Multi-tenant платформа анализа настроений

Бизнес-задача

Стартапу требовалось разработать бэкенд-систему, способную в реальном времени обрабатывать большие потоки неструктурированных текстовых данных из групповых чатов и отзывов, извлекать количественные метрики и предоставлять к ним доступ по API в безопасной multi-tenant среде с изоляцией данных клиентов.

Реализованное решение

На базе n8n была построена масштабируемая платформа с мультитенантной архитектурой, объединяющая PostgreSQL для хранения данных, систему авторизации с ролевым доступом и AI-конвейер анализа текстов в единый автоматизированный поток.

Ключевые компоненты workflow

01

Webhook API-эндпоинты

принимают запросы на авторизацию, управление пользователями и получение аналитических данных.

02

Модуль мультитенантной маршрутизации

определяет по customer_id нужную схему данных в PostgreSQL, обеспечивая полную изоляцию клиентов.

03

Система авторизации и RBAC

реализует ролевой доступ с разными правами в зависимости от роли пользователя.

04

Stateful-обработчик данных

запоминает время последнего анализа и обрабатывает только новые записи для высокой производительности.

05

AI-конвейер на базе DeepSeek

выполняет семантическую очистку текста от шума, сохраняя ключевое смысловое ядро.

06

Модуль расчёта метрик

вычисляет и сохраняет в базу количественные показатели на основе очищенного текста.

07

Динамический SQL-генератор

формирует гибкие запросы для фильтрации аналитики по различным параметрам.

Технические особенности

Вся логика реализована в n8n с использованием узлов Webhook, PostgreSQL, Code и HTTP Request для интеграции с DeepSeek AI. Кастомный JavaScript-код обеспечивает динамическое построение SQL-запросов и обработку текстовых данных. Система изначально спроектирована для поддержки нескольких клиентов с полной изоляцией данных через отдельные потоки данных. Мы использовали умную систему обработки данных, которая помнит контекст. Вместо того чтобы каждый раз пересчитывать огромные массивы информации с нуля, система просто добавляет новые данные к уже имеющимся результатам. Это позволяет проводить анализ в реальном времени и значительно экономит затраты на серверные мощности Платформа демонстрирует способность масштабироваться для SaaS-модели. AI-модель с продвинутым системным промптом обеспечивает качественную очистку текста от филлеров и сленга при сохранении смыслового ядра сообщений. ___ Технология: n8n workflow automation Время внедрения: 3 недели

Следующий шаг

Созвон 20 минут → уточняем интеграции, данные и KPI → даём план внедрения.

Открыть КП → Написать в Telegram ↗