Files
hotels/N8N_FILES_SUMMARY.md
Фёдор 0cf3297290 Проект аудита отелей: основные скрипты и документация
- Краулеры: smart_crawler.py, regional_crawler.py
- Аудит: audit_orel_to_excel.py, audit_chukotka_to_excel.py
- РКН проверка: check_rkn_registry.py, recheck_unclear_rkn.py
- Отчёты: create_orel_horizontal_report.py
- Обработка: process_all_hotels_embeddings.py
- Документация: README.md, DB_SCHEMA_REFERENCE.md
2025-10-16 10:52:09 +03:00

4.3 KiB
Raw Permalink Blame History

📦 ФАЙЛЫ ДЛЯ n8n AI AGENT - ПОЛНАЯ СВОДКА

🎯 ЧТО СОЗДАНО:

1. ПРОМПТЫ (System Message для AI Agent):

Файл Размер Описание Рекомендация
prompt.txt 21 KB Полный детальный промпт с примерами Если есть место
prompt_short.txt 2.1 KB Краткий промпт Если ограничен размер
prompt_json.txt 3.0 KB JSON промпт РЕКОМЕНДУЕТСЯ!

2. ВОПРОСЫ (17 критериев без #6 Роскомнадзор):

Файл Формат Описание
questions_17.txt Текст 17 вопросов в текстовом формате
questions_17.json JSON 17 вопросов с keywords и patterns

3. КОД ДЛЯ n8n CODE NODE:

Файл Назначение
n8n_code_generate_questions.js Генерирует 17 items для Loop
n8n_code_parse_json.js Парсит JSON ответы от AI Agent

4. ПРИМЕРЫ И ДОКУМЕНТАЦИЯ:

Файл Описание
n8n_example_json.json Примеры JSON ответов
N8N_SETUP.md Инструкция по настройке

🚀 БЫСТРЫЙ СТАРТ:

ШАГ 1: Настрой AI Agent

1. Создай AI Agent Node в n8n
2. Вставь содержимое prompt_json.txt в System Message
3. Настрой модель: Ollama (llama3.2 или qwen2.5)
4. Temperature: 0.1
5. Max Tokens: 500

ШАГ 2: Подключи Vector Store

1. Добавь Postgres Vector Store Node
2. Подключи к БД:
   - Host: 147.45.189.234
   - Database: default_db
   - Table: hotel_website_chunks
   - Embedding column: embedding
   - Text column: text
3. Top K: 5
4. Similarity Threshold: 0.7

ШАГ 3: Создай Loop

1. Добавь Code Node
2. Вставь код из n8n_code_generate_questions.js
3. Подключи к Loop Over Items
4. Loop будет перебирать 17 вопросов

ШАГ 4: Обработай ответы

1. После AI Agent добавь Code Node
2. Вставь код из n8n_code_parse_json.js
3. Он распарсит JSON ответы
4. Получишь структурированные данные

ШАГ 5: Сохрани результаты

1. Добавь PostgreSQL Node
2. Сохрани результаты в hotel_audit_results
3. Или экспортируй в Excel

📊 СТРУКТУРА JSON ОТВЕТА:

{
  "found": true,
  "score": 1.0,
  "quote": "ИНН: 8707003759, ОГРН: 1028700516476",
  "url": "https://chrkh.ru/kontakty/",
  "details": "ИНН (10 цифр): 8707003759",
  "checked_pages": 5,
  "confidence": "Высокая"
}

⚠️ ВАЖНО:

  1. Критерий #6 "Роскомнадзор (реестр)" - проверяется ОТДЕЛЬНО, не через AI Agent
  2. Всего критериев: 18, но AI Agent проверяет только 17
  3. Используй prompt_json.txt для получения структурированных ответов
  4. Vector Store должен быть подключен к hotel_website_chunks с эмбеддингами

🎯 ПРЕИМУЩЕСТВА JSON ФОРМАТА:

Структурированные данные
Легко парсить в n8n
Автоматическая оценка (score 0.0-1.0)
Цитаты и URL в отдельных полях
Нет путаницы с текстовым форматом
Готово для сохранения в БД


📞 ПОДДЕРЖКА:

Если что-то не работает:

  1. Проверь что Vector Store подключен
  2. Проверь что у отеля есть chunks в hotel_website_chunks
  3. Проверь логи n8n
  4. Убедись что AI Agent использует prompt_json.txt
  5. Проверь что ответ - валидный JSON

Удачи! 🚀