Задача: склад на тысячи позиций, проверка остатков и локаций делалась вручную. Долго, данные разбросаны по системам, ошибки из-за человеческого фактора.
Что сделал:
Систему, где сотрудник спрашивает бота в Telegram обычным языком, текстом или голосовым, и сразу получает ответ по остаткам.
Голосовое распознаётся через Whisper, дальше AI-слой превращает произвольный запрос в структурированный, n8n обращается к InvenTree через API и возвращает ответ в чат. Всё крутится в Docker, доступ закрыт через Cloudflare Tunnel.
Модели подняты локально на Ollama, поэтому данные склада не уходят во внешние сервисы.
Результат:
— Ручной работы стало меньше примерно на 70%
— Экономия 10+ часов в неделю
— Обработано около 10 000 позиций
— Ответ мгновенный вместо ручного поиска по системам
Стек: n8n, Docker, PostgreSQL, InvenTree API, Telegram API, Ollama, Whisper, Cloudflare Tunnel.
#n8n #автоматизация #AI #Telegram #склад
Что сделал:
Систему, где сотрудник спрашивает бота в Telegram обычным языком, текстом или голосовым, и сразу получает ответ по остаткам.
Голосовое распознаётся через Whisper, дальше AI-слой превращает произвольный запрос в структурированный, n8n обращается к InvenTree через API и возвращает ответ в чат. Всё крутится в Docker, доступ закрыт через Cloudflare Tunnel.
Модели подняты локально на Ollama, поэтому данные склада не уходят во внешние сервисы.
Результат:
— Ручной работы стало меньше примерно на 70%
— Экономия 10+ часов в неделю
— Обработано около 10 000 позиций
— Ответ мгновенный вместо ручного поиска по системам
Стек: n8n, Docker, PostgreSQL, InvenTree API, Telegram API, Ollama, Whisper, Cloudflare Tunnel.
#n8n #автоматизация #AI #Telegram #склад