Qdrant と OpenAI を活用した映画提案用の RAG チャットボットの作成

仕組み

検索拡張生成 (RAG) アプローチを使用して映画レコメンデーション チャットボットを作成するワークフローには、データの検索とコンテンツの生成を容易にする相互接続された複数のノードが含まれます。このプロセスは、受信ユーザー クエリをリッスンするトリガー ノードから始まります。クエリが受信されると、それは Qdrant ノードに渡され、事前にインデックス付けされたデータセットから関連する映画データを取得する役割を果たします。このデータセットには、タイトル、ジャンル、説明などのさまざまな映画属性が含まれています。

Qdrant ノードが関連情報を取得した後、データはフォーマットされて OpenAI ノードに送信されます。このノードは OpenAI API を利用して、取得したムービー データに基づいて会話型応答を生成します。応答は、ユーザーにパーソナライズされた映画の提案を提供するように作成されています。最後に、生成された応答が指定された出力ノードを介してユーザーに返送され、ワー​​クフローが完了します。

ノード間の接続はデータの流れにとって重要です。トリガー ノードはプロセスを開始し、データ取得のための Qdrant ノードにつながります。その後、コンテンツ生成のために OpenAI ノードにフィードされ、最終応答をユーザーに配信する出力ノードで終了します。

主な機能

このワークフローには、機能とユーザー エクスペリエンスを強化するいくつかの重要な機能があります。

1. RAG アプローチ:

情報検索と生成 AI を組み合わせることで、ワークフローはより正確で文脈に関連した映画の推奨を提供します。

2. 動的なユーザー インタラクション:

チャットボットはリアルタイムで会話を行い、ユーザーのクエリや好みに基づいて応答を調整できます。

3. Qdrant との統合:

情報検索に Qdrant を使用すると、チャットボットが映画情報の膨大なデータベースに効率的にアクセスできるようになり、応答時間と関連性が向上します。

4. OpenAI コンテンツ生成:

OpenAI の機能を活用することで、一貫性のある魅力的な自然言語応答が可能になり、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上します。

5. スケーラビリティ:

ワークフローのアーキテクチャにより簡単にスケーリングが可能になり、データ ソースの追加や推奨ロジックの機能強化が可能になります。

ツールの統合

ワークフローは、効果的に機能するためにいくつかのツールとサービスを統合します。

1. Qdrant:

情報の取得に使用されるこのノードは、ムービー データベースにクエリを実行して、ユーザー入力に基づいて関連するムービー データを取得します。

2. OpenAI:

このノードは OpenAI API を使用して会話型応答を生成し、取得したデータに基づいてパーソナライズされた映画の提案を作成します。

3. n8n トリガー ノード:

ユーザー クエリを受信するとワークフローを開始し、プロセス全体のエントリ ポイントとして機能します。

4. 出力ノード:

最終的に生成された応答をユーザーに送り返し、対話サイクルを完了します。

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。

1. OpenAI API キー:

応答を生成するために OpenAI API へのリクエストを認証するために必要です。

2. Qdrant API キー:

Qdrant サービスにアクセスしてデータ取得操作を実行するために必要です。

追加の API キーや構成が必要ない場合、ワークフローの機能はこれら 2 つのキーのみに依存することに注意してください。