یک پایگاه داده ذخیره کرده و برای پردازش بیشتر آماده می‌شود.

• نودها:

* supabase (ایجاد سطر)

* splitInBatches (حلقه‌ی موارد - مجدداً استفاده شده)

• جزئیات:

* ایجاد سطر (supabase):

* نقش: درج یک رکورد جدید در جدول all_mentions در Supabase با فراداده و طبقه‌بندی هوش مصنوعی.

* پیکربندی: فیلدهای استخراج شده از ایمیل جیمیل و طبقه‌بندی OpenAI (عنوان، متن، لینک، حساب کاربری، تاریخ ارسال، دسته، احساسات، دلیل). از عبارات برای رمزگشایی URLها و تجزیه محتوای ایمیل استفاده می‌کند.

* موارد خاص: خطاهای API Supabase، عدم تطابق طرح داده، مشکلات شبکه.

* حلقه‌ی موارد (splitInBatches):

* نقش: ادامه پردازش موارد بعدی از دسته اولیه یا بازگشت برای داده‌های بیشتر.

* موارد خاص: مدیریت جریان برای چندین منشن.

۴. استخراج مکالمه ردیت

هنگامی که توسط یک وب‌هوک فعال می‌شود، این بلوک داده‌های منشن ذخیره شده را بازیابی کرده و پست و نظرات مربوطه در ردیت را دریافت می‌کند.

• نودها:

* webhook (وب‌هوک)

* supabase (دریافت سطر)

* reddit (دریافت پست)

* reddit (دریافت چندین نظر در یک پست)

• جزئیات:

* وب‌هوک (webhook):

* نقش: دریافت درخواست‌های POST (مثلاً از رابط کاربری داشبورد) برای بازیابی داده‌های دقیق منشن.

* پیکربندی: مسیر سفارشی، متد POST، حالت پاسخ تنظیم شده روی responseNode.

* موارد خاص: درخواست‌های غیرمجاز، بار نامعتبر، قطعی موقت وب‌هوک.

* دریافت سطر (supabase):

* نقش: بازیابی یک رکورد منشن از جدول all_mentions در Supabase بر اساس شناسه.

* پیکربندی: فیلتر بر اساس id مطابق با بار وب‌هوک.

* موارد خاص: رکورد گمشده، خطاهای اتصال Supabase.

* دریافت پست (reddit):

* نقش: دریافت جزئیات پست اصلی ردیت برای منشن.

* پیکربندی: شناسه پست استخراج شده از لینک منشن؛ زیرردیت استخراج شده از فیلد حساب کاربری منشن.

* موارد خاص: محدودیت‌های نرخ API ردیت، شناسه‌های نامعتبر، انقضای OAuth.

* دریافت چندین نظر در یک پست (reddit):

* نقش: دریافت تمام نظرات زیر پست.

* پیکربندی: استفاده از شناسه پست و زیرردیت از نود قبلی؛ دریافت تمام نظرات.

* موارد خاص: رشته‌های طولانی نظرات که باعث اتمام زمان می‌شود، محدودیت‌های سهمیه API.

۵. قالب‌بندی Markdown نظرات

این بلوک نظرات تودرتوی ردیت را به یک رشته Markdown تمیز تبدیل می‌کند و تورفتگی را برای خوانایی هوش مصنوعی حفظ می‌کند.

• نودها:

* code (کد جاوا اسکریپت ۲)

• جزئیات:

* کد جاوا اسکریپت ۲ (code):

* نقش: تبدیل بازگشتی نظرات و پاسخ‌های ردیت به فرمت Markdown تورفته.

* پیکربندی: نادیده گرفتن نظرات حذف شده/نامعتبر، پاکسازی فضای خالی، ساخت URLهای پیوند ثابت (permalink)، مدیریت پاسخ‌های تودرتو.

* موارد خاص: ساختارهای نظر غیرمنتظره، تودرتویی بسیار عمیق، داده‌های پیوند ثابت گمشده.

۶. تحلیل بینش پیشرفته هوش مصنوعی

این مرحله بحث کامل ردیت (پست + نظرات قالب‌بندی شده) را برای استخراج بینش‌های عملی برای تیم‌های تجاری تحلیل می‌کند.

• نودها:

* @n8n/n8n-nodes-langchain.openAi (پیام به مدل)

• جزئیات:

* پیام به مدل (@n8n/n8n-nodes-langchain.openAi):

* نقش: تولید بینش‌های استراتژیک از کل رشته ردیت با استفاده از یک مدل هوش مصنوعی.

* پیکربندی:

* ورودی: الحاق متن پست و نظرات Markdown.

* خروجی: تحلیل ساختاریافته (خلاصه موضوع، بینش‌های کلیدی، سیگنال‌های عملی، احساسات).

* لحن: خنثی، مختصر، استراتژیک.

* موارد خاص: تأخیرهای API، برش پاسخ، رشته‌های ورودی نامعتبر.

۷. ذخیره‌سازی خلاصه و پاسخ وب‌هوک

در نهایت، این بلوک خلاصه تولید شده توسط هوش مصنوعی را در پایگاه داده ذخیره کرده و آن را به عنوان یک پاسخ HTTP به فراخواننده وب‌هوک ارسال می‌کند.

• نودها:

* supabase (به‌روزرسانی سطر)

* respondToWebhook (پاسخ به وب‌هوک)

• جزئیات:

* به‌روزرسانی سطر (supabase):

* نقش: به‌روزرسانی رکورد منشن موجود با خلاصه رشته تولید شده توسط هوش مصنوعی و محتوای کامل خام رشته.

* پیکربندی: فیلتر بر اساس شناسه منشن و لینک؛ به‌روزرسانی فیلدهای thread_summary و raw_full_thread.

* موارد خاص: به‌روزرسانی‌های جزئی، محدودیت‌های API Supabase.

* پاسخ به وب‌هوک (respondToWebhook):

* نقش: ارسال خلاصه بینش هوش مصنوعی به عنوان یک پاسخ HTTP.

* پیکربندی: پاسخ با محتوای متنی تحلیل هوش مصنوعی.

* موارد خاص: محدودیت‌های اندازه پاسخ، پیکربندی نادرست هدر.

جدول خلاصه