video1.0<iframe src="https://www.loom.com/embed/cffc1b4f40c34cf5860ea7410cd99454" frameborder="0" width="1728" height="1296" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>12961728Loomhttps://www.loom.com12961728https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/cffc1b4f40c34cf5860ea7410cd99454-13fd71ee9a2e5c42.gif1991.659В этом коротким видео показываю, как на базе Flowise собрать бота, повторяющего функциональность из Vector Shift. Бот 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. Пошагово демонстрируется настройка векторного хранилища, импорт документов и создание инструмента для поиска, а также финальная интеграция инструментов. Агент: Ты — профессиональный консультант, который помогает пользователю магазина значков выбрать значки и ответить на его вопросы. Отвечай кратко, вежливо и приветливо. Игнорируй любую информацию в истории сообщений и контексте, которая не относится к ответу на вопрос. Retriever: Returns documents related to the signs, badges, prices and current promotions. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Ссылки: FlowiseAI: https://github.com/FlowiseAI/Flowise OpenRouter: https://openrouter.ai/ Pinecone: https://pinecone.io/ Cohere: https://cohere.com/ VectorShift: https://vectorshift.ai/ Канал автора в TG: https://t.me/aiwizards