0.1.0 • Published 4 months ago

n8n-nodes-deep-searcher v0.1.0

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License
MIT
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github
Last release
4 months ago

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n8n-nodes-deep-searcher

Este módulo adiciona um nó de integração com o deep-searcher ao n8n, permitindo realizar buscas semânticas e operações com LLM diretamente nos seus fluxos de trabalho.

Pré-requisitos

  • n8n (versão 0.214.0 ou superior)
  • Node.js (versão 16 ou superior)
  • Python (versão 3.8 ou superior)
  • Acesso a uma instância Milvus (pode ser local ou na nuvem)
  • Credenciais para API do OpenAI ou outro provedor LLM compatível

Instalação

Instalação Global (recomendado para produção)

npm install -g n8n-nodes-deep-searcher

Instalação Local (para desenvolvimento)

  1. Clone este repositório
  2. Instale as dependências
cd n8n-nodes-deep-searcher
npm install
  1. Compile o código
npm run build
  1. Link o pacote ao n8n
npm link
cd ~/.n8n
npm link n8n-nodes-deep-searcher

Funcionalidades

O nó Deep Searcher permite:

  1. Ingestão de Documentos

    • Ingestão de texto direto
    • Ingestão de arquivos (PDF, DOCX, etc.)
    • Ingestão de conteúdo a partir de URLs
  2. Busca Semântica

    • Busca baseada em significado semântico
    • Filtragem por metadados
    • Configuração de número de resultados
  3. Perguntas com Contexto

    • Resposta a perguntas utilizando a base de conhecimento
    • Configuração de prompt do sistema
    • Ajuste de temperatura do LLM
  4. Gerenciamento de Coleções

    • Criação de coleções
    • Listagem de coleções
    • Exclusão de coleções

Configuração

Credenciais necessárias

  1. Milvus API

    • URI do servidor (ex: http://localhost:19530)
    • Token de acesso (opcional)
    • Usuário/Senha (opcional)
    • Banco de dados (opcional)
  2. OpenAI API

Uso Básico

  1. Adicione o nó "Deep Searcher" ao seu fluxo
  2. Configure as credenciais necessárias
  3. Selecione a operação desejada
  4. Configure os parâmetros específicos da operação
  5. Conecte a saída a outros nós conforme necessário

Exemplo de Fluxo

Um fluxo típico para responder perguntas com base em documentos pode ser:

  1. Nó HTTP Request (trigger) para receber a pergunta
  2. Nó Deep Searcher (operação: questionWithContext)
  3. Nó Respond to Webhook para retornar a resposta

Depuração

O nó gera um diretório temporário deep-searcher-temp que contém os scripts Python e arquivos de configuração. Em caso de problemas, verifique este diretório.

Requisitos Python

O nó automaticamente instalará o pacote deep-searcher via pip na primeira execução. É necessário ter o Python acessível no PATH do sistema.

Limitações Conhecidas

  • A integração atual suporta apenas Milvus como banco de dados de vetores
  • Apenas o OpenAI é suportado como provedor de LLM
  • O processamento de arquivos grandes pode ser lento na primeira execução

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Por favor, siga as diretrizes de contribuição do projeto.

Licença

MIT