Make教程：用RAG系统打造跨境电商AI内容自动化工作流

概述

跨境电商卖家每天面临大量内容创作需求：商品Listing、推广文章、问答内容… 手动撰写不仅耗时，还难以保证质量和一致性。

本教程将教你搭建一个完全自动化的AI内容工作流：

1. 自动监控 SmartSuite/AirTable 商品状态变化
2. RAG系统 智能检索商品知识库
3. AI自动生成 高质量Listing、推广文章和问答内容

完成后，你只需更改商品状态，系统就会自动产出专业级内容！

整个自动化工作流的宏观结构，从触发到内容生成的完整流程

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核心亮点

这个工作流有几个关键优势：

• 零代码搭建 - 非技术人员也能轻松上手
• 知识库实时同步 - 商品信息更新后，向量数据库自动同步
• 多种内容形式 - 支持Listing、推广文章、问答等多种输出
• 高度定制化 - 可适配不同平台和国家站点
• 成本可控 - 使用免费或低成本工具组合

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前置准备

在开始之前，请确保你已经准备好：

• ✅ Make.com 账号（免费注册，每月1,000次操作）
• ✅ SmartSuite 账号（推荐，几乎免费）或 AirTable 账号
• ✅ Pinecone 账号（向量数据库，免费套餐足够）
• ✅ OpenRouter API 密钥（用于调用Claude等大模型）
• ✅ Jina AI API 密钥（用于文本嵌入和重排）

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技术规格参考

配置项	值	说明
嵌入模型	Jina Embedding v3	支持8000+ tokens长文本处理
向量数据库	Pinecone	专门用于存储和检索向量
嵌入维度	1024	Jina Embedding v3输出维度
重排模型	Jina Rerank	多语言模型，优化检索结果排序
向量查询数量	2	默认返回的检索条目数
重排输出数量	1	经过重排后的顶部结果数

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Step 1: 配置数据源（SmartSuite）

首先，我们需要在SmartSuite中创建商品数据库。

1.1 创建商品数据表

在SmartSuite中创建一个新的Solution，包含以下字段：

• 商品名称 (Text)
• 商品描述 (Long Text)
• 产品特点 (Long Text)
• 目标受众 (Text)
• 状态 (Single Select) - 包含”待处理”、“开始迁入”、“开始创作Listing”等选项

1.2 配置Webhook

SmartSuite的优势在于可以直接触发Webhook，无需额外配置：

1. 进入自动化设置
2. 创建新的自动化规则
3. 触发条件：当”状态”字段更改时
4. 动作：发送Webhook到Make.com

💡 提示：相比AirTable，SmartSuite与Make.com的Webhook集成更直接灵活，AirTable需要通过其内置自动化或按钮来触发。

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Step 2: 搭建RAG系统

RAG（检索增强生成）是这个工作流的核心技术。它解决了传统关键词检索的局限性，能有效处理模糊和复杂的查询。

RAG系统的核心概念：文本向量化 → 数据库检索 → 重排优化

2.1 为什么需要RAG？

传统方式的问题：

• 关键词检索灵活性不足 - 无法理解语义相似的表达
• 长文本成本高 - 直接将整个知识库传给AI，成本和效果都不理想
• 无法精准匹配 - 难以从大量信息中提取最相关的内容

RAG的解决方案：

• 将商品信息转换为向量存储
• 查询时先检索最相关的片段
• 只将相关内容提供给大模型生成

2.2 配置Pinecone向量数据库

Pinecone向量数据库设置：获取API Key和创建Index

1. 登录 Pinecone
2. 创建新的Index：
   • Dimensions: 1024（匹配Jina Embedding v3）
   • Metric: cosine
   • Region: 选择离你最近的区域
3. 获取API Key备用

2.3 在Make.com中配置嵌入模块

在Make.com中添加HTTP模块调用Jina Embedding API：

{
  "model": "jina-embeddings-v3",
  "input": ["{{商品描述文本}}"],
  "task": "retrieval.passage"
}

