Бот, который отвечает по твоим документам

Сложите файлы в хранилище — сценарий разберёт их, а бот будет отвечать на вопросы, опираясь на ваши документы, а не на общие знания.

  • Ответы по вашим файлам, а не наугад
  • Новые документы подхватываются сами
  • Помнит переписку — можно уточнять
  • Отвечает в чате
Default Data LoaderEmbeddings OpenAIGoogle DrivePostgres PGVector StorePostgres Chat Memory
Подключить Pinecone Vector Store и запуститьScriptera

Как это работает

Интеграция Pinecone Vector Store и SeaTable собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

  1. Запуск: Новый файл
  2. Проверка: Обработать по одному
  3. Затем: Задать ID файла
  4. Затем: Удалить старые записи документов
  5. Затем: Скачать файл
  6. Затем: Извлечь текст из документа
  7. Затем: Создать чанки из документа
  8. Затем: Чанки в список
  9. Затем: Сгенерировать контекстный текст
  10. Затем: Получить значения
  11. Затем: Векторное хранилище Postgres PGVector
  12. Затем: Модель чата OpenAI
  13. Затем: Загрузчик данных по умолчанию
  14. Затем: Векторные представления OpenAI1
  15. Запуск: Файл изменён
  16. Затем: Ассистент с базой знаний
  17. Затем: Рекурсивный разделитель текста по символам
  18. Запуск: Новое сообщение в чате
  19. Затем: Модель чата OpenAI3
  20. Запуск: Запуск из другого сценария
  21. Затем: Тестовые данные
  22. Затем: Инструмент RAG для документов
  23. Затем: Embeddings
  24. Затем: Память диалога

Эту интеграцию Pinecone Vector Store и SeaTable можно запустить в Scriptera: опишите задачу словами — сценарий соберут, запустят и будут следить, чтобы он работал.

Похожие сценарии