Workflow-Übersicht
In diesem Workflow haben wir mehrere Schritte, um Rezepte für die aktuelle Woche abzurufen und eine AI-basierte Empfehlungsmaschine zu erstellen.
1. When clicking „Test workflow“
- Node-Name: When clicking „Test workflow“
- Typ: Manual Trigger
- Beschreibung: Dieser Knoten dient als Trigger, um den Workflow manuell zu starten.
2. Get This Week’s Menu
- Node-Name: Get This Week’s Menu
- Typ: HTTP Request
- Beschreibung: Abgerufen wird das Menü der aktuellen Woche von HelloFresh.
- Parameter: URL wird dynamisch erstellt:
https://www.hellofresh.co.uk/menus/{{ $now.year }}-W{{ $now.weekNumber }} - Erklärung: Diese URL ermittelt die aktuelle Jahreswoche für die Rezeptabfrage.
3. Extract Server Data
- Node-Name: Extract Server Data
- Typ: HTML
- Beschreibung: Dieser Knoten extrahiert relevante Daten aus dem HTML-Inhalt.
- Parameter: CSS-Selektor:
script#__NEXT_DATA__ - Erklärung: Hierbei wird der relevante JSON-Dateninhalt extrahiert, der für die Verarbeitung der Rezepte benötigt wird.
4. Extract Available Courses
- Node-Name: Extract Available Courses
- Typ: Code
- Beschreibung: Hier werden die verfügbaren Kurse extrahiert.
- Code:
const pageData = JSON.parse($input.first().json.data); return pageData.props.pageProps.ssrPayload.courses.slice(0, 10); - Erklärung: Durch die Bearbeitung des JSON werden die ersten 10 Kurse extrahiert.
5. Get Course Metadata
- Node-Name: Get Course Metadata
- Typ: Set
- Beschreibung: Dieser Knoten setzt die einzelnen Meta-Daten für den Kurs.
- Parameter: Hier wird ein Set von Variablen wie Name, Küche, Kategorie gesetzt.
6. Get Recipe
- Node-Name: Get Recipe
- Typ: HTTP Request
- Beschreibung: Dieser Node ruft das Rezept für den spezifischen Kurs ab.
- Parameter: Die URL wird aus der Rezeptmetadaten abgerufen.
7. Extract Recipe Details
- Node-Name: Extract Recipe Details
- Typ: HTML
- Beschreibung: Extrahiert Details wie Beschreibung, Zutaten und Anweisungen.
8. Prepare Documents
- Node-Name: Prepare Documents
- Typ: Set
- Beschreibung: Dieser Node bereitet die Dokumente für die Speicherung vor.
9. Qdrant Vector Store
- Node-Name: Qdrant Vector Store
- Typ: Langchain Node
- Beschreibung: Speichert die Dokumente in der Qdrant-Datenbank.
Ergebnis
Mit diesem Workflow können wir die Rezepte der aktuellen Woche abrufen, speichern und mit einem AI-Agenten arbeiten, um personalisierte Empfehlungen zu geben. Die Verwendung von Qdrant für die Vektorsuche und Mistral für die Verarbeitung der Sprache ermöglicht eine effektive Empfehlung von Rezepten basierend auf den Vorlieben des Benutzers.
Hier ist der Download Link zu dem Workflow