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RAG & Wissensdatenbanken

Aktienfragen aus Dokumenten mit OpenAI und Qdrant beantworten

Trifft eine Chatnachricht oder Webhook-Anfrage ein, durchsucht eine Retrieval-Kette Aktiendokumente aus Google Drive in Qdrant, und OpenAI antwortet.

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Was sie bewirkt

## Step 2: Setup the Q&A ### The incoming message from the webhook is queried from the Supabase Vector Store. The response is provided in the response webhook.

Die Schritte

  1. Embeddings OpenAI1
  2. On new manual Chat Message
  3. Retrieval QA Chain
  4. Respond to Webhook
  5. Vector Store Retriever
  6. Webhook1
  7. When clicking "Execute Workflow"
  8. Google Drive
  9. Binary to Document
  10. Recursive Character Text Splitter
  11. Embeddings OpenAI
  12. Qdrant Vector Store
  13. Qdrant Vector Store1
  14. OpenAI Chat Model

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