Recipe Recommendations with Qdrant and Mistral — n8n ワークフロー
概要
This n8n workflow demonstrates creating a recipe recommendation chatbot using the Qdrant vector store recommendation API.
Use this example to build recommendation features in your AI Agents for your users.
How it works
For our recipes, we'll use HelloFresh's weekly course and recipes for data. We'll scrape the website for this data. Each recipe is split, vectorised and inserted into a Qdrant Collection using Mistral Embeddings Additionally the whole recipe is stored in a SQLite database for l
使用ノード
ワークフロープレビュー
仕組み
- 1
トリガー
このワークフローは トリガー トリガーで開始します。
- 2
処理
データは 24 個のノードを流れます, connecting agent, chattrigger, code。
- 3
出力
ワークフローは自動化を完了し、設定された宛先に結果を配信します。
ノード詳細 (24)
HTTP Request
httpRequest
Code
code
HTML
html
AI Agent
n8n-nodes-langchain.agent
Recursive Character Text Splitter
n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter
Call n8n Workflow Tool
n8n-nodes-langchain.toolWorkflow
Default Data Loader
n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader
Embeddings Mistral Cloud
n8n-nodes-langchain.embeddingsMistralCloud
Mistral Cloud Chat Model
n8n-nodes-langchain.lmChatMistralCloud
Qdrant Vector Store
n8n-nodes-langchain.vectorStoreQdrant
このワークフローのインポート方法
- 1右側の JSONをダウンロード ボタンをクリックしてワークフローファイルを保存します。
- 2n8nインスタンスを開き、ワークフロー → 新規 → ファイルからインポート に進みます。
- 3ダウンロードした
recipe-recommendations-with-qdrant-and-mistralファイルを選択し、インポートをクリックします。 - 4各サービスノードの 認証情報（APIキー、OAuthなど）を設定します。
- 5ワークフローをテスト をクリックして動作確認し、有効化します。
またはn8nの JSONからインポート に直接貼り付け：
インテグレーション
作成者
Jimleuk
@jimleuk