Tutorial RAG: Como Fazer Agentes IA Ler Seus Documentos

quando você começa a trabalhar com uma llm ou então um agente de a você começa a perceber que você precisa ir um pouco além do que a llm no caso modelo a inteligência artificial tem lá dentro do seu cérebro Ou seja você precisa colocar algumas informações que são informações bastante particular como por exemplo informações suas pessoais de contas e-mails etc informações da empresa e não tem como você pegar essa informação e falar assim para Open openi Olha toma aqui as minhas informações Treine o modelo aqui é muito importante você ter a possibilidade de você ter

os seus dados de forma pessoal sem ter que treinar todo o agente de novo até porque isso envolve autos custos e é isso que é o rag tá então só para você poder entender a gente não vai ler todo o ponto aqui depois você pode colocar que Quase derrubei o copo que a gente vai colocar aqui é que o reg vem justamente para resolver esse problema então você tem que imaginar que o modelo por exemplo de acordo com essa explicação aqui é como se fosse um robô novo que às vezes inventa algumas respostas quando não

sabe de algo e qual que é o benefício do reg o custo dele é mais baixo porque você não tem que ficar fazendo o prompt ficar colocando um monte de informação lá muitas vezes as informações já estão dentro do banco de dados informações mais atuais e confiança Beleza então quais são os passos aqui eu vou criar com você do zero essa automação aqui em n8n que nós iremos utilizar o Google Docs o supabase como vectory Store e também o próprio supabase como postgress para que a gente pode fazer o chat Memory dele e aqui para

simular uma possível contexto de trabalho nós vamos trabalhar com essa pasta aqui em que eu tenho possíveis anotações de reuniões que eu tenho três atas de reunião e aqui um orçamento beleza são atas de reuniões bastante simples que eu pedi aqui no próprio chat GPT para que ele possa por exemplo gerar três notas com base nesse template então eu copiei e colei aqui você pode fazer o mesmo que ele vai gerar informações aleatórias e você pode também talvez até colocar informação que seja relevante para você aqui dentro do supabase que eu já mostro para você

o que é exatamente como que a gente vai criar tudo isso eu tenho as minhas Ah a minha tabela de documents que seria todos os documentos do reg vazia ou seja não tenho nenhuma informação então quando eu preciso trabalhar com essa informação como por exemplo Ah eu quero saber o que aconteceu na reunião do dia 3 então eu venho aqui no chat e coloco assim o que foi falado na reunião três Ok então ele vai aqui tentar buscar alguma coisa e é claro ele não vai conseguir achar nada porque ele está buscando dentro do llm

toda a base vetorial que o chat GPT já tem mas ele não sabe o que que é na reunião que que é a reunião número três Você pode até ver aqui que ele através do modelo tentou buscar aqui no retrieve Ah documents que é um document retriever que eu já explico o que é dentro do supabase mas ele não conseguiu achar nada então você pode perceber que depois que você carrega essa informação clicando aqui e mandando dar um Test step ele vai baixar as informações vai carregar aqui dentro do documents nós teremos então informações que

são informações referentes à reunião que ele buscou no caso a reunião número três e se a gente fizer um chat aqui de novo a gente pode colocar aqui Quais foram os assuntos da reunião três então ele vai buscar agora dentro do supabase dentro do banco vetorial do supabase você vai perceber que eh Ele trouxe aqui que foram atualizar foram assuntos de atualização de infraestrutura de servidores implementação política de segurança e dados Então a gente vai colocar aqui ó atualização infraestrutura política de seguranças e dados imigração de ambiente Cloud justamente aquilo que ele fez então isso

na prática que é o conceito do reg é você fazer com que uma llm ou no caso uma inteligência artificial que como a gente chama no canal e faça com que ela possa usar não só todo o cérebro dela mas também todas as outras informações que são particulares desse projeto dessa situação unindo então dois universos extremamente interessantes Então vamos começar aqui a implementar toda essa automação para que você possa acompanhar aqui o passo a passo comigo e fazer com que você também consiga desenvolver aí no seu n8n uma automação como essa e até melhor porque

