Agentes de IA

Procesar consultas de búsqueda mediante modelo generativo avanzado con almacenamiento vectorial

34 nodos 215 117 Webhook
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Descripción del flujo de trabajo

Un flujo de trabajo inteligente que recibe consultas a través de webhook, carga y divide documentos, los transforma en vectores numéricos, recupera información relevante de una base de datos vectorial y la envía a un modelo de lenguaje para generar respuestas precisas.

Cómo funciona

  1. 1.Recibir y validar consulta mediante endpoint webhook
  2. 2.Cargar, dividir documentos en fragmentos y convertir a incrustaciones vectoriales
  3. 3.Buscar en almacén vectorial y recuperar información contextualmente relevante
  4. 4.Enviar contexto y consulta a modelo Gemini para generar respuesta
  5. 5.Publicar resultado en Twitter/X y devolver respuesta mediante webhook

Casos de uso

  • Sistema de preguntas y respuestas automatizado que extrae información de documentos propios según preguntas del usuario
  • Publicar instantáneamente análisis y resúmenes en redes sociales cuando se reciben consultas específicas

Requisitos

  • Documentos de texto disponibles para cargar en el sistema
  • Clave API de Gemini y base de datos vectorial Qdrant para almacenamiento y recuperación
  • Cuenta de Twitter/X para publicar resultados

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

Document Default Data Loader Text Splitter Twitter/X Vector Store Embeddings LLM Chain Gemini

Detalles

Disparador Webhook
Nodos 34
Aplicaciones 7
Vistas 215
Descargas 117

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 (34)

/

Bitrix24 Handler

Webhook

#1

Credentials

Set

#2

Validate Token

If

#3

Route Event

Switch

#4

Process Message

Function

#5

Process Join

Function

#6

Process Install

Function

#7

Register Bot

HTTP Request

#8

Send Message

HTTP Request

#9

Send Join Message

HTTP Request

#10

Process Delete

No Op

#11

Success Response

Webhook

#12

Error Response

Webhook

#13

Merge parameters for Subworkflow

Merge

#14

Get a list of available storages

HTTP Request

#15

Get a list of List of Files and Folders

HTTP Request

#16

Get a list of Folders files

HTTP Request

#17

Download file

HTTP Request

#18

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#19

Recursive Character Text Splitter

Text Splitter Recursive Character Text Splitter

#20

Split Out folder files and folders

Split Out

#21

Filter for files

Filter

#22

Move files to Vector stored folder

HTTP Request

#23

Execute Workflow Trigger

Execute Workflow Trigger

#24

Sticky Note

Sticky Note

#25

Qdrant Vector Store

Vector Store Qdrant

#26

Embeddings Ollama

Embeddings Ollama

#27

Vector Store Retriever

Retriever Vector Store

#28

Question and Answer Chain

Chain Retrieval Qa

#29

Prepare output parameters

Set

#30

Embeddings Ollama1

Embeddings Ollama

#31

Google Gemini Chat Model

Gemini Model

#32

Qdrant Vector Store1

Vector Store Qdrant

#33

Execute subworkflow

Execute Workflow

#34

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