Смотреть урок

В этом уроке подробно разбирается создание трех продвинутых автоматизаций на платформе n8n: RAG-пайплайна, системы умной поддержки клиентов и генератора контента для соцсетей. Основное внимание уделено технической настройке: подключению Google Cloud через OAuth, работе с векторной базой данных Pinecone и интеграции различных языковых моделей через OpenRouter. По итогам обучения зритель получает готовый фундамент для создания сложных ИИ-агентов, способных работать с реальными данными и внешними сервисами.

Оглавление

• 00:00–01:51 Обзор процессов — Введение в три сценария: база знаний (RAG), поддержка клиентов и контент-маркетинг.
• 01:52–04:24 Теория RAG и векторных БД — Простое объяснение того, как ИИ ищет информацию в документах через векторное пространство.
• 04:25–11:04 Интеграция с Google Drive — Пошаговая настройка проекта в Google Cloud и создание OAuth-доступа для чтения файлов.
• 11:05–16:45 Настройка Pinecone и загрузка знаний — Создание индекса, выбор модели эмбеддингов и процесс «нарезки» (splitting) документов.
• 16:46–21:35 Сборка RAG-чатбота — Подключение агента через OpenRouter и настройка его доступа к векторному хранилищу Pinecone.
• 21:36–31:35 Автоматизация поддержки в Gmail — Классификация входящих писем ИИ-фильтром и автоматическая отправка ответов.
• 31:36–44:22 LinkedIn контент-генератор — Создание постов с использованием ИИ-поиска Tavily и сохранением результатов в Google Sheets.

Топ‑инсайты

• 02:05 Суть RAG — Это «подсказка» для ИИ: если он чего-то не знает, он сначала ищет ответ в вашей базе данных, а затем формулирует ответ. Это минимизирует галлюцинации.
• 02:44 Векторная БД как карта смыслов — Данные…