In diesem Video zeige ich dir, wie du einen RAG AI Agent in N8N baust, der auf hunderte Seiten Unternehmensdaten zugreifen kann, ohne zu halluzinieren. Du lernst Schritt für Schritt, wie du Superbase als Vektordatenbank einrichtest, große Dokumente in Chunks aufteilst und mit Embeddings in N8N verarbeitest. Der AI Agent kann dann präzise Informationen aus einem 450 Seiten Mercedes Benz Geschäftsbericht extrahieren, indem er nur die relevanten Wissensteile aus der Vektordatenbank abruft. Diese Methode eignet sich perfekt für Kundensupport, Recherche oder jeden Anwendungsfall, bei dem dein AI Agent auf große, spezifische Wissensdatenbanken zugreifen muss.https://www.youtube.com/watch?v=03COdSrOk1o&t=318s

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In den kommenden Wochen werden wir n8n Templates für alle Anwendungsbereiche bündeln und mit Erläuterungen hier in der Skool Community hochladen. Wenn Ihr konkrete Template-Wünsche habt, schriebt sie gerne in die Kommentare! ✌️

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