Taller Automatización de Atención al Cliente 24/7

Tech Stack: Gemini y n8n

Creado por: Sergi Olives

En este taller vamos a implementar un chatbot para responder preguntas sobre tu empresa utilizando RAG en Gemini y con el mínimo código necesario en n8n para un taller sin mucha carga técnica.

Configuración Inicial

1. Reclama tu 5$ de crédito gratuito en Google Cloud - https://trygcp.dev/claim/deveco-gdg-f8282f82e99
2. Genera una API Key en
   1. Google Cloud Console - https://console.cloud.google.com/
   2. (Alternativa) Google AI Studio - https://aistudio.google.com/
3. Empieza un free trial en n8n - https://n8n.io/
4. Descarga estos documentos o usa los tuyos propios
   1. Reglas del Golf - https://share.google/ACSvD0s1CGPaLYdNo
   2. Resultados Financieros de Inditex 2025 - https://www.inditex.com/itxcomweb/api/media/95537a57-b33e-4fcb-8822-a200d9da68c1/INDITEXResultadosEjercicio2025.pdf
   3. Ejemplo ficticio - L'Heretat de Menorca - https://drive.google.com/file/d/1YW4krJAdQE7mvJFqRDVxAf3C-aWRpVpr/view?usp=sharing
   4. Tus propios documentos

Primeros pasos en n8n

Creación de la Base de Conocimiento

1. Al rellenar un formulario
   1. label - "data"
2. Simple Vector Store
   1. Modo "Insert Documents"
3. Embeddings Google Gemini
   1. Gemini Embedding 001
4. Default Data Loader
   1. Tipo: "Binary"
   2. Modo: "Specific Data" - "data"
   3. Formato de la documentación: "Automatic"
   4. Separación de Texto: "Custom"
5. Recursive Character Text Splitter
   1. Chunk Size: 1000
   2. Chunk Overlap: 200

Implementación del Chatbot

1. Al recibir un mensaje del chat
   1. Hazlo público con un mensaje inicial
2. AI Agent - Añade Option -> System Message

   Eres un asistente servicial. Responde a las preguntas utilizando ÚNICAMENTE la información de la herramienta de base de conocimientos. Si la respuesta no se encuentra en la base de conocimientos, di: "No tengo esa información en mi base de conocimientos". No utilices conocimientos externos ni hagas suposiciones.
   

   1. Google Gemini Chat Model - models/gemini-2.5-flash-lite
   2. Memoria de la Conversación - Simple Memory
   3. Base de Conocimiento - Simple Vector Store a. Modo: "Retrieve Documents (As Tool for AI Agent)"
   4. Embeddings for Retrieval

Agent Flow

Extra: integraciones externas

Web

Añade esto en tu web:

<link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/style.css" rel="stylesheet" />
<script type="module">
   import { createChat } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@n8n/chat/dist/chat.bundle.es.js';

   createChat({
      webhookUrl: 'MY_WEB_HOOK_URL'
   });
</script>

Ejemplo Completado

Si descargas el archivo n8nWorkflow.json en este repositorio, puedes importarlo "Importar desde archivo..." y automáticamente tendrás el ejemplo completo para probar y modificar al gusto.