a gente vai aprender aqui alguns macetes primeiro antes vamos explicar aqui todos os componentes ou toda a infra que eu estou utilizando você já sabe que a infra aqui principal é o próprio n8n Ou melhor o serviço principal aqui é o n8n para que a gente possa fazer então a parte de ã guardar os dados de forma vetorial e utilizar o próprio postgress eu tô utilizando o supabase que é um tipo de banco de dados turbinado que ele vai aqui trazer uma série de serviços que são interessantes para você que mexe com dados e ou

precisa armazenar dados aqui eles possuem alguns planos bastante interessantes como por exemplo esse plano plano free que dá direito aqui para você de fazer uma grande quantidade de experimentos de dados e colocar até projetos em produção de uma forma bastante rápida Eu também tô utilizando aqui o próprio Google Docs que Muito provavelmente você já tem acesso a ele com alguns dados aqui e informações como eu já comentei para você OK eu também para simular aqui coloquei uma planilha de orçamento fictícia só pra gente fazer com que ele possa subir também dentro do banco vetorial essas

informações para que a gente não fique aqui só dentro desse contexto e dentro daquele contexto que todo mundo fala de ah subi um PDF vamos conversar com PDF não é bem isso aqui a gente quer fazer explorar um pouco mais além do passo a passo Além disso Você também precisa do próprio cadastro na openi você precisa aqui cadastrar a sua conta cadastrar a sua chave de api e fazer com que você possa ter agora acesso a openi que também vai ser um dos principais provedores de serviço com relação a llm inteligência artificial para começar você

precisa precisa entrar aqui no seu supabase já com o seu usuário cadastrado e tudo mais criar um novo projeto você escolhe aqui qual é o nome do projeto que você quer colocar aqui por exemplo vou colocar o reg test aqui você escolhe um password pro banco de dados aqui vou colocar teste 1 2 3 pelo amor de Deus você não coloque isso a gente vai criar então esse projeto enquanto o supabase provisiona pra gente esse projeto aqui ele vai subir vai subir todas a a as tabelas vai fazer toda a configuração eu tenho aqui então

o meu workflow já feito e para iniciar aqui a gente vai colocar primeiro um Trigger manual que vai ser o Trigger que ele vai buscar o ID desse documento Ok então aqui eu vou puxar um set que ele vai ser o set file id que a gente vai colocar aqui um file id que basicamente vai ser aquele valor de ID do documento Beleza o file id é esse neroz que fica aqui na barra de endereço de qualquer documento do Google Drive beleza Ah um próximo ponto Agora é fazer com que eu possa ã pegar a

informação desse arquivo aqui como é que eu faço para pegar a informação desse arquivo eu posso fazer aqui no Google Drive a opção de download file e aqui o download file basicamente ele busca aqui pra gente a partir de uma lista mas eu quero buscar aqui a partir de um ID ID Qual o id o id que eu estou passando aqui então dou um test step e ele vai puxar aqui toda a informação Só que ainda tem uma opção aqui bastante interessante pra gente fazer que é a conversão de arquivos por quê Porque é bastante

importante a gente fazer uma conversão de arquivos que seja texto plano porque se a gente colocar essas informações aqui do jeito que ela vier o reg Muito provavelmente não vai entender então no caso do Google Docs eu quero converter aqui em texto Google drawing a gente quer colocar JPEG slides PowerPoint e o Google sheets csv Beleza quando a gente dá um test step aqui você vai perceber que ele trouxe então agora um text plan que se eu clicar aqui em visualizar é exatamente aqui a informação que eu tenho dentro do meu documento beleza bom primeiro

passo agora que eu preciso fazer é extrair agora o extract file com o extract file para text file o que eu quero dizer aqui é que esse está recebendo um binary um dado binário e agora eu preciso converter esse dado que está digamos dentro do disco do n8n para minha informação que ela traga para dentro do fluxo então é exatamente o que esse no faz ele pega uma informação que está dentro do arquivo lê e traz pra gente agora dentro do fluxo Então esse microf fluxo que eu tenho aqui esse passo a passo é o

passo a passo que ele é necessário para que a gente possa ler a informação do Google Drive Beleza o que eu chamo de recuperação de dados e por que a gente tá fazendo isso de uma forma isolada E por que que a gente tá fazendo isso primeiro porque você precisa recuperar a informação e essa informação ela não precisa tá necessariamente no Google Drive eu tô fazendo aqui porque todo mundo tem Google Drive e ã ã é muito fácil de você reproduzir Mas isso pode tá dentro do CRM da empresa isso pode estar dentro do seu

