Вопросы и ответы по твоим документам

Сценарий читает файлы из хранилище, складывает их в память Postgres PGVector Store и отвечает на вопросы по ним обычными словами.

  • Ответы по твоим документам
  • Спрашиваешь обычными словами
  • Новые файлы подхватываются сами
  • Данные остаются у тебя
ChatPostgres Chat MemoryQdrant Vector StoreOllama ModelEmbeddings OllamaGoogle Drive

Как это работает

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

  1. Запуск: Новое сообщение в чате
  2. Затем: ИИ-агент
  3. Затем: Модель чата Ollama
  4. Затем: Память чата Postgres
  5. Затем: Векторное хранилище Qdrant
  6. Затем: Модель Ollama
  7. Затем: Векторные представления Ollama
  8. Затем: Отвечать по базе знаний
  9. Запуск: Новый файл
  10. Затем: Задать ID файла
  11. Затем: Скачать файл
  12. Затем: Извлечь текст из документа
  13. Затем: Вставка в векторное хранилище Qdrant
  14. Запуск: Файл изменён
  15. Затем: Загрузчик данных по умолчанию
  16. Затем: Рекурсивный разделитель текста по символам
  17. Затем: Векторные представления Ollama1

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