n8n-nodes-deep-searcher

Este módulo adiciona um nó de integração com o deep-searcher ao n8n, permitindo realizar buscas semânticas e operações com LLM diretamente nos seus fluxos de trabalho.

Pré-requisitos

• n8n (versão 0.214.0 ou superior)
• Node.js (versão 16 ou superior)
• Python (versão 3.8 ou superior)
• Acesso a uma instância Milvus (pode ser local ou na nuvem)
• Credenciais para API do OpenAI ou outro provedor LLM compatível

Instalação

Instalação Global (recomendado para produção)

npm install -g n8n-nodes-deep-searcher

Instalação Local (para desenvolvimento)

1. Clone este repositório
2. Instale as dependências

cd n8n-nodes-deep-searcher
npm install

3. Compile o código

npm run build

4. Link o pacote ao n8n

npm link
cd ~/.n8n
npm link n8n-nodes-deep-searcher

Funcionalidades

O nó Deep Searcher permite:

1. Ingestão de Documentos

   • Ingestão de texto direto
   • Ingestão de arquivos (PDF, DOCX, etc.)
   • Ingestão de conteúdo a partir de URLs

2. Busca Semântica

   • Busca baseada em significado semântico
   • Filtragem por metadados
   • Configuração de número de resultados

3. Perguntas com Contexto

   • Resposta a perguntas utilizando a base de conhecimento
   • Configuração de prompt do sistema
   • Ajuste de temperatura do LLM

4. Gerenciamento de Coleções

   • Criação de coleções
   • Listagem de coleções
   • Exclusão de coleções

Configuração

Credenciais necessárias

1. Milvus API

   • URI do servidor (ex: http://localhost:19530)
   • Token de acesso (opcional)
   • Usuário/Senha (opcional)
   • Banco de dados (opcional)

2. OpenAI API

   • Chave de API
   • URL da API (padrão: https://api.openai.com/v1)
   • ID da Organização (opcional)

Uso Básico

1. Adicione o nó "Deep Searcher" ao seu fluxo
2. Configure as credenciais necessárias
3. Selecione a operação desejada
4. Configure os parâmetros específicos da operação
5. Conecte a saída a outros nós conforme necessário

Exemplo de Fluxo

Um fluxo típico para responder perguntas com base em documentos pode ser:

1. Nó HTTP Request (trigger) para receber a pergunta
2. Nó Deep Searcher (operação: questionWithContext)
3. Nó Respond to Webhook para retornar a resposta

Depuração

O nó gera um diretório temporário deep-searcher-temp que contém os scripts Python e arquivos de configuração. Em caso de problemas, verifique este diretório.

Requisitos Python

O nó automaticamente instalará o pacote deep-searcher via pip na primeira execução. É necessário ter o Python acessível no PATH do sistema.

Limitações Conhecidas

• A integração atual suporta apenas Milvus como banco de dados de vetores
• Apenas o OpenAI é suportado como provedor de LLM
• O processamento de arquivos grandes pode ser lento na primeira execução

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Por favor, siga as diretrizes de contribuição do projeto.

Licença

MIT