gmail isso pode estar dentro do seu Bloco de Notas pessoal por exemplo eu tenho aqui um bloco de not notas chamado logse que é o o um uma um um bloco de notas que ele armazena tudo em markd e eu posso fazer um data retrieve dessa forma aqui eu posso puxar as informações de lá jogar para dentro do nosso sistema de rag e conversar com as minhas próprias anotações Então esse é o primeiro ponto que é necessário agora o próximo ponto que eu preciso fazer é inserir essas informações aqui no banco de dados do supabase

ou seja eu preciso vir aqui no supabase vectory Store e inserir aqui né add documents to data e fazer com que agora eu possa receber essas informações de arquivo e armazenar para você que não sabe qual é o formato vetorial o que que é um formato vetorial o formato vetorial é um formato em que ele vai trazer pra gente aqui informações em que ele traz dentro de um embedding embedding é esse formato aqui que ele traz basicamente eu não tô conseguindo colocar aqui para visualizar mas ele traz aqui pra gente essa informação num formato de

Vetor então ele transforma todo aquele texto que você tem aqui em content num vetorzinho para você dentro de uma busca semântica ou seja trazer informações que estão aproximadas com a sua intenção Ok Isso é o mecanismo de tation e tudo mais que eu já expliquei aqui dentro do canal agora o que eu preciso fazer é ligar aqui o mecanismo de embedding que basicamente é o mecanismo que transforma texto em ã ã em dados vetoriais e aqui eu preciso colocar um data Loader o que que seria o data Loader seria uma forma de colocar aqui ah

uma instrução de como eu quero carregar essa informação e aqui eu vou trazer uma forma de recursão de ã text Splitter Por que eu preciso de recursão porque eu preciso andar dentro do documento e eu não tenho apenas um Chunk ou seja uma quantidade de dados eu preciso dentro do próprio documento a cada n chunks que a gente coloca aqui eu preciso que ele carregue os próximos Ok bom dado essas duas informações que eu trouxe aqui pros pbis data vectory Store agora o que eu preciso fazer bom aqui eu preciso carregar primeiro a minha tabela

de documents eu tenho aqui no meu projeto esse aqui do YouTube foi o que eu coloquei aqui para você mas eu criei esse novo do reg test eu preciso agora criar a tabela que é a tabela de documents qual seria então a estrutura dessa tabela como que a gente deve criar por sorte aqui dentro do Doc eu já tenho esse documento que eu cliquei ali de referência e eu clico aqui ó quick start for setup your vectory Store que de novo por sorte já vem todo o SQL que eu preciso copiar e colar dentro do

meu supabase então vindo aqui dentro do meu supabase skl editor colo aqui dou um Run e ele vai criar Então a nossa querida tabela ã documents que é essa tabela que tem essa seguinte estrutura ele vai ter aqui o conteúdo vai ter o metadado e vai ter o embedding que é justamente são os dados vetoriais o que seria o conteúdo o próprio nome já diz o conteúdo do arquivo o metadados são todos os dados de referência Como por exemplo o file id que eu vou ter que buscar no futuro o eding para que a gente

possa fazer a busca ã vetorial aqui na sequência eu vou fazer o cadastro do meu novo projeto da minha nova conta beleza eu tenho a minha conta aqui que é a conta antiga ou a conta anterior e para fazer isso basta eu vir aqui nas configurações do project settings do projeto correto eu venho aqui na parte de api venho aqui então primeiro copio o Project URL colo aqui e venho aqui no service Roll mando revelar copio e colo aqui beleza então aqui eu vou colocar o supabase account e test apenas para referência perfeito então ele

vai fazer aqui vai conseguir colocar certinho então a gente vem aqui agora a tabela documents está disponível então se eu clicar aqui em test step basicamente ele vai fazer o preenchimento dessa tabela aqui dentro do ã documents e aqui dentro do documents Então vai ter aqui os nossos dados que são serão os dados exatamente que teremos aqui como notas de revisão perfeito bom é isso que eu preciso fazer mas por um acaso se por um acaso por um acaso a gente precisar subir o mesmo arquivo O que que a gente vai fazer a gente vai

