Agentes de IA

Construir un sistema inteligente de recomendación de películas usando Qdrant e IA

27 nodos 306 119 Automatic trigger
Descargar

Descripción del flujo de trabajo

Una automatización que obtiene datos de películas de repositorios GitHub, los transforma en vectores inteligentes mediante OpenAI, los almacena en Qdrant, y proporciona recomendaciones personalizadas a través de un agente IA capaz de interactuar por web y correo electrónico.

Cómo funciona

  1. 1.Obtener datos de películas desde repositorios GitHub
  2. 2.Dividir y convertir texto en vectores usando modelos de embeddings de OpenAI
  3. 3.Almacenar vectores en base de datos Qdrant para búsqueda semántica rápida
  4. 4.Recibir consultas de usuarios a través de interfaz de chat o disparador
  5. 5.Buscar en la base de vectores y recuperar películas relevantes
  6. 6.Entregar recomendaciones personalizadas usando agente inteligente con memoria contextual

Casos de uso

  • Plataformas de streaming entregando recomendaciones precisas según preferencias del usuario
  • Tiendas digitales de películas mejorando experiencias de búsqueda y descubrimiento
  • Aplicaciones de entretenimiento que aprenden de interacciones y refinan recomendaciones
  • Sistemas de soporte al cliente recomendando películas apropiadas a usuarios

Requisitos

  • Clave API de OpenAI para conversión de texto a vectores
  • Acceso a repositorio GitHub que contiene archivos de datos de películas
  • Servidor Qdrant funcionando y configurado para almacenamiento vectorial
  • Conexión HTTP o interfaz de chat para interacción con usuarios

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 306
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 (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

Plantillas similares

Automatizar flujos de trabajo al recibir correos

27 nodos

Activar agente inteligente con OpenAI para responder consultas

23 nodos

Extraer datos de logos de imágenes y organizarlos en Airtable

44 nodos

Procesamiento inteligente de datos con agente IA y gestión de lotes

28 nodos

Monitorear Información con IA y Alertas en Slack

31 nodos

Generar reportes de clasificación inteligentes para creadores de n8n

49 nodos