Rechercher dans des vidéos YouTube avec RAG, Apify et Qdrant
Le workflow récupère les dernières vidéos et diffusions enregistrées de la chaîne officielle n8n via un scraper YouTube sur Apify, puis en extrait les transcriptions et les indexe par fragments dans Qdrant. Une page de recherche reçoit une question en langage naturel, et OpenAI rédige une réponse à partir des passages trouvés, avec leurs horodatages. Les transcriptions sont générées automatiquement par YouTube, ce qui suffit pour la recherche. Le déclenchement est planifié, et la page est servie par un webhook une fois le template actif.
- Déclencheur
- Planifié (récurrent)
- Taille
- 49 nœuds
- Outils
- Requêtes HTTP (API), Qdrant, OpenAI, Redis
Comment fonctionne ce workflow
- 1
Schedule Trigger lance la collecte à intervalle régulier, puis HTTP Request demande à Apify les dernières vidéos et diffusions enregistrées de la chaîne n8n.
- 2
Remove Duplicates écarte les vidéos déjà traitées.
- 3
Execute Workflow lance un sous-workflow qui récupère la transcription de chaque vidéo via Apify.
- 4
OpenAI Embeddings transforme les fragments de transcription en vecteurs, et Qdrant Vector Store les écrit dans la collection n8n_videos avec leurs métadonnées.
- 5
Webhook reçoit la requête de recherche, Redis compte les appels, et HTTP Request interroge l'API Search Groups de Qdrant pour limiter le nombre de résultats par vidéo.
- 6
Information Extractor repère dans les transcriptions les passages qui répondent à la question, avec leurs horodatages.
- 7
Basic LLM Chain rédige une réponse courte, puis Respond to Webhook renvoie la réponse et la liste des résultats en HTML.
Quand l'utiliser
- Retrouver le moment d'une vidéo où un sujet précis est abordé, sans la regarder en entier.
- Poser une question à l'ensemble des vidéos d'une chaîne et obtenir les extraits correspondants.
- Reprendre la même chaîne de traitement pour une autre chaîne YouTube, en changeant la source du scraper Apify.
À préparer avant l'import
- Un compte Apify avec une clé API et l'accès au Youtube Scraper.
- Une clé API OpenAI, pour les embeddings et le modèle de chat.
- Une instance Qdrant avec sa clé API.
- La collection n8n_videos créée dans Qdrant, avec une taille de vecteur de 1536 et une distance Cosine.
- Une instance Redis pour le compteur de limitation des appels.
- Les identifiants Qdrant renseignés dans le nœud HTTP Request de la recherche, avant la première exécution.
Bon à savoir
Créez la collection n8n_videos dans Qdrant avant la première exécution, avec une taille de vecteur de 1536 et une distance Cosine. Sans elle, Qdrant Vector Store n'a nulle part où écrire.
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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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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