fazer uma inserção de novo se a gente clicar aqui em test workflow Você vai perceber que ele vai fazer todo o processo mas aqui ele vai dentro do supabase dentro da tabela documents ele vai duplicar essa linha então terão dois documentos e terão então versões de documento que não é legal porque a gente vai voltar no problema original que é ter confusão de informação e o reg não reg não entregando reg n o rec não entregando as informações que eu preciso Então nesse intervalo aqui o que eu preciso fazer eu preciso priso fazer com que

eu depois de receber o file id possa dentro do supabase deletar uma informação de documento que eu quero Beleza então aqui dentro do supabase o que eu vou fazer vou pegar a minha conta que seria R test dentro do meu table documents e aqui então que eu vou fazer delete Roll Então esse delete Roll ele vai fazer toda a deleção de todas as linhas que eu quero dentro de documents e o meu select Type vai ser do tipo string E agora o que que eu preciso fazer agora eu preciso dizer que olha só dentro da

sua coluna que temos aqui que é o Database me que é do tipo Jason aqui beleza me interessa uma informação que é o file eh ID Beleza então eu preciso primeiro pegar aqui e colocar através da expressão que não é esql é através de uma expressão de busca chamado POG rest guide que aqui tá bastante Claro e disponível tem todo o DOC aqui mas claro eu vou trazer pronto para você então o que eu quero aqui que ao ter uma informação que é metadado aqui eu vou colocar em expressão eu quero ter uma informação aqui

que eu vou buscar dentro do campo metadado beleza como tem aqui metadado essa descrição aqui me coloca como uma ah ah como um Jason dentro desse Jason vai existir uma propriedade chamada o file id e aqui eu quero pegar um like o que que é um like pegar qualquer coisa que tenha essa informação Beleza então a gente vai dar aqui Um test step e ele não passou e por que que ele não passou porque dentro do data Loader nós não colocamos aqui a informação de metadado porque se você dá uma olhada aqui ele não trouxe

ou melhor ele não adicionou aqui o metadado que a gente precisa que é o file id e o metadado como vocês já sab ele faz parte do cab do documento e não é necessariamente a informação que eu quero carregar Então como é que eu faço aqui eu clico em load specific data eu vou executar os campos anteriores Ok vou clicar aqui Um test step aqui dentro do delete Row aqui no settings eu vou colocar aqui ó always output data porque senão ele não vai pra frente ok vou clicar aqui Um test step nesse caso o

Google Drive ele precisa buscar não mais da informação que ele tá recebendo mas sim do file id nesse caso agora ele passa a funcionar com essa informação que está um node anterior dou um test step ele vai continuar buscando agora aqui eu continuo convertendo e agora sim eu continuo inserindo agora no data load o que que eu faço vou buscar então aqui em data essa informação ou seja o extract file que que ele vai trazer pra gente ele vai trazer essa informação ou melhor eu posso até ter aqui como já é o dado que eu

estou ligando diretamente eu posso trazer aqui exatamente o Jason que já tem essa informação aqui que é o data que é o input que está dentro do input direto dele eu não preciso fazer uma referência de nó e aqui em options que que eu preciso eu preciso incluir o metadado e aqui eu vou colocar a informação file id e da onde eu vou buscar esse file id esse file id Ele está aqui no Google Drive beleza Ou melhor aqui no set file id então puxo aqui beleza e agora além de incluir a informação fisicamente de

conteúdo fisicamente não além de colocar a informação de conteúdo eu vou colocar aqui também o meu file id Porque sem essa referência nada feito então cliquei aqui no test tep você vai perceber que ainda ele vai repetir mais uma linha por quê Porque agora ele inclui a terceira porque a exclusão anterior ele não tinha informação de metadado mas agora veja que ele traz o file id pra gente vou apagar tudo aqui ou melhor vou apagar as duas primeiras Porque a gente já sabe que elas são linhas problemáticas show deletei então agora o que que a

gente vai fazer a gente vai dar aqui Um test workflow ele vai passar todo processo vai subir dentro do rag vai colocar aqui dentro daab da tabela documents dentro da tabela documents então teremos aqui a informação de content que é o conteúdo da nota da reunião três teremos aqui o metadado e o eding que seria o com o file id Qual que é o nosso desafio agora quando clicar em jogar fora esse fluxo clicar aqui em testar novamente ele não pode duplicar o conteúdo vamos aqui dar um Reload você vai ver aqui pelo file id

