Travel AssistantAgent

Public cible

- Voyageurs : Ceux qui cherchent des recommandations de lieux à visiter.
- Planificateurs d'événements : Professionnels qui ont besoin d'outils pour organiser des voyages ou des événements.
- Développeurs : Ceux qui souhaitent intégrer des fonctionnalités d'IA dans leurs applications de voyage.
- Agences de voyage : Entreprises qui veulent automatiser la planification des voyages pour leurs clients.

Problème résolu

Cette workflow automatise la planification de voyages en intégrant des recommandations de lieux d'intérêt grâce à l'utilisation de MongoDB pour la mémoire et la recherche vectorielle. Elle permet aux utilisateurs de poser des questions sur des lieux spécifiques et d'obtenir des réponses précises basées sur des données réelles et stockées dans une base de données.

Étapes du workflow

1. Réception du message de chat : Lorsqu'un utilisateur envoie un message, le workflow est déclenché.
2. Mémoire de chat MongoDB : Les conversations sont enregistrées pour un accès futur, permettant un suivi des interactions.
3. Modèle de chat Google Gemini : Utilisation d'un modèle de langage avancé pour traiter et comprendre les requêtes des utilisateurs.
4. Recherche de points d'intérêt : Les requêtes sont analysées pour identifier des lieux pertinents en utilisant une base de données vectorielle.
5. Génération d'embeddings : Les descriptions des lieux sont transformées en vecteurs pour une recherche efficace.
6. Insertion de données : Les nouveaux points d'intérêt sont ajoutés à la base de données pour enrichir les recommandations futures.
7. Réponses aux utilisateurs : Les informations pertinentes sont renvoyées à l'utilisateur en fonction de ses requêtes.

Guide de personnalisation

- Modifier les modèles de langage : Changez le modèle de chat en ajustant le paramètre modelName dans le nœud Google Gemini Chat Model.
- Adapter la mémoire : Modifiez le nom de la base de données dans le nœud MongoDB Chat Memory pour utiliser une autre base de données.
- Ajuster les outils de recherche : Changez les paramètres de recherche dans le nœud MongoDB Atlas Vector Store pour affiner les résultats selon vos besoins.
- Configurer les API : Assurez-vous que vos identifiants API pour Google et OpenAI sont correctement configurés dans les nœuds respectifs.
- Ajouter des points d'intérêt : Utilisez le webhook pour intégrer de nouveaux points d'intérêt en suivant le modèle CURL fourni dans les notes.