Je vais créer un agent de support AI avec n8n qui répond à vos emails en utilisant rag

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Ghulam-murtaza
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À propos de ce service

Traduction automatique

Votre boîte de réception support reçoit toujours les mêmes cinq questions chaque jour, et les réponses sont déjà écrites quelque part.

Je crée un agent n8n qui lit les e-mails entrants, trouve la réponse dans une base de connaissances vectorielle construite à partir de VOS documents (PDF, Google Docs, centre d’aide, tickets passés), et répond. Les réponses confiantes sont envoyées automatiquement. Tout ce qui est incertain est mis en brouillon pour un humain. Vous décidez où cette limite se situe.

CE QUE VOUS OBTENEZ - flux de travail n8n, créé dans votre compte (vous en êtes propriétaire, sans verrouillage) - base de connaissances vectorielle à partir de vos documents - connexion Gmail / Outlook avec mémoire de conversation - porte de confiance : envoi automatique vs brouillon approuvé par un humain - démonstration Loom pour que votre équipe puisse le maintenir

POURQUOI MOI Je ne me limite pas à créer des flux de travail. J’écris aussi les backends qui les soutiennent — un service FastAPI avec plus de 150 endpoints utilisant Celery/Redis, et je gère un système de gestion scolaire en production pour plus de 7 000 étudiants. Quand votre automatisation nécessite quelque chose que n8n ne propose pas comme node, cela devient un appel API au lieu d’un point mort.

Contactez-moi avec une description de votre boîte de réception et je vous dirai honnêtement si cela vaut la peine d’automatiser

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Ghulam-murtaza

AI Automation Engineer building n8n agents and custom APIs

  • DePakistan
  • Membre depuisnov. 2025
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Anglais, Ourdou
I build AI automation that survives contact with real users. Most of my work runs in n8n: agents that read a support inbox, answer from a vector store of your own documents, and either reply or leave a draft for a human based on confidence. Chat agents that qualify leads and alert sales. Scheduled content pipelines. When no-code hits its ceiling, I build the service behind it — a 150+ endpoint FastAPI backend with Celery/Redis, and a school management system running in production across 7,000+ students. Tell me which process is eating your hours every week.

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