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Eine Pinecone-Vektordatenbank nutzen und das Embedding-Modell konfigurieren

Eine Pinecone-Vektordatenbank nutzen und das Embedding-Modell konfigurieren – Tutorial zu n8n

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Eine Pinecone-Vektordatenbank nutzen und das Embedding-Modell konfigurieren

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Über diesen Workflow haben wir es also schon geschafft, dass unsere PDF-Datei in semantische Textsegmente, also in Chunks unterteilt wird, und jedes Segment wird mittels eines OpenAI Text-Embedding-Modells in einen hochdimensionalen Vektor umgewandelt, der dann wiederum die numerische Bedeutung repräsentiert. Und diese Vektoren zusammen mit dem Originaltext und relevanten Metadaten werden hier in der Pinecone-Vektor-Datenbank also gespeichert. Zurück in n8n wollen wir jetzt also einen AI Agent entwickeln, der Fragen stellen kann zu diesen Daten. Dazu klicken wir einfach auf Plus, denn wir brauchen hier erst mal einen neuen Trigger. Wir klicken hier auf "On chat message" und wir können auch hier schon mal den Chat öffnen. Zum Beispiel sollte jetzt gleich die Frage gestellt werden: "Welche Seminare bieten Sie an?" Und das soll natürlich jetzt an den AI Agent geschickt werden. Deswegen müssen wir diesen natürlich hinzufügen, AI und "AI Agent". Dieser braucht natürlich wieder ein Gehirn…

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