Agente de planificación de viajes con búsqueda vectorial de Couchbase, Gemini 2.0 Flash y OpenAI

Este workflow utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) Google Gemini 2.0 Flash para crear un agente de viajes inteligente. El workflow comienza con un trigger de mensaje de chat. El mensaje se procesa usando un ‘Recursive Character Text Splitter’ para dividirlo en partes más pequeñas. Estas partes se convierten en embeddings usando OpenAI y se almacenan en una base de datos Couchbase con búsqueda vectorial. El agente, usando ‘AI Travel Agent’, recupera información relevante de Couchbase, basándose en la similitud vectorial con el mensaje del usuario. Finalmente, el agente genera una respuesta utilizando Gemini 2.0 Flash y la envía al usuario a través de un webhook. El workflow incluye una memoria simple para mantener el contexto de la conversación. En resumen, el workflow permite a los usuarios interactuar con un agente de viajes que puede acceder y procesar información relevante para planificar viajes, utilizando Gemini 2.0 Flash, OpenAI y Couchbase.