Preciso de um fluxo no n8n usando rag

Sobre este projeto

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Olá, freelancers!

Estou buscando um(a) especialista em N8N para construir um fluxo de trabalho (workflow) de RAG (Retrieval-Augmented Generation).

O objetivo do projeto é o seguinte: Preciso de uma automação no N8N que possa "ler" uma base de conhecimento própria (ex: um conjunto de Pdfs ou artigos de um site) e, em seguida, usar uma ia (como o gpt da openai) para responder a perguntas de usuários com base apenas nessas informações.

O fluxo de trabalho no N8N deve ser capaz de:

Receber uma pergunta de um usuário (provavelmente via um Webhook ou API call).

Converter essa pergunta em um "embedding" (vetor).

Usar esse vetor para fazer uma busca de similaridade em um banco de dados vetorial (como Pinecone, Weaviate, ChromaDB, etc.) E encontrar os trechos de texto mais relevantes da minha base de conhecimento.

Pegar a pergunta original + os textos relevantes encontrados (o "contexto").

Enviar tudo isso para uma api de llm (ex: openai) com um prompt estruturado para que ele gere uma resposta baseada no contexto.

Retornar a resposta final gerada pela IA.

Habilidades e Requisitos:

Obrigatório: Experiência avançada comprovada com N8n (criação de workflows complexos, uso de nós http, manipulação de dados json).

Obrigatório: Conhecimento prático de como funciona a arquitetura RAG.

Obrigatório: Experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.).

Desejável: Experiência com bancos de dados vetoriais (Vector Databases) e APIs de embedding.

Entregáveis:

O workflow N8N (.json) totalmente funcional e testado.

Por favor, ao se candidatar, envie exemplos de projetos anteriores que você fez com N8n, especialmente se já integrou alguma ia ou llm.

Obrigado!

Contexto Geral do Projeto

Para fazer isso, o projeto pede o uso de uma técnica chamada RAG (Retrieval-Augmented Generation), que funciona em três etapas principais: Busca (Retrieval): Quando um usuário faz uma pergunta, o sistema não vai direto para a IA. Primeiro, ele busca na base de dados privada e "recupera" os trechos de texto mais relevantes para responder àquela pergunta. Enriquecimento (Augmentation): O sistema então "enriquece" a pergunta do usuário. Ele junta a pergunta original + os trechos de texto que encontrou. Geração (Generation): Só então ele envia tudo isso para uma ia (como o gpt-4) e diz: "responda a esta pergunta, mas use apenas este texto de contexto que estou lhe enviando." O Papel do N8N O N8N é a ferramenta de automação que vai "orquestrar" todo esse processo. O freelancer precisa criar um fluxo de trabalho (workflow) no N8N que conecte todas essas peças: Receber a pergunta do usuário (via API/Webhook). Conectar-se ao banco de dados vetorial (onde os documentos estão "indexados") para fazer a Busca. Conectar-se à api da ia (como a openai) para fazer a geração. Devolver a resposta final ao usuário. Em resumo, o projeto é usar o N8N para construir um "cérebro" de IA personalizado que dá respostas precisas e confiáveis, baseadas 100% em um conjunto de documentos definidos pelo cliente.

Categoria TI e Programação
Subcategoria Inteligência Artificial
Tamanho do projeto Pequeño
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Disponibilidade requerida Conforme necessário

Prazo de Entrega: Não estabelecido

Habilidades necessárias

JavaScript

Sobre este projeto

it-programming / artificial-intelligence-1

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