Proposta de Automação em n8n – “Roteamento de Bases + Formulário Inteligente”

Visão Geral

Este escopo contempla duas entregas independentes, com documentação técnica para operação pelo time do cliente após o go-live.

• Automação 1 — Agente Roteador + Base Vetorial por Shopping (RAG): R$ 2.500,00, entrega em até 24h, pagamento na entrega.

• Automação 2 — Formulário Inteligente de Interesse de Loja em Shopping: R$ 1.800,00, entrega em até 24h, pagamento na entrega.

Automação 1 — Agente Roteador + RAG por Shopping

Objetivo

Permitir que um agente roteador identifique o shopping consultado pelo usuário e encaminhe a solicitação a um agente respondedor que consulta a base vetorial específica daquele shopping. A base é criada/atualizada por um agente de ingestão que extrai conteúdo de sites dos shoppings e alimenta o vetor.

Arquitetura Funcional

1. Agente de Ingestão

   • Coleta: sitemap/HTML/FAQ/páginas institucionais dos shoppings (lista fornecida pelo cliente).

   • Limpeza: remoção de boilerplate, normalização, chunking.

   • Indexação: geração de embeddings e gravação em Banco Vetorial (ex.: Supabase + pgvector ou Pinecone).

   • Agendamento: execução periódica (cron) e reprocessamento incremental por diffs.

2. Agente Roteador (Orquestração n8n)

   • Detecção do shopping com base em entidades (nome/URL/termos) ou seleção do usuário.

   • Validação de disponibilidade da base vetorial correspondente.

   • Encaminhamento de contexto (shopping_id) ao Agente Respondedor.

3. Agente Respondedor (RAG)

   • Recuperação: busca semântica no índice do shopping selecionado.

   • Composição: resposta com citações de origem (URLs, títulos e trecho).

Fluxo n8n (alto nível)

• Entrada: WhatsApp/Chat/API → Nó de classificação (Router)

• Router: identifica shopping_id → chama Respondedor com shopping_id

• Respondedor: RAG (Retriever + LLM) → resposta + fontes → saída

• Ingestão programada: HTTP Request → Scraper → Normalização → Embeddings → Upsert Vetorial

Entregáveis Técnicos

• 1 workflow n8n de ingestão (parametrizado por shopping).

• 1 workflow n8n de roteamento (com regras e fallback).

• 1 workflow n8n de resposta RAG (incluindo prompt, retriever e formatação).

• Esquema de dados (mínimo):

  • shoppings(id, nome, url_base, status, atualizado_em)

  • documentos(id, shopping_id, url, titulo, texto_limpo, hash_conteudo, atualizado_em)

  • vetores(documento_id, chunk_id, embedding, metadata)

• Variáveis de ambiente e instruções de deploy.

• Teste de carga leve (N ≤ 100 consultas) e relatório de verificação.

Padrões e Tecnologias

• Orquestração: n8n (nodes HTTP, Function, Cron, Code, OpenAI/LLM compatível).

• Banco de dados: Postgres (Supabase) + pgvector ou Pinecone (a definir com o cliente).

• Embeddings/LLM: modelo compatível com o orçamento/latência do cliente.

• Observabilidade: logs estruturados no n8n + painel simples (consulta por shopping_id e status de ingestão).

Critérios de Aceite

• Roteador identifica corretamente o shopping por nome e/ou URL.

• Respondedor retorna resposta com pelo menos 2 fontes quando existirem.

• Ingestão reprocessa um shopping e atualiza o índice sem intervenção manual.

• Documentação com passos de operação, rollback e inclusão de novo shopping.

Automação 2 — Formulário Inteligente de Interesse de Loja

Objetivo

Construir um fluxo conversacional (no n8n) que colete interesse de abertura de loja em shoppings, com validações e persistência em banco de dados.

Funcionalidades

• Perguntas dinâmicas guiadas por IA (ramificações por tipo de negócio, metragem, ticket médio, prazos).

• Validações: e-mail, telefone, CNPJ/CPF (quando aplicável).

• Enriquecimento: segmento, necessidades de metragem/área comum, praça de alimentação vs. mall.

• Persistência: gravação dos dados em Postgres/Supabase, com webhooks para CRM/BI.

• Notificação: envio de resumo para e-mail/Slack/WhatsApp do time.

• Exportação: CSV via endpoint n8n para auditoria.

Fluxo n8n (alto nível)

• Entrada: WhatsApp/Webchat/API

• Coleta: nós de pergunta/resposta com validações e re-perguntas

• Persistência: upsert em interesses_loja + prospects

• Saída: confirmação para o usuário + notificação ao time

Esquema mínimo sugerido

• prospects(id, nome, email, telefone, empresa, cnpj_cpf, criado_em)

• interesses_loja(id, prospect_id, segmento, metragem_desejada, cidade_alvo, shoppings_preferidos, prazo_implantacao, investimento_estimado, observacoes, criado_em)

Critérios de Aceite

• Coleta completa sem intervenção manual para os cenários principais.

• Registro persistido e consultável; exportação CSV funcional.

• Notificação entregue ao canal definido pelo cliente.

Observação

Se preferir, é possível integrar um Typebot como front conversacional e usar o n8n apenas como backend; o valor/escopo permanecem.

Prazos, Entrega e Pagamento

• Automação 1: R$ 2.500,00 — entrega em até 24 horas após confirmação dos acessos.

• Automação 2: R$ 1.800,00 — entrega em até 24 horas após confirmação dos acessos.

• Pagamento: na entrega (após demonstração e disponibilização dos workflows).

Dependências do Cliente

• Acesso ao ambiente n8n e banco (ou uso de instância do proponente).

• Lista inicial de shoppings e URLs oficiais para ingestão (Automação 1).

• Definição de canal de entrada (WhatsApp/API/Web) e de notificação (Automação 2).

• Chaves das APIs de LLM/embeddings e serviços de vetor, quando aplicável.

Documentação e Handover

• Fluxos com documentação para a equipe

Garantia e Suporte

• Garantia de 2 dias para correções de defeitos de implementação.

Próximos Passos

1. Aprovação deste escopo e dos valores.

2. Fornecimento de acessos e lista inicial de shoppings/URLs.

3. Agendamento imediato do desenvolvimento e entrega em até 24 horas por automação.