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RAG & Wissensdatenbanken
FTP-Dateien mit OpenAI in eine Qdrant-Vektordatenbank einbetten
Beim Ausführen listet es Dateien auf einem FTP-Server auf, teilt deren Text, erstellt OpenAI-Embeddings und speichert sie batchweise in Qdrant.
Was sie bewirkt
### Store in Vector DB Node: Qdrant Vector Store Batch Size: 100 Collection: Sends cleaned text chunks to OpenAI to get embeddings (1536 dim for text-embedding-ada-002) #### collection settings in Qdrant cluster PUT /collections/{collection_name} { "vectors": { "size": 1536, "distance": "Cosine" } } Embed Chunks Node: Embeddings OpenAI Pushes the embedded chunks (with metadata) into Qdrant for semantic retrieval.
Die Schritte
- Qdrant Vector Store
- When clicking ‘Test workflow’
- Embeddings OpenAI
- Default Data Loader
- Character Text Splitter
- List all the files
- Loop over one item
- Downloading item
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