Перейти к содержанию
НОВОЕМаркетплейс и trig8n Agent: продавайте то, что создали, и получайте планы и изменения, проверенные до того, как вы их увидите. Что нового

Библиотека / RAG и базы знаний

RAG и базы знаний

Встраивание файлов FTP в векторную базу Qdrant с OpenAI

При запуске он перечисляет файлы на сервере FTP, разбивает их текст, создаёт эмбеддинги OpenAI и сохраняет их в Qdrant пакетами.

Импортировать бесплатно Войдите, чтобы открыть

Что делает

### 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.

Шаги

  1. Qdrant Vector Store
  2. When clicking ‘Test workflow’
  3. Embeddings OpenAI
  4. Default Data Loader
  5. Character Text Splitter
  6. List all the files
  7. Loop over one item
  8. Downloading item

Похожие автоматизации

Файлы и облачное хранилищеСкачивание и загрузка файла по FTPШагов: 4RAG и базы знанийЭмбеддинги файлов с FTP в векторной базе QdrantШагов: 10Файлы и облачное хранилищеПеремещение файлов между сервером FTP и HTTPШагов: 5Файлы и облачное хранилищеЧтение и запись файлов Excel из Drive, OneDrive и FTPШагов: 12