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RAG & Wissensdatenbanken

WhatsApp-Kunden mit OpenAI und MongoDB-Suche beantworten

Wenn eine WhatsApp-Nachricht eintrifft, durchsucht ein OpenAI-Agent eine aus Google Docs aufgebaute MongoDB-Atlas-Wissensbasis und antwortet dem Kunden.

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Was sie bewirkt

Search Index Example { "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "_id": { "type": "string" }, "text": { "type": "string" }, "embedding": { "type": "knnVector", "dimensions": 1536, "similarity": "cosine" }, "source": { "type": "string" }, "doc_id": { "type": "string" } } } }

Die Schritte

  1. Knowledge Base Agent
  2. OpenAI Chat Model
  3. Embeddings OpenAI
  4. When clicking "Execute Workflow"
  5. Simple Memory
  6. MongoDB Vector Search
  7. Document Section Loader
  8. Document Chunker
  9. MongoDB Vector Store Inserter
  10. OpenAI Embeddings Generator
  11. Google Docs Importer
  12. WhatsApp Trigger
  13. OpenAI
  14. OpenAI1

Insgesamt 32 Schritte.

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