Agentes de IA

Extraer información de documentos con Qdrant e IA

42 nodos 385 172 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización avanzada que analiza documentos y textos usando modelos de OpenAI, divide el contenido en segmentos, los almacena en una base de datos vectorial Qdrant, extrae información clave automáticamente y publica los resultados en Google Sheets y X (Twitter).

Cómo funciona

  1. 1.Cargar documentos y contenido de texto de múltiples fuentes
  2. 2.Dividir el contenido en segmentos pequeños y procesables
  3. 3.Convertir segmentos en vectores usando el modelo de incrustaciones de OpenAI
  4. 4.Almacenar vectores en la base de datos Qdrant para búsqueda semántica
  5. 5.Extraer información clave usando la herramienta de extracción de información
  6. 6.Publicar los resultados en Google Sheets y X

Casos de uso

  • Analizar reportes complejos y extraer datos esenciales de forma automática
  • Procesar grandes volúmenes de documentos con búsqueda semántica inteligente
  • Publicar información y resúmenes en redes sociales y hojas de cálculo
  • Crear sistemas inteligentes para clasificación y análisis automático de contenido

Requisitos

  • Clave de API de OpenAI para incrustaciones y procesamiento de lenguaje
  • Cuenta de Qdrant y credenciales de conexión
  • Credenciales de Google Sheets con permisos de lectura y escritura
  • Cuenta de X (Twitter) y credenciales de API para publicar

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

OpenAI Document Default Data Loader Text Splitter Google Sheets Split In Batches Twitter/X Vector Store

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 42
Aplicaciones 7
Vistas 385
Descargas 172

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 (42)

/

Embeddings OpenAI

OpenAI

#1

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#2

Convert to Question Answer Pairs

Set

#3

Recursive Character Text Splitter

Text Splitter Recursive Character Text Splitter

#4

Get Survey Results

Google Sheets

#5

Get Survey Headers

Google Sheets

#6

Extract Questions

Set

#7

Questions to List

Split Out

#8

Find All Answers

HTTP Request

#9

Get Payload of Points

HTTP Request

#10

Clusters To List

Split Out

#11

Set Variables

Set

#12

OpenAI Chat Model

OpenAI

#13

Prep Output For Export

Set

#14

Export To Sheets

Google Sheets

#15

Export To Sheets1

Google Sheets

#16

For Each Question...

Split In Batches

#17

Trigger Insights

Execute Workflow

#18

Prep Values For Trigger

Set

#19

Execute Workflow Trigger

Execute Workflow Trigger

#20

Create Insights Sheet

Google Sheets

#21

Prep Values For Export

Set

#22

Sticky Note

Sticky Note

#23

QA Pairs to List

Split Out

#24

Sticky Note1

Sticky Note

#25

Sticky Note2

Sticky Note

#26

Sticky Note3

Sticky Note

#27

Sticky Note4

Sticky Note

#28

Sticky Note5

Sticky Note

#29

Sticky Note6

Sticky Note

#30

Sticky Note7

Sticky Note

#31

Sticky Note8

Sticky Note

#32

Sticky Note9

Sticky Note

#33

Has Clusters?

If

#34

Sticky Note10

Sticky Note

#35

Sticky Note11

Sticky Note

#36

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#37

Get Sheet Details

HTTP Request

#38

Only Clusters With 3+ points

Filter

#39

Apply K-means Clustering Algorithm

Code

#40

Qdrant Vector Store

Vector Store Qdrant

#41

Survey Insights Agent

Information Extractor

#42