Оптимизация n8n для медицинского ИИ-бота

Задача

Медицинский ИИ-бот на базе N8N консультировал пациентов, обращаясь к векторной базе знаний с актуальной медицинской информацией. Однако по мере роста базы и числа обращений сценарии начали работать нестабильно, увеличилось время ответа, появились ошибки при обработке запросов.

Что сделали

Провели полную диагностику N8N-workflow.

Выявили узкие места в цепочках обращения к векторной базе, избыточные вызовы и неоптимальные промпты. Перестроили архитектуру сценариев, сократили количество шагов, оптимизировали логику поиска по базе знаний и настроили кэширование повторяющихся запросов. Результат - бот стал отвечать быстрее и точнее, а workflow выдерживает значительно большую нагрузку без сбоев.