Charger un dataset d'images dans Qdrant par lots
Avant de chercher des voisins dans Qdrant, il faut y déposer les images d'un dataset avec leurs vecteurs. Le workflow crée la collection si elle n'existe pas, lit les images dans un bucket Google Cloud Storage, écarte les images de tomates et envoie les embeddings Voyage à Qdrant par lots. Il sert de première étape aux pipelines de détection d'anomalies et de classification KNN décrits dans les notes. Le dataset fourni est celui des cultures (crops), à remplacer par vos propres images si besoin.
- Déclencheur
- Lancement manuel
- Taille
- 13 nœuds
- Outils
- Google Cloud Storage, Requêtes HTTP (API)
Comment fonctionne ce workflow
- 1
Le Manual Trigger lance le workflow à la main, puis le nœud Edit Fields règle l'URL du cluster Qdrant, le nom de la collection, la taille des embeddings Voyage et la taille des lots.
- 2
Une HTTP Request interroge Qdrant pour savoir si la collection existe, et si elle est absente, le nœud IF lance sa création avec le vecteur nommé « voyage », la distance Cosine et un index sur crop_name.
- 3
Le nœud Google Cloud Storage récupère les images du bucket, rangées en sous-dossiers par classe.
- 4
Les nœuds Code construisent une URL publique pour chaque image, extraient le nom de la culture du dossier et génèrent un UUID par point.
- 5
Le nœud Filter retire les images de tomates, qui ne doivent pas figurer dans la collection pour le test d'anomalies.
- 6
Une HTTP Request envoie chaque lot à l'API Voyage pour obtenir les embeddings multimodaux.
- 7
Une HTTP Request envoie les vecteurs et leurs métadonnées à Qdrant, les métadonnées étant stockées dans le payload.
Quand l'utiliser
- Préparer la collection de cultures avant de construire un test de détection d'anomalies.
- Alimenter une collection d'images de scènes d'occupation des sols pour une classification KNN, en adaptant les noms de variables.
- Charger vos propres images stockées dans un bucket Google Cloud Storage dans Qdrant.
À préparer avant l'import
- Un bucket Google Cloud Storage contenant le dataset, rangé en sous-dossiers par classe.
- Des identifiants Google Cloud Storage configurés dans n8n.
- Un cluster Qdrant Cloud, l'offre Free Tier suffit, et son URL ainsi que sa clé API.
- Une clé API Voyage AI enregistrée dans n8n.
Bon à savoir
Réglez d'abord la taille des lots dans les variables et lancez le workflow sur un petit échantillon. La taille des embeddings ne doit changer que si vous changez de modèle Voyage.
Installer ce template dans n8n
- Téléchargez le fichier JSON avec le bouton en haut de la page.
- Dans n8n, ouvrez le menu d'un workflow vide, choisissez « Import from File » et sélectionnez le fichier.
- Reliez vos propres identifiants à chaque nœud qui en demande un, lancez un test, puis activez le workflow.
Ce template fonctionne sur n8n auto-hébergé comme sur n8n Cloud. Les nœuds IA demandent une version récente de n8n.
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Ce template est un point de départ. Nous l'adaptons à vos règles, à vos comptes et à votre hébergement, puis nous le maintenons.
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