Создайте помощника по налоговому кодексу с помощью Qdrant, Mistral.ai и OpenAI

Преобразуйте документ политики налогового кодекса правительства в высокоточный помощник по базе знаний, разбивая содержание на главы и разделы, сохраняя важный контекст для пользовательских запросов. Используйте метаданные для тегирования — источник, глава и раздел — для точной фильтрации и ограниченного поиска в векторном магазине Qdrant. Используйте API Qdrant (не только узел) для расширенной фильтрации метаданных и его scroll API для извлечения детализированных фрагментов, позволяя ИИ-агенту извлекать точные формулировки по мере необходимости. Настраиваемый для возврата ссылок на PDF-документы для повышения доверия и адаптируемый под разные модели встраивания, согласовывая размеры векторов с требованиями Qdrant.

Category: n8n

Описание
Отзывы (0)

Описание

Этот рабочий процесс создает чат-бота помощника по налоговым кодам, используя n8n, векторный поиск Qdrant, векторные представления и модели ИИ Mistral.ai, а также OpenAI для разговорных возможностей. Он специально разработан для обработки, структурирования и запроса документа государственного налогового кодекса штата Техас следующим образом:

Скачивание и извлечение PDF-файлов налогового кодекса из сжатого архива.
Разделение документа на главы и дальнейшее разделение на секции для сохранения контекстных границ.
Обогащение каждой секции метаданными (глава, номер секции, заголовок) для поддержки точных целевых запросов.
Вставка структурированных данных в векторное хранилище Qdrant с использованием векторных представлений Mistral.ai.
Предоставление интерфейса чат-бота AI Agent для ответов на вопросы пользователей путем запроса в векторное хранилище с использованием двух различных инструментов:
- Инструмент запроса, который генерирует векторные представления пользовательских запросов и выполняет поиск по аналогии векторов.
- Инструмент поиска, который фильтрует и прокручивает секции в Qdrant по метаданным.
Использование модели чат-бота GPT от OpenAI и буферной памяти окна для поддержания разговорного контекста.

Логические блоки:

1.1 Приобретение и извлечение данных: Скачивание и разархивация PDF-файлов налогового кодекса.
1.2 Парсинг документов и разделение: Извлечение текста из PDF, разделение на главы и секции.
1.3 Погружение в векторное хранилище: Разбиение секций на части и вставка в Qdrant с метаданными.
1.4 Настройка чат-бота AI Agent: Настройка инструментов ИИ и агента с памятью для ответов на запросы.
1.5 Инструменты API Qdrant: Пользовательские рабочие процессы для запроса Qdrant для извлечения соответствующих данных.