Agentes de IA

Sistema de recomendaciones de películas inteligente con Qdrant

27 nodos 294 151 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Un sistema de recuperación aumentada que extrae datos de películas desde repositorios GitHub, segmenta contenido, genera incrustaciones vectoriales mediante OpenAI, las almacena en Qdrant y entrega recomendaciones personalizadas a través de un agente inteligente que interactúa con usuarios.

Cómo funciona

  1. 1.Extraer metadatos de películas desde repositorios GitHub y cargar archivos
  2. 2.Dividir contenido en fragmentos e generar incrustaciones vectoriales con OpenAI
  3. 3.Almacenar incrustaciones en Qdrant y habilitar búsquedas semánticas
  4. 4.Desplegar agente IA que reciba consultas de usuarios y genere recomendaciones
  5. 5.Compartir resultados vía chat e integrar actualizaciones en Twitter/X

Casos de uso

  • Plataforma de películas que entiende preferencias de usuarios y sugiere títulos relevantes
  • Mejora de motores de búsqueda internos capturando significado semántico
  • Asistente inteligente que responde preguntas sobre películas desde base de conocimiento

Requisitos

  • Repositorio GitHub con datos de películas organizados y metadatos
  • Clave API de OpenAI para generación de incrustaciones e IA conversacional
  • Instancia Qdrant activa configurada para almacenamiento y recuperación de vectores

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

GitHub OpenAI Document Default Data Loader Text Splitter Vector Store Chat Trigger Tool Memory Twitter/X AI Agent

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 27
Aplicaciones 10
Vistas 294
Descargas 151

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 (27)

/

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#1

GitHub

Github

#2

Extract from File

Extract From File

#3

Embeddings OpenAI

OpenAI

#4

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#5

Token Splitter

Text Splitter Token Splitter

#6

Qdrant Vector Store

Vector Store Qdrant

#7

When chat message received

Chat Trigger

#8

OpenAI Chat Model

OpenAI

#9

Call n8n Workflow Tool

Tool Workflow

#10

Window Buffer Memory

Memory Buffer Window

#11

Execute Workflow Trigger

Execute Workflow Trigger

#12

Merge

Merge

#13

Split Out

Split Out

#14

Split Out1

Split Out

#15

Merge1

Merge

#16

Aggregate

Aggregate

#17

AI Agent

Agent

#18

Embedding Recommendation Request with Open AI

HTTP Request

#19

Embedding Anti-Recommendation Request with Open AI

HTTP Request

#20

Extracting Embedding

Set

#21

Extracting Embedding1

Set

#22

Calling Qdrant Recommendation API

HTTP Request

#23

Retrieving Recommended Movies Meta Data

HTTP Request

#24

Selecting Fields Relevant for Agent

Set

#25

Sticky Note

Sticky Note

#26

Sticky Note1

Sticky Note

#27

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