Что сообщество думает о теме — в одной таблице

Сценарий собирает комментарии по теме, группирует похожие мнения и пишет по каждой группе короткий вывод — общая картина складывается в таблице.

  • Собирает комментарии по теме из vk
  • Группирует похожие мнения по смыслу
  • ИИ пишет вывод по каждой группе
  • Итог складывается в Microsoft SQL
Qdrant Vector StoreEmbeddings OpenAIDefault Data Loader
Подключить Pinecone Vector Store и запуститьScriptera

Как это работает

Чтобы данные из vk автоматически попадали в Pinecone Vector Store, достаточно готового сценария — без выгрузок руками.

  1. Запуск: Запуск вручную
  2. Затем: Задать переменные
  3. Затем: Очистить существующие комментарии
  4. Затем: Hacker News
  5. Затем: Получить комментарии
  6. Затем: Разделить
  7. Затем: Векторное хранилище Qdrant
  8. Затем: Подготовить значения для триггера
  9. Затем: Запустить инсайты
  10. Затем: Векторные представления OpenAI
  11. Затем: Загрузчик данных по умолчанию
  12. Затем: Рекурсивный разделитель текста по символам
  13. Затем: Получить полезную нагрузку точек
  14. Затем: Извлечение информации
  15. Затем: Подготовить вывод для экспорта
  16. Затем: Экспортировать в Sheets
  17. Затем: Преобразовать кластеры в список
  18. Проверка: Только кластеры с 3+ точками
  19. Затем: Модель чата OpenAI
  20. Затем: Задать переменные1
  21. Затем: Найти комментарии
  22. Затем: Применить алгоритм кластеризации K-means
  23. Запуск: Триггер выполнения сценария

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

Похожие сценарии