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Workflow n8nManual

Automatisation Q&A avec n8n : génération de questions d'examen

Ce workflow n8n a pour objectif de générer des questions d'examen en utilisant des modèles de langage avancés et des bases de données vectorielles. Il s'adresse aux établissements d'enseignement, aux formateurs et aux entreprises souhaitant créer des évaluations personnalisées. En intégrant des outils tels que Google Gemini et OpenAI, ce workflow permet d'automatiser la création de questions ouvertes et fermées, tout en optimisant le processus de collecte et d'analyse des données. Étape 1 : le déclencheur manuel permet de lancer le workflow à tout moment. Étape 2 : les données sont chargées à partir d'une source définie, suivies par la création et le rafraîchissement d'une collection dans Qdrant, une base de données vectorielle. Étape 3 : les embeddings sont générés à l'aide d'OpenAI pour transformer les données en vecteurs exploitables. Étape 4 : les questions sont ensuite générées par le modèle Google Gemini, en utilisant des techniques de récupération d'informations pour assurer la pertinence des réponses. Enfin, les résultats sont structurés et convertis en fichiers pour une utilisation ultérieure. Ce workflow offre une valeur ajoutée significative en réduisant le temps de préparation des examens et en augmentant la qualité des questions produites.

37Nœuds05Intégrations06ÉtapesPrêt à l'emploi
Pour qui

À qui s'adresse ce workflow ?

Ce workflow s'adresse principalement aux établissements d'enseignement, aux formateurs et aux entreprises souhaitant automatiser la création de contenus d'évaluation. Il est conçu pour des utilisateurs ayant une connaissance intermédiaire des outils d'automatisation et des modèles de langage.

Le problème

Ce que ce workflow résout

Ce workflow résout le problème de la création manuelle de questions d'examen, un processus souvent long et laborieux. En automatisant cette tâche, il permet de gagner un temps précieux tout en garantissant la qualité et la pertinence des questions générées. Les utilisateurs peuvent ainsi se concentrer sur d'autres aspects de l'enseignement ou de la formation, tout en ayant la certitude que les évaluations sont bien conçues.

Les étapes

Comment ça fonctionne

Étape 1 : Le workflow est déclenché manuellement.

  • 01Étape 1 : Les données sont chargées via le nœud 'Default Data Loader'.
  • 02Étape 2 : Une collection est créée et rafraîchie dans Qdrant pour stocker les données.
  • 03Étape 3 : Les embeddings sont générés avec OpenAI pour préparer les données.
  • 04Étape 4 : Les questions ouvertes et fermées sont créées à l'aide du modèle Google Gemini.
  • 05Étape 5 : Les résultats sont structurés et convertis en fichiers pour une utilisation ultérieure.
Besoin d'aide

On adapte ce workflow à votre stack.

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Schéma visuel

Visualisation du workflow n8n

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

JSON n8n

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Guide

Personnaliser ce workflow

Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL de la source de données dans le nœud 'Default Data Loader' et ajuster les paramètres du modèle Google Gemini selon vos besoins. Il est également possible de changer les options d'embeddings dans les nœuds OpenAI pour affiner la qualité des questions générées. Assurez-vous de sécuriser les accès à votre base de données Qdrant et de monitorer les performances du workflow pour optimiser son efficacité.

Les nœuds

Détail des nœuds n8n

  • 01
    When clicking ‘Test workflow’

    Ce noeud déclenche manuellement l'exécution du workflow lorsque l'utilisateur clique sur 'Test workflow'.

  • 02
    Qdrant Vector Store

    Ce noeud interagit avec le magasin de vecteurs Qdrant pour effectuer des opérations de stockage et de récupération de données.

  • 03
    Create collection

    Ce noeud crée une nouvelle collection en envoyant une requête HTTP avec les paramètres spécifiés.

  • 04
    Refresh collection

    Ce noeud rafraîchit une collection existante en effectuant une requête HTTP.

  • 05
    Embeddings OpenAI

    Ce noeud génère des embeddings à l'aide de l'API OpenAI.

  • 06
    Default Data Loader

    Ce noeud charge des documents par défaut à partir d'une source spécifiée.

  • 07
    Token Splitter

    Ce noeud divise le texte en morceaux de taille spécifiée avec un chevauchement défini.

  • 08
    Sticky Note3

    Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur, de largeur, de hauteur et de contenu.

  • 09
    Sticky Note4

    Ce noeud crée une autre note autocollante avec des paramètres similaires.

  • 10
    Converto di MD

    Ce noeud exécute un code JavaScript pour transformer des données.

  • 11
    Get Doc

    Ce noeud récupère un document à partir de Google Docs selon les paramètres spécifiés.

  • 12
    Vector Store Retriever

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

  • 13
    Qdrant Vector Store1

    Ce noeud interagit avec un autre magasin de vecteurs Qdrant pour effectuer des opérations.

  • 14
    Convert to File

    Ce noeud convertit des données en fichier selon les options spécifiées.

  • 15
    Google Gemini Chat Model

    Ce noeud utilise le modèle de chat Google Gemini pour générer des réponses.

  • 16
    Item List Output Parser

    Ce noeud analyse une liste d'éléments en utilisant un parseur spécifique.

  • 17
    Loop Over Items

    Ce noeud permet de traiter des éléments en les divisant en lots.

  • 18
    Google Gemini Chat Model1

    Ce noeud utilise à nouveau le modèle de chat Google Gemini pour générer des réponses.

  • 19
    Google Gemini Chat Model2

    Ce noeud utilise le modèle de chat Google Gemini pour une troisième fois pour générer des réponses.

  • 20
    Item List Output Parser1

    Ce noeud analyse une liste d'éléments avec un parseur spécifique.

  • 21
    Loop Over Items1

    Ce noeud traite des éléments en les divisant en lots.

  • 22
    Google Gemini Chat Model3

    Ce noeud utilise le modèle de chat Google Gemini pour générer des réponses.

  • 23
    Qdrant Vector Store2

    Ce noeud interagit avec un autre magasin de vecteurs Qdrant pour effectuer des opérations.

  • 24
    Embeddings OpenAI2

    Ce noeud génère des embeddings à l'aide de l'API OpenAI.

  • 25
    Structured Output Parser

    Ce noeud analyse les données en utilisant un parseur de sortie structuré.

  • 26
    RAG

    Ce noeud utilise un outil de magasin de vecteurs pour effectuer des opérations de recherche.

  • 27
    Google Gemini Chat Model4

    Ce noeud utilise le modèle de chat Google Gemini pour générer des réponses.

  • 28
    Open questions

    Ce noeud exécute une chaîne de questions ouvertes en utilisant les paramètres spécifiés.

  • 29
    Closed questions

    Ce noeud exécute une chaîne de questions fermées en utilisant les paramètres spécifiés.

  • 30
    Answer questions

    Ce noeud répond à des questions en utilisant un modèle de récupération.

  • 31
    Answer and create options

    Ce noeud répond à des questions et crée des options en utilisant les paramètres spécifiés.

  • 32
    Write open

    Ce noeud écrit des données dans une feuille Google Sheets selon les paramètres spécifiés.

  • 33
    Write closed

    Ce noeud écrit des données dans une feuille Google Sheets avec des paramètres différents.

  • 34
    Embeddings OpenAI1

    Ce noeud génère des embeddings à l'aide de l'API OpenAI.

  • 35
    Sticky Note

    Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de largeur, de hauteur et de contenu.

  • 36
    Sticky Note1

    Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de largeur et de hauteur.

  • 37
    Sticky Note2

    Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur, de largeur, de hauteur et de contenu.

Dernière étape

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