Рекомендации по рецептам с Qdrant и Mistral

Создайте персонализированный чат-бот для рекомендаций рецептов, работающий на основе API рекомендаций Qdrant. Собирайте рецепты HelloFresh, разбивайте и векторизуйте данные с помощью Mistral Embeddings, а векторы сохраняйте в Qdrant, архивируя полные рецепты в SQLite. В отличие от стандартного поиска сходства, предоставьте интеллектуальные рекомендации с возможностью исключать нежелательные ингредиенты или рецепты с помощью негативных подсказок. Повышайте удовлетворенность пользователей, адаптируя предложения под индивидуальные предпочтения. Гибкая система может быть адаптирована для рекомендаций продуктов в нишах, таких как мода, обувь, автомобили или путешествия. Требуется экземпляр Qdrant и учетная запись Mistral.ai для работы с эмбеддингами и функциональности LLM.

Category: n8n

Описание
Отзывы (0)

Описание

Этот рабочий процесс реализует чат-бота для рекомендаций рецептов, использующего векторное хранилище Qdrant и сервисы Mistral AI. Он собирает еженедельное меню HelloFresh, обрабатывает рецепты в векторные эмбеддинги, хранит их в коллекции Qdrant и в базе данных SQLite, а затем позволяет ИИ-агенту взаимодействовать и рекомендовать рецепты на основе предпочтений пользователя, включая ингредиенты или рецепты, которых следует избегать.

Логические блоки включают:

1.1 Получение данных: Получает текущее еженедельное меню HelloFresh и извлекает доступные блюда и подробные данные о рецептах.
1.2 Подготовка документов с рецептами: Объединяет метаданные и детали рецептов в структурированные документы.
1.3 Векторизация документов и хранение: Делит документы на фрагменты, генерирует эмбеддинги с помощью Mistral и вставляет их в векторное хранилище Qdrant.
1.4 Хранение в базе данных: Сохраняет полные документы рецептов в SQLite для последующего извлечения.
1.5 Взаимодействие с пользователем и рекомендации: Использует ИИ-агента, работающего на основе чат-модели Mistral и API рекомендаций Qdrant, чтобы предлагать рецепты на основе положительных и отрицательных предпочтений пользователя.