que ele colocou um file id novo agora em vez de ser o quatro é o cinco mas com a informação atualizada e você vai perceber que se eu atualizar essa informação aqui ele vai subir a nova informação mais importante é saber que ele apagou o que eu tinha que apagar e agora ele trouxe uma informação novinha então isso aqui pra gente já é a primeira etapa que é o data loading dentro do vectory Store só que agora o que que eu preciso fazer então chegou o momento da gente colocar aqui agora o agente para funcionar

que o agente vai ser acoplar a llm para Que ela possa então começar a conversar porque até o exato momento a única coisa que eu fiz foi simplesmente colocar uma informação dentro do banco de dados vetorial do próprio Ah supabase para que a gente possa fazer isso tem todo um processo aqui que é bem simples no n8n que adicionar então aqui dentro do Advanced EA um agente con conversacional beleza que no caso aqui a gente pode mudar para agente conversacional e aqui o que eu tenho dentro desse agente eu tenho aqui um nó de chat

que seria o chat seria uma forma de você interagir não só e adicionando Esse chat dentro de um site e tudo mais mas também testando por aqui por esse botão de chat ok aqui no chat Model o que que eu vou fazer eu vou colocar aqui o open ai com o modelo GPT for ou você também pode testar com GPT mini caso você queira não tenho nenhuma tua acoplada e para que eu possa fazer com que o meu agente de a agora trabalhe de uma forma memorizada para que ele lembre de do do contexto que

ele tá trabalhando ele não zere esse contexto ou zere a memória dele a cada linha que ele trabalha Eu vou colocar aqui dentro do memory ok uma Ah aqui dentro do do node Memory uma memória acoplada e você pode perceber que tem várias memórias aqui eu tenho Window buffer Memory eu tenho aqui postgress redis e esses três aqui que eu disse para vocês são três que eu mais uso Window buffer memory quando a gente quer fazer um desenvolvimento em que a gente vai ter um buffer temporário que ele vai utilizar a própria memória do n8n

para que ele possa guardar essas informações só que a gente sabe que a partir de uma quantidade de usuários essa memória pode começar a ter problemas mas então eu vou utilizar o postgress Eu também já utilizei o Reds Aliás o Reds é o meu preferido porque ele é muito rápido mas a gente vai colocar aqui o postgress porque já tem dentro do nosso supabase Ok e para você conseguir criar uma conexão aqui dentro do supabase que conecte diretamente aqui com o banco de dados dele porque até o momento a gente tá utilizando a api que

é um pouco diferente dentro de contexto de configuração eu venho aqui dentro da configuração do projeto Database e aqui eu posso copiar as informações de conexão Beleza então para fazer uma conexão nova eu clico aqui em new Creation aqui no HOST a gente vai copiar essa informação aqui de host supabase é muito legal né Muito bacana tem aqui a postgress a porta que ele tá trabalhando postgress a porta que ele está trabalhando é essa aqui o usuário continua e aqui eu vou colocar o test 1 2 3 Não se preocupe que eu vou apagar esse

projeto na sequência e aqui ele colocou essas informações aqui eu vou colocar Ah o tenant not found host post regress Ah desculpa aqui o usuário beleza em vez de ser usuário user post regress é postgress pon alguma coisa vamos voltar beleza consegui post account aqui a gente vai colocar o Opa base recomendo que você faça esse tipo de organização porque senão fica um account 2 3 10 50 você não sabe mais quem é quem V colocar rag test beleza salvei aqui fechei beleza tenho tudo pronto aqui Ok quando você começa a trabalhar com ya Agent

você vai perceber que se você colocar aqui o postgress ele vai criar pra gente aqui até uma tabela nova chamada n8n chat History Então se a gente começar aqui a conversar com o chat eu vou col aqui Vou colocar ó Olá você está vivo que pergunta im ele vai fazer alguma coisa aqui e ele vai responder então eles sou modelo de linguagem então ele vai falar que ele não tá vivo mas a gente só queria na verdade é que ele criasse uma nova tabela aqui pra gente chamada n8n chat histories que vai armazenar aqui todo

