Как создать базу данных векторов Qdrant для ИИ-агентов | Учебное пособие RAG | Без кода скачать в хорошем качестве

Как создать базу данных векторов Qdrant для ИИ-агентов | Учебное пособие RAG | Без кода

Присоединяйтесь к сообществу: https://www.skool.com/dementry-automa... Хотите автоматизацию, разработанную для вас? Запишитесь на консультацию: https://calendly.com/dementryhs/30min Узнайте, как создать векторную базу данных Qdrant и интегрировать её с ИИ-агентами для RAG (Retrieval Augmented Generation). В этом руководстве показано, как загружать документы, разбивать их на фрагменты, создавать вложения и подключать всё к ИИ-агенту, который может выполнять поиск в вашей базе знаний и точно отвечать на вопросы. Ключевые временные метки: 0:00 – Введение 0:23 – Настройка учётной записи Qdrant и создание кластера 0:56 – Настройка рабочего процесса n8n и триггер формы 1:43 – Конфигурация хранилища векторных данных Qdrant 2:10 – Ключ API и подключение к конечной точке 2:34 – Настройка коллекции и размер пакета встраивания 2:55 – Конфигурация встраиваний OpenAI (text-embedding-3-small) 3:33 – Настройка загрузчика документов 3:59 – Конфигурация разделения текста (размер фрагмента и перекрытие) 4:18 – Загрузка документов в хранилище векторных данных 4:36 – Настройка AI-агента с помощью инструмента Qdrant 5:00 – Описание инструмента и настройка поиска 5:27 – Интеграция встраиваний 5:45 – Системное сообщение об использовании базы знаний 6:16 – Тестирование RAG: запросы к базе знаний 6:41 – Проверка извлечённого Результаты Ресурсы: Qdrant: https://qdrant.tech Qdrant Cloud: https://cloud.qdrant.io n8n: https://n8n.io Платформа OpenAI: https://platform.openai.com 📞 Нужен персонализированный ИИ-агент с RAG, разработанный специально для вашего бизнеса? Запишитесь на звонок: https://calendly.com/dementryhs/30min