Automatisation n8n : intégration de stratégies d'analyse avancées

Ce workflow n8n, intitulé 'Adaptive RAG', a pour objectif d'intégrer différentes stratégies d'analyse pour traiter des données textuelles de manière efficace. Dans un contexte où les entreprises doivent gérer une grande quantité d'informations, ce workflow permet de classifier et d'analyser des requêtes en temps réel, facilitant ainsi la prise de décision basée sur des données précises. Les cas d'usage incluent l'analyse de sentiments, la synthèse d'informations et l'extraction de données pertinentes à partir de documents variés. Le workflow commence par un déclencheur de type 'Chat', qui active le processus lorsque des requêtes sont reçues. Ensuite, le noeud 'Query Classification' permet de déterminer le type de requête à traiter. En fonction de cette classification, le flux se divise grâce au noeud 'Switch', qui dirige les requêtes vers différentes stratégies d'analyse : 'Factual Strategy', 'Analytical Strategy', 'Opinion Strategy' et 'Contextual Strategy'. Chaque stratégie utilise des agents Langchain pour générer des réponses adaptées. Les résultats sont ensuite stockés et organisés à l'aide de noeuds de type 'Set' et 'Sticky Note', permettant une visualisation claire des informations traitées. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : elle réduit le temps de traitement des données, améliore la précision des analyses et offre une flexibilité dans la gestion des requêtes. En intégrant des stratégies variées, les utilisateurs obtiennent des réponses plus complètes et nuancées, ce qui renforce leur capacité à prendre des décisions éclairées.

À qui s'adresse ce workflow ?

Ce que ce workflow résout

Comment ça fonctionne

Visualisation du workflow n8n

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

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{
  "id": "cpuFyJYHKmjHTncz",
  "meta": {
    "instanceId": "2cb7a61f866faf57392b91b31f47e08a2b3640258f0abd08dd71f087f3243a5a",
    "templateCredsSetupCompleted": true
  },
  "name": "Adaptive RAG",
  "tags": [],
  "nodes": [
    {
      "id": "856bd809-8f41-41af-8f72-a3828229c2a5",
      "name": "Query Classification",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "notes": "Classify a query into one of four categories: Factual, Analytical, Opinion, or Contextual.\n        \nReturns:\nstr: Query category",
      "position": [
        380,
        -20
      ],
      "parameters": {
        "text": "=Classify this query: {{ $('Combined Fields').item.json.user_query }}",
        "options": {
          "systemMessage": "You are an expert at classifying questions. \n\nClassify the given query into exactly one of these categories:\n- Factual: Queries seeking specific, verifiable information.\n- Analytical: Queries requiring comprehensive analysis or explanation.\n- Opinion: Queries about subjective matters or seeking diverse viewpoints.\n- Contextual: Queries that depend on user-specific context.\n\nReturn ONLY the category name, without any explanation or additional text."

Personnaliser ce workflow

Détail des nœuds n8n

• 01

  Query Classification

  Ce noeud effectue une classification de requêtes en utilisant un agent Langchain.

• 02

  Switch

  Ce noeud permet de diriger le flux en fonction de règles définies.

• 03

  Factual Strategy - Focus on Precision

  Ce noeud applique une stratégie factuelle axée sur la précision à un texte donné.

• 04

  Analytical Strategy - Comprehensive Coverage

  Ce noeud utilise une stratégie analytique pour fournir une couverture complète d'un texte.

• 05

  Opinion Strategy - Diverse Perspectives

  Ce noeud adopte une stratégie d'opinion pour offrir des perspectives diverses sur un sujet.

• 06

  Contextual Strategy - User Context Integration

  Ce noeud intègre le contexte utilisateur dans une stratégie contextuelle.

• 07

  Chat

  Ce noeud déclenche une conversation de chat en fonction des options fournies.

• 08

  Factual Prompt and Output

  Ce noeud définit un prompt factuel et génère une sortie correspondante.

• 09

  Contextual Prompt and Output

  Ce noeud définit un prompt contextuel et produit une sortie associée.

• 10

  Opinion Prompt and Output

  Ce noeud définit un prompt d'opinion et génère une sortie correspondante.

• 11

  Analytical Prompt and Output

  Ce noeud définit un prompt analytique et produit une sortie associée.

• 12

  Gemini Classification

  Ce noeud effectue une classification à l'aide du modèle Gemini de Langchain.

• 13

  Gemini Factual

  Ce noeud génère des réponses factuelles en utilisant le modèle Gemini.

• 14

  Gemini Analytical

  Ce noeud produit des réponses analytiques à l'aide du modèle Gemini.

• 15

  Chat Buffer Memory Analytical

  Ce noeud gère la mémoire tampon de chat pour les stratégies analytiques.

• 16

  Chat Buffer Memory Factual

  Ce noeud gère la mémoire tampon de chat pour les stratégies factuelles.

• 17

  Gemini Opinion

  Ce noeud génère des réponses d'opinion en utilisant le modèle Gemini.

• 18

  Chat Buffer Memory Opinion

  Ce noeud gère la mémoire tampon de chat pour les stratégies d'opinion.

• 19

  Gemini Contextual

  Ce noeud produit des réponses contextuelles à l'aide du modèle Gemini.

• 20

  Chat Buffer Memory Contextual

  Ce noeud gère la mémoire tampon de chat pour les stratégies contextuelles.

• 21

  Embeddings

  Ce noeud génère des embeddings à l'aide du modèle Gemini.

• 22

  Sticky Note

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.

• 23

  Sticky Note1

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.

• 24

  Sticky Note2

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.

• 25

  Sticky Note3

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.

• 26

  Concatenate Context

  Ce noeud concatène des contextes en résumant des champs spécifiques.

• 27

  Retrieve Documents from Vector Store

  Ce noeud récupère des documents à partir d'un magasin de vecteurs.

• 28

  Set Prompt and Output

  Ce noeud définit un prompt et produit une sortie correspondante.

• 29

  Gemini Answer

  Ce noeud génère des réponses à l'aide du modèle Gemini.

• 30

  Answer

  Ce noeud effectue une action d'agent pour fournir une réponse à un texte donné.

• 31

  Chat Buffer Memory

  Ce noeud gère la mémoire tampon de chat pour stocker des informations contextuelles.

• 32

  Sticky Note4

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.

• 33

  Sticky Note5

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.

• 34

  Respond to Webhook

  Ce noeud répond à un webhook avec les options spécifiées.

• 35

  Sticky Note6

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.

• 36

  When Executed by Another Workflow

  Ce noeud déclenche l'exécution d'un autre workflow avec des entrées spécifiées.

• 37

  Combined Fields

  Ce noeud combine plusieurs champs en définissant des options et des affectations.

• 38

  Sticky Note7

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de taille et de contenu.

• 39

  Sticky Note8

  Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur et de taille.