Build AI Business Solutions with Workflow Automation | NappAI - Template: Chatea con tus documentos

graph TD %%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%% ChatOutput-s3yx9[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output] style ChatOutput-s3yx9 stroke:#a170ff ChatInput-nbeu2[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Pregunta] style ChatInput-nbeu2 stroke:#a170ff GDriveFilesComponent-ield1[<div><img src="/_astro/google_drive.wKmDsV2c.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Obtener documento] style GDriveFilesComponent-ield1 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-8lgaa[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI Embeddings] style OpenAIEmbeddings-8lgaa stroke:#a170ff LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u[Separador de texto] style LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u stroke:#a170ff AdvancedAgent-8vhpf[Agent] style AdvancedAgent-8vhpf stroke:#a170ff OpenAIModel-1ec5c[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI] style OpenAIModel-1ec5c stroke:#a170ff AstraDB-0wxah[Astra DB2] style AstraDB-0wxah stroke:#a170ff RetrieverTool-9ghrj[<div><img src="/_astro/langchain-icon.BXtvU_nA.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>RetrieverTool] style RetrieverTool-9ghrj stroke:#a170ff AstraDB-jjmpw[Astra DB] style AstraDB-jjmpw stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-m1or6[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI Embeddings2] style OpenAIEmbeddings-m1or6 stroke:#a170ff GDriveFilesComponent-ield1 -.- LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u linkStyle 0 stroke:#a170ff ChatInput-nbeu2 -.- AdvancedAgent-8vhpf linkStyle 1 stroke:#a170ff AdvancedAgent-8vhpf -.- ChatOutput-s3yx9 linkStyle 2 stroke:#a170ff OpenAIModel-1ec5c -.- AdvancedAgent-8vhpf linkStyle 3 stroke:#a170ff LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u -.- AstraDB-0wxah linkStyle 4 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-8lgaa -.- AstraDB-0wxah linkStyle 5 stroke:#a170ff RetrieverTool-9ghrj -.- AdvancedAgent-8vhpf linkStyle 6 stroke:#a170ff AstraDB-jjmpw -.- RetrieverTool-9ghrj linkStyle 7 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-m1or6 -.- AstraDB-jjmpw linkStyle 8 stroke:#a170ff

Converse com seus documentos (Chat with Your Documents)

🧩 Visão Geral

Este fluxo de trabalho permite que os usuários interajam de forma conversacional com seus documentos usando um assistente de IA. Ele automatiza o processo de recuperação e processamento de documentos do Google Drive, criando uma base de conhecimento pesquisável e permitindo que os usuários façam perguntas em linguagem natural. O agente de IA então fornece respostas com base exclusivamente no conteúdo encontrado nos documentos fornecidos, garantindo que as respostas estejam fundamentadas no material de origem.

⚙️ Principais Funcionalidades

Permite uma interface conversacional para consultar o conteúdo dos documentos.
Ingere e processa automaticamente documentos do Google Drive em um banco de dados vetorial.
Usa um agente de geração aumentada por recuperação (RAG) para encontrar informações relevantes antes de formular uma resposta.
Fornece uma ferramenta dedicada para o agente pesquisar a base de conhecimento de documentos sob demanda.

🔄 Etapas do Fluxo de Trabalho

Nome do Componente	Função no Fluxo de Trabalho	Principais Entradas	Principais Saídas
Obter Documento	Recupera o arquivo do documento alvo de um local específico do Google Drive.	Arquivo selecionado do Google Drive.	Dados do arquivo do documento.
Divisor de Texto	Divide o documento recuperado em partes menores e gerenciáveis de texto para processamento.	Dados do documento.	Partes (chunks) de dados de texto.
OpenAI Embeddings	Gera embeddings vetoriais (representações numéricas) para as partes de texto.	Configuração do modelo de embedding.	Modelo de embedding.
Astra DB (Ingestão)	Armazena as partes de texto e seus embeddings vetoriais correspondentes em um banco de dados vetorial para criar uma base de conhecimento pesquisável.	Partes de texto e o modelo de embedding.	Armazenamento vetorial populado.
OpenAI Embeddings (Consulta)	Gera embeddings vetoriais para as consultas dos usuários para permitir a busca semântica.	Configuração do modelo de embedding.	Modelo de embedding para consultas.
Astra DB (Recuperador)	Cria uma interface de recuperador para pesquisar o banco de dados vetorial em busca de conteúdo relevante para a pergunta do usuário.	Modelo de embedding e nome da coleção.	Recuperador de documentos.
Ferramenta de Recuperação	Encapsula o recuperador de documentos em uma ferramenta que o agente de IA pode chamar para encontrar informações.	Recuperador de documentos, nome da ferramenta e descrição.	Ferramenta de busca para o agente.
Modelo OpenAI	Fornece o modelo de linguagem central que alimenta o raciocínio e a geração de respostas do agente de IA.	Configuração do modelo (ex: GPT-4.1-mini).	Instância do modelo de linguagem.
Pergunta	Captura a pergunta em linguagem natural do usuário a ser processada pelo fluxo de trabalho.	Texto de entrada do usuário.	Mensagem formatada para o agente.
Agente	O agente de IA central que orquestra a resposta. Ele usa as ferramentas fornecidas (como o recuperador) e o modelo de linguagem para responder à pergunta do usuário com base nos documentos.	Pergunta do usuário, modelo de linguagem, prompt do sistema e ferramentas.	Mensagem de resposta gerada pela IA.
Saída do Chat	Exibe a resposta final e formatada do agente de IA de volta ao usuário na interface de chat.	Mensagem de resposta do agente.	Mensagem de chat exibida.

🧠 Notas

O fluxo de trabalho é projetado para um modelo de interação de perguntas e respostas onde as respostas da IA são estritamente baseadas no conteúdo do documento ingerido.
Requer credenciais de API válidas para OpenAI (para o modelo de linguagem e embeddings) e Astra DB (para o banco de dados vetorial).
O prompt do sistema instrui o agente a sempre usar sua ferramenta de recuperação ("datospararesponder") para encontrar informações antes de responder, prevenindo alucinações.
A ingestão inicial do documento e o armazenamento vetorial são uma etapa de configuração única; consultas subsequentes operam na base de conhecimento pré-construída.