RAG-агент: PDF в чате с памятью и Milvus

# RAG-агент в чате: отвечает на вопросы по PDF из Google Диска через Milvus и GPT-4o

Этот сценарий автоматизирует доступ к корпоративной документации с помощью ИИ. Новые PDF-файлы из Google Диска автоматически индексируются в векторной базе Milvus, а пользователи получают точные ответы на вопросы через чат, основанные на актуальных данных. Подходит для команд, внедряющих внутренних ИИ-ассистентов без необходимости писать код.

## Кому подойдёт
- Компаниям, внедряющим внутренних ИИ-ассистентов по документации
- Техническим специалистам, создающим RAG-системы без кода
- Службам поддержки с доступом к актуальным PDF-руководствам
- Юридическим и консалтинговым фирмам с большими архивами документов
- Разработчикам, тестирующим векторные базы данных в n8n

## Что делает автоматизация
- При добавлении нового PDF в указанную папку Google Диска запускается обработка: извлечение текста, разделение на фрагменты и генерация эмбеддингов через Cohere
- Эмбеддинги сохраняются в Milvus для быстрого семантического поиска
- При получении сообщения в чат запускается RAG-агент на основе LangChain и GPT-4o
- Агент ищет релевантные фрагменты в Milvus, учитывает историю диалога и формирует точный ответ
- Пример: сотрудник спрашивает «Что нового в версии 3.1» — агент анализирует техническую документацию и отвечает кратко и по делу

## Что входит в пакет
- Готовый workflow для n8n
- Логика обработки триггеров: новое сообщение в чате и создание файла в Google Диске
- Интеграции с Google Drive, Milvus (Zilliz Cloud), Cohere и OpenAI
- Базовая текстовая инструкция по настройке и адаптации

## Что нужно для запуска
- Аккаунт n8n с доступом к внешним API
- Google Drive аккаунт с папкой для PDF
- Доступ к Milvus (или Zilliz Cloud)
- API-ключи от Cohere и OpenAI
- Настроенное окружение для работы с векторными базами и LangChain

## Польза и эффекты
- Мгновенный доступ к информации из сотен документов без ручного поиска
- Автоматическое обновление знаний при добавлении новых файлов
- Высокая точность ответов за счёт использования GPT-4o и семантического поиска
- Поддержка диалоговой памяти для контекстных бесед
- Снижение нагрузки на сотрудников поддержки и юристов
- Возможность быстро протестировать RAG-решение в production-подобной среде

## Важное о формате продукта и поддержке
**Важно:** вы приобретаете именно готовый шаблон сценария автоматизации. Разворот под вашу инфраструктуру, интеграция с конкретными аккаунтами и сервисами, индивидуальная помощь в настройке, доработки под нестандартные стеки и любая консультационная поддержка оказываются отдельно и оплачиваются по индивидуальному тарифу. Для обсуждения доработок и индивидуальной помощи вы можете связаться с нами через чат.