基于RAG的Telegram AI学习助手工作流 – 使用MongoDB和Google Drive

## 工作流概述

该工作流包含两个主要管道：

### 1. 知识摄取管道
– **触发方式**：通过表单上传文件或Google Drive文件创建
– **文件处理**：支持PDF、CSV、JPG、JPEG、PNG等格式
– **向量化处理**：使用Google Gemini嵌入模型将文档内容转换为向量
– **存储**：将向量化数据存储到MongoDB Atlas向量数据库中

### 2. RAG聊天机器人查询管道
– **触发方式**：通过Telegram接收用户问题
– **检索过程**：使用RAG代理在MongoDB向量存储中执行语义搜索
– **AI响应**：Google Gemini聊天模型基于检索到的上下文生成准确答案
– **回复**：通过Telegram将答案发送给用户

## 核心技术组件

**RAG架构优势**：
– 确保AI回答严格基于上传的文档内容
– 避免AI幻觉，提供事实准确的响应
– 支持多文档知识库管理

**节点配置**：
– MongoDB Atlas Vector Store：用于向量数据的插入和检索
– Google Gemini：提供嵌入生成和聊天模型能力
– Telegram节点：实现用户交互界面
– 内存管理：Simple Memory节点维护对话上下文

## 应用场景

– **教育机构**：为学生提供基于课程材料的智能问答
– **考试准备中心**：UPSC、GMAT等专业考试辅导
– **企业知识库**：内部文档查询和员工培训
– **SaaS公司**：为客户提供基于产品文档的智能支持