Recommander des recettes HelloFresh par chat avec Qdrant et Mistral
Le workflow récupère le menu hebdomadaire de HelloFresh, le range dans une base vectorielle Qdrant, puis répond dans un chat en recommandant des recettes selon ce que vous aimez ou non. Il sert à choisir le repas de la semaine par goût plutôt qu'en parcourant tout le menu. Il faut savoir que la récupération des pages peut prendre du temps, et que la collection hello_fresh doit exister dans Qdrant avant le premier lancement.
- Déclencheur
- Message de chat
- Taille
- 24 nœuds
- Outils
- Requêtes HTTP (API), Mistral AI, Agent IA, Qdrant
Comment fonctionne ce workflow
- 1
HTTP Request télécharge les pages du menu de la semaine sur le site HelloFresh.
- 2
Le nœud HTML extrait les recettes de ces pages, puis Edit Fields et Merge mettent en forme les données de chaque recette.
- 3
Default Data Loader et Recursive Character Text Splitter découpent les documents, et Embeddings Mistral Cloud les transforme en vecteurs écrits dans Qdrant.
- 4
Un nœud Code enregistre le document d'origine dans une base SQLite, pour que l'agent dispose du contenu complet.
- 5
Chat Trigger reçoit votre message, et l'agent IA, relié au modèle Mistral Cloud Chat Model, relève ce que vous aimez et ce que vous n'aimez pas.
- 6
L'agent appelle un workflow outil qui interroge Qdrant avec l'API Recommend, en positif sur ce que vous aimez et en négatif sur ce que vous rejetez, avec un regroupement par recette.
- 7
L'agent rend sa recommandation dans le chat à partir des résultats renvoyés par Qdrant.
Quand l'utiliser
- Choisir un repas de la semaine selon l'envie du moment, chaud et épicé ou frais et rapide.
- Obtenir des recettes différentes à chaque demande, sans doublons dans les résultats.
- Tester un moteur de recommandation RAG avec Qdrant et Mistral sur un menu réel.
À préparer avant l'import
- Une instance Qdrant accessible, avec son adresse (endpoint) renseignée dans les identifiants Qdrant de n8n.
- Une collection hello_fresh créée dans Qdrant, de taille 1024 et de distance Cosine.
- Une clé API Mistral AI, saisie dans les identifiants Mistral Cloud de n8n.
- Un accès à Internet pour que HTTP Request puisse récupérer le menu HelloFresh.
Bon à savoir
Créez la collection hello_fresh dans Qdrant avant tout, avec une taille de 1024 et une distance Cosine, puis renseignez l'adresse de votre instance dans les identifiants Qdrant.
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
- Analyser les avis Trustpilot par clusters avec QdrantRegroupe les avis Trustpilot d'une entreprise par thème à partir d'embeddings Qdrant, puis fait résumer chaque groupe par un LLM.
- Interroger MongoDB en langage naturel avec un agent OpenAIUn agent OpenAI interroge une base MongoDB depuis un chat et peut y ajouter vos films favoris.
- Charger un dataset d'images dans Qdrant par lotsEnvoie un dataset d'images de Google Cloud Storage vers Qdrant, avec embeddings Voyage, par lots.
- Détecter les images de cultures anormales avec Qdrant et Voyage AIIndique si une image de culture est anormale par rapport à une collection Qdrant de cultures connues.
- Classer une image satellite par KNN avec Qdrant et Voyage AIClasse une image satellite parmi 21 types de terrain à partir de ses plus proches voisins dans Qdrant.
- Répondre aux questions sur les essais de Paul Graham avec MilvusPose des questions sur les essais de Paul Graham : le workflow récupère les textes, les indexe dans Milvus et répond avec OpenAI.
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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