У нас вы можете посмотреть бесплатно The Easiest Way to Build a RAG Agent (No Code, Full Guide!) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Welcome to this step-by-step tutorial on how to build a RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agent in n8n! 🚀 In this video, we’ll break down everything you need to know about creating your own RAG pipeline — from data ingestion and embedding generation to vector storage, retrieval, and AI-powered response generation. You’ll learn how to: ✅ Ingest and clean data from documents, PDFs, and text files ✅ Generate embeddings using OpenAI or Cohere models ✅ Store and search data efficiently with Pinecone Vector Store ✅ Connect everything seamlessly inside n8n ✅ Build a fully functional AI agent that answers questions using your data Whether you’re an AI enthusiast, data engineer, or automation pro, this tutorial will help you understand how RAG systems work and how to build one visually — no heavy coding required!