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Step 3: 配置Make.com工作流

现在开始在Make.com中搭建完整工作流。

3.1 创建场景

1. 登录 Make.com
2. 点击 Create a new scenario
3. 添加 Webhooks 模块作为触发器

3.2 添加数据处理模块

工作流的完整结构：

1. Webhook触发 - 接收SmartSuite状态变更
2. 路由器 - 根据状态分发到不同分支
3. Jina Embedding - 将查询文本向量化
4. Pinecone查询 - 检索相关商品信息
5. Jina Rerank - 重排检索结果
6. 大模型生成 - 调用Claude/GPT生成内容
7. 回写SmartSuite - 将生成内容保存

3.3 配置内容生成提示词

针对不同内容类型，使用不同的提示词模板：

Listing生成提示词示例：

你是一位专业的亚马逊Listing优化专家。根据以下商品信息，生成符合亚马逊规范的Listing内容：

商品信息：
{{从Pinecone检索到的相关内容}}

请生成：
1. 标题（200字符以内，包含主要关键词）
2. 五点描述（每点突出一个卖点）
3. 后台关键词
4. 产品描述（使用HTML格式）

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Step 4: 生成效果展示

推广文章效果

工作流能生成媲美”什么值得买”专业测评的推广文章：

AI生成的推广文章，包含第一人称”种草”视角和优缺点分析

文章特点：

• 第一人称”种草”风格
• 包含真实使用场景
• 客观呈现优缺点
• 自然融入产品卖点

亚马逊Listing效果

自动生成的亚马逊Listing，完全符合平台格式要求

生成内容包括：

• 标题（关键词优化）
• 五点描述（卖点突出）
• 后台Search Terms
• A+产品描述

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适用场景

推荐使用的用户

• 跨境电商卖家 - 需要批量生成多平台、多站点内容
• 内容营销团队 - 希望提升产品内容产出效率
• 中小企业 - 资源有限但需要专业级内容
• 零代码爱好者 - 想要搭建复杂AI系统但不会编程

可能不适合的情况

• 商品数量极少，手动撰写更高效
• 只需简单关键词匹配，不需要语义理解
• 完全不熟悉API配置和数据结构概念

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注意事项

在搭建过程中需要注意：

1. 界面差异 - SmartSuite的中文界面可能是机翻，建议使用英文界面
2. AirTable触发方式 - 如果使用AirTable，需要通过其内置自动化触发Webhook
3. RAG优化复杂性 - 切块方式、嵌入模型选择会影响检索效果，需要反复调优
4. 大模型成本 - 处理大量数据时，Claude等模型的API成本需要关注

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常见问题

什么是RAG系统？

RAG（检索增强生成）是一种AI技术，通过先从知识库检索相关信息，再结合大语言模型生成内容，显著提升AI输出的准确性和相关性。

这个工作流需要编程知识吗？

完全不需要！整个工作流都是零代码搭建，使用Make.com可视化界面配置，无需编写任何代码。

SmartSuite和AirTable选哪个？

SmartSuite几乎免费且与Make.com集成更好，支持直接Webhook触发；AirTable界面更优雅但价格较高（约$20+/月），需要通过内置自动化触发。

向量数据库Pinecone收费吗？

Pinecone提供免费套餐，足够个人和小型企业使用。本教程使用的配置完全在免费额度内。

可以适配不同电商平台吗？

可以。工作流设计具有高度灵活性，可以适配亚马逊、TikTok Shop、Shopify等不同平台，也支持不同国家站点（美国站、西班牙站、法国站等）的规则。

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下一步

学会了基础工作流后，你可以尝试：

• 添加更多内容类型（社交媒体帖子、邮件模板等）
• 优化RAG系统的切块策略和检索参数
• 集成更多数据源（PDF文档、网页内容等）
• 添加人工审核环节确保内容质量

有问题欢迎在评论区留言交流！

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视频教程

完整的视频教程请观看上方嵌入的YouTube视频，包含详细的操作演示和更多实战技巧。