Как собрать Telegram-бота в n8n, который понимает текст, голос и картинки
Конечно! Вот переработанный и расширенный гайд для платного Telegram-канала, в формате пошагового, структурированного материала. Подойдёт для тех, кто хочет на практике реализовать Telegram-бота с помощью n8n, включая обработку текста, голоса и изображений.
LamaIndex + n8n: автоматическая очистка и парсинг документов для RAG-систем
Вот подробный гайд для платного Telegram-канала, основанный на твоем расшифрованном видео.
🤖 LLM-роутинг для RAG-систем: как навести порядок в хаосе документов
Если ты уже работаешь с векторной базой и хочешь, чтобы ответы были точнее и быстрее, тебе нужен многоуровневый роутинг запросов. В этом гайде разберём два рабочих сценария:
Когда RAG — это лишнее: простой чат-бот без векторной базы
Вот подробный гайд для платного Telegram-канала на основе расшифровки видео. Он поможет участникам понять, когда вообще не нужно строить RAG-систему — и что можно сделать вместо неё: просто, эффективно и дёшево.
Контекстуализация чанков: как улучшить поиск в векторной базе
Если ты уже работаешь с RAG-системами и векторными базами, то знаешь: 🚨 просто порезать документ на чанки — недостаточно.
🧭 Категориальный роутинг в RAG: Пошаговый гайд
В прошлой статье мы разбирали, что такое RAG и зачем он нужен, как загружать в него данные. Но так ли все просто ?
Зачем нужен Agentic RAG?
RAG (Retrieval Augmented Generation) — это способ дать ИИ доступ к вашей базе знаний. Это делает его экспертом в ваших документах. Но у RAG есть проблемы:
Автоматизация follow-up сообщений в n8n
Клиенты часто говорят: «Хотим, чтобы ИИ сам напоминал, писал, дожимал, продавал». И это реально.
Автоматический монтаж видео с Creatomate
Автоматический монтаж видео с Creatomate: подробный гайд по функции «Form to Video»