Chatbot RAG sur vos documents Google Drive avec Gemini et Qdrant
Vous avez des documents dans un dossier Google Drive et vous voulez poser des questions dessus sans les relire un par un. Le workflow lit les fichiers, les découpe, ajoute des métadonnées générées par IA et les range dans une collection Qdrant, puis un agent répond aux questions en s'appuyant sur ces passages. La partie d'indexation se lance à la main, et la suppression de points dans Qdrant demande une validation avant d'être exécutée.
- Déclencheur
- Message de chat
- Taille
- 35 nœuds
- Outils
- Qdrant, Google Gemini, Google Drive, OpenAI, Telegram, Agent IA, Google Docs
Comment fonctionne ce workflow
- 1
Google Drive récupère les fichiers dont les ID sont listés dans Workflow Config.
- 2
Extract from File lit le contenu de chaque fichier, puis Default Data Loader et Token Splitter le découpent en morceaux.
- 3
Information Extractor demande à un modèle d'IA de produire les métadonnées de chaque morceau.
- 4
Embeddings OpenAI calcule les vecteurs, et Qdrant Vector Store les écrit dans la collection.
- 5
Message de chat reçoit la question, et Agent IA cherche les passages utiles dans Qdrant avant que Google Gemini Chat Model rédige la réponse.
- 6
Google Docs conserve l'historique de la conversation.
- 7
Telegram envoie des notifications pour les opérations importantes.
Quand l'utiliser
- Retrouver une clause ou une procédure dans un dossier de contrats ou de documentation interne.
- Donner à une équipe un accès conversationnel à un fonds documentaire partagé sur Drive.
- Tester une base RAG sur un petit ensemble de documents avant de l'étendre.
À préparer avant l'import
- Un compte Google avec accès au dossier Drive et à Google Docs, avec les identifiants Google Drive et Google Docs créés dans n8n.
- Une clé API Google Gemini, enregistrée comme identifiant dans n8n.
- Une instance Qdrant accessible, avec ses identifiants de connexion.
- Une clé API OpenAI pour les embeddings.
- Un bot Telegram et son token, pour les notifications.
- L'ID du dossier Drive, le nom de la collection Qdrant et la liste des ID de fichiers à indexer.
Bon à savoir
Renseignez d'abord la section Workflow Config : ID du dossier Drive, nom de la collection Qdrant, liste des ID de fichiers. La suppression dans Qdrant ne peut pas être annulée, d'où la validation demandée avant chaque suppression.
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.
Autres templates : RAG & Base de Connaissances
- Classer les questions du chat puis interroger Qdrant avec GeminiUn chat RAG qui classe chaque question, adapte la recherche dans une collection Qdrant, puis répond en tenant compte des documents trouvés.
- Interroger ses PDF par Telegram avec Gemini et SupabaseEnvoyez un PDF à un bot Telegram, puis posez-lui des questions sur son contenu avec Gemini et Supabase.
- Stocker les pages Notion en vecteurs dans Supabase avec OpenAIStocke les pages d'une base Notion dans Supabase, sous forme de vecteurs calculés par OpenAI.
- Rechercher dans des vidéos YouTube avec RAG, Apify et QdrantRecherche dans les transcriptions des vidéos de la chaîne n8n et renvoie les passages horodatés qui répondent à une question.
- Chercher des pages Confluence pour un workflow parentUn sous-workflow qui cherche dans Confluence la requête reçue d'un workflow parent et renvoie titres, liens et extraits.
- Calculer les médoïdes et seuils d'anomalies dans QdrantCalcule le centre et le seuil de chaque classe de cultures dans Qdrant, pour repérer les images qui s'en écartent.
Vous voulez ce workflow branché sur vos outils ?
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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