Workflow-Übersicht

Dies ist ein auf OpenAI und MongoDB basierender KI-Agent-Workflow zur Filmempfehlung und -verwaltung. Der Workflow kann Chat-Nachrichten empfangen, mithilfe des MongoDB-Aggregationsframeworks Filmdaten abfragen und ermöglicht es, vom Benutzer favorisierte Filme wieder in die Datenbank zu speichern.

Workflow-Name

MongoDB Agent (MongoDB-KI-Agent)

Kernfunktionen

1. Intelligente Konversation: Empfängt über eine Chat-Oberfläche Anfragen der Benutzer zu Filmen
2. MongoDB-Datenabfrage: Ruft relevante Informationen aus der MongoDB-Filmdatenbank mithilfe von Aggregations-Pipelines ab
3. Filmempfehlungen: Bietet personalisierte Filmvorschläge basierend auf den Benutzeranforderungen
4. Favoritenverwaltung: Ermöglicht es Benutzern, bevorzugte Filme in der Datenbank zu speichern

Knoten im Detail

1. When chat message received (Chat-Nachricht-Trigger)

• Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger
• Funktion: Einstiegspunkt des Workflows; empfängt Benutzer-Nachrichten per Webhook
• Konfiguration:
  • Modus: Webhook (öffentlich zugänglich)
  • Erlaubt Anfragen von allen Quellen (allowedOrigins: "*")

2. AI Agent – Movie Recommendation (KI-Filmempfehlungsagent)

• Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.agent
• Funktion: Zentraler KI-Agent, der die gesamte Workflow-Logik koordiniert
• Prompt:
  • Verhält sich als filmbezogener Kontexthelfer
  • Nutzt das MongoDBAggregate-Tool zur Suche
  • Muss ein Array mit MongoDB-Aggregationspipeline-Code liefern
  • Nutzt das insertFavorite-Tool nur dann zum Speichern von Favoriten, wenn der Benutzer dies bestätigt

3. OpenAI Chat Model (OpenAI-Chatmodell)

• Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi
• Funktion: Stellt KI-basierte Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten bereit
• Anmeldeinformationen: Verbindung zur OpenAI-API

4. Window Buffer Memory (Fensterpuffer-Speicher)

• Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow
• Funktion: Bewahrt den Konversationskontext
• Konfiguration: Hält ein Kontextfenster der letzten 10 Nachrichten aufrecht

5. MongoDBAggregate (MongoDB-Aggregationswerkzeug)

• Typ: n8n-nodes-base.mongoDbTool
• Funktion: Führt MongoDB-Aggregationsabfragen aus
• Operation: Aggregation (aggregate)
• Sammlung: movies (Filmsammlung)
• Dokumentstruktur: Enthält folgende Felder
  • plot: Kurzfassung der Handlung
  • genres: Filmgenres (Array)
  • runtime: Laufzeit
  • cast: Besetzung
  • poster: Poster-Link
  • title: Filmtitel
  • fullplot: Vollständige Handlung
  • languages: Sprachen
  • released: Veröffentlichungsdatum
  • directors: Regisseure
  • rated: Altersfreigabe
  • awards: Auszeichnungen
  • year: Erscheinungsjahr
  • imdb: IMDb-Bewertungsinformationen

6. insertFavorite (Favoriten-Einfügewerkzeug)

• Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow
• Funktion: Ruft einen Unterworkflow auf, um vom Benutzer favorisierte Filme in die Datenbank einzufügen
• Workflow-ID: 6QuKnOrpusQVu66Q (insertMongoDB)
• Datenstruktur: {"title": "Filmtitel"}

7–8. Sticky Note (Haftnotiz-Erklärung)

• Funktion: Bietet Dokumentation und Prozesserläuterungen zum Workflow

Arbeitsablauf

1. Nachrichtenempfang: Der Benutzer sendet eine filmbezogene Anfrage über die Chat-Oberfläche
2. KI-Analyse: Das OpenAI-Modell analysiert Absicht und Anforderungen des Benutzers
3. Datenabruf: Bei Bedarf wird das MongoDBAggregate-Werkzeug zur Abfrage von Filmdaten aufgerufen
4. Ergebnisverarbeitung: Der KI-Agent verarbeitet die Abfrageergebnisse und generiert eine benutzerfreundliche Antwort
5. Speichern von Favoriten: Falls der Benutzer Interesse an einem Film bekundet, wird das insertFavorite-Werkzeug zum Speichern aufgerufen
6. Kontextverwaltung: Der Window Buffer Memory sorgt für Konversationskontinuität

Verbindungsbeziehungen

• When chat message received → AI Agent – Movie Recommendation
• OpenAI Chat Model → AI Agent – Movie Recommendation (Sprachmodell)
• Window Buffer Memory → AI Agent – Movie Recommendation (Speicher)
• MongoDBAggregate → AI Agent – Movie Recommendation (Werkzeug)
• insertFavorite → AI Agent – Movie Recommendation (Werkzeug)

Technische Merkmale

1. Autonome Agentenarchitektur: Die KI entscheidet eigenständig, wann welches Werkzeug verwendet wird
2. Kontextbeibehaltung: Durch Fensterspeicher bleibt die Konversation kohärent
3. Flexible Abfragen: Unterstützt komplexe MongoDB-Aggregationspipelines
4. Bidirektionale Interaktion: Kann sowohl Daten abfragen als auch schreiben
5. Öffentlicher Zugriff: Ist per Webhook für externe Systeme aufrufbar

Anwendungsszenarien

• Chatbot für Filmempfehlungen
• Intelligente Abfrageschnittstelle für Filmdatenbanken
• Personalisiertes Verwaltungssystem für Filmfavoriten
• Assistent zur Film-Informationsrecherche

Status

• Aktiv: true (Workflow ist aktiviert)
• Ausführungsreihenfolge: v1

Technologie-Stack

• KI-Framework: LangChain
• Sprachmodell: OpenAI
• Datenbank: MongoDB
• Plattform: n8n Workflow Automation