🤖 AI 驱动的 RAG 聊天机器人，用于您的文档 + Google Drive + Gemini + Qdrant

目标受众

- 企业管理者：需要高效管理和访问大量文档的企业领导者。
- 数据分析师：希望通过文档提取和分析获取洞察的分析师。
- 开发者：希望集成文档处理和聊天功能到他们的应用程序中的开发者。
- 客户支持团队：需要快速获取客户信息和解决方案的支持团队。
- 教育工作者：希望利用文档和聊天技术提高教学效果的教育工作者。

解决的问题

- 信息检索困难：通过集成 Google Drive 和 Qdrant，用户可以轻松访问和检索存储在云端的大量文档。
- 文档处理效率低：该工作流自动化了文档的加载、处理和存储，节省了大量的时间和人力。
- 缺乏上下文的回答：通过 RAG 技术，用户能够获得基于上下文的准确回答，提升了信息查询的准确性。
- 数据管理复杂：提供了安全的删除操作和人机验证，确保数据的完整性和安全性。

工作流步骤

1. 获取文件夹中的文件 ID：从指定的 Google Drive 文件夹中提取文件 ID。
2. 下载文件：下载每个文件的内容以进行处理。
3. 提取元数据：利用 AI 提取文档的关键信息和元数据，以增强后续的搜索能力。
4. 分割文本：将下载的文档内容分割为适当大小的块，以便于处理和存储。
5. 存储向量：将文档的向量存储到 Qdrant 中，以便于快速检索。
6. 聊天接口：通过 Google Gemini 提供的聊天接口，用户可以与文档进行交互，获取相关信息。
7. 记录聊天历史：将聊天记录保存在 Google Docs 中，以便后续查看和分析。
8. 人机验证：在删除 Qdrant 中的向量时，通过 Telegram 进行人机验证，以确保操作的安全性。

自定义指南

- API 凭据配置：用户需要配置 Google Drive、Google Docs、Qdrant 和 Telegram 的 API 凭据。
- 文件夹 ID 设置：在工作流中设置 Google Drive 文件夹的 ID，以便于获取需要处理的文档。
- Qdrant 集合名称：定义存储在 Qdrant 中的集合名称，以便于管理和检索数据。
- 文档处理参数：用户可以根据需要调整文档处理的参数，例如分割大小、提取的元数据类型等。
- 测试和部署：在最终部署之前，用户应测试工作流的各个部分，以确保其正常运行并满足需求。