Описание

Этот рабочий процесс реализует адаптивную структуру «Усиление Генерации на основе Извлечения» (RAG), которая динамически настраивает свою стратегию поиска информации и генерации ответов в зависимости от классификации запроса пользователя. Он предназначен для сценариев, в которых разные типы вопросов (фактические, аналитические, мненические, контекстуальные) требуют индивидуального подхода для максимизации релевантности и точности ответов. Рабочий процесс может быть запущен либо напрямую через интерфейс чата n8n, либо как подсистема, вызываемая другими рабочими процессами, принимая такие вводные данные, как запрос пользователя, идентификатор сессии чата и идентификатор коллекции вектора.

Рабочий процесс логически разделен на следующие блоки:

• 1.1 Получение входных данных и стандартизация: Принимает и стандартизирует вводные данные из чата или внешних рабочих процессов.
• 1.2 Классификация запроса: Классифицирует запрос пользователя на одну из четырех категорий.
• 1.3 Выбор адаптивной стратегии: Направляет рабочий процесс на основе классификации запроса.
• 1.4 Адаптация запроса в зависимости от стратегии: Применяет индивидуальную стратегию адаптации запроса для каждой категории.
• 1.5 Подготовка запроса и вывода: Настраивает текст запроса и вывода для извлечения информации и генерации ответа.
• 1.6 Извлечение документов: Извлекает соответствующие документы из векторного хранилища Qdrant.
• 1.7 Конкатенация контекста: Объединяет содержимое извлеченных документов в единый блок контекста.
• 1.8 Генерация ответа: Генерирует окончательный ответ с использованием Google Gemini с учетом контекста и памяти чата.
• 1.9 Доставка ответа: Отправляет сгенерированный ответ пользователю.

Оригинал воркфлоу на сайте n8n.io

👉🏻 Скачать на сайте n8n

____________