Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI

工作流名称

Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI

主要功能和亮点

该工作流构建了一个基于检索增强生成（RAG）技术的智能电影推荐聊天机器人。通过集成Qdrant向量数据库和OpenAI的语言模型与嵌入模型，实现对用户电影偏好进行精准理解和个性化推荐。核心亮点包括利用GitHub公开数据源导入丰富的电影信息，结合OpenAI生成高质量文本嵌入，借助Qdrant进行高效向量相似度搜索，最终由AI代理智能筛选和排序推荐结果。

解决的核心问题

传统电影推荐系统难以理解用户复杂的自然语言偏好，推荐结果往往缺乏个性化和语义深度。该工作流通过语义嵌入技术和向量数据库，实现对用户正面和负面偏好示例的深度理解，解决了推荐精准度不高、用户交互体验差的问题。

应用场景

• 在线影视平台或应用，提升个性化推荐体验
• 电影爱好者或影评社区，提供智能聊天式推荐服务
• 任何需要基于文本描述进行内容推荐的场景

主要流程步骤

1. 数据导入：通过GitHub节点下载包含Top 1000 IMDb电影数据的CSV文件。
2. 文本提取与处理：从文件中提取电影描述，使用OpenAI嵌入模型生成文本向量。
3. 向量存储：将电影向量及其元数据上传至Qdrant向量数据库。
4. 用户交互触发：监听聊天消息触发事件，接收用户的正面和负面电影描述示例。
5. 语义嵌入生成：对用户输入示例进行OpenAI嵌入计算，转化为向量表示。
6. 向量查询推荐：调用Qdrant推荐API，基于用户偏好向量进行相似电影检索。
7. 结果处理与聚合：获取推荐电影的详细元数据，筛选并整合成用户友好的推荐列表。
8. 智能回复生成：通过OpenAI聊天模型和AI代理，根据推荐结果生成自然语言回复，向用户展示Top-3电影推荐。

涉及的系统或服务

• GitHub：作为电影数据的来源，提供IMDb电影CSV文件。
• OpenAI：提供文本嵌入生成（text-embedding-3-small模型）和聊天语言模型（gpt-4o-mini）服务。
• Qdrant：高性能向量数据库，负责存储电影向量及执行相似度推荐查询。
• n8n：工作流自动化平台，串联各节点实现整体业务逻辑。

适用人群或使用价值

• 影视内容平台开发者，快速搭建智能推荐聊天机器人。
• 产品经理和数据科学家，构建结合向量数据库和大语言模型的推荐系统原型。
• 电影爱好者和社群运营者，提升用户互动和推荐精准度。
• 希望提升用户体验和内容个性化推荐的各类应用场景。

该工作流通过无缝集成多种先进AI技术，极大降低了构建语义推荐系统的门槛，实现了高效、智能、个性化的电影推荐服务。