Este workflow automatiza la carga de documentos desde Google Drive a una base de datos vectorial PostgreSQL utilizando la librería Langchain. El proceso comienza con un trigger que puede ser programado o manual. Se busca una carpeta especificada en Google Drive. Para cada archivo encontrado, se descarga y se procesa según su tipo (PDF, texto plano o JSON). El contenido se divide en chunks usando un Text Splitter. Luego, se generan embeddings con OpenAI y finalmente se almacenan en la base de datos vectorial PostgreSQL con PGVector. Después de la carga, el archivo se mueve a otra carpeta de Google Drive.
- Automatiza la carga de documentos a una base de datos vectorial.
- Integra Google Drive, OpenAI y PostgreSQL.
- Gestiona diferentes tipos de archivos (PDF, texto, JSON).
- Utiliza Langchain para el procesamiento de texto y creación de embeddings.
- Permite un trigger programado o manual.