这个n8n工作流实现了一个基于检索增强生成（RAG）技术的IPL板球规则问答聊天机器人。工作流分为两个主要步骤：
## 第一步：向量存储创建
通过手动触发器启动，HTTP请求节点下载IPL”比赛条件”PDF文档，然后使用默认数据加载器提取文本内容。递归字符文本分割器将文本分割成重叠的块，Google Gemini嵌入模型将每个文本块转换为向量表示，最后简单向量存储将这些向量存储在内存中，为RAG提供知识基础。
## 第二步：聊天机器人实现
聊天触发器接收用户消息，简单内存节点维护最近20轮对话的上下文，简单向量存储（检索模式）接收用户查询的嵌入表示，从向量存储中检索最相关的10个文本块作为工具输出。Google Gemini聊天模型作为语言模型，AI代理节点协调整个流程，使用系统提示（”你是板球专家…如果信息缺失，请说’抱歉我不知道'”）来引导模型生成基于检索到的IPL板球规则数据的准确回答。
该工作流严格限制模型只能基于提供的规则数据回答问题，有效防止幻觉，确保回答的准确性。
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
评论(0)