Qdrant - Vector Database
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使用Qdrant和N8N与代码库进行聊天
内容提要
本文介绍了如何使用Qdrant和N8N构建与代码库的聊天服务。首先，需要设置Qdrant实例，并获取OpenAI API密钥和GitHub访问令牌。工作流程包括将GitHub仓库数据导入Qdrant，并利用这些数据创建聊天服务。通过配置相关节点，用户可以实现数据的提取、转换和加载，从而与代码库进行对话。
关键要点
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需要运行Qdrant实例，获取OpenAI API密钥和GitHub访问令牌。
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工作流程包括将GitHub仓库数据导入Qdrant，并创建聊天服务。
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第一个工作流程用于将GitHub仓库数据导入Qdrant，使用Qdrant Vector Store、GitHub Document Loader、Embeddings OpenAI和Recursive Character Text Splitter节点。
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第二个工作流程用于与导入的文档进行聊天，使用Qdrant Vector Store、Retrieval Q&A Chain、Embeddings OpenAI和OpenAI Chat Model节点。
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可以使用@n8n/chat包将聊天嵌入到应用程序中，N8N还支持定时工作流程和事件触发。
延伸问答
如何设置Qdrant实例以便与代码库聊天？
需要运行Qdrant实例，并获取OpenAI API密钥和GitHub访问令牌。
使用N8N构建聊天服务的工作流程包括哪些步骤？
工作流程包括将GitHub仓库数据导入Qdrant，并创建聊天服务。
在将GitHub数据导入Qdrant时需要使用哪些节点？
需要使用Qdrant Vector Store、GitHub Document Loader、Embeddings OpenAI和Recursive Character Text Splitter节点。
如何与导入的文档进行聊天？
使用Qdrant Vector Store、Retrieval Q&A Chain、Embeddings OpenAI和OpenAI Chat Model节点进行配置。
N8N支持哪些功能来增强聊天服务？
N8N支持定时工作流程和事件触发，还可以使用@n8n/chat包将聊天嵌入到应用程序中。
在构建聊天服务时，如何测试工作流程？
可以连接工作流程到手动触发器，并点击“测试工作流程”来运行它。
