🤖 ПОЛНЫЙ ТУТОРИАЛ! Создаем агента Telegram + n8n + RAG с нейронной сетью и векторной базой данных!

В этом видео вы узнаете, как создать мощного агента, который сможет общаться с вашей базой данных и давать ответы на основе ее содержимого! Мы будем использовать n8n, Telegram, Pinecone и Google Drive, чтобы построить автоматизированную систему, которая сможет обучаться на ваших данных и предоставлять вам информацию по запросу. 🚀 Присоединяйтесь к нам, чтобы получить готовые шаблоны n8n! 👇 Не забудьте нажать «Старт» в боте, чтобы получить доступ к материалам! Ставьте лайк, если видео было полезным, и пишите в комментариях, какие темы разобрать в следующих роликах. Удачи в автоматизации! 💪 --- Что вы узнаете в этом видео: Таймкоды: [00:00:00] Обзор рабочего процесса (workflow) [00:00:50] Подключение Telegram и настройка триггера [00:03:14] Настройка агента: "System prompt" [00:04:09] Инструкция по использованию "Tools" (инструментов) [00:06:15] Создание векторной базы данных в Pinecone [00:09:40] Подключение Google Drive (начало настройки) [00:10:00] Создание новых учетных данных Google Drive [00:17:18] Настройка триггера Google Drive и папки для обучения [00:23:55] Настройка узла Pinecone Vector Store (API-ключ, индекс) [00:25:29] Подключение модели эмбеддинга OpenAI [00:29:32] Подключение инструмента "Vector Store" к агенту [00:32:00] Проверка данных в индексе Pinecone [00:32:30] Пример запроса к агенту на основе обученных данных [00:35:45] Заключение и варианты использования --- Инструменты, которые мы будем использовать: n8n: Платформа для автоматизации, которая...