使用 Qdrant 和 OpenAI 创建用于电影建议的 RAG 聊天机器人

它是如何运作的

使用检索增强生成 (RAG) 方法创建电影推荐聊天机器人的工作流程涉及多个互连节点，这些节点有助于数据检索和内容生成。该过程从监听传入用户查询的触发节点开始。收到查询后，它会被传递到 Qdrant 节点，该节点负责从预索引数据集中检索相关电影数据。该数据集包含各种电影属性，例如标题、类型和描述。

Qdrant节点检索到相关信息后，将数据格式化并发送到OpenAI节点。该节点利用 OpenAI API 根据检索到的电影数据生成对话响应。该响应旨在向用户提供个性化的电影建议。最后，生成的响应通过指定的输出节点发送回用户，完成工作流程。

节点之间的连接对于数据流至关重要。触发节点启动该过程，通向 Qdrant 节点进行数据检索，然后将其馈送到 OpenAI 节点进行内容生成，最后由输出节点向用户提供最终响应。

主要特点

该工作流程拥有几个增强其功能和用户体验的关键功能：

1. RAG 方法

：通过将信息检索与生成式人工智能相结合，工作流程提供更准确且与上下文相关的电影推荐。

2. 动态用户交互

：聊天机器人可以进行实时对话，根据用户查询和偏好调整其响应。

3. 与 Qdrant 集成

：使用 Qdrant 进行信息检索可确保聊天机器人可以有效地访问庞大的电影信息数据库，从而提高响应时间和相关性。

4. OpenAI 内容生成

：利用 OpenAI 的功能可以实现连贯且引人入胜的自然语言响应，从而增强整体用户体验。

5. 可扩展性

：工作流的架构允许轻松扩展，从而可以添加更多数据源或增强推荐逻辑。

工具集成

该工作流程集成了多种工具和服务以有效运行：

1. Qdrant

：用于信息检索，该节点查询电影数据库以根据用户输入获取相关电影数据。

2. OpenAI

：该节点使用 OpenAI API 生成对话响应，根据检索到的数据制作个性化的电影建议。

3. n8n触发节点

：收到用户查询后启动工作流程，作为整个流程的入口点。

4. 输出节点

：将最终生成的响应发送回用户，完成交互周期。

需要 API 密钥

为了确保工作流程正常运行，需要以下 API 密钥和凭据：

1. OpenAI API 密钥

：验证对 OpenAI API 的请求以生成响应所必需的。

2. Qdrant API 密钥

：访问 Qdrant 服务以执行数据检索操作时需要。

如果不需要额外的 API 密钥或配置，则应注意，工作流仅依赖这两个密钥来实现其功能。