Automatisation n8n : traitement de documents avec Qdrant

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le traitement de documents en utilisant des techniques avancées d'extraction et d'analyse de données. Dans un contexte où les entreprises doivent gérer un volume croissant de documents, ce workflow permet de simplifier le processus de traitement et d'extraction d'informations pertinentes. Il est particulièrement utile pour les équipes de data science, les analystes de données et les professionnels du marketing qui cherchent à optimiser leur flux de travail. Étape 1 : Le workflow commence par un déclencheur manuel qui permet de tester le flux. Étape 2 : Ensuite, les données sont chargées à l'aide du nœud 'Default Data Loader', qui prépare les documents pour le traitement. Étape 3 : Les documents sont ensuite segmentés en morceaux gérables grâce au 'Recursive Character Text Splitter', facilitant ainsi leur analyse. Étape 4 : Les fichiers ZIP contenant des documents sont extraits, et les contenus PDF sont analysés pour en extraire les informations clés. Étape 5 : Les données extraites sont ensuite envoyées à l'API Qdrant pour une recherche avancée et une gestion des vecteurs. Ce workflow n8n apporte une valeur ajoutée significative en réduisant le temps nécessaire pour traiter et analyser des documents, tout en augmentant la précision des résultats obtenus.

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.

Importer dans n8n en un clic

Inscris-toi gratuitement pour télécharger le fichier .json, puis fais Import from File dans n8n pour déployer le workflow en quelques secondes.

{
  "meta": {
    "instanceId": "26ba763460b97c249b82942b23b6384876dfeb9327513332e743c5f6219c2b8e"
  },
  "nodes": [
    {
      "id": "1bb3c94e-326e-41ca-82e4-102a598dba39",
      "name": "When clicking ‘Test workflow’",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "position": [
        -320,
        300
      ],
      "parameters": {},
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "751b283b-ea88-4fcd-ace3-3c86631f8876",
      "name": "Embeddings Mistral Cloud",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsMistralCloud",
      "position": [
        1760,

Personnaliser ce workflow

Détail des nœuds n8n

• 01

  When clicking ‘Test workflow’

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

• 02

  Embeddings Mistral Cloud

  Génère des embeddings à l'aide du service Mistral Cloud.

• 03

  Default Data Loader

  Charge des données par défaut pour le traitement des documents.

• 04

  Recursive Character Text Splitter

  Divise le texte en morceaux en utilisant un séparateur de caractères récursif.

• 05

  Get Tax Code Zip File

  Effectue une requête HTTP pour obtenir un fichier zip contenant des codes fiscaux.

• 06

  Extract Zip Files

  Extrait le contenu des fichiers zip.

• 07

  Files as Items

  Sépare les fichiers en éléments individuels pour un traitement ultérieur.

• 08

  Extract PDF Contents

  Extrait le contenu des fichiers PDF.

• 09

  Extract From Chapter

  Assigne des valeurs à partir des options spécifiées.

• 10

  Map To Sections

  Mappe les données aux sections définies.

• 11

  Execute Workflow Trigger

  Exécute un déclencheur de workflow.

• 12

  Get Mistral Embeddings

  Effectue une requête HTTP pour obtenir des embeddings Mistral.

• 13

  Content Chunking @ 50k Chars

  Assigne des valeurs pour le découpage de contenu à 50 000 caractères.

• 14

  Split Out Chunks

  Sépare les morceaux en fonction des champs spécifiés.

• 15

  For Each Section...

  Traite chaque section en lots selon la taille spécifiée.

• 16

  Sections To List

  Sépare les sections en éléments individuels.

• 17

  Only Valid Sections

  Filtre les sections pour ne garder que celles qui sont valides.

• 18

  Use Qdrant Search API1

  Effectue une requête HTTP pour utiliser l'API de recherche Qdrant.

• 19

  Use Qdrant Scroll API

  Effectue une requête HTTP pour utiliser l'API de défilement Qdrant.

• 20

  Get Search Response

  Assigne les réponses de recherche aux options spécifiées.

• 21

  Sticky Note

  Crée une note autocollante avec les paramètres spécifiés.

• 22

  Sticky Note1

  Crée une note autocollante avec les paramètres spécifiés.

• 23

  Sticky Note2

  Crée une note autocollante avec les paramètres spécifiés.

• 24

  Qdrant Vector Store

  Gère le stockage vectoriel avec Qdrant selon les options définies.

• 25

  Sticky Note3

  Crée une note autocollante avec les paramètres spécifiés.

• 26

  Sticky Note4

  Crée une note autocollante avec les paramètres spécifiés.

• 27

  AI Agent

  Exécute un agent AI avec les options fournies.

• 28

  Window Buffer Memory

  Gère la mémoire tampon de fenêtre pour l'agent AI.

• 29

  When chat message received

  Déclenche le workflow lorsque un message de chat est reçu.

• 30

  Window Buffer Memory1

  Gère la mémoire tampon de fenêtre pour l'agent AI.

• 31

  OpenAI Chat Model

  Utilise le modèle de chat OpenAI pour générer des réponses.

• 32

  1sec

  Met en pause le workflow pendant une seconde.

• 33

  Ask Tool

  Demande des informations à un outil spécifique.

• 34

  Search Tool

  Recherche des informations à l'aide d'un outil spécifique.

• 35

  Switch

  Permet de diriger le flux de travail en fonction de règles définies.

• 36

  Get Ask Response

  Assigne les réponses de demande aux options spécifiées.

• 37

  Sticky Note5

  Crée une note autocollante avec les paramètres spécifiés.

• 38

  Sticky Note6

  Crée une note autocollante avec les paramètres spécifiés.