Construir um fluxo de trabalho AGentic Gen AI usado para significar a costura de lojas de memória personalizadas, bancos de dados de vetores e orquestrar os processos entre esses componentes. Com o novo experimental Loja de vetores do Atlas MongoDB e Memória de bate -papo de MongoDB nós em n8n Você pode fazer tudo sem uma única linha de código personalizado.
No passo a passo abaixo, você criará um agente de IA que se lembra de conversas multifuncionais e Executa a pesquisa semântica sobre seus próprios dados. O resultado é um assistente de cuidado com o contexto que pode alimentar tudo, desde recomendações de viagem até bots de conhecimento interno – executando inteiramente dentro do N8N.
Se você prefere o controle de código completo, estabelecido Estruturas como Langchain/Llamaindexou velocidade sem código com N8N, o padrão é o mesmo: armazenar memória em MongoDB, Index de vetor seu conteúdo e deixe um LLM raciocinar os resultados.
Vamos ver como!
Como construir um agente de viagem de IA alimentado pelo MongoDB Atlas para pesquisa de memória e vetor?
Este guia abrangente o levará a construir um agente viajante movido a IA usando as capacidades robustas do MongoDB Atlas. Aproveitaremos a memória do MongoDB e os recursos avançados de pesquisa de vetores para criar um agente inteligente capaz de fornecer recomendações de viagens personalizadas, otimizar os itinerários e oferecer uma experiência de planejamento de viagens perfeita.
Ao usar o MongoDB Atlas como backbone desta solução, você desbloqueia várias vantagens importantes que tornam o agente da IA poderoso e amigável ao desenvolvedor:
- Memória persistente – Capture e lembre -se da história do bate -papo em sessões.
- Pesquisa semântica de alto desempenho – A pesquisa de vetores do Atlas oferece consultas de similaridade de milissegundos sobre bilhões de vetores.
- Sem código amigável – nós de arrastar e d’água em N8N; cola de infraestrutura zero.
- Escalável e seguro – Construído em Atlas MongoDB totalmente gerenciado.
- Incorporações de plug -and -play – Trabalha com o OpenAI ou qualquer outro modelos de incorporação suportados.
Aqui está um passo rápido do que este fluxo de trabalho faz:
- Entrada do usuário: O usuário interage com o agente viajante da IA através de uma interface de linguagem natural, fornecendo detalhes sobre suas preferências de viagem, interesses, orçamento e restrições.
- Reconhecimento de intenções: O modelo de IA analisa a entrada do usuário para entender sua intenção (por exemplo, pesquisa de destino, planejamento de itinerário, recomendações de atividades).
- Recuperação de dados: O agente recupera dados relevantes do MongoDB Atlas (perfil do usuário, dados históricos) e fontes externas (informações de viagem, revisões).
- Recomendações personalizadas: O modelo de IA gera recomendações de viagem personalizadas com base na intenção, preferências e dados recuperados do usuário.
- Otimização do itinerário: O agente otimiza o itinerário de viagem com base em fatores como tempo, orçamento, distância e preferências do usuário.
- Experiência interativa: O usuário interage com o agente para refinar o itinerário, explorar alternativas e fazer reservas.
- Aprendizagem contínua: O modelo de IA aprende com as interações e feedback do usuário para melhorar as recomendações futuras e personalizar ainda mais a experiência de planejamento de viagens.
Pré-requisitos para a construção de um agente viajante movido a IA
- UM Atlas MongoDB Projeto e cluster (M10+ recomendado).
- API Keys para:
- Gêmeos (Google AI Studio) ou OpenAI para o nó do modelo de bate -papo.
- Openai ou qualquer outro provedor para incorporação.
- UM ÍNDICE VETOR Criado na coleção de destino (exemplo JSON abaixo).
- Familiaridade básica de JSON/REST para ingestão de dados opcionais.
💡
Atenção: A loja de vetores do MongoDB Atlas e os nós de memória de bate -papo estão atualmente experimental. Espere alterações de nomeação, interface do usuário ou carga útil nos lançamentos futuros do N8N.
Os novos nós do MongoDB em N8N
Aqui está o que está disponível agora:
🔍 Nó da loja de vetores do Atlas MongoDB
- INDEX e consulta incorporações de vetor de alta dimensão.
- Integrar -se aos modelos de incorporação de IA OpenAI ou Voyage.
- Conecte -se perfeitamente às coleções e índices do MongoDB Atlas.
💾 Nó de memória de bate -papo de MongoDB
- Capture e armazene o histórico de conversas.
- Suporte à recuperação de memória em tempo real para fluxos de trabalho de agentes dinâmicos.
- Habilite a persistência entre as sessões.
Eles trabalham de mãos dadas com a ferramenta de agente de IA no N8N, permitindo que as consultas de linguagem natural conduzam automações poderosas e integradas ao banco de dados.
Principais componentes de um agente viajante movido a IA
- Atlas MongoDB: Nosso banco de dados principal, fornecendo armazenamento escalável, modelos de dados flexíveis e recursos de consulta poderosos.
