此n8n模板是一个3部分系列中的一部分，探索向量嵌入聚类的用例：
调查洞察
客户洞察
社区洞察
此模板演示了客户洞察场景，其中Trustpilot评论可以快速按相似性分组，AI代理可以对这些分组生成洞察。
通过此工作流，营销人员可以节省数天甚至数周的工作时间，分解自己或竞争对手的评论，并识别经常提到的正面和负面内容。
示例输出：https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQ6ipJnXWXgr5wlUJnhioNpeYrxaIpsRYZCwN3C-fFXumkbh9TAsA_JzE0kbv7DcGAVIP7az0L46_2P/pubhtml
工作原理
使用HTTP请求节点抓取特定公司的Trustpilot评论。
然后将评论插入到Qdrant集合中，仔细标记问题和Trustpilot元数据。
使用Python代码节点获取评论并通过聚类算法进行处理。Qdrant点以聚类组的形式返回。
循环每个组以获取点的有效载荷，并将其提供给AI代理进行总结和生成洞察。
然后将生成的洞察和原始响应保存到Google电子表格中，供营销人员进一步分析。
要求
Qdrant向量存储用于存储嵌入。
OpenAI账户用于嵌入和LLM。
自定义模板
调整对您的数据有意义的聚类参数。
考虑扩展评论的日期范围，以获取常见时间间隔的洞察：3个月、6个月和年初至今。
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