AI聊天机器人代理：使用InfraNodus Graph RAG知识图谱的专家面板

### 工作流概述

这个工作流创建了一个AI聊天机器人代理，可以同时访问多个知识库（作为”专家”使用）。与传统的RAG向量存储不同，它使用InfraNodus GraphRAG知识图谱来提供高质量的回答，无需设置复杂的RAG向量存储工作流。

### 技术优势

使用GraphRAG代替标准向量存储的优势：
– **设置简单快捷**：无需复杂的数据导入工作流
– **知识图谱具有整体视图**：对知识库有全面的理解
– **更好的关系检索**：文档块之间关系的更好检索 = 更高质量的回答

### 工作原理

这个模板使用n8n AI代理节点作为协调代理，根据用户的提示决定使用哪个工具（知识图谱）。

**详细步骤：**
1. 用户通过AI聊天机器人提交问题（可通过URL访问或嵌入任何网站）
2. AI代理节点检查其可访问的工具列表，每个工具都有InfraNodus自动生成的知识描述
3. AI代理决定应该使用哪个工具来生成回答，可能会重新表述用户查询以更适合专家
4. 查询被发送到InfraNodus HTTP节点端点，该端点将查询与该专家对应的图谱
5. 每个InfraNodus GraphRAG专家提供丰富的回答，考虑整个上下文，并提供来自每个专家的回答以及使用RAG和GraphRAG组合检索的相关陈述列表
6. n8n AI代理节点整合从专家那里收到的回答，生成最终答案
7. 最终答案发送回用户的聊天界面（或webhook端点）

### 使用要求

– InfraNodus账户和API密钥
– OpenAI（或任何其他LLM）API密钥

### 自定义选项

您可以使用相同的Telegram机器人工作流，通过Telegram与其交互。还有许多其他自定义选项可用。

### 节点配置

工作流包含以下主要节点：
– **Chat Trigger**：聊天触发器，可在n8n内部使用或通过公共URL访问
– **AI Agent**：AI代理，根据用户消息选择使用哪个工具（专家）
– **OpenAI Chat Model**：OpenAI聊天模型
– **Simple Memory**：简单内存，跟踪对话上下文
– **HTTP Request Tool**：HTTP请求工具，连接InfraNodus知识图谱
– **Chat Response**：聊天响应，将答案发送回用户

### 专家设置

工作流支持多个专家配置：
– **EightOS Expert**：EightOS专家，专注于可变性、运动、物理发展、适应性、韧性等领域
– **Polysingularity Expert**：多奇点专家，专注于多样性、网络、多重视角等领域

每个专家都通过InfraNodus HTTP节点连接，使用图谱名称在body.name字段中配置。