o contexto da conversa por session ID no chat message ele cria aqui uma variável pra gente chamado session ID que é uma variável que ele vai conter aqui alguns valores aleatórios que respondem a um usuário Ok esse valor aqui ele vai ser aproveitado aqui dentro do session ID então no caso para cada usuário que interagir com esse modelo de a ele vai ter uma session id e aqui dentro do message ele vai guardar aqui uma informação se é um humano qual é o texto e mais algumas outras coisas você vai perceber então que temos humano

aqui que é eh um Zé mané que tá perguntando Olá você está vivo e a gente vai ter uma resposta da ia que ela vai falar assim bom eu sou Maia e eu não tô viva e quero saber como eu consigo ajudar você beleza até aqui o que nós temos então é um modelo de ã vetorial que está carregado com a informação Nossa aqui de da reunião 3 mas ela não está digamos interligada com o meu banco vetorial até então estamos trabalhando com duas coisas bastante diferentes aqui então agora o que que a gente precisa

fazer aqui no Tools eu preciso colocar aqui uma chamada de retriever Vector Story Tool para que ele possa fazer o retriever de um contexto beleza e aqui o que que eu vou fazer no document retrievers aqui eu vou colocar esse contexto em que ele é um user documents e aqui eu vou colocar o seguinte olha contém todos os os dados de usuário que você pode checar de acordo com contexto e respostas do próprio Ok então esse texto aqui é um texto padrão que você pode colocar agora o que que eu preciso fazer aqui eu preciso

colocar uma informação que é qual é o modelo que eu vou estar trabalhando aqui dentro do Open eu posso colocar aqui ó o GPT for ou sempre aconselho sempre sempre sempre você começar com o modelo mais parrudo mais caro com mais dados lá e depois que você obter o seu prompt desejado aqui a gente não vai fazer engenharia de prompt mas uma dica Geral caso você tenha ou caso você tenha esse problema esteja desenvolvendo um você desenvolve o prompt que você quer no melhor modelo e depois você diminui o modelo para que você possa analisar

a qualidade porque é muito mais fácil você diminuir mexer no modelo que mexer na qualidade do seu Prom que eu quero dizer que é mais difícil promp to engineer do que modelo de de Dea e é mais barato inclusive do que você ficar lá longas horas tentando ajustando bit a bit Agora eu tenho várias opções aqui do Vector Store e é claro que a gente vai utilizar aqui o supabase Vector Store a gente vai colocar aqui o nosso R Test e agora nesse quisito eu vou selecionar Então qual o nosso document Então seria documents perfeito

agora para que a gente possa e fazer um match de dados eu vou colocar aqui o query name e ele trouxe aqui match documents lembra que aqui no SQL que o supabase sugere que é a criação da tabela que a gente copiou ele vai criar não só a tabela documents mas ele vai criar dentro do banco de dados uma função que ela vai ficar específica para retornar dados Então veja que aqui já tem todo uma função que a gente armazena isso dentro do banco de dados SQL SQL não dentro do banco de dados posters Ok

para Que ela possa fazer então aqui a busca Então é isso que a gente tá fazendo referência a qual é a função match documents que no caso é essa que já trouxe aqui pra gente a receita pronta Beleza agora aqui no embedding tudo que eu preciso fazer é selecionar aqui a openi já tem aqui tudo que eu preciso e agora essa parte aqui minha já está montada eu tenho então o meu ah o meu agente que está agora digamos eh conectado beleza ao meu spas porque aqui eu insiro aqui eu recupero e agora o que

eu vou fazer agora como eu tenho certeza que no meu document eu tenho as notas da reunião três eu vou voltar e fazer a pergunta fatídica né qual quais são as ações da reunião três Ok então ele vai colocar aqui Muito provavelmente ele vai pesquisar vamos torcer aqui os torcer para que ele busque lá vamos torcer os dedos aqui cruzar os dedos então ele tá falando aqui né Então as ações é migrar documentos tudo mais ele trouxe aqui do inglês mas a gente só precisa fazer uma um refino aqui dentro do prompt mas ele trouxe

