Qdrant と Mistral.ai を利用して財務文書ヘルパーを作成する

仕組み

「Qdrant と Mistral.ai を利用した財務文書ヘルパーの作成」というタイトルのワークフローは、AI 主導のアシスタントを通じて財務文書の検査を容易にするように設計されています。このプロセスは、新しいドキュメントがアップロードされるか、特定のイベントが発生するたびにワークフローを開始するトリガー ノードから始まります。このトリガーは、ドキュメントの処理と分析を処理する一連のノードに接続されています。

1. ドキュメント入力:

ワークフローは、アップロードされた財務ドキュメントをキャプチャするノードから始まります。このドキュメントは、処理のために次のノードに渡されます。

2. テキスト抽出:

ドキュメントは、関連するテキスト コンテンツを抽出するために処理されます。これは通常、ドキュメントを分析に適した形式に変換するテキスト抽出ノードを使用して行われます。

3. ベクトル化:

テキストが抽出されると、Qdrant ノードに送信され、ベクトル化が実行されます。このステップでは、テキスト データをベクトル形式に変換し、意味上の類似性に基づいて効率的な検索と取得を可能にします。

4. 検索クエリ:

ベクトル化後、ワークフローは Qdrant に送り返される検索クエリを構築します。このクエリは、ベクトル化された入力に基づいて関連情報または類似のドキュメントを検索するように設計されています。

5. 自然言語処理:

Qdrant からの結果は、Mistral.ai ノードによって処理されます。このノードは、自然言語処理機能を利用して取得したデータを分析し、財務書類に関連する洞察や要約を提供します。

6. 出力生成:

最後に、処理された情報がコンパイルされ、使いやすい出力にフォーマットされます。この出力は、ワークフローの特定の要件に応じて、電子メールで送信したり、ダッシュボードに表示したり、データベースに保存したりできます。

このプロセス全体を通じて、データはあるノードから別のノードにシームレスに流れ、各ステップが前のステップに基づいて構築され、財務書類の包括的な分析が提供されます。

主な機能

- AI 主導の分析:

Mistral.ai の統合により、高度な自然言語処理が可能になり、アシスタントが複雑な金融言語を理解して分析できるようになります。

- ベクトルベースの検索:

ベクトル化とセマンティック検索に Qdrant を利用すると、財務書類から取得される情報の精度と関連性が向上します。

- 自動化されたワークフロー:

ワークフローは、ドキュメントのアップロードから出力生成までのプロセス全体を自動化し、時間を節約し、手作業を削減します。

- カスタマイズ可能な出力:

ユーザーは、レポート作成、さらなる分析、または他のシステムへの統合など、特定のニーズに合わせて出力形式を調整できます。

- スケーラビリティ:

ワークフローのアーキテクチャはスケーラビリティをサポートしており、複数のドキュメントとクエリを同時に処理できます。

ツールの統合

ワークフローは、その機能を実現するためにいくつかのツールとサービスを統合します。

- Qdrant:

文書情報のベクトルベースの検索と取得に使用されます。

- Mistral.ai:

抽出されたテキストを分析および解釈するための自然言語処理機能を提供します。

- n8n ノード:

ワークフローで使用される特定のノードには次のものがあります。

• ドキュメントアップロードのトリガーノード

• ドキュメントを処理するためのテキスト抽出ノード

• ベクトル化と検索のための Qdrant ノード

• NLP分析用のMistral.aiノード

• ユーザーフレンドリーな結果を生成するための出力ノード。

API キーが必要です

ワークフローが正しく動作することを確認するには、次の API キーと認証情報が必要です。

- Qdrant API キー:

Qdrant サービスへのリクエストを認証するために必要です。

- Mistral.ai API キー:

Mistral.ai が提供する自然言語処理機能にアクセスするために必要です。

追加の API キーや認証要件がない場合は、それらがなくてもワークフローが機能できることを明確に示す必要があります。