Sistema RAG PDF a Vector con OCR, Weaviate y MCP
Sistema RAG que permite subir PDFs, extraer texto con OCR (Mistral), vectorizar con Cohere, almacenar en Weaviate y luego buscar información usando un servidor MCP.
Nodos
EmbeddingsCohere 
DocumentDefaultDataLoader 
RerankerCohere 
McpTrigger 
VectorStoreWeaviate StickyNote 
TextSplitterRecursiveCharacterTextSplitter 
FormTrigger 
MistralAi Set Herramientas
Mistral AI 
Cohere 
Weaviate 
MCP Server 
Langchain Detalles
- ID
- 7339
- Nodos
- 13
- Conex.
- Sí
- Tipos
- 10
Pertenece a:
¿Qué hace este workflow?
Este workflow avanzado transforma tus documentos PDF en una potente base de conocimiento vectorial, lista para consultas RAG (Retrieval Augmented Generation). Comienza subiendo tus archivos PDF, de los cuales se extrae el texto de manera precisa utilizando el OCR de Mistral AI. Posteriormente, el contenido es vectorizado mediante Cohere, permitiendo su almacenamiento eficiente en la base de datos vectorial Weaviate. Finalmente, un servidor MCP (Microservice Communication Protocol) facilita la búsqueda inteligente de información, respondiendo a tus consultas de forma contextual y precisa. Este sistema es ideal para organizaciones que necesitan procesar grandes volúmenes de documentos, como manuales técnicos, informes o bases de datos internas, y acceder rápidamente a la información relevante. Ahorra incontables horas de búsqueda manual y mejora la toma de decisiones al tener acceso instantáneo a datos clave.
¿Cómo funciona?
Este workflow usa 13 nodos conectados con 10 tipos diferentes: EmbeddingsCohere, DocumentDefaultDataLoader, RerankerCohere, McpTrigger, VectorStoreWeaviate y 5 más. La estructura está totalmente conectada — listo para importar.
¿Para quién es?
Diseñado para equipos de IT & DevOps. Nivel intermedio — necesitas familiaridad con n8n. Alto valor de negocio: automatiza una tarea recurrente con impacto directo.
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