此工作流实现了一个基于检索增强生成（RAG）的聊天机器人，能够根据存储在Google Drive中的公司文档回答员工问题。它会自动将新的或更新的文档索引到Pinecone向量数据库中，使聊天机器人能够提供准确和最新的信息。该工作流使用Google的Gemini AI进行嵌入和响应生成。
工作原理
该工作流使用两个Google Drive Trigger节点：一个用于检测指定Google Drive文件夹中添加的新文件，另一个用于检测同一文件夹中的文件更新。
自动索引：当检测到新的或更新的文档时
– Google Drive节点下载文件
– Default Data Loader节点加载文档内容
– Recursive Character Text Splitter节点将文档分解为较小的文本块
– Embeddings Google Gemini节点使用text-embedding-004模型为每个文本块生成嵌入
– Pinecone Vector Store节点将文本块及其嵌入索引到指定的Pinecone索引中
聊天交互：
– Chat Trigger节点通过聊天界面接收用户问题
– AI Agent节点使用Vector Store Tool节点（链接到查询模式下的Pinecone Vector Store节点）根据用户问题从Pinecone检索相关文本块
– AI Agent将检索到的信息和用户问题发送到Google Gemini Chat Model (gemini-pro)
– Google Gemini Chat Model基于检索到的文档生成全面且信息丰富的答案
– 连接到AI Agent的Window Buffer Memory节点提供短期记忆，允许更自然和上下文感知的对话
设置步骤
1. Google Cloud项目和Vertex AI API：
– 创建Google Cloud项目
– 为您的项目启用Vertex AI API
2. Google AI API密钥：
– 从Google AI Studio获取Google AI API密钥
3. Pinecone账户：
– 在Pinecone网站上创建免费账户
– 从Pinecone仪表板获取API密钥
– 在Pinecone项目中创建名为company-files的索引
4. Google Drive：
– 在Google Drive中创建一个专用文件夹来存储公司文档
5. n8n中的凭据：在n8n环境中配置以下凭据：
– Google Drive OAuth2
– Google Gemini(PaLM) Api（使用您的Google AI API密钥）
– Pinecone API（使用您的Pinecone API密钥）
6. 导入工作流：
– 将此工作流导入到您的n8n实例中
7. 配置工作流：
– 更新两个Google Drive Trigger节点以监视您在Google Drive中创建的特定文件夹
– 配置Pinecone Vector Store节点以使用您的company-files索引
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