{ "name": "Busca Produtos - Query Expansion + Rerank IA", "nodes": [ { "parameters": { "httpMethod": "POST", "path": "busca-produtos", "responseMode": "responseNode", "options": {} }, "name": "Webhook - Receber Carrinho", "type": "n8n-nodes-base.webhook", "typeVersion": 1, "position": [ 240, 300 ] }, { "parameters": { "mode": "jsonata", "jsonataExpression": "carrinho" }, "name": "Loop Items - Cada Produto", "type": "n8n-nodes-base.splitInBatches", "typeVersion": 1, "position": [ 460, 300 ] }, { "parameters": { "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": { "values": [ { "content": "=Voc\u00ea receber\u00e1 um termo de busca e sua tarefa \u00e9 gerar 15 varia\u00e7\u00f5es que se assemelhem \u00e0 linguagem de cat\u00e1logo.\n\nProduto: \"{{ $json.produto }}\"\nMarca: \"{{ $json.marca || 'n\u00e3o fornecida' }}\"\n\nRegras:\n- Gere 15 varia\u00e7\u00f5es por produto\n- Priorize sin\u00f4nimos, abrevia\u00e7\u00f5es e jarg\u00f5es\n Exemplo: \"cotonete\" -> \"HASTES FLEXIVEIS\"\n Exemplo: \"macaxeira\" -> \"AIPIM\", \"MANDIOCA\"\n- Varia\u00e7\u00f5es em MAI\u00daSCULAS\n- N\u00c3O adicione tipos espec\u00edficos\n \u274c Errado: laranja -> LARANJA PERA\n \u2705 Certo: laranja -> FRUTA LARANJA, CITRUS\n- Se marca fornecida, inclua nas varia\u00e7\u00f5es\n\nRetorne APENAS array JSON:\n[\"VARIA\u00c7\u00c3O 1\", \"VARIA\u00c7\u00c3O 2\", ...]" } ] }, "options": { "temperature": 0.7, "maxTokens": 150 } }, "name": "OpenAI - Expandir Query", "type": "n8n-nodes-base.openAi", "typeVersion": 1, "position": [ 680, 300 ], "credentials": { "openAiApi": { "name": "" } } }, { "parameters": { "functionCode": "// Parsear resposta OpenAI\nconst resposta = $input.item.json.message?.content || '[]';\nlet queries = [];\n\ntry {\n // Tentar extrair array JSON\n const match = resposta.match(/\\[.*\\]/s);\n if (match) {\n queries = JSON.parse(match[0]);\n }\n} catch (e) {\n // Fallback: usar query original\n queries = [$input.item.json.produto.toUpperCase()];\n}\n\n// Garantir que temos queries\nif (queries.length === 0) {\n queries = [$input.item.json.produto.toUpperCase()];\n}\n\n// Adicionar query original se n\u00e3o estiver na lista\nconst original = $input.item.json.produto.toUpperCase();\nif (!queries.includes(original)) {\n queries.unshift(original);\n}\n\nreturn {\n json: {\n produto_original: $input.item.json.produto,\n marca_original: $input.item.json.marca,\n queries_expandidas: queries\n }\n};" }, "name": "Code - Parse Expans\u00e3o", "type": "n8n-nodes-base.function", "typeVersion": 1, "position": [ 900, 300 ] }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "http://localhost:3003/batch-search", "jsonParameters": true, "options": { "timeout": 30000 }, "bodyParametersJson": "={\n \"queries\": {{ $json.queries_expandidas.map(q => ({ query: q, produto_original: $json.produto_original })) }},\n \"loja\": {{ $node[\"Webhook - Receber Carrinho\"].json.loja }},\n \"limit\": 20,\n \"incluir_sem_estoque\": false\n}" }, "name": "HTTP - Batch Search Qdrant", "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 1, "position": [ 1120, 300 ] }, { "parameters": { "functionCode": "// Agregar todos os produtos das queries expandidas\nconst resultados = $input.item.json.resultados || [];\nconst produtosUnicos = new Map();\n\n// Coletar todos os produtos\nfor (const resultado of resultados) {\n for (const produto of resultado.produtos || []) {\n // Deduplic por ID, mantendo o de maior score\n const existing = produtosUnicos.get(produto.id);\n if (!existing || produto.score > existing.score) {\n produtosUnicos.set(produto.id, produto);\n }\n }\n}\n\n// Converter para array e ordenar por score\nconst produtosArray = Array.from(produtosUnicos.values());\nprodutosArray.sort((a, b) => b.score - a.score);\n\nreturn {\n json: {\n produto_original: $input.item.json.produto_original,\n marca_original: $input.item.json.marca_original,\n total_candidatos: produtosArray.length,\n candidatos: produtosArray\n }\n};" }, "name": "Code - Agregar Resultados", "type": "n8n-nodes-base.function", "typeVersion": 1, "position": [ 1340, 300 ] }, { "parameters": { "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": { "values": [ { "content": "=Voc\u00ea receber\u00e1 um produto solicitado e uma lista de op\u00e7\u00f5es. Identifique os 5 produtos mais relevantes.