Chatbot de Suporte com IA para WooCommerce: Case de RAG com n8n

Uma loja WooCommerce canadense de produtos regulamentados recebia cerca de 20 tickets por dia no HelpScout. A maioria era a mesma meia dúzia de perguntas: onde está meu pedido, como uso isso, posso tomar junto com meu remédio, pra onde vocês enviam, como devolvo. O time de suporte gastava o dia respondendo coisas que já estavam escritas em algum lugar.

Construí um chatbot que responde essas perguntas a partir da documentação da própria loja, consulta o status do pedido direto no WooCommerce e passa a conversa pra um humano no HelpScout quando não sabe responder. Toda pergunta que ele erra vira um registro, e a base de conhecimento cresce exatamente onde os clientes cobram.

O que ele faz

Responde só com conteúdo aprovado

Perguntas sobre produto e sobre a empresa são respondidas a partir de uma base vetorial no Pinecone, nunca a partir do que o modelo aprendeu no treinamento. O corpus é curado à mão (documentação oficial, FAQs, descrições de produto) e embedado com embeddings da OpenAI. Numa loja onde uma resposta errada sobre dosagem é problema de compliance, essa restrição é o projeto inteiro. O prompt de sistema trata a consulta à base como obrigatória, e o agente é instruído a escalar em vez de chutar quando a busca volta fraca.

Consulta pedidos de verdade

O cliente pode perguntar do pedido dentro do chat. O agente chama um sub-workflow do WooCommerce que localiza o cliente e devolve um resumo em linguagem simples dos pedidos recentes: status, datas, endereço de entrega. Os dados do pedido só são liberados pra cliente logado e com e-mail verificado. Quem digitar o e-mail de outra pessoa não recebe nada.

Escala com a transcrição completa

Quando o bot não consegue responder com confiança, ele oferece abrir um ticket. O sub-workflow do HelpScout localiza a conversa existente daquele cliente ou cria uma nova, e anexa a transcrição completa do chat, não um resumo. O atendente vê exatamente o que foi perguntado, o que o bot respondeu e onde travou.

Registra o que não soube responder

Cada pergunta sem resposta cai numa planilha do Google Sheets com o texto exato, a resposta do bot, timestamp e uma categoria (Envio, Produto, Médico, Devoluções, Geral). O time revisa toda semana e transforma os padrões em novas entradas na base. Esse ciclo é o que moveu os números abaixo.

Resultados

No lançamento, o bot resolveu perguntas repetitivas suficientes pra cortar o volume de tickets no HelpScout em cerca de 40%.

Depois de algumas rodadas realimentando a base com o registro de perguntas sem resposta, ele passou a resolver 18 a 19 dos cerca de 20 tickets diários. Um ou dois por dia ainda chegam a um humano, que é onde um humano precisa estar: nos casos médicos de borda e nos clientes irritados.

O tempo de primeira resposta pra status de pedido e dúvidas de produto caiu pra segundos, e o negócio ganhou algo que nunca teve: uma lista viva do que os clientes perguntam e a documentação não cobre.

O custo de operação fica na casa das dezenas de dólares por mês. O detalhamento está em Quanto Custa um Sistema RAG de Verdade.

Arquitetura

O sistema são três workflows no n8n: o agente principal, a consulta de pedidos no WooCommerce e o tratamento de tickets no HelpScout. O agente chama os outros dois como ferramentas, então cada um pode ser testado e atualizado sozinho. Catálogo de produtos e conteúdo de FAQ ficam em índices separados no Pinecone porque mudam em ritmos diferentes e não podem se confundir na busca.

A versão original rodava com GPT-4o. A geração de respostas migrou pra Claude; os embeddings continuam na OpenAI. O desenho da recuperação não mudou.

O passo a passo técnico, incluindo as regras de prompt que forçam a consulta à base e a separação de índices, está em Como Construí um Chatbot RAG pra WooCommerce com n8n.

Stack

• Orquestração: n8n
• Geração de respostas: Claude (originalmente GPT-4o)
• Embeddings: OpenAI text-embedding-3-large
• Banco vetorial: Pinecone (dois índices: produtos e base de conhecimento)
• Integrações: API REST do WooCommerce, API do HelpScout, Google Sheets