Agentes de IA

Crear un agente inteligente con memoria y análisis de documentos

38 nodos 288 141 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización integral que combina procesamiento de documentos, incrustaciones de texto y almacenamiento vectorial para construir un agente inteligente con conciencia contextual, interactuando en múltiples plataformas como Twitter e interfaces de chat.

Cómo funciona

  1. 1.Cargar documentos y dividirlos en fragmentos de texto procesados
  2. 2.Convertir textos en incrustaciones numéricas y almacenarlos en base de datos vectorial
  3. 3.Ejecutar agente inteligente que gestione memoria y responda consultas
  4. 4.Distribuir respuestas en Twitter e interfaz de chat

Casos de uso

  • Agente de soporte al cliente inteligente que comprende la base de conocimiento de su empresa
  • Sistema de análisis de documentos distribuido respondiendo preguntas de usuarios en múltiples canales

Requisitos

  • Clave API de OpenAI para funcionalidad del modelo de lenguaje
  • Cuenta Qdrant o servidor local para almacenamiento vectorial
  • Credenciales de Twitter/X para publicación automatizada

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

Embeddings Document Default Data Loader Text Splitter Twitter/X Split In Batches Vector Store AI Agent Memory Chat Trigger OpenAI Tool

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 38
Aplicaciones 11
Vistas 288
Descargas 141

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 (38)

/

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#1

Embeddings Mistral Cloud

Embeddings Mistral Cloud

#2

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#3

Recursive Character Text Splitter

Text Splitter Recursive Character Text Splitter

#4

Get Tax Code Zip File

HTTP Request

#5

Extract Zip Files

Compression

#6

Files as Items

Split Out

#7

Extract PDF Contents

Extract From File

#8

Extract From Chapter

Set

#9

Map To Sections

Set

#10

Execute Workflow Trigger

Execute Workflow Trigger

#11

Get Mistral Embeddings

HTTP Request

#12

Content Chunking @ 50k Chars

Set

#13

Split Out Chunks

Split Out

#14

For Each Section...

Split In Batches

#15

Sections To List

Split Out

#16

Only Valid Sections

Filter

#17

Use Qdrant Search API1

HTTP Request

#18

Use Qdrant Scroll API

HTTP Request

#19

Get Search Response

Set

#20

Sticky Note

Sticky Note

#21

Sticky Note1

Sticky Note

#22

Sticky Note2

Sticky Note

#23

Qdrant Vector Store

Vector Store Qdrant

#24

Sticky Note3

Sticky Note

#25

Sticky Note4

Sticky Note

#26

AI Agent

Agent

#27

Window Buffer Memory

Memory Buffer Window

#28

When chat message received

Chat Trigger

#29

Window Buffer Memory1

Memory Buffer Window

#30

OpenAI Chat Model

OpenAI

#31

1sec

Wait

#32

Ask Tool

Tool Workflow

#33

Search Tool

Tool Workflow

#34

Switch

Switch

#35

Get Ask Response

Set

#36

Sticky Note5

Sticky Note

#37

Sticky Note6

Sticky Note

#38

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