使用Graph RAG知识图谱设置ElevenLabs语音聊天代理

此工作流程创建了一个AI语音聊天机器人代理，可以同时访问多个知识库（用作“专家”）。

这些知识库通过InfraNodus GraphRAG提供，利用知识图谱并提供高质量的响应，而无需设置复杂的RAG矢量存储工作流程。

我们使用ElevenLabs来设置一个可以嵌入任何网站或通过其API使用的语音代理。

使用GraphRAG而不是标准矢量存储库获取知识的优势有：

• 易于快速设置（无需复杂的数据导入工作流程）并且可以轻松用新知识进行更新
• 知识图谱对您的知识库有一个整体的概览
• 更好地检索文档块之间的关系 = 更高质量的响应
• 能够在其他n8n工作流程中重用

它是如何工作的

此模板使用n8n的AI代理节点作为一个协调代理，根据用户的提示决定使用哪个工具（知识图）。

用户的提示通过n8n的Webhook从ElevenLabs对话AI代理接收，也负责语音交互。

n8n的响应随后发送到Webhook，ElevenLabs的语音代理会轮询Webhook。该代理处理响应并提供最终答案。

这是一个逐步的描述：

• 用户使用ElevenLabs语音界面提交一个问题
• 问题通过ElevenLabs中的knowledge_base工具发送到n8n Webhook，使用POST请求包含用户的prompt和n8n中Chat Memory节点的sessionID。
• n8n的AI代理节点检查它可以访问的工具列表。每个工具都有InfraNodus自动为其生成的知识描述（我们称每个工具为“专家”）。
• n8n的AI代理决定应使用哪个工具生成响应。它可能会重新表述用户的查询以更适合专家。
• 查询随后发送到InfraNodus HTTP节点端点，该节点端点会查询对应于该专家的图。
• 每个InfraNodus GraphRAG专家提供一个丰富的响应，考虑到整体背景并从每个专家（图）中提供响应，同时使用RAG和GraphRAG结合的方式检索相关陈述。
• n8n的AI代理节点整合来自专家的响应以生成最终答案。
• 最终答案发送回Webhook端点
• ElevenLabs对话AI代理通过webhook从knowledge_base工具中接收响应，然后将其简化为对话格式并将文本转化为语音。

如何使用

您需要一个InfraNodus GraphRAG API账户和密钥来使用此工作流。

• 创建一个InfraNodus账户
• 在https://infranodus.com/api-access获取API密钥并为InfraNodus HTTP节点创建Bearer授权密钥。
• 在InfraNodus中为每个专家创建一个单独的知识图（使用PDF/内容导入选项）
• 对于每个图，在工作流中，将图的名称粘贴到body name字段。
• 保持其他设置不变或在InfraNodus访问点页了解更多关于它们的信息。
• 一旦你将一个或多个图作为专家添加到你的流程，向OpenAI节点添加LLM密钥并启动工作流
• 你还需要设置一个ElevenLabs账户并设置一个对话AI代理。在n8n工作流的后注中查看完整的分步骤描述，或者查看我们的关于设置ElevenLabs AI语音代理的支持文章
• 一旦语音AI代理准备就绪，你可能希望将其与文本AI聊天机器人工作流结合，这样用户就可以在文本和语音互动之间做出选择。在这种情况下，你可能会感兴趣我们的免费开源网站弹出式聊天组件popupchat.dev，你可以在这里创建一个嵌入代码，添加到你的博客或网站上，允许用户选择文本或语音互动。

要求

• 一个InfraNodus账户和API密钥
• 一个OpenAI（或其他LLM）API密钥
• 一个ElevenLabs账户

常见问题

1. 我应该瞄准多少个“专家”？

我们建议将专家的数量定为团队中最佳人数，通常是2-7人。如果您添加更多的专家，您的AI协调代理将难以选择最适合用户查询的“专家”工具。您可以通过在AI代理描述中指定它最多可以选择3-7个专家来提供响应来减轻这种情况。

2. 为何使用InfraNodus GraphRAG而不用标准矢量存储来获取知识？

首先，矢量存储库的设置和更新非常复杂。您需要为此设置一个单独的工作流程，决定矢量维度，为您的知识添加元数据，等等。
有了InfraNodus，您就拥有了一个完整的RAG/GraphRAG解决方案，它易于设置，并提供高质量的响应，这些响应将整体结构和您想法之间的关系纳入考虑。

3. 为什么不使用ElevenLabs自己的知识？

其中的一个原因是您希望您的知识库放在一个地方，这样您就可以在其他n8n工作流中重用它。另一个原因在于，当您与代理进行对话时，您不会在“专家”之间有很好的分离。所以，您获得的答案将是基于您上传的所有书籍/文章的最匹配项，而使用InfraNodus GraphRAG设置，您可以更好地控制哪些图被咨询作为专家，并有明确的方式来展示这些数据。

自定义此工作流

您可以使用此工作流与Telegram机器人，这样您可以通过Telegram与其互动。我们GitHub上的n8n工作流仓库中有更多的定制选项。

请查阅https://support.noduslabs.com/hc/en-us/articles/20318967066396-How-to-Build-a-Text-Voice-AI-Agent-Chatbot-with-n8n-Elevenlabs-and-InfraNodus上此工作流的完整设置指南

还请查看带有演示的视频教程：