Este workflow de n8n crea un chatbot de IA que utiliza recuperación aumentada de conocimiento (RAG) para responder preguntas de los empleados. El workflow comienza con un trigger de Slack que captura los mensajes de los empleados. Estos mensajes se envían a un agente de IA Langchain que utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) Anthropic. Para la recuperación de información, el workflow integra Google Drive para obtener documentos, que luego son procesados usando embeddings de OpenAI y almacenados en un vector store Qdrant. El agente de IA consulta este vector store para encontrar información relevante antes de generar una respuesta. El workflow incluye nodos para la gestión de la memoria del chatbot, el manejo de herramientas como una calculadora, y la posibilidad de actualizar la base de conocimientos. Finalmente, el chatbot envía la respuesta al canal de Slack correspondiente. El workflow también incluye nodos para la creación y actualización de la colección en Qdrant, asegurando que la base de conocimiento esté siempre actualizada.
- Integración con Slack para la interacción con el usuario.
- Uso de un modelo de lenguaje grande Anthropic para la generación de respuestas.
- Implementación de RAG con Qdrant como vector store para la búsqueda de información.
- Integración con Google Drive para obtener documentos como base de conocimiento.
- Uso de embeddings de OpenAI para la representación vectorial de los documentos.