Agentes de IA

Procesamiento inteligente de documentos con respuestas impulsadas por IA

42 nodos 295 138 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Flujo avanzado que recibe archivos locales, los divide en fragmentos inteligentes, genera incrustaciones vectoriales, las almacena en una base de datos, y responde consultas utilizando el modelo Mistral para recuperación de información basada en documentos.

Cómo funciona

  1. 1.Activar automáticamente al recibir archivo local y cargar su contenido
  2. 2.Dividir textos extensos en fragmentos e incrustaciones vectoriales
  3. 3.Guardar incrustaciones en Qdrant para búsqueda rápida y eficiente
  4. 4.Procesar consultas mediante cadena QA de recuperación con Mistral

Casos de uso

  • Responder preguntas sobre documentos corporativos, políticas y bases de conocimiento
  • Analizar contratos y propuestas para generar resúmenes automáticos
  • Construir sistemas de soporte al cliente inteligentes basados en documentación

Requisitos

  • Archivos locales en formatos de texto (PDF, TXT, DOCX)
  • Cuenta Mistral Cloud para acceso a incrustaciones y modelos de lenguaje
  • Base de datos vectorial Qdrant para almacenar y recuperar incrustaciones

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

Local File Trigger Document Default Data Loader Text Splitter Embeddings Lm Chat Mistral Cloud Split In Batches Output Parser Vector Store LLM Chain Read Write File

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 42
Aplicaciones 10
Vistas 295
Descargas 138

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (42)

/

Local File Trigger

Local File Trigger

#1

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#2

Recursive Character Text Splitter

Text Splitter Recursive Character Text Splitter

#3

Embeddings Mistral Cloud

Embeddings Mistral Cloud

#4

Mistral Cloud Chat Model

Lm Chat Mistral Cloud

#5

Mistral Cloud Chat Model1

Lm Chat Mistral Cloud

#6

Prep Incoming Doc

Set

#7

Settings

Set

#8

Merge

Merge

#9

Get Doc Types

Set

#10

Split Out Doc Types

Split Out

#11

For Each Doc Type...

Split In Batches

#12

Item List Output Parser

Output Parser Item List

#13

Vector Store Retriever

Retriever Vector Store

#14

Embeddings Mistral Cloud1

Embeddings Mistral Cloud

#15

Qdrant Vector Store1

Vector Store Qdrant

#16

Mistral Cloud Chat Model2

Lm Chat Mistral Cloud

#17

Split Out

Split Out

#18

Aggregate

Aggregate

#19

Mistral Cloud Chat Model3

Lm Chat Mistral Cloud

#20

Discover

Chain Retrieval Qa

#21

2secs

Wait

#22

Get Generated Documents

Set

#23

Generate

LLM Chain

#24

Prep For AI

Set

#25

To Binary

Convert To File

#26

Export to Folder

Read Write File

#27

Get FileType

Switch

#28

Import File

Read Write File

#29

Extract from PDF

Extract From File

#30

Extract from DOCX

Extract From File

#31

Extract from TEXT

Extract From File

#32

Summarization Chain

Chain Summarization

#33

Sticky Note

Sticky Note

#34

Sticky Note1

Sticky Note

#35

Sticky Note2

Sticky Note

#36

Sticky Note3

Sticky Note

#37

Sticky Note4

Sticky Note

#38

Qdrant Vector Store

Vector Store Qdrant

#39

Sticky Note5

Sticky Note

#40

Interview

LLM Chain

#41

Sticky Note6

Sticky Note

#42

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