Chat-basierter RAG-Agent mit Vektorsuche
Chat-gesteuerter KI-Agent mit Vektorsuche, einfachem Gesprächskontext und Protokollierung von Interaktionen in Google Sheets.
Dieser Workflow stellt einen KI-Agenten über eine Chat-Schnittstelle bereit und kombiniert dialogbasierte Eingaben mit Retrieval-Augmented Generation (RAG). Eingehende Chat-Nachrichten werden von einem Chat-Modell verarbeitet, wobei eine einfache Speicherkomponente kurzfristigen Gesprächskontext vorhält.
Für die Wissensabfrage greift der Agent auf einen Vektorspeicher auf Basis von Pinecone zu. Die Nutzereingaben werden eingebettet und mit vorhandenen Dokumenten abgeglichen, sodass relevante Kontextinformationen in die Antwortgenerierung einfließen können. Der Datensatz mit dem Namen Goldsmith dient ausschließlich Test- und Entwicklungszwecken und stellt ein fiktives Unternehmen dar.
Zusätzlich zur Antwortgenerierung schreibt der Workflow ausgewählte Interaktionsdaten in ein Google-Sheets-Dokument. Dadurch können Anfragen, Antworten oder Metadaten erfasst werden, ohne die eigentliche Agentenlogik zu beeinflussen.
Der Aufbau trennt Chat-Handling, Retrieval, Speicher und externe Tools klar voneinander, was den Workflow nachvollziehbar hält und spätere Erweiterungen erleichtert.
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