Интеграция автомобильной базы с AI-консультантом через NocoDB и Qdrant

Пожалуйста, не пишите, если есть желание много заработать! Задача простая и рутинная. Нужен только конект, всё уже работает.

Общая цель:

Настроить автоматическую интеграцию между Google Таблицей (мастер-база автомобилей), NocoDB (основное API-хранилище), Qdrant (векторный поиск) и создать основу для AI-инструмента, владеющего информацией о складе автомобилей.

Этап 1: Интеграция Google Sheets → NocoDB

Исходные данные (Google Таблица):

Столбцы:

ID

Страна производитель

Марка

Модель

Цвет

Цена

Год выпуска

V двигателя

Топливо

КП

Прив

Руль

Пробег

Статус

Примечание

VIN

Бронь

Ответственный

ЗАДАТОК

Ссылка на фото

Ссылка на аукцион

Rutube

колонка "выгружено" (Text), чтобы отмечать обработанные записи

Требования:

Таблица в NocoDB создана.

Обеспечить автоматическую синхронизацию между Google Таблицей и NocoDB.

Решение должно учитывать добавление новых строк.

Должно быть учтено изменение информации и их синхронизация с NocoDB

Инструмент и подход для интеграции может быть предложен исполнителем (n8n,  и т.д.).

Этап 2: Генерация векторов и загрузка в Qdrant

Требования:

Из NocoDB получать записи о машинах

Собирать для каждого авто описание в текстовом виде (prompt для embeddings)

Получать вектор через OpenAI Embeddings API (text-embedding-3-small, 1536 dims)

Загружать в Qdrant вектор + ID + метаданные (brand, model, year, price, id)

Повторная загрузка должна обновлять вектор если изменились данные

Этап 3: Использование Qdrant для поиска по складу автомобилей

Требования:

Qdrant используется как инструмент семантического поиска по складу автомобилей

Предусмотреть архитектуру для поиска по смыслу (похожие авто, рекомендации и т.д.)

Настроить индекс коллекции в Qdrant (например, autos)

Описать, как обращаться к Qdrant API для поиска и получения ID автомобилей

По ID предоставлять полные данные из NocoDB