Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI
该工作流构建了一个智能电影推荐聊天机器人，利用检索增强生成技术，结合Qdrant向量数据库和OpenAI的AI能力，实现个性化的电影推荐。通过自然语言理解，系统能够解析用户的正负面偏好，智能生成符合口味的电影推荐，提升推荐的准确性和灵活性，帮助用户轻松找到心仪的影片。适用于在线影视平台、内容社区和客服系统等场景。
流程图
工作流名称
Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI
主要功能和亮点
本工作流构建了一个基于检索增强生成（RAG）技术的电影推荐聊天机器人，结合了Qdrant向量数据库和OpenAI的强大AI能力，实现精准且个性化的电影推荐。通过利用IMDB电影数据集，将电影描述语义化为向量存入Qdrant，支持用户通过自然语言输入正面和负面偏好，智能生成符合用户口味的前三名电影推荐。
解决的核心问题
传统的电影推荐系统往往依赖固定标签或评分，难以理解用户复杂的偏好表达。本工作流通过自然语言理解和向量相似度搜索，解决用户表达模糊或多维度偏好时的推荐准确性和个性化问题，实现更智能、更灵活的推荐体验。
应用场景
- 在线影视平台为用户提供个性化电影推荐
- 电影内容社区或聊天机器人中集成智能推荐功能
- 影视内容策划人员辅助筛选相关电影资源
- AI助手或客服系统中满足用户电影咨询需求
主要流程步骤
- 手动触发工作流，开始执行
- GitHub节点获取IMDB Top 1000电影CSV文件
- 文件内容提取，解析电影名称、上映年份及简介
- 文本分割与数据加载，对电影描述进行分段处理
- 使用OpenAI模型生成电影描述的文本向量（embedding）
- 将向量及元数据存入Qdrant向量数据库
- 监听聊天消息触发器，接收用户查询及正负面偏好示例
- 利用OpenAI生成查询请求和反例的向量表示
- 调用Qdrant推荐API，根据向量相似度计算推荐结果
- 获取推荐电影的详细元数据
- 由AI Agent根据推荐结果生成自然语言回复，返回给用户
涉及的系统或服务
- GitHub：获取电影数据文件
- OpenAI API：文本向量生成与聊天模型处理
- Qdrant向量数据库：存储电影向量，实现高效向量检索
- n8n工作流自动化平台：流程编排与节点触发执行
适用人群或使用价值
- 影视内容平台开发者，快速集成智能电影推荐功能
- AI和数据科学爱好者，学习RAG技术与向量数据库应用
- 需要提升用户体验的客服和智能助理产品经理
- 电影爱好者，享受基于语义理解的精准个性化推荐
本工作流结合了先进的AI文本理解与向量检索技术，打造了一个高效、智能的电影推荐机器人解决方案，帮助用户轻松发现心仪影片，提升观影体验。