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RAG flujo de trabajo para empresa documentos stored in Google Drive

18 nodos 223 109 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Flujo de generación aumentada por recuperación (RAG) que extrae documentos de Google Drive, los segmenta, los convierte en embeddings mediante Gemini, los almacena en Pinecone y responde consultas de empleados basándose en contenido real de la empresa.

Cómo funciona

  1. 1.Obtener documentos automáticamente de Google Drive al activarse
  2. 2.Dividir textos extensos en fragmentos procesables mediante división recursiva
  3. 3.Convertir fragmentos en vectores numéricos usando el modelo de embeddings de Gemini
  4. 4.Almacenar vectores en Pinecone para búsqueda semántica rápida
  5. 5.Responder preguntas de usuarios coincidiendo consultas con documentos indexados
  6. 6.Mantener contexto de conversación mediante el búfer de memoria

Casos de uso

  • Permitir que empleados encuentren respuestas sobre políticas y procedimientos instantáneamente
  • Mejorar la disponibilidad y precisión de búsquedas en la base de conocimiento interna

Requisitos

  • Conexión válida a Google Drive con permisos de acceso a carpetas requeridas
  • Clave de API de Gemini configurada y base de datos vectorial Pinecone inicializada

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

Vector Store Gemini Document Default Data Loader Text Splitter AI Agent Google Drive Memory Chat Trigger

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 18
Aplicaciones 8
Vistas 223
Descargas 109

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 (18)

/

Pinecone Vector Store

Vector Store Pinecone

#1

Embeddings Google Gemini

Gemini Model

#2

Default Data Loader

Document Default Data Loader

#3

Recursive Character Text Splitter

Text Splitter Recursive Character Text Splitter

#4

AI Agent

Agent

#5

Vector Store Tool

Tool Vector Store

#6

Pinecone Vector Store (Retrieval)

Vector Store Pinecone

#7

Embeddings Google Gemini (retrieval)

Gemini Model

#8

Download File From Google Drive

Google Drive

#9

Sticky Note2

Sticky Note

#10

Google Drive File Updated

Google Drive Trigger

#11

Google Drive File Created

Google Drive Trigger

#12

Window Buffer Memory

Memory Buffer Window

#13

When chat message received

Chat Trigger

#14

Sticky Note

Sticky Note

#15

Google Gemini Chat Model

Gemini Model

#16

Google Gemini Chat Model (retrieval)

Gemini Model

#17

Sticky Note1

Sticky Note

#18

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