Библиотека / RAG и базы знаний
RAG и базы знаний
ИИ-агент отвечает на вопросы по эссе из Milvus
При ручном запуске загружает эссе Пола Грэма в векторное хранилище Milvus с эмбеддингами OpenAI, чтобы агент мог отвечать на вопросы.
Что делает
# Agent Milvus tool ## Overview Automated workflow: Agent Milvus tool. This workflow integrates 14 different services: stickyNote, httpRequest, textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter, agent, splitOut. It contains 28 nodes and follows best practices for error handling and security. ## Workflow Details - Total Nodes: 28 - Node Types: 14 - Error Handling: ✅ Implemented - Security: ✅ Hardened (no sensitive data) - Documentation: ✅ Complete ## Node Breakdown - When clicking "Execute Workflow": manualTrigger - Fetch Essay List: httpRequest - Extract essay names: html - Split out into items: splitOut - Fetch essay texts: httpRequest - Limit to first 3: limit - Extract Text Only: html - Sticky Note3: stickyNote - Sticky Note5: stickyNote - Recursive Character Text Splitter1: textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter - ... and 18 more nodes ## Usage Instructions 1. Configure Credentials: Set up all required API keys and credentials 2. Update Variables: Replace any placeholder values with actual data 3. Test Workflow: Run in test mode to verify functionality 4. Deploy: Activate the workflow for production use ## Security Notes - All sensitive data has been removed or replaced with placeholders - Error handling is implemented for reliability - Follow security best practices when configuring credentials ## Troubleshooting - Check error logs if workflow fails - Verify all credentials are properly configured - Ensure all required services are accessible
Шаги
- When clicking "Execute Workflow"
- Fetch Essay List
- Extract essay names
- Split out into items
- Fetch essay texts
- Limit to first 3
- Extract Text Only
- Recursive Character Text Splitter1
- Milvus Vector Store
- AI Agent
- When chat message received
- Default Data Loader
- Milvus Vector Store as tool
- Embeddings OpenAI
Всего шагов: 38.
Похожие автоматизации
RAG и базы знанийЧат с эссе Пола Грэма на Milvus и OpenAIШагов: 16RAG и базы знанийRAG-агент с Milvus, Cohere и OpenAI для файлов DriveШагов: 13RAG и базы знанийИндексация новых PDF из Google Drive в Milvus для RAG-агента на базе CohereШагов: 14RAG и базы знанийЗагрузка транскриптов в векторную базу Milvus с OpenAIШагов: 10