RAG AI Agent与Milvus和Cohere

用于RAG AI Agent与Milvus和Cohere的自动化工作流程，通过监控Google Drive文件夹中的新PDF文件，实现快速数据提取与存储，支持多语言向量搜索，提升信息检索效率，助力企业快速响应用户需求。

2025/7/8
14 个节点
中等
yj7cf3gcsziargft手动中等langchaingoogledrivetriggergoogle driveextractfromfile便签高级文件存储
分类:
Manual TriggeredMedium WorkflowCloud Storage & File Management
集成服务:
LangChainGoogleDriveTriggerGoogle DriveExtractFromFileSticky Note

适用人群

  • 企业用户: 寻求通过人工智能优化文档管理和检索流程的公司。
    - 数据科学家: 需要快速处理和分析大量文档数据的专业人士。
    - 开发者: 希望在自己的应用中集成 RAG（检索增强生成）功能的技术人员。
    - 研究人员: 需要高效处理和提取信息以支持研究工作的学者。

    • 解决的问题

  • 解决了文档管理中的信息检索效率低下问题。
    - 通过自动化工作流，减少了手动操作的时间和错误。
    - 提供了一个集成的解决方案，结合了 Milvus 和 Cohere 的强大功能，以支持多语言和高性能的向量搜索。

    • 工作流程

  • 触发器: 当有新的文件上传到特定的 Google Drive 文件夹时，工作流被自动触发。
    - 下载文件: 系统会自动下载新上传的文件。
    - 提取内容: 从下载的文件中提取文本内容，支持 PDF 格式。
    - 数据分块: 将提取的文本分块，便于后续处理。
    - 生成嵌入: 使用 Cohere 模型生成文本的嵌入表示。
    - 插入向量数据库: 将生成的嵌入插入到 Milvus 向量数据库中。
    - 检索信息: 当接收到聊天消息时，工作流会从 Milvus 中检索相关信息。
    - 生成响应: 使用 OpenAI 模型生成基于检索结果的回答，并通过聊天接口返回给用户。

    • 自定义指南

  • 修改 Google Drive 文件夹: 用户可以更改 folderToWatch 的 ID，以监控不同的文件夹。
    - 调整嵌入模型: 可以根据需要更改 modelName，使用不同的 Cohere 嵌入模型。
    - 更改嵌入设置: 用户可以在插入到 Milvus 时设置不同的选项，如 clearCollection。
    - 自定义聊天响应: 可以根据业务需求调整 OpenAI 模型的参数和设置，以优化响应效果。