Complete RAG System with Automatic Source Citations Using Qdrant
Implementa un sistema RAG. Vectoriza documentos de Google Drive en Qdrant, recupera contenido relevante para consultas de chat y genera respuestas de IA con Google Gemini, citando fuentes automáticamente.
Nodos
EmbeddingsOpenAi 
DocumentDefaultDataLoader 
VectorStoreQdrant HttpRequest 
TextSplitterRecursiveCharacterTextSplitter 
SplitInBatches Wait 
ChatTrigger 
ChainRetrievalQa 
LmChatGoogleGemini 
RetrieverVectorStore Merge 
Aggregate 
GoogleDrive Set Code StickyNote Herramientas
OpenAI 
Qdrant Google Drive 
Google Gemini Detalles
- ID
- 5023
- Nodos
- 29
- Conex.
- Sí
- Tipos
- 18
Pertenece a:
¿Qué hace este workflow?
Este workflow te permite construir un sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) completo y sofisticado. Se encarga de vectorizar automáticamente tus documentos almacenados en Google Drive, indexándolos de manera eficiente en una base de datos vectorial Qdrant. Cuando recibes una consulta, el sistema recupera la información más relevante de Qdrant y la utiliza para generar respuestas precisas y contextualmente ricas con Google Gemini. Lo más destacado es su capacidad para añadir citas automáticas a las fuentes originales, lo que asegura la transparencia y verificabilidad de cada respuesta. Ideal para crear asistentes virtuales internos, bases de conocimiento inteligentes o herramientas de soporte al cliente que necesitan ofrecer información fiable y fundamentada, mejorando significativamente la calidad y la velocidad de la comunicación interna y externa.
¿Cómo funciona?
Este workflow usa 29 nodos conectados con 18 tipos diferentes: ManualTrigger, EmbeddingsOpenAi, DocumentDefaultDataLoader, VectorStoreQdrant, HttpRequest y 13 más. La estructura está totalmente conectada — listo para importar.
¿Para quién es?
Diseñado para equipos de IT & DevOps. Nivel avanzado — recomendado para usuarios experimentados. Alto valor de negocio: automatiza una tarea recurrente con impacto directo.
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