Voice AI integreren met n8n: mijn complete workflow
178 weergaven2 reacties
D
Daan van den Berg3 dagen geleden
Ik krijg vaak de vraag hoe ik voice AI (telefonische AI-assistenten) integreer met backend systemen. Hier is mijn complete architectuur:
**De flow:**
1. Inkomend telefoontje → voice provider (Vapi/Retell)
2. Real-time transcriptie → webhook naar n8n
3. n8n verwerkt de intent:
- Afspraak maken? → Google Calendar API
- Vraag beantwoorden? → RAG lookup via Supabase/pgvector
- Doorverbinden? → Transfer API call
- Bericht achterlaten? → E-mail/Slack notificatie
4. Antwoord terug naar voice provider → TTS → beller hoort antwoord
**n8n workflow structuur:**
- Webhook trigger (ontvangt real-time transcriptie events)
- Switch node (bepaalt intent op basis van keywords + LLM classificatie)
- Per intent een sub-workflow met specifieke business logic
- Error handler met fallback: "Ik verbind u door met een medewerker"
**Tips:**
- Houd je n8n responses <2 seconden, anders voelt het gesprek onnatuurlijk
- Cache veelvoorkomende antwoorden in Redis
- Log alles voor kwaliteitsanalyse achteraf
- Test met echte telefoongesprekken, niet alleen tekst — timing is alles
Vragen? Fire away!
Reacties (2)
J
Jan de Maker3 dagen geleden
Super nuttig! Die <2 seconde constraint is echt cruciaal. Ik heb vergelijkbare ervaringen met chatbots — boven de 3 seconden haken mensen af. Welke voice provider bevalt je het best? Ik overweeg om voice AI als service toe te voegen.
T
Tom Builder3 dagen geleden
Vet! De architectuur lijkt op wat ik doe met chat-based agents maar dan met voice als interface. Hoe handle je die situaties waar de beller iets zegt dat je agent niet begrijpt? Bij tekst kun je om verduidelijking vragen maar bij voice is dat awkwarder.