RAG MCP Server: Умные ответы из семантической базы данных
Этот шаблон n8n создает локальный сервер MCP, который отвечает на вопросы, используя семантическую базу данных и Retrieval Augmented Generation (RAG).
Целевая аудитория
- Разработчики : Создают ИИ-приложения с доступом к локальным данным.
- Исследователи : Ищут инструмент для обработки и анализа документов.
- Технические команды: Нуждаются в кастомных решениях для работы с данными.
Решаемая проблема
Многие команды тратят часы на поиск информации в больших объемах документов. Этот шаблон решает проблему быстрого доступа к точным ответам, извлекая данные из PDF-файлов с помощью ИИ, без необходимости копаться в текстах вручную.
Что автоматизируется
Шаблон автоматизирует процесс обработки вопросов и загрузки документов:
- Получение вопроса: Сервер MCP принимает запрос через триггер.
- Поиск в базе: ИИ ищет релевантные данные в семантической базе Qdrant.
- Генерация ответа: Использует модель Llama 3.2 для создания точного ответа.
- Загрузка документов: Форма позволяет загружать PDF в базу данных.
- Индексация данных: Документы преобразуются в векторы для быстрого поиска.
Используемые сервисы
- Qdrant: Хранит семантическую базу данных для поиска (два узла: для поиска и вставки данных).
- Ollama: Генерирует векторные представления документов с моделью mxbai-embed-large.
- n8n Form Trigger: Принимает PDF-файлы для загрузки в базу.
- MCP Server Trigger: Обрабатывает входящие вопросы от клиентов.
Сложность настройки
- Уровень: Сложный.
- Время: ~1–2 часа на установку и настройку (включая локальный сервер).
Что нужно для запуска
- Аккаунты и ключи:
- Локально установленная платформа n8n.
- Установленные Ollama и Qdrant (через стартовый комплект Self-hosted AI).
- API-ключи для Qdrant и Ollama (настраиваются локально).
- Предварительные требования:
- Установите модели Llama 3.2 и mxbai-embed-large в Ollama.
- Настройте локальный сервер Qdrant для хранения векторной базы.
- Активируйте оба потока: RAG Ingestion Pipeline и MCP Client.
Примеры использования
- Исследовательская команда: Загружает научные статьи в PDF, задает вопросы вроде «Что сказано о нейросетях?» и получает точные выдержки.
- Юридическая фирма: Хранит контракты в базе, чтобы мгновенно находить ответы на вопросы вроде «Какие условия в договоре X?».
- Техподдержка: Создает базу знаний из документации, позволяя ИИ отвечать на запросы клиентов автоматически.
Результат
Вы получите локальный сервер, который мгновенно отвечает на вопросы, основываясь на ваших документах. Это экономит часы на поиск информации, снижает вероятность ошибок и позволяет масштабировать обработку данных. Например, обработка 100 PDF может сократить время поиска с 5 часов до 5 минут!
Теги для поиска
#автоматизация #ИИ #RAG #семантический_поиск #обработка_документов #интеграция #аналитика
А получить workflow «Автоматизируем поиск в документах: шаблон n8n для умного RAG-сервера на базе MCP» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская. Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.
