Agentes de IA

Impulsado por IA YouTube playlist, vídeo summarization y analysis

72 nodos 198 119 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización avanzada que obtiene vídeos de listas de reproducción de YouTube, extrae sus transcripciones y las procesa con Google Gemini para generar resúmenes e análisis inteligentes. Los resultados se almacenan en Qdrant para búsqueda semántica rápida y recuperación eficiente.

Cómo funciona

  1. 1.Obtener vídeos de la lista de reproducción desde YouTube y cargar metadatos y transcripciones
  2. 2.Dividir el texto extraído en fragmentos manejables usando división recursiva de caracteres
  3. 3.Generar resúmenes e análisis temáticos mediante Gemini, almacenando incrustaciones en la base de datos vectorial

Casos de uso

  • Resumir automáticamente series de vídeos educativos o de noticias en hallazgos clave
  • Buscar en docenas de vídeos con consultas en lenguaje natural para encontrar temas o respuestas específicas

Requisitos

  • Credenciales de API de Google Gemini y YouTube Data API habilitadas
  • Instancia de Qdrant o Redis en funcionamiento para almacenamiento vectorial y búsqueda semántica

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

Gemini AI Agent LLM Chain Vector Store Text Splitter Chat Trigger Document Default Data Loader Memory YouTube Output Parser Redis

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 72
Aplicaciones 11
Vistas 198
Descargas 119

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 (72)

/

Google Gemini Chat Model1

Gemini Model

#1

Handle Queries

Agent

#2

Split Out

Split Out

#3

Summarize & Analyze Transcript

LLM Chain

#4

Concatenate

Summarize

#5

Split Out1

Split Out

#6

Limit

Limit

#7

Qdrant Vector Store

Vector Store Qdrant

#8

Recursive Character Text Splitter

Text Splitter Recursive Character Text Splitter

#9

Embeddings Google Gemini

Gemini Model

#10

Google Gemini Chat Model2

Gemini Model

#11

Embeddings Google Gemini1

Gemini Model

#12

Chat

Chat Trigger

#13

Video Titles

Split Out

#14

Merge

Merge

#15

Edit Fields

Set

#16

AI Agent

Agent

#17

Google Gemini Chat Model4

Gemini Model

#18

Delete Collection

HTTP Request

#19

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#20

Chat Buffer Memory

Memory Buffer Window

#21

Full Summary

Summarize

#22

Sticky Note2

Sticky Note

#23

Sticky Note3

Sticky Note

#24

Chat Buffer Memory1

Memory Buffer Window

#25

YouTube Transcript

Youtube Transcripter

#26

Sticky Note4

Sticky Note

#27

Sticky Note5

Sticky Note

#28

Sticky Note6

Sticky Note

#29

Message Intent

Agent

#30

Structured Output Parser1

Output Parser Structured

#31

Update Context Intent

Redis

#32

Get Previous Context Intent

Redis

#33

Route Message Intent

Switch

#34

Process Status

Code

#35

Simple Memory

Memory Buffer Window

#36

Simple Memory3

Memory Buffer Window

#37

Sticky Note7

Sticky Note

#38

Google Gemini Chat Model6

Gemini Model

#39

Sticky Note9

Sticky Note

#40

Sticky Note10

Sticky Note

#41

Numb of Videos

Agent

#42

Default Intent

Code

#43

Playlist Limit

If

#44

Playlist or Video

Switch

#45

Get Fields for Summary

Code

#46

Update Context Process Done1

Redis

#47

Google Gemini Chat Model8

Gemini Model

#48

Playlist HTTP Request

HTTP Request

#49

YouTube Transcript1

Youtube Transcripter

#50

Video HTTP Request

HTTP Request

#51

Get Title and Desc

Code

#52

Split Out2

Split Out

#53

Concatenate1

Summarize

#54

Sticky Note12

Sticky Note

#55

Get Videos

Code

#56

Get Playlist Videos Data

Code

#57

Embeddings Google Gemini2

Gemini Model

#58

Qdrant Vector Store3

Vector Store Qdrant

#59

Answer questions with a vector store

Tool Vector Store

#60

Qdrant Vector Store4

Vector Store Qdrant

#61

Answer questions with a vector store1

Tool Vector Store

#62

Google Gemini Chat Model

Gemini Model

#63

Google Gemini Chat Model3

Gemini Model

#64

Qdrant Vector Store2

Vector Store Qdrant

#65

Embeddings Google Gemini4

Gemini Model

#66

If

If

#67

Count Content

Summarize

#68

Sticky Note

Sticky Note

#69

Sticky Note1

Sticky Note

#70

Update Context Intent1

Redis

#71

Sticky Note8

Sticky Note

#72

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