Système de tampon de messages : Redis & GPT-4 pour un traitement efficace

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Système de Tampon de Messages : Redis & GPT-4 pour un Traitement Efficace

Pour qui est-ce fait ?
Ce workflow est destiné aux développeurs, concepteurs de chatbots, architectes conversationnels, ou intégrateurs no-code qui souhaitent améliorer la gestion des messages entrants dans des systèmes multi-utilisateurs (chat, support client, messagerie interne…). Il est particulièrement utile lorsque plusieurs messages consécutifs doivent être fusionnés intelligemment en une seule réponse cohérente.

Problème résolu / Cas d’usage
Lorsqu’un utilisateur envoie plusieurs messages à la suite, il est inefficace et coûteux de traiter chaque message indépendamment. Ce workflow tamponne temporairement les messages dans Redis, puis les traite de manière groupéeavec GPT-4. Résultat : moins d’appels API, plus de cohérence, meilleure expérience utilisateur.

Ce que fait ce workflow

  • Stocke les messages entrants dans une liste Redis associée à une session (context_id).

  • Déclenche automatiquement le traitement une fois un seuil d’inactivité atteint ou un nombre minimal de messages atteint.

  • Calcule dynamiquement le délai d’attente selon la longueur des messages.

  • Consolide tous les messages en un seul paragraphe clair et synthétique grâce à GPT-4.

  • Efface le tampon Redis après traitement, et retourne la réponse générée à l’utilisateur.

Configuration

1. Extraction des entrées

  • Nœud : « Extraire la Session & le Message »

  • Champs attendus :

    • context_id (identifiant de session)

    • message (texte utilisateur)

2. Calcul du temps d’attente dynamique

  • Nœud : « Déterminer le Temps d’Inactivité »

  • Exemple de code :

javascript
const wordCount = $json.message.split(' ').filter(w => w).length;
return [{
json: {
context_id: $json.context_id,
message: $json.message,
waitSeconds: wordCount < 5 ? 45 : 30
}
}];

3. Tampon Redis

  • Ajout du message dans buffer_in:{{$json.context_id}}

  • Incrémentation de buffer_count:{{$json.context_id}} avec TTL

  • Définition du flag waiting_reply:{{$json.context_id}} si non présent

4. Pause & détection d’inactivité

  • Attente dynamique via nœud “Wait”

  • Vérification des conditions de déclenchement :

    • buffer_count >= seuil ou

    • (now - last_seen) ≥ waitSeconds

5. Consolidation & réponse IA

  • Récupération de tous les messages via GET buffer_in:context_id

  • Nœud : « Consolider les Messages »

  • Prompt GPT-4 :

    « Tu es un expert pour fusionner plusieurs messages en un seul paragraphe clair, sans doublons. »

  • Appel GPT-4 via OpenAI Chat (ou autre LLM)

6. Nettoyage du tampon

  • Suppression des clés :

    • buffer_in:context_id

    • buffer_count:context_id

    • waiting_reply:context_id

  • Envoi de la réponse consolidée

Personnalisation possible

  • Déclenchement par taille de lot : ajouter un seuil de buffer_count (ex. : déclencher dès 3 messages tamponnés).

  • Politique de temporisation personnalisée : ajuster selon le nombre de caractères ou le type de canal.

  • Support multi-canal : utiliser un webhook unique pour Slack, WhatsApp, e-mail, etc.

  • Fallbacks intelligents : ajouter un traitement d’erreur pour Redis (clé manquante, TTL expiré) ou pour l’API OpenAI.

Exemple d’utilisation

Entrées utilisateur dans une session :

  1. « J’ai besoin d’un résumé »

  2. « Mais fais-le en 3 points »

  3. « Et commence par les avantages »

Comportement :

  • Messages stockés dans Redis

  • Après 30 secondes d’inactivité, GPT-4 fusionne les trois messages

  • Sortie :

    « Voici un résumé structuré en 3 points, avec les avantages en premier comme demandé… »