Чат-помощник по большому своду правил или кодексу

Как это работает

Интеграция Postgres PGVector Store и Embeddings Mistral Cloud собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

1. Запуск: Запуск вручную
2. Затем: Получить ZIP-файл налогового кода
3. Затем: Извлечь ZIP-файлы
4. Затем: Файлы как элементы
5. Затем: Извлечь содержимое PDF
6. Затем: Извлечь из главы
7. Затем: Сопоставить с разделами
8. Затем: Разделы в список
9. Проверка: Только валидные разделы
10. Проверка: Для каждого раздела...
11. Затем: Разбивка контента @ 50k символов
12. Затем: Разделить чанки
13. Затем: Векторное хранилище Qdrant
14. Затем: 1 сек
15. Затем: Векторные представления Mistral Cloud
16. Затем: Загрузчик данных по умолчанию
17. Затем: Рекурсивный разделитель текста по символам
18. Запуск: Триггер выполнения сценария
19. Проверка: Переключить
20. Если да — Получить эмбеддинги Mistral
21. Затем: Использовать Qdrant Search API1
22. Затем: Получить ответ Ask
23. Если нет — Использовать Qdrant Scroll API
24. Затем: Получить ответ поиска
25. Затем: ИИ-агент
26. Затем: Память диалога
27. Запуск: Новое сообщение в чате
28. Затем: Память диалога1
29. Затем: Модель чата OpenAI
30. Затем: Ask Tool
31. Затем: Search Tool

Такой сценарий можно запустить в Scriptera: задача описывается обычными словами, сборка и запуск — на стороне сервиса.