- Recursos de memória: Utilize a computação na memória do MongoDB para acelerar o acesso de dados e permitir respostas em tempo real para uma experiência interativa do usuário.
- Pesquisa de vetor: Empregue a funcionalidade de pesquisa vetorial do MongoDB para encontrar itens, locais e preferências semelhantes com base no significado semântico, aumentando a relevância das recomendações de viagens.
- Modelos de IA: Integrar modelos de aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural, análise de sentimentos e modelagem preditiva para entender a intenção, as preferências e o comportamento do usuário.
- Fontes de dados externas: Conecte-se a APIs externas e fontes de dados para coletar informações em tempo real sobre voos, acomodações, atrações, clima e muito mais.
Principais benefícios de um agente viajante movido a IA
- Planejamento personalizado de viagens: o agente que viaja da IA adapta as recomendações de viagens a preferências individuais do usuário, garantindo uma experiência única e satisfatória.
- Otimização eficiente de itinerário: o agente otimiza os itinerários de viagem para economizar tempo, dinheiro e esforço, maximizando o prazer do usuário.
- Experiência contínua do usuário: a interface de linguagem natural e os recursos interativos fornecem uma experiência de planejamento de viagens amigável e amigável.
- Informações em tempo real: o agente acessa dados em tempo real para fornecer informações e recomendações de viagem atualizadas.
- Escalabilidade e flexibilidade: a arquitetura nativa de nuvem do MongoDB Atlas garante escalabilidade e flexibilidade para lidar com diferentes demandas de usuários e volumes de dados.
Ao alavancar o poder do MongoDB Atlas e da IA, você pode criar um sofisticado agente que viaja de IA que transforma a maneira como as pessoas planejam e experimentam viagens.
Passos para construir um agente viajante movido a IA
Agora, vamos começar com as instruções passo a passo!
Etapa 1: Configurar credenciais
- Configure suas credenciais da API do Google para o Gemini LLM.
- Configure suas credenciais do OpenAI para os nós de incorporação.
Etapa 2: Disposição MongoDB Atlas e configure os nós do MongoDB
- Provisão a Projeto e cluster de Atlas MongoDB e obtenha sua string de conexão. Verifique se a sua lista de acesso IP está ativada (para teste, você pode permitir
0.0.0.0/0). - Configure suas credenciais de MongoDB no N8N com a sequência de conexão correta e o nome do banco de dados.
- Ferramenta de pesquisa vetor
points_of_interestColeção (precisa ser criado na coleção do MongoDB ATLAS):
// index name: "vector_index"
// If you change embedding provider, ensure numDimensions matches the model.
{
"fields": (
{
"type": "vector",
"path": "embedding",
"numDimensions": 1536,
"similarity": "cosine"
}
)
}
Etapa 3: Dados de ingestão
Uma vez configurado, envie dados para o fluxo de trabalho por meio de um webhook (veja o exemplo abaixo). Isso vai preencher o seu points_of_interest Coleção com registros vetorizados.
Então, faça perguntas ao seu agente como “Onde devo ir para uma escapada romântica?” ver isso em ação.
curl -X POST "https:///webhook-test/ingest" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"point_of_interest": {
"title": "Eiffel Tower",
"description": "Iconic iron lattice tower located on the Champs-Élysées."
}
}' Etapa 4: testando seu agente
- Depois de preencher sua coleção MongoDB com dados de juros vetorizados, você pode começar a consultar seu agente.
- Faça perguntas como “Onde devo ir para uma escapada romântica?”
- O agente aproveitará o índice de pesquisa vetorial para encontrar pontos de interesse relevantes com base na similaridade semântica da sua consulta e nos dados armazenados na sua coleção MongoDB.
Seguindo essas etapas detalhadas, você poderá criar um poderoso fluxo de trabalho Gen AI que aproveite os nós de pesquisa de vetores e memória do MongoDB no N8N para fornecer respostas inteligentes e contextualmente relevantes às consultas do usuário.
Embrulhar
Agora que seu pipeline de gen ai está pronto, você pode:
- ✅ Use -o como um bot de conhecimento ou assistente interno.
- 📂 Conecte -o a documentos comerciais ou catálogos de produtos.
- 🧠 Dê ao seu contexto LLM ao longo do tempo através da memória armazenada.
- 🤖 Expanda com ferramentas como Zapier, chamadas HTTP ou gatilhos de webhook.
- 📈 Monitore como as consultas são armazenadas, recordadas e incorporadas ao longo do tempo.
Você pode facilmente adaptar esse fluxo a:
- Bots de suporte ao cliente
- Assistentes pessoais
- Pesquisa de documentação interna
- Os manipuladores de tarefas agênticos (por exemplo, “agende uma reunião com base no contexto”).
Por que MongoDB + N8N é um divisor
Como defensor principal do MongoDB, trabalhei com inúmeros desenvolvedores tentando costurar memória, incorporação e LLMS. Essa integração simplifica radicalmente a pilha.
Isso é:
- Sem código/amigável de baixo código
- Seguro e escalável via MongoDB Atlas
- Extensível com suporte para vários provedores de incorporação.
