İçeriğe geç
YENİPazar yeri ve trig8n Agent: geliştirdiğinizi satın; planlar ve değişiklikler siz görmeden önce test edilsin. Yeniliklere bak

Kütüphane / RAG ve Bilgi Bankaları

RAG ve Bilgi Bankaları

FTP Dosyalarını OpenAI ile Qdrant Vektör Veritabanına Gömme

Çalıştırdığınızda bir FTP sunucusundaki dosyaları listeler, metinlerini böler, OpenAI gömmeleri oluşturur ve bunları gruplar halinde Qdrant'ta saklar.

Ücretsiz içe aktar Açmak için giriş yap

Ne yapar

### 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.

Adımlar

  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

Benzer otomasyonlar

Dosyalar ve Bulut DepolamaFTP Üzerinden Dosya İndirme ve Yükleme4 adımRAG ve Bilgi BankalarıFTP'deki Dosyaları Qdrant Vektör Veritabanına Gömme10 adımDosyalar ve Bulut DepolamaDosyaları FTP Sunucusu ile HTTP Arasında Taşıma5 adımDosyalar ve Bulut DepolamaDrive, OneDrive ve FTP'den Excel dosyalarını oku ve yaz12 adım