ワークフロー概要

これは、OpenAI および MongoDB を基盤として構築された AI インテリジェントエージェントによる映画レコメンデーションおよび管理ワークフローです。このワークフローはチャットメッセージを受信し、MongoDB の集約フレームワークを用いて映画データを照会し、ユーザーが気に入った映画をデータベースに保存することも可能です。

ワークフロー名

MongoDB Agent（MongoDB インテリジェントエージェント）

主な機能

1. インテリジェントな対話インタラクション：チャットインターフェースを通じてユーザーの映画検索リクエストを受け付ける
2. MongoDB データクエリ：集約パイプラインを使用して MongoDB の映画データベースから関連情報を取得
3. 映画レコメンデーション：ユーザーのニーズに基づいたパーソナライズされた映画のおすすめ
4. お気に入り管理：ユーザーが気に入った映画をお気に入りとしてデータベースに保存可能

ノード詳細

1. When chat message received（チャットメッセージトリガー）

• タイプ: @n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger
• 機能: ワークフローのエントリーポイント。Webhook 方式でユーザーのチャットメッセージを受信
• 設定:
  • モード：Webhook（公開アクセス）
  • すべてのオリジンからのリクエストを許可（allowedOrigins: "*"）

2. AI Agent - Movie Recommendation（AI 映画レコメンデーションエージェント）

• タイプ: @n8n/n8n-nodes-langchain.agent
• 機能: ワークフロー全体のロジックを調整するコア AI エージェント
• プロンプト:
  • 映画コンテキストアシスタントとして動作
  • MongoDBAggregate ツールを使って検索
  • MongoDB 集約パイプラインコードの配列を提供する必要あり
  • insertFavorite ツールによるお気に入り保存は、ユーザーが明示的に承認した場合のみ実行

3. OpenAI Chat Model（OpenAI チャットモデル）

• タイプ: @n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi
• 機能: AI 言語理解および生成能力を提供
• 認証情報: OpenAI API に接続

4. Window Buffer Memory（ウィンドウバッファメモリ）

• タイプ: @n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow
• 機能: 対話のコンテキストを維持
• 設定: 最新のメッセージ10件分のコンテキストウィンドウを保持

5. MongoDBAggregate（MongoDB 集約ツール）

• タイプ: n8n-nodes-base.mongoDbTool
• 機能: MongoDB 集約クエリを実行
• 操作: 集約（aggregate）
• コレクション: movies（映画コレクション）
• ドキュメント構造: 以下のフィールドを含む
  • plot: 映画のあらすじ
  • genres: ジャンル（配列）
  • runtime: 上映時間
  • cast: 出演者
  • poster: ポスターリンク
  • title: タイトル
  • fullplot: 完全版あらすじ
  • languages: 言語
  • released: 公開日
  • directors: 監督
  • rated: レーティング
  • awards: 受賞歴
  • year: 年
  • imdb: IMDb 評価情報

6. insertFavorite（お気に入り登録ツール）

• タイプ: @n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow
• 機能: サブワークフローを呼び出して、ユーザーが気に入った映画をデータベースに挿入
• ワークフローID: 6QuKnOrpusQVu66Q（insertMongoDB）
• データ構造: {"title": "映画タイトル"}

7-8. Sticky Note（付箋メモ）

• 機能: ワークフローに関するドキュメント説明およびフロー解説を提供

ワークフローの流れ

1. メッセージ受信: ユーザーがチャットインターフェースを通じて映画関連のクエリを送信
2. AI 分析: OpenAI モデルがユーザーの意図とニーズを分析
3. データ取得: 必要に応じて MongoDBAggregate ツールを呼び出して映画データを照会
4. 結果強化: AI エージェントがクエリ結果を処理し、親しみやすい返答を生成
5. お気に入り保存: ユーザーが特定の映画を気に入った場合、insertFavorite ツールを呼び出して保存
6. コンテキスト維持: Window Buffer Memory が対話の一貫性を保つ

接続関係

• When chat message received → AI Agent - Movie Recommendation
• OpenAI Chat Model → AI Agent - Movie Recommendation（言語モデル）
• Window Buffer Memory → AI Agent - Movie Recommendation（メモリ）
• MongoDBAggregate → AI Agent - Movie Recommendation（ツール）
• insertFavorite → AI Agent - Movie Recommendation（ツール）

技術的特徴

1. 自律型エージェントアーキテクチャ: AI がどのツールをいつ使用するかを自律的に判断
2. コンテキスト維持: ウィンドウメモリにより対話の一貫性を確保
3. 柔軟なクエリ: 複雑な MongoDB 集約パイプラインクエリに対応
4. 双方向インタラクション: データの読み取りだけでなく書き込みも可能
5. 公開アクセス: Webhook 方式により外部システムから呼び出し可能

利用シーン

• 映画レコメンデーションチャットボット
• 映画データベースのインテリジェントクエリシステム
• パーソナライズされた映画お気に入り管理
• 映画情報検索アシスタント

ステータス

• アクティブ状態: true（ワークフローは有効化済み）
• 実行順序: v1

技術スタック

• AI フレームワーク: LangChain
• 言語モデル: OpenAI
• データベース: MongoDB
• プラットフォーム: n8n workflow automation