\n\n\nProduto: {{ $json.produto_original }}\n{{ $json.marca_original ? `Marca: ${$json.marca_original}` : '' }}\n\n\n\n{{ $json.candidatos.map((p, i) => `${i+1}. ${p.nome} - ${p.marca || 'Sem marca'} (R$ ${p.preco_final?.toFixed(2) || '?'}, estoque: ${p.estoque_total || 0})`).join('\\n') }}\n\n\nIMPORTANTE:\n- Considere sin\u00f4nimos e varia\u00e7\u00f5es\n- Priorize nome mais pr\u00f3ximo\n- Considere marca se mencionada \n- Priorize mais estoque e menor pre\u00e7o quando relev\u00e2ncia igual\n\nRetorne APENAS array JSON com n\u00fameros dos 5 melhores:\n[1, 5, 8, 12, 15]" } ] }, "options": { "temperature": 0.3, "maxTokens": 100 } }, "name": "OpenAI - Rerank com LLM", "type": "n8n-nodes-base.openAi", "typeVersion": 1, "position": [ 1560, 300 ], "credentials": { "openAiApi": { "name": "" } } }, { "parameters": { "functionCode": "// Extrair top 5 usando \u00edndices do LLM\nconst candidatos = $input.item.json.candidatos || [];\nconst respostaLLM = $input.item.json.message?.content || '[]';\n\nlet indices = [];\ntry {\n const match = respostaLLM.match(/\\[(\\d+(?:,\\s*\\d+)*)\\]/);\n if (match) {\n indices = match[1].split(',').map(n => parseInt(n.trim()));\n }\n} catch (e) {\n console.log('Erro parse rerank:', e.message);\n}\n\n// Fallback: se n\u00e3o conseguiu parsear, pegar os 5 primeiros\nif (indices.length === 0) {\n indices = [1, 2, 3, 4, 5];\n}\n\n// Converter \u00edndices (1-based) para produtos\nconst topProdutos = indices\n .slice(0, 5) // Garantir no m\u00e1ximo 5\n .map(idx => candidatos[idx - 1])\n .filter(p => p !== undefined);\n\nreturn {\n json: {\n produto_original: $input.item.json.produto_original,\n marca_original: $input.item.json.marca_original,\n total_encontrados: candidatos.length,\n top_5: topProdutos\n }\n};" }, "name": "Code - Extrair Top 5", "type": "n8n-nodes-base.function", "typeVersion": 1, "position": [ 1780, 300 ] }, { "parameters": { "respondWith": "json", "responseBody": "={{ \n {\n success: true,\n loja: $node['Webhook - Receber Carrinho'].json.loja,\n total_itens_carrinho: $node['Webhook - Receber Carrinho'].json.carrinho.length,\n resultados: $items().map(item => item.json)\n }\n}}" }, "name": "Respond to Webhook", "type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook", "typeVersion": 1, "position": [ 2000, 300 ] } ], "connections": { "Webhook - Receber Carrinho": { "main": [ [ { "node": "Loop Items - Cada Produto", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Loop Items - Cada Produto": { "main": [ [ { "node": "OpenAI - Expandir Query", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "OpenAI - Expandir Query": { "main": [ [ { "node": "Code - Parse Expans\u00e3o", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Code - Parse Expans\u00e3o": { "main": [ [ { "node": "HTTP - Batch Search Qdrant", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "HTTP - Batch Search Qdrant": { "main": [ [ { "node": "Code - Agregar Resultados", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Code - Agregar Resultados": { "main": [ [ { "node": "OpenAI - Rerank com LLM", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "OpenAI - Rerank com LLM": { "main": [ [ { "node": "Code - Extrair Top 5", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Code - Extrair Top 5": { "main": [ [ { "node": "Respond to Webhook", "type": "main", "index": 0 } ] ] } }, "settings": {}, "staticData": null, "tags": [] }