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