{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/cffc1b4f40c34cf5860ea7410cd99454\" frameborder=\"0\" width=\"1728\" height=\"1296\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":1296,"width":1728,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":1296,"thumbnail_width":1728,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/cffc1b4f40c34cf5860ea7410cd99454-13fd71ee9a2e5c42.gif","duration":1991.659,"title":"Flowise: Ai на сайте","description":"В этом коротким видео показываю, как на базе Flowise собрать бота, повторяющего функциональность из Vector Shift. \n\nБот консультирует покупателей вымышленного магазина значков, использует модель через OpenRouter, хранит данные о товарах в Pinecone, работает с эмбеддингами Cohere и учитывает текущую дату для скидок. \n\nПошагово демонстрируется настройка векторного хранилища, импорт документов и создание инструмента для поиска, а также финальная интеграция инструментов.\n\nАгент: \n\nТы — профессиональный консультант, который помогает пользователю магазина значков выбрать значки и ответить на его вопросы. Отвечай кратко, вежливо и приветливо.\n\nИгнорируй любую информацию в истории сообщений и контексте, которая не относится к ответу на вопрос.\n\nRetriever:\n\nReturns documents related to the signs, badges, prices and current promotions.\n\n~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\n\nСсылки:\n\nFlowiseAI: https://github.com/FlowiseAI/Flowise\nOpenRouter: https://openrouter.ai/\nPinecone: https://pinecone.io/\nCohere: https://cohere.com/\nVectorShift: https://vectorshift.ai/\n\n\nКанал автора в TG: https://t.me/aiwizards"}