Automatisation n8n : recommandations de films avec OpenAI

Ce workflow n8n a pour objectif de créer un chatbot capable de recommander des films en utilisant les capacités d'OpenAI et de Qdrant. Dans un contexte où les utilisateurs cherchent des recommandations personnalisées, ce système permet d'extraire des données pertinentes et de générer des suggestions adaptées. Les entreprises de divertissement, les plateformes de streaming ou même les développeurs d'applications peuvent tirer parti de cette automatisation n8n pour améliorer l'expérience utilisateur. Étape 1 : le workflow est déclenché manuellement par l'utilisateur. Étape 2 : il interroge GitHub pour récupérer des fichiers nécessaires à l'extraction des données. Étape 3 : les données sont ensuite traitées et transformées en embeddings via OpenAI. Étape 4 : le chatbot reçoit des messages et utilise un modèle de langage pour répondre aux requêtes. Étape 5 : les recommandations sont générées en interrogeant l'API de Qdrant, qui stocke les vecteurs des films. Enfin, les résultats sont filtrés et présentés à l'utilisateur. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent offrir des recommandations de films pertinentes, augmentant ainsi l'engagement des utilisateurs et améliorant leur satisfaction.

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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  "name": "Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI",
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      "name": "When clicking ‘Test workflow’",
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Personnaliser ce workflow

Détail des nœuds n8n

• 01

  When clicking ‘Test workflow’

  Déclenche le workflow lorsque l'utilisateur clique sur le bouton 'Test workflow'.

• 02

  GitHub

  Interagit avec l'API GitHub pour effectuer des opérations sur un fichier dans un dépôt spécifique.

• 03

  Extract from File

  Extrait des données à partir d'un fichier selon les options spécifiées.

• 04

  Embeddings OpenAI

  Génère des embeddings en utilisant le modèle OpenAI spécifié.

• 05

  Default Data Loader

  Charge des données par défaut à partir de documents selon les options fournies.

• 06

  Token Splitter

  Divise un texte en tokens selon les spécifications du splitter.

• 07

  Qdrant Vector Store

  Gère les vecteurs dans la base de données Qdrant selon le mode et les options définis.

• 08

  When chat message received

  Déclenche le workflow lorsqu'un message de chat est reçu.

• 09

  OpenAI Chat Model

  Utilise le modèle de chat OpenAI pour générer des réponses basées sur les options fournies.

• 10

  Call n8n Workflow Tool

  Appelle un outil de workflow n8n pour exécuter une tâche spécifique.

• 11

  Window Buffer Memory

  Gère la mémoire tampon pour stocker des informations dans le contexte d'une conversation.

• 12

  Execute Workflow Trigger

  Déclenche l'exécution d'un autre workflow n8n.

• 13

  Merge

  Fusionne plusieurs ensembles de données selon le mode et les options spécifiées.

• 14

  Split Out

  Sépare les données en fonction d'un champ spécifique selon les options fournies.

• 15

  Split Out1

  Effectue une séparation des données similaire à celle du noeud précédent avec des options différentes.

• 16

  Merge1

  Fusionne des ensembles de données en fonction de critères spécifiques.

• 17

  Aggregate

  Agrège des données selon des options et un champ de destination spécifiés.

• 18

  AI Agent

  Gère les interactions d'un agent AI selon les options fournies.

• 19

  Embedding Recommendation Request with Open AI

  Envoie une requête HTTP pour obtenir des recommandations d'embeddings via OpenAI.

• 20

  Embedding Anti-Recommendation Request with Open AI

  Envoie une requête HTTP pour obtenir des anti-recommandations d'embeddings via OpenAI.

• 21

  Extracting Embedding

  Extrait des embeddings en définissant des options et des affectations.

• 22

  Extracting Embedding1

  Effectue une extraction d'embeddings similaire à celle du noeud précédent.

• 23

  Calling Qdrant Recommendation API

  Appelle l'API de recommandation Qdrant pour obtenir des suggestions.

• 24

  Retrieving Recommended Movies Meta Data

  Récupère les métadonnées des films recommandés via une requête HTTP.

• 25

  Selecting Fields Relevant for Agent

  Sélectionne les champs pertinents pour l'agent à partir des données fournies.

• 26

  Sticky Note

  Crée une note autocollante avec le contenu spécifié.

• 27

  Sticky Note1

  Crée une seconde note autocollante avec un contenu différent.