Cree un asistente de código fiscal utilizando Qdrant, Mistral.ai y OpenAI

Cómo funciona

El flujo de trabajo titulado "Crear un asistente de código tributario utilizando Qdrant, Mistral.ai y OpenAI" está diseñado para crear un asistente impulsado por inteligencia artificial que responda a consultas sobre regulaciones tributarias. El flujo de trabajo opera en una serie de nodos interconectados que facilitan el flujo de datos y el procesamiento de solicitudes.

1. Nodo activador:

el flujo de trabajo comienza con un nodo activador que escucha las solicitudes entrantes. Podría ser un webhook o una solicitud HTTP que inicia el flujo de trabajo cuando un usuario envía una pregunta relacionada con los códigos impositivos.

2. Nodo Qdrant:

una vez recibida la solicitud, el flujo de trabajo utiliza un nodo Qdrant para buscar datos relevantes relacionados con impuestos. Qdrant es una base de datos vectorial que permite una búsqueda y recuperación de información eficiente por similitudes. Se procesa la consulta del usuario y se obtienen datos relevantes de la base de datos Qdrant según el contexto de la consulta.

3. Nodo Mistral.ai:

después de recuperar los datos relevantes, el flujo de trabajo pasa esta información al nodo Mistral.ai. Mistral.ai se aprovecha para generar una comprensión contextual de la consulta y los datos recuperados. Este nodo procesa la entrada y la prepara para un análisis posterior.

4. Nodo OpenAI:

los datos procesados ​​se envían al nodo OpenAI, que utiliza las capacidades del modelo de lenguaje OpenAI para generar una respuesta detallada y coherente a la consulta del usuario. El modelo tiene en cuenta el contexto proporcionado tanto por la pregunta del usuario como por la información recuperada de Qdrant.

5. Nodo de respuesta:

Finalmente, la respuesta generada por OpenAI se envía de vuelta al usuario a través de un nodo de respuesta, completando el flujo de trabajo. Este nodo formatea la salida adecuadamente y garantiza que el usuario reciba una respuesta clara e informativa a su pregunta relacionada con los impuestos.

Características clave

- Respuestas impulsadas por IA:

la integración de OpenAI permite un procesamiento sofisticado del lenguaje natural, lo que permite al asistente proporcionar respuestas detalladas y contextualmente relevantes a consultas tributarias complejas.

- Recuperación eficiente de datos:

el uso de Qdrant para el almacenamiento y recuperación de datos garantiza que el flujo de trabajo pueda acceder rápidamente a información relevante, mejorando la velocidad y precisión de las respuestas.

- Comprensión contextual:

el uso de Mistral.ai ayuda a comprender los matices de la pregunta del usuario, lo que permite respuestas más personalizadas basadas en el contexto específico de la consulta.

- Interacción fácil de usar:

el flujo de trabajo está diseñado para manejar las consultas de los usuarios sin problemas, brindando una experiencia de interacción fluida que imita una conversación con un asesor fiscal experto.

Integración de herramientas

- Qdrant:

Se utiliza para almacenar y recuperar datos relacionados con impuestos de manera eficiente.

- Mistral.ai:

Empleado para analizar la consulta del usuario y los datos recuperados, mejorando la comprensión contextual.

- OpenAI:

Se utiliza para generar respuestas similares a las humanas basadas en la información procesada.

- Nodos n8n:

el flujo de trabajo incorpora varios nodos n8n, incluidos nodos de solicitud HTTP para activar el flujo de trabajo, nodos Qdrant para la recuperación de datos, nodos Mistral.ai para procesamiento y nodos OpenAI para generar respuestas.

Se requieren claves API

- Clave API de Qdrant:

necesaria para autenticar solicitudes en la base de datos de Qdrant.

- Clave API de Mistral.ai:

Necesaria para acceder a los servicios de Mistral.ai para el procesamiento de datos.

- Clave API de OpenAI:

necesaria para utilizar el modelo de lenguaje de OpenAI para generar respuestas.

No se necesitan claves API ni credenciales adicionales más allá de las especificadas para las herramientas mencionadas anteriormente.