Travel AssistantAgent는 웹훅을 통해 자동으로 여행 계획을 지원하며, LangChain과 MongoDB Atlas를 통합하여 실시간으로 관심 지점을 검색하고 대화 내용을 기억합니다. 이 워크플로우는 사용자에게 맞춤형 여행 정보를 제공하고, 다양한 데이터 형식을 효과적으로 저장하여 여행 계획을 간편하게 도와줍니다.
이 워크플로우는 여행 계획을 세우고자 하는 여행자, 여행 에이전트, 관광업체, 그리고 AI 기술에 관심이 있는 개발자를 위해 설계되었습니다. 특히, 데이터베이스와 AI 통합에 대한 이해가 있는 사용자에게 적합합니다.
이 워크플로우는 여행자들이 원하는 관심 지점(Points of Interest)을 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다. MongoDB Atlas를 사용하여 대화 내용을 기억하고, Google Gemini 모델을 통해 자연어 처리 기능을 제공하며, OpenAI Embeddings를 통해 관련 정보를 검색합니다. 이로 인해 사용자들은 보다 개인화된 여행 계획을 세울 수 있습니다.
points_of_interest 컬렉션에 대해 벡터 검색 인덱스를 생성합니다. 인덱스 설정 예:
{
"fields": [
{
"type": "vector",
"path": "embedding",
"numDimensions": 1536,
"similarity": "cosine"
}
]
}