Construire un assistant AI avec Langflow et Astradb: de l'architecture à l'intégration avec Nocobase

Ce blog a été produit par Leandro Martins et a été initialement publié chez Building a IA Assistant avec Langflow et Astradb: de l'architecture à l'intégration avec Nocobase.

Introduction

L'objectif de cet article est de démontrer la création d'un assistant AI intégrant les outils Nocobase, Langflow et VectordB. En tant que base, j'utiliserai le système que j'ai développé dans Nocobase, utilisé pour gérer les données d'architecture, ajoutant un assistant d'IA pour générer des informations à partir des données contenues dans ce système, telles que les applications, le catalogue d'API, la conception de la solution et les histoires.

Pour cet article, nous utiliserons les technologies suivantes:

• NocoBase, PostgreSQL et Docker, précédemment configurés (dans cet article, je vais montrer comment les installer).
• Langflow, utilisé localement, dont l'installation peut être trouvée ici via Docker.
• Base de données vectorielle, en ouvrant un compte dans Astradb, qui sera la base de données vectorielle utilisée dans cet article.

Aperçu de l'architecture

Ce diagramme montre comment les nouvelles données (ou les données mises à jour) sont transformées en intégres et stockées dans la base de données vectorielle.

1. Utilisateur → Platform NocoBase L'utilisateur interagit avec la plate-forme NoCobase (par exemple, l'ajout ou la mise à jour d'un enregistrement dans une collection).
2. Trigger Crud a Crud Action (créer, lire, mettre à jour, supprimer) dans NocoBase déclenche un événement ou un flux de travail interne.
3. Le flux de travail (NocoBase) NoCobase a un flux de travail configuré pour répondre aux modifications de données. Lorsqu'il détecte la création ou la modification d'un enregistrement, il initie l'étape suivante.
4. Flux de l'API: Char...
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