Création d'un chatbot RAG pour les suggestions de films à l'aide de Qdrant et OpenAI

Comment ça marche

Le flux de travail pour créer un chatbot de recommandation de films à l'aide d'une approche de génération de récupération augmentée (RAG) implique plusieurs nœuds interconnectés qui facilitent la récupération de données et la génération de contenu. Le processus commence par un nœud déclencheur qui écoute les requêtes utilisateur entrantes. Une fois qu'une requête est reçue, elle est transmise au nœud Qdrant, qui est chargé de récupérer les données de film pertinentes à partir d'un ensemble de données pré-indexé. Cet ensemble de données contient divers attributs de films, tels que des titres, des genres et des descriptions.

Une fois que le nœud Qdrant a récupéré les informations pertinentes, les données sont formatées et envoyées à un nœud OpenAI. Ce nœud utilise l'API OpenAI pour générer une réponse conversationnelle basée sur les données du film récupérées. La réponse est conçue pour fournir des suggestions de films personnalisées à l'utilisateur. Enfin, la réponse générée est renvoyée à l'utilisateur via un nœud de sortie désigné, complétant ainsi le flux de travail.

Les connexions entre les nœuds sont cruciales pour le flux de données. Le nœud déclencheur lance le processus, menant au nœud Qdrant pour la récupération des données, qui alimente ensuite le nœud OpenAI pour la génération de contenu, et se termine par le nœud de sortie fournissant la réponse finale à l'utilisateur.

Principales fonctionnalités

Ce flux de travail possède plusieurs fonctionnalités clés qui améliorent ses fonctionnalités et son expérience utilisateur :

1. Approche RAG :

en combinant la récupération d'informations avec l'IA générative, le flux de travail fournit des recommandations de films plus précises et contextuellement pertinentes.

2. Interaction utilisateur dynamique :

le chatbot peut engager des conversations en temps réel, adaptant ses réponses en fonction des requêtes et des préférences des utilisateurs.

3. Intégration avec Qdrant :

L'utilisation de Qdrant pour la récupération d'informations garantit que le chatbot peut accéder efficacement à une vaste base de données d'informations sur les films, améliorant ainsi les temps de réponse et la pertinence.

4. Génération de contenu OpenAI :

tirer parti des capacités d'OpenAI permet d'obtenir des réponses en langage naturel cohérentes et engageantes, améliorant ainsi l'expérience utilisateur globale.

5. Évolutivité :

l'architecture du flux de travail permet une mise à l'échelle facile, permettant l'ajout de davantage de sources de données ou des améliorations à la logique de recommandation.

Intégration d'outils

Le workflow intègre plusieurs outils et services pour fonctionner efficacement :

1. Qdrant :

utilisé pour la récupération d'informations, ce nœud interroge la base de données de films pour récupérer les données de film pertinentes en fonction des entrées de l'utilisateur.

2. OpenAI :

ce nœud génère des réponses conversationnelles à l'aide de l'API OpenAI, créant des suggestions de films personnalisées basées sur les données récupérées.

3. n8n Trigger Node :

lance le flux de travail à la réception des requêtes des utilisateurs, servant de point d'entrée pour l'ensemble du processus.

4. Nœud de sortie :

renvoie la réponse finale générée à l'utilisateur, complétant ainsi le cycle d'interaction.

Clés API requises

Pour garantir le bon fonctionnement du flux de travail, les clés API et informations d'identification suivantes sont requises :

1. Clé API OpenAI :

nécessaire pour authentifier les requêtes auprès de l'API OpenAI afin de générer des réponses.

2. Clé API Qdrant :

requise pour accéder au service Qdrant afin d'effectuer des opérations de récupération de données.

Si aucune clé API ou configuration supplémentaire n'est nécessaire, il convient de noter que le workflow s'appuie uniquement sur ces deux clés pour sa fonctionnalité.