Команда инженеров · свой ЦОД в РФ · своё железо · своя панель · CloudStack + Linstor · MCP · база знаний по self-hosted

RAG-чатбот для рекомендаций фильмов

Создает интеллектуальный чатбот, рекомендующий фильмы на основе поиска в векторной базе данных и OpenAI.

Показать оригинал (англ.)
Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI

Automated workflow: Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI. This workflow integrates 20 different services: stickyNote, vectorStoreQdrant, merge, lmChatOpenAi, github. It contains 38 nodes and follows best practices for error handling and security.

Комбинированный (Complex)Продвинутый · 27 нодHttprequestOpenAIExecuteworkflowExtractfromfile
Как это работает

Схема сценария, как в редакторе n8n: ноды и связи между ними. Кликните, чтобы рассмотреть.

клик - увеличить ⤢◆When clicking‘Test workflow’manualTrigger◆GitHubgithub◆Extract from FileextractFromFile◆Embeddings OpenAInoOp◆Default DataLoadernoOp◆Token SplitternoOp◆Qdrant VectorStorenoOp◆When chat messagereceivednoOp◆OpenAI Chat ModelnoOp◆Call n8n WorkflowToolnoOp◆Window BufferMemorynoOp◆Execute WorkflowTriggerexecuteWorkflowTrigger◆Mergemerge◆Split OutsplitOut◆Split Out1splitOut◆Merge1merge◆Aggregateaggregate◆AI AgentnoOp🌐EmbeddingRecommendation…httpRequest🌐EmbeddingAnti-Recommendati…httpRequest≡ExtractingEmbeddingset≡ExtractingEmbedding1set🌐Calling QdrantRecommendation APIhttpRequest🌐RetrievingRecommended Movie…httpRequest≡Selecting FieldsRelevant for Agentset
  1. ДействиеWhen chat message receivedNo Op
  2. ТриггерWhen clicking ‘Test workflow’Manual
  3. ДействиеOpenAI Chat ModelNo Op
  4. ДействиеAI AgentNo Op
  5. ДействиеWindow Buffer MemoryNo Op
  6. ДействиеGitHubGithub
  7. ДействиеCall n8n Workflow ToolNo Op
  8. ДействиеExtract from FileExtract From File
  9. ДействиеEmbeddings OpenAINo Op
  10. ДействиеQdrant Vector StoreNo Op
  11. ТриггерExecute Workflow TriggerExecute Workflow
  12. ДействиеDefault Data LoaderNo Op
  13. ДействиеToken SplitterNo Op
  14. ДействиеEmbedding Recommendation Request with Open AIHttp Request
  15. ДействиеEmbedding Anti-Recommendation Request with Open AIHttp Request
  16. ДействиеExtracting EmbeddingSet
  17. ДействиеExtracting Embedding1Set
  18. ДействиеMergeMerge
  19. ДействиеCalling Qdrant Recommendation APIHttp Request
  20. ДействиеRetrieving Recommended Movies Meta DataHttp Request
  21. ДействиеSplit Out1Split Out
  22. ДействиеSplit OutSplit Out
  23. ДействиеMerge1Merge
  24. ДействиеSelecting Fields Relevant for AgentSet
  25. ДействиеAggregateAggregate

Сценарий «RAG-чатбот для рекомендаций фильмов» состоит из 25 нод: When chat message received, When clicking ‘Test workflow’, OpenAI Chat Model, AI Agent, Window Buffer Memory, GitHub, Call n8n Workflow Tool, Extract from File и других. Интеграции: Httprequest, OpenAI, Executeworkflow, Extractfromfile, GitHub, Cal.com, Splitout.

Что понадобится
ПараметрЗначениеОписание
Учётные данныеHttprequest · OpenAI · Executeworkflow · Extractfromfile · GitHub · Cal.com · SplitoutДля каждого сервиса нужен свой ключ/токен - впишете их в n8n после установки.
Объём сценария27 нод · продвинутыйЧисло нод и уровень сложности логики. Больше нод - тоньше настройка.
Форматn8n workflow JSONГотовый воркфлоу. При развороте через кнопку импортируется автоматически.
Установка в один клик

Развернуть n8n с этим сценарием

Готовый сервер с n8n из маркетплейса Fatmetal - воркфлоу уже загружен. Рекомендованная конфигурация уже подставлена в заказ: 2 CPU · 4 ГБ · 50 ГБ. Останется вписать свои ключи, и автоматизация заработает. Нужна помощь с настройкой под нагрузку или сетью? Напишите инженеру.

Защищённый инстанс

n8n отдаём закрытым, а не голым

n8n часто атакуют - поэтому инстанс приезжает уже защищённым, без ручной настройки.

Владелец создан заранее

Аккаунт администратора настроен автоматически при развёртывании. Окно самостоятельной регистрации закрыто - никто не перехватит ваш инстанс в первые минуты после запуска (частый вектор атаки на self-hosted n8n).

Единый пароль с сервером

Логин в n8n - тот же пароль, что у вашей машины. Не нужно искать отдельные креды в файлах, меньше шансов оставить дефолт.

fail2ban против перебора

Автоматически банит IP после серии неудачных попыток входа по SSH. Защита от брутфорса из коробки.

HTTPS и security-заголовки

Трафик шифруется (Let's Encrypt, авто-обновление), выставлены HSTS, X-Frame-Options, X-Content-Type-Options, Referrer-Policy - защита от кликджекинга, MIME-снифинга и downgrade-атак.

Что дальше

После оплаты - сервер с готовым сценарием

Сервер создаётся автоматически за несколько минут. Ничего настраивать вручную не нужно - n8n поднимется сам, а этот сценарий уже будет внутри.

1

Сервер создаётся

После оплаты сервер разворачивается автоматически за несколько минут: ставится n8n, база данных и HTTPS. Дождитесь готовности в личном кабинете.

2

Открываете адрес

Адрес формируется из IP сервера: замените точки на дефисы и добавьте .fatmetal.net. Например IP 45.15.159.10 → https://45-15-159-10.fatmetal.net/. HTTPS уже настроен. Готовый адрес также есть в личном кабинете - можно просто скопировать его оттуда.

3

Входите готовыми данными

Аккаунт владельца уже создан - регистрировать ничего не нужно. Логин: admin@<адрес вашего сервера> (тот же адрес, что открыли на шаге 2 - например admin@45-15-159-10.fatmetal.net). Пароль - тот же, что у вашего сервера: он в личном кабинете и в /root/n8n-credentials.txt на сервере. Войдите и при желании сразу смените пароль в настройках. Интерфейс английский - у n8n нет русской локализации.

4

Сценарий уже внутри

Этот сценарий уже импортирован - найдёте его в разделе Workflows. Останется вписать свои ключи для интеграций (Httprequest, OpenAI, Executeworkflow) в Credentials и включить сценарий.

Важно: сохраните ключ шифрования. Ключ (N8N_ENCRYPTION_KEY) и пароль базы лежат на сервере в /root/n8n-credentials.txt. Этим ключом зашифрованы учётные данные интеграций - берегите его и сделайте резервную копию: без ключа их не восстановить даже из бэкапа базы.
Оригинал сценария (англ.): «Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI». Источник: коллекция Zie619/n8n-workflows (лицензия MIT).
Спросить инженера в TelegramМы на связи