使用 RAG（Pinecone 和 OpenAI）与 GitHub OpenAPI 规范聊天

此工作流适合以下人群：
- 开发者：需要使用 GitHub API 的开发者，想要快速获取 API 文档和示例。
- 数据科学家：需要访问 GitHub 上的开源项目或数据，进行分析和研究。
- 产品经理：希望了解 GitHub API 的功能，以便在产品中集成相关服务。
- 技术支持人员：需要为客户提供关于 GitHub API 的支持和解决方案。

此工作流解决了以下问题：
- 信息获取：通过自动化流程从 GitHub API 获取最新的 API 文档，节省手动查找的时间。
- 高效查询：利用 Pinecone 向量数据库，快速响应用户关于 GitHub API 的查询，提供准确的信息和示例。
- 交互式体验：通过集成聊天接口，用户可以与系统进行自然语言交互，获取所需的 API 信息。

工作流的详细步骤如下：
1. 手动触发：用户点击‘测试工作流’按钮，启动整个流程。
2. HTTP 请求：向 GitHub API 发送请求，获取最新的 OpenAPI 规范文档。
3. 数据加载：将获取的 API 文档加载到默认数据加载器中。
4. 文本分割：使用递归字符文本分割器将文档分割成小块，以便于处理。
5. 生成嵌入：通过 OpenAI 生成每个文本块的嵌入，并将其存储到 Pinecone 向量数据库中。
6. 聊天消息接收：当用户发送聊天消息时，触发 AI 代理进行处理。
7. 用户查询嵌入生成：为用户的查询生成嵌入，以便在向量数据库中进行匹配。
8. 查询向量数据库：在 Pinecone 中查询与用户查询最相关的文档。
9. 生成响应：使用 OpenAI 模型生成基于查询结果的自然语言响应，并返回给用户。

用户可以通过以下方式自定义和调整此工作流：
- 更改 API 文档来源：修改 HTTP 请求的 URL，以获取其他 API 的文档。
- 调整 Pinecone 索引：根据需要更改 Pinecone 索引的名称，以适应不同的项目或数据集。
- 修改聊天接口：根据特定需求自定义 AI 代理的系统消息和响应格式。
- 增加新功能：可以在工作流中添加新节点，例如数据处理、分析或存储结果，以扩展工作流的功能。