Construiring RAG para movie recommendations usando Qdrant y AI
Descripción del flujo de trabajo
Plantilla avanzada para construir un sistema de recomendación de películas mediante Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con Qdrant y OpenAI. Integra ingesta de datos desde GitHub, procesamiento inteligente de texto, incrustaciones vectoriales y un agente de IA para recomendaciones personalizadas vía Twitter/X y chat interactivo.
Cómo funciona
- 1.Extraer datos de películas desde repositorios de GitHub y documentos subidos
- 2.Dividir contenido de texto y generar incrustaciones OpenAI almacenadas en Qdrant
- 3.Recibir consultas de usuarios mediante Chat Trigger y buscar recomendaciones relevantes
- 4.Procesar solicitudes usando Agente de IA con memoria contextual y herramientas
- 5.Entregar recomendaciones personalizadas a Twitter/X y canales de chat
Casos de uso
- Motor de recomendación de películas interactivo que aprende de preferencias e historial de visualización
- Publicación automatizada de sugerencias curatoriales de cine en redes sociales según criterios específicos
Requisitos
- Clave de API de OpenAI activa para incrustaciones y modelos de lenguaje de gran escala
- Instancia de Qdrant activa con base de datos vectorial configurada para búsqueda de similitud
- Conexión a repositorio GitHub para importar conjuntos de datos y descripciones de películas
Valor del servicio
Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.
Aplicaciones utilizadas
Detalles
Cómo usar
- 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
- 2.Abre tu panel de n8n
- 3.Ve a Workflows > Import from File
- 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales
Nodos utilizados (27)
When clicking ‘Test workflow’
Manual Trigger
GitHub
Github
Extract from File
Extract From File
Embeddings OpenAI
OpenAI
Default Data Loader
Document Default Data Loader
Token Splitter
Text Splitter Token Splitter
Qdrant Vector Store
Vector Store Qdrant
When chat message received
Chat Trigger
OpenAI Chat Model
OpenAI
Call n8n Workflow Tool
Tool Workflow
Window Buffer Memory
Memory Buffer Window
Execute Workflow Trigger
Execute Workflow Trigger
Merge
Merge
Split Out
Split Out
Split Out1
Split Out
Merge1
Merge
Aggregate
Aggregate
AI Agent
Agent
Embedding Recommendation Request with Open AI
HTTP Request
Embedding Anti-Recommendation Request with Open AI
HTTP Request
Extracting Embedding
Set
Extracting Embedding1
Set
Calling Qdrant Recommendation API
HTTP Request
Retrieving Recommended Movies Meta Data
HTTP Request
Selecting Fields Relevant for Agent
Set
Sticky Note
Sticky Note
Sticky Note1
Sticky Note