Qdrant、Mistral.ai、OpenAI を利用して税法ヘルパーを作成する
Qdrant、Mistral.ai、OpenAI を利用して詳細な回答を提供する、税規制に関する問い合わせに対する AI を活用したアシスタントを作成します。
仕組み
「Qdrant、Mistral.ai、OpenAI を利用した税法ヘルパーの作成」というタイトルのワークフローは、税規制に関する問い合わせに応答する AI を活用したアシスタントを作成するように設計されています。ワークフローは相互接続された一連のノードで動作し、データの流れとリクエストの処理を促進します。
1. トリガー ノード:
ワークフローは、受信リクエストをリッスンするトリガー ノードから始まります。これは、ユーザーが税法に関連する質問を送信したときにワークフローを開始する Webhook または HTTP リクエストである可能性があります。
2. Qdrant ノード:
リクエストを受信すると、ワークフローは Qdrant ノードを利用して関連する税関連データを検索します。 Qdrant は、効率的な類似性検索と情報の取得を可能にするベクトル データベースです。ユーザーのクエリが処理され、クエリのコンテキストに基づいて関連データが Qdrant データベースから取得されます。
3. Mistral.ai ノード:
関連データを取得した後、ワークフローはこの情報を Mistral.ai ノードに渡します。 Mistral.ai は、クエリと取得されたデータの文脈上の理解を生成するために活用されます。このノードは入力を処理し、さらなる分析のために準備します。
4. OpenAI ノード:
処理されたデータは OpenAI ノードに送信され、OpenAI ノードは OpenAI の言語モデルの機能を利用して、ユーザーの問い合わせに対する詳細かつ一貫した応答を生成します。このモデルは、ユーザーの質問と Qdrant から取得した情報の両方によって提供されるコンテキストを考慮します。
5. 応答ノード:
最後に、OpenAI から生成された応答が応答ノードを通じてユーザーに返信され、ワークフローが完了します。このノードは出力を適切にフォーマットし、ユーザーが税金関連の質問に対して明確で有益な回答を確実に受け取れるようにします。
主な機能
- AI を活用した回答:
OpenAI の統合により、高度な自然言語処理が可能になり、アシスタントは複雑な税務調査に対して詳細かつ状況に応じた適切な回答を提供できるようになります。
- 効率的なデータ取得:
データの保存と取得に Qdrant を利用することで、ワークフローが関連情報に迅速にアクセスできるようになり、応答の速度と精度が向上します。
- コンテキストの理解:
Mistral.ai を使用すると、ユーザーの質問のニュアンスを理解するのに役立ち、問い合わせの特定のコンテキストに基づいて、よりカスタマイズされた応答が可能になります。
- ユーザーフレンドリーな対話:
ワークフローは、ユーザーからの問い合わせをシームレスに処理するように設計されており、知識豊富な税務顧問との会話を模倣したスムーズな対話エクスペリエンスを提供します。
ツールの統合
- Qdrant:
税関連データを効率的に保存および取得するために使用されます。
- Mistral.ai:
ユーザーのクエリと取得したデータを分析するために採用され、文脈の理解を強化します。
- OpenAI:
処理された情報に基づいて人間のような応答を生成するために利用されます。
- n8n ノード:
ワークフローには、ワークフローをトリガーする HTTP リクエスト ノード、データ取得用の Qdrant ノード、処理用の Mistral.ai ノード、応答生成用の OpenAI ノードなど、さまざまな n8n ノードが組み込まれています。
API キーが必要です
- Qdrant API キー:
Qdrant データベー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:
データ処理のために Mistral.ai サービスにアクセスするために必要です。
- OpenAI API キー:
OpenAI の言語モデルを利用して応答を生成するために必要です。
上記のツールに指定されているもの以外に、追加の API キーや認証情報は必要ありません。
