n8n - LangChain 🦜️ Интеграция - Создавайте отличные приложения LLM с помощью перетаскивания 🚀

• N Eight N - инструмент автоматической интеграции для рабочего процесса кодирования.  

• Интеграция с Lanchin для общения в чате с PDF-файлами, обобщения информации с веб-страниц, ответов на вопросы в векторных базах данных и т.д.  

• Установка через npm, docker или серверные настройки.  

• Интеграция Google Drive, Google Sheet и других приложений для автоматической интеграции.  

• Интеграция Google Drive для загрузки PDF-файла.  

• Преобразование PDF-файла в векторное хранилище Pine Cone.  

• Передача в Open AI Embeddings и загрузчик двоичного ввода.  

• Общение в чате с PDF-файлом через Lanchin.  

• В видео рассказывается о том, как использовать Lanchin для создания цепочки обработки текста.  

• В Lanchin можно использовать различные хранилища векторов, такие как Pinecone и Vivat.  

• В видео объясняется, как настроить учетные данные для Pinecone и Open AI API.  

• Важно указать правильное имя индекса и пространство имен.  

• В видео демонстрируется создание рабочего процесса в Lanchin, включая подключение к учетным данным и выбор различных параметров.  

• После настройки всех параметров, рабочий процесс может быть запущен.  

• Если возникают ошибки, необходимо проверить правильность указания имени индекса и пространства имен.  

• В видео приводится пример документа, который был загружен с Google Диска и отправлен в Pinecone, а затем в Open AI.  

• Документ посвящен выявлению дезинформации и новым вызовам в эпоху LLM.  

• Видео посвящено исследованию, которое изучает, как более простые модели, такие как GPT-3, могут производить дезинформацию, и как можно решить эту проблему.  

• Используются Long Chain Pinecone и Open AI Embeddings для создания вложений в PDF-документ.  

• Pinecone используется для создания индекса Pinecone и добавления документа.  

• Затем индексы Pinecone используются для запроса и получения наиболее похожего документа или ответов на вопросы.  

• Используется цепочка Open AI для обработки векторного хранилища и получения ответов на вопросы.  

• Модель Open AI используется для обработки текста и структурирования вывода в соответствии с заданной схемой JSON.  

• Выбираются параметры для модели Open AI, такие как размер фрагмента, температура выборки и хранилище векторов.  

• Учетная запись Pinecone API настраивается и используется для интеграции с Long Chain Pinecone.  

• В видео автор объясняет, как создать диалоговый агент с использованием Lanchin AI, без необходимости писать код.  

• Он демонстрирует, как задать вопросы и получить ответы, используя чат-бот, который может отвечать на вопросы, используя информацию из PDF-документа.  

• Автор объясняет, как использовать различные типы памяти, такие как буферная память, для сохранения предыдущих взаимодействий с пользователем.  

• Он также демонстрирует, как использовать различные инструменты, такие как Википедия и калькулятор, для ответов на вопросы.  

• В заключительной части видео автор показывает, как создать краткое изложение PDF-документа, используя Lanchin AI.  

• Он загружает документ на Google Диск и затем создает диалоговый агент, который может отвечать на вопросы на основе информации из документа.  

• В видео автор объясняет, как запустить рабочий процесс в LanChain, используя различные типы узлов, такие как mapreduce, refine и другие.  

• Он также объясняет, как использовать различные загрузчики для работы с различными типами данных, такими как PDF-файлы и структурированные данные.  

• Автор создает структурированную цепочку вывода, которая использует API OpenAI для генерации вопросов на основе резюме.  

• Он также объясняет, как настроить параметры для этого узла и как использовать его для генерации ответов на вопросы.  

• В конце видео автор запускает весь рабочий процесс целиком, начиная с Google Drive и заканчивая диалоговым агентом.  

• Он также показывает, как настроить параметры для вывода в формате списка и как использовать этот вывод для генерации ответов на вопросы.  

• В видео демонстрируется использование Lanchain для генерации ответов на вопросы, основанные на кратком изложении PDF-файла.  

• Вопросы генерируются на основе инструкций, предоставленных пользователем.  

• Ответы генерируются с использованием инструмента Википедии, который позволяет Lanchain искать и генерировать ответы на вопросы.  

• Lanchain успешно выполнил рабочий процесс и получил результаты без написания отдельного кода.  

• Интеграция с Lanchain была завершена всего несколько дней назад, и другие модули Lanchain будут должным образом интегрированы.  

• NH Ten предоставляет функции, такие как создание пользовательских сценариев, интеграция с любым приложением через пользовательский HTTP-запрос, безболезненная отладка и размещение в собственной инфраструктуре.  

• Lanchain позиционируется как основной инструмент для передачи данных по всему технологическому стеку.