WHAT THE FAQ

Создадим Агента, который будет работать локально на вашем устройстве

 

**Вступление**

Сегодня мы рассмотрим технологию автоматизации и интеграции задач с использованием нокод-инструментов. В рамках этого материала покажу вам как создать мощный агент, который будет работать на локальном устройстве без необходимости подключения к облачным сервисам. Мы будем использовать **n8n**, который позволяет легко интегрировать данные и векторную базу данных для создания независимого АИ-агента.

**Шаг 1: Установка n8n**

Для начала установим **n8n**, которая является простой платформой автоматизации. Мы будем использовать её как инструмент для локальной работы с файлами и сервисами.

1. Перейдите на [GitHub репозиторий](https://github.com/n8n-io/n8n) для n8n и найдите соответствующие инструкции по установке.
2. Установка через терминал:
“`bash
npm install -g n8n
“`

После завершения установки вы сможете использовать её.

**Шаг 2: Настройка Google Drive**

Для интеграции с файлами в Google Drive создадим необходимые подключенные сервисы и конфигурации:

1. **Настройка API**:
– Перейдите на [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/).
– Создайте новый проект и следуйте инструкциям для генерации API ключа.
2. **n8n Credentials**:
– Вставьте ваш API ключ в n8n под ноду Google Drive.

**Шаг 3: Создание Векторной Базы Данных**

Для того чтобы Агент мог анализировать и отвечать на вопросы, нам нужно создать векторную базу данных с текстом наших документов. Мы будем использовать сервис **pCon**, который интегрируется с Google Drive.

1. **Создание Индекса**:
– Перейдите на [pCon](https://www.pconvector.com/), создайте новый индекс и подключите его к API ключу, полученному из Google Drive.
2. **Подключение n8n**:
– Настройте интеграцию в n8n через поле API ключа.

**Шаг 4: Настройка Агента**

После настройки базы данных и инструментов можно приступать к созданию агента, который будет работать с данными из Google Drive и текстом, сохраненным векторной базой:

1. **Выбор шаблона**:
– Найдите предопределенную структуру `Ask questions about PDF fusing AI`, которую можно использовать для создания функционала.

2. **Настройка модели**:
– Используем модель **Fi 3,5** от Microsoft с 3,8 миллиардами параметров и подключаем её через n8n.

“`
npx n8n
“`

**Шаг 5: Тестирование**

Теперь можем протестировать работу агента:

1. Убедимся, что все интеграции проходят корректно:
– Загрузить PDF из Google Drive в базу данных.
– Настроить вопрос и ответ (Q&A Chain).
2. Спросите модель вопрос, связанный с вашем PDF.

**Вывод**

Создание агента на базе n8n позволяет вам интегрировать локальные решения для работы с файлами, векторными базами данных и облачными сервисами, что делает процесс совершенно автономным. Благодаря использованию **Fi 3,5** и других малоресурсоемких моделей вы можете легко запустить её на любом устройстве без необходимости подключения к интернету.

Если у вас возникли сложности или есть вопросы по установке и конфигурации, обратитесь в комментарии — всегда рад помочь!

Exit mobile version