RAG AI Agent with Milvus and Cohere
该工作流通过集成向量数据库和多语言嵌入模型，实现了智能文档处理与问答系统。它能够自动监测并处理Google Drive中的PDF文件，提取文本并生成向量，支持高效的语义检索和智能回答。用户可以快速访问海量文档信息，提升多语言内容的管理与查询效率，且适用于企业知识库、客服机器人及专业领域的自动索引与查询等场景。
流程图
工作流名称
RAG AI Agent with Milvus and Cohere
主要功能和亮点
该工作流实现了基于 Milvus 向量数据库和 Cohere 多语言嵌入模型的检索增强生成（RAG）AI代理，能够自动处理上传至指定Google Drive文件夹的PDF文件，提取内容并转为向量存储，支持高效的语义检索和智能问答。其亮点包括：
- 自动监测Google Drive中新文件，实时下载并处理
- 利用Cohere的多语言嵌入模型生成文本向量，实现跨语言语义理解
- 通过Milvus云端向量数据库存储和检索大规模向量，实现高性能、可扩展的向量搜索
- 集成OpenAI GPT-4o大语言模型，结合检索结果生成上下文相关的智能回答
- 具备记忆缓冲窗口，支持上下文连续对话，提升交互体验
解决的核心问题
- 解决了海量文档信息的语义索引和快速检索难题
- 克服了多语言文档处理的门槛，支持多语种内容统一向量表示
- 通过结合检索和生成，提升AI问答的准确性和知识覆盖
- 自动化文档更新流程，避免手动干预，实现数据智能同步
应用场景
- 企业内部知识库构建与智能问答系统
- 多语言文档管理与快速内容检索
- 客服机器人和智能助理的知识增强
- 法律、医疗等专业领域文档自动索引与查询
- 教育培训资料智能搜索与辅助教学
主要流程步骤
- 通过 Google Drive 触发器监控指定文件夹中新上传的PDF文件
- 自动下载新文件并提取文本内容
- 使用文本分块器对内容进行合理拆分
- 通过Cohere多语言模型生成文本块的向量嵌入
- 将向量数据插入Milvus向量数据库进行存储
- 当接收到聊天消息时，RAG代理调用Milvus检索相关向量信息
- 结合OpenAI GPT-4o模型和历史对话记忆，生成上下文相关回答
- 返回智能应答，实现自然语言交互
涉及的系统或服务
- Google Drive（文件存储与触发）
- Milvus（云端向量数据库）
- Cohere（多语言文本嵌入服务）
- OpenAI GPT-4o（大语言模型生成）
- n8n（工作流自动化平台）
适用人群或使用价值
- 企业IT和数据团队：快速搭建智能知识库和问答系统
- AI开发者和数据科学家：实现高质量多语言向量检索与生成
- 客服与支持团队：提升客户交互效率，减少人工成本
- 专业领域用户：方便管理和查询海量文档资料
- 希望结合云服务实现自动化智能问答的创新业务场景
该工作流通过整合领先的向量数据库和大语言模型，实现了高效、智能且多语言支持的文档问答解决方案，极大提升了文档信息的价值挖掘和应用广度。