Agentes de IA

Construiring RAG para movie recommendations usando Qdrant y AI

27 nodos 215 157 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Plantilla avanzada para construir un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de recomendaciones de películas, integrando la base de datos vectorial Qdrant con modelos de OpenAI. El agente IA analiza contenido y recupera recomendaciones relevantes basadas en consultas de usuarios con comprensión contextual.

Cómo funciona

  1. 1.Activar flujo manualmente o mediante integración con GitHub
  2. 2.Cargar y dividir datos de películas usando divisor de tokens
  3. 3.Generar incrustaciones vectoriales vía OpenAI y almacenarlas en Qdrant
  4. 4.Procesar consultas de usuarios a través del agente IA con memoria de ventana
  5. 5.Recuperar recomendaciones de películas relevantes de la base vectorial
  6. 6.Compartir resultados en Twitter/X u otros canales configurados

Casos de uso

  • Motores de recomendación de películas sensibles al contenido para plataformas de streaming
  • Búsqueda automatizada y clasificación en grandes bases de datos cinematográficos
  • Agentes de IA conversacional especializados en sugerencias de entretenimiento

Requisitos

  • Claves de API de OpenAI para incrustaciones y acceso a modelos de lenguaje
  • Instancia de servidor Qdrant configurada para almacenamiento y recuperación vectorial
  • Repositorio de GitHub o fuente de datos con metadatos 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

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 215
Descargas 157

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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