ИИ агент для психотерапевта

Техническое задание
На разработку ИИ-агента по книгам (RAG) и ВК-ботом
1. Цель проекта
Разработать ИИ-агента, который:
отвечает на вопросы пользователей во ВКонтакте (чат-бот)

использует книги из Google Drive как источник знаний

работает через n8n (аккаунт заказчика)

позволяет заказчику:

загружать новые книги самостоятельно

управлять векторной базой

редактировать prompt

2. Архитектура системы
VK Bot → n8n → OpenAI → Vector DB → Ответ клиенту
            ↑
      Google Drive (книги)
3. Основные компоненты
3.1 Оркестрация
n8n (размещается на VPS / VDS сервере заказчика, либо облачная версия)
3.2 Источник данных
Google Drive:

заказчик загружает книги вручную

3.3 Интерфейс
ВКонтакте бот:

Long Poll API или Callback API

обработка входящих сообщений

3.4 LLM
OpenAI API (ключ заказчика)
3.5 База данных и векторная база
(на аккаунте заказчика)
Supabase

4. Основной функционал
4.1 Загрузка и обработка книг (Google Drive ingestion)
Источник:
Google Drive

Поддерживаемые форматы:
PDF

DOCX

TXT

Workflow в n8n: Импорт книг
Trigger:
Cron (например, каждые 5–10 минут)

или manual запуск

Шаги:
Получение списка файлов из Google Drive

Проверка новых файлов (по ID / дате)

Скачивание файла

Извлечение текста

Очистка текста

Генерация embeddings:
через OpenAI API

Сохранение:
В БД сохраняется:
chunk_text

embedding

metadata:

file_name

google_drive_id

страница (если доступно)

дата загрузки
4.2 Векторный поиск
При вопросе пользователя:
Генерируется embedding вопроса

Выполняется поиск

Возвращаются Top-K чанков (3–10)

4.3 Генерация ответа
В OpenAI передается:
вопрос пользователя

найденный контекст

системный prompt

Модель должна:
отвечать строго по контексту

не выдумывать

4.4 Взаимодействие через ВК-бот
Workflow: VK Bot Handler
Trigger:
Webhook (Callback API VK)

Основной сценарий:
Пользователь задаёт вопрос

Вызов retrieval

Вызов OpenAI

Отправка ответа в VK

5. Управление системой
5.1 Самостоятельная загрузка книг
Пользователь:
загружает файлы в Google Drive

система автоматически:

находит новые файлы

индексирует их

5.2 Управление векторной базой
Должно быть доступно:
удаление документа

переиндексация

обновление embeddings

5.3 Управление prompt
Prompt хранится:
в n8n variables

Заказчик может:
изменить prompt через сценарий шаблона n8n

6. Требования к n8n workflows
6.1 Import Books Workflow
Google Drive node

Function node (chunking)

OpenAI node (embeddings)

Vector store node

6.2 QA Workflow (вопрос-ответ)
Webhook (VK)

OpenAI (embedding)

Vector store (vector search)

OpenAI (completion)

HTTP response (VK)

7. Результат разработки
В результате должно быть:
настроенный n8n (на аккаунте заказчика)

интеграция:

Google Drive

VK Bot

OpenAI
вкpo
Supabase

Vector store

управление prompt
8. Критерии приемки
Система считается готовой если:
книги из Google Drive используются в ответах

новые книги можно загружать через Google Drive и они автоматически индексируются

prompt можно менять без разработчика

для сервисов и интеграций используются аккаунты заказчика