Hey n8n Experts!!
I am new to n8n. I want to build an ai bot having knowledge base of youtube video (hindi and english videos) and conversation must be remember by ai and answer with previous conversation and other knowledgebase be same
I hope I clearly mention my requirements.
Hi @Digispyzone Welcome!
AI Automation Specialist here, let me help you, first get yourself bunch of youtube video transcriptions (yes transcriptions, cause we need the AI to understand the context), once you have those, goto Pincone, create a vector database and now everything is good to go, just hop into n8n setup a RAG workflow you will see on google you will get it, inject all those transcribes to pinecone store, and now once that is done you can move ahead to creating your chatbot by adding a chat trigger attached to AI agent and a simple memory + an OpenAI model and in tool attach pinecone vector store and that is really it, let me know if you get stuck somewhere!
la partie que la réponse ci-dessus saute est généralement là où les gens se retrouvent bloqués : mettre réellement les transcriptions dans n8n. quelques options honnêtes pour cette étape, puisque vos vidéos sont en hindi + anglais :
1. l’API YouTube officielle ne retourne les sous-titres que pour les vidéos que vous possédez, donc ça ne marchera pas pour des vidéos arbitraires.
2. les astuces HTTP courantes (scraper la page de lecture ou le point de terminaison timedtext) tendent à fonctionner sur une machine locale mais cassent sur le cloud n8n. YouTube vérifie les bots sur les adresses IP des datacenters, donc la requête revient vide ou avec une page « confirmez que vous n’êtes pas un bot ».
3. Whisper sur l’audio téléchargé fonctionne pour n’importe quelle langue, mais vous devez d’abord télécharger l’audio, ce qui pose le même problème d’IP, et c’est plus cher par vidéo.
déclaration, je maintiens un nœud communautaire exactement pour cela : n8n-nodes-fetchworks (Paramètres, Nœuds communautaires, installer n8n-nodes-fetchworks). il récupère les sous-titres existants, y compris les sous-titres hindi générés automatiquement, et fait la récupération côté serveur via notre acteur Apify donc le problème d’IP cloud disparaît. l’acteur est payant, environ 2 $ par 1k transcriptions via votre compte Apify, et l’offre gratuite Apify est suffisante pour tester. npm : https://www.npmjs.com/package/n8n-nodes-fetchworks
une fois que vous avez le texte de la transcription, le conseil RAG ci-dessus est juste : fragmentez chaque transcription, intégrez dans Pinecone, attachez le magasin vectoriel comme outil sur votre agent IA avec la mémoire de chat. les transcriptions hindi s’intègrent bien avec les modèles d’intégration OpenAI standard, donc vous pouvez conserver un index pour les deux langues.