Библиотека / RAG и базы знаний
RAG и базы знаний
Ответы клиентам в WhatsApp с OpenAI и поиском по MongoDB
Когда приходит сообщение в WhatsApp, агент OpenAI ищет по базе знаний MongoDB Atlas, созданной из Google Docs, и отвечает клиенту.
Что делает
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" } } } }
Шаги
- Knowledge Base Agent
- OpenAI Chat Model
- Embeddings OpenAI
- When clicking "Execute Workflow"
- Simple Memory
- MongoDB Vector Search
- Document Section Loader
- Document Chunker
- MongoDB Vector Store Inserter
- OpenAI Embeddings Generator
- Google Docs Importer
- WhatsApp Trigger
- OpenAI
- OpenAI1
Всего шагов: 32.
Похожие автоматизации
RAG и базы знанийПланирование поездок с Gemini и MongoDB AtlasШагов: 11RAG и базы знанийАссистент знаний в Telegram на GPT-4o-mini RAG и MongoDBШагов: 23RAG и базы знанийЧат с базой знаний на OpenAI и MongoDBШагов: 12RAG и базы знанийАгент-помощник по путешествиям с Gemini и векторным поиском MongoDBШагов: 24