as informações que eu preciso isso significa então que ele está um conseguindo conectar número dois buscar aqui dentro da informação que eu preciso e número três trazer as informações agora a gente só precisa fazer um último trabalho porque veja aqui eu estou trazendo e obrigando para que ele possa fazer referência apenas de um arquivo eu quero na verdade não fazer isso o que eu quero agora é que eu tenha um Google Drive como ã como Trigger colocando aqui um evento de quando um arquivo for ã criado ou for atualizado porque assim eu não preciso ficar

entrando dentro da automação e basta eu colocar a pasta que eu queira o n8n vai buscar os arquivos e vai fazer o a indexação ou o carregamento desses arquivos digamos automaticamente então aqui eu vou escolher qual é a pasta no caso a pasta anotações ele vai ter que buscar aqui vamos lá com sorte buscaremos anotações o que eu sugiro é que você sempre clique aqui nessa opção do link externo bom não é o documento aqui ã aqui é specific file não é specific file tá especific folder Então por azar eu tinha o mesmo arquivo chamado

anotações aqui então a anotações é uma pasta e não um document Beleza então a gente vai clicar aqui caímos aqui então na pasta que eu desejei tá então vou buscar aqui por file created então eu quero buscar toda vez que tiver uma criação de arquivo Ok vou puxar ele aqui que ele tá bem no cantinho então se eu clicar aqui toda vez que um arquivo for criado Então vou colocar aqui ó files created Ok e aqui que que eu vou fazer eu vou duplicar essa ação para que que eu tenha não só do files created

mais files mas os files updated Ok e aqui em vez de ser file created File updated perfeito aqui se eu clicar Um test workflow Se eu colocar aqui para ele rodar a etapa anterior eu vou ter então aqui em um desses dessas propriedades a propriedade do file id que ela está aqui em algum lugar aqui ó file id a qual eu vou simplesmente limpar essa informa vou puxar a informação que eu quero beleza test step puxou aqui o file id delete Row Ele vai tentar achar alguma coisa que tem lá Google Drive pra qual ele

possa baixar essas informações baixei essas informações aqui ele extraiu veja que agora ele trouxe não mais o meu documento aquele documento que a gente estava brincando mas ele trouxe agora a nossa planilha beleza de fornecedores que vai ser um teste até interessante por quê Porque agora ele não tem mais apenas o documento id5 mas tem id6 que é Nossa planilha então agora o que que eu vou fazer vou clicar aqui dentro do chat vou perguntar o seguinte qual é o fornecedor mais barato do orçamento Ok então ele vai dentro da nossa planilha Ok veja aqui

por ele ter carregado a informação beleza não adianta eu achar que ele está buscando da planilha ele está buscando do banco de dados vetorial Ok então ele trouxe aqui ó fornecedor mais barato no orçamento é o fornecedor Z com Val valor de R 30 Então vamos conferir aqui é esse valor Então veja que você tem agora em mãos o poder de fazer alguma coisa bastante interessante que éa fazer a indexação de todos os seus dados de colocar todos os seus valores e colocar todos esses dados no ambiente particular e atualizado que o reg junto com

esse agente de a vai fazer com que você possa e integrar isso daqui a não só sistemas em que você carrega a informação como o Google Drive mas também sistemas em que você pode por exemplo interligar no WhatsApp como é que ficaria essa interligação por exemplo eu fiz no convexa que é um dos projetos que a gente tem aqui dentro da comunidade que o link tá na descrição em que a gente ligou aqui um WhatsApp a partir do Evolution api e aqui nesse nó nós chamamos o agente então o que que você pode fazer a

partir desse agente você a partir desse fluxo você pode chamar esse agente e fazer que agora o seu agente esteja conectado ao universo ah de fora né universo fora o n8n você pode fazer isso com todos os canais que a empresa tem você pode fazer isso através de e-mail então você pode receber um e-mail você pode colocar isso e responder isso dentro do e-mail você pode colocar isso também dentro do Slack você pode colocar isso dentro do discord você pode colocar isso dentro do telegram então você pode colocar isso dentro do sistema da empresa e

fazer com que agora o n8n possa a partir de uma pasta que todo e qualquer usuário que tem permissão carregue qualquer é documento aqui faz com que eu tenha uma inteligência em cima dos meus dados e fazendo então o famoso rag Beleza então se você gostou desse to tutorial se você gostou aqui da forma que a gente ensinou Não esqueça de se inscrever deixar o like e também deixar os comentários um forte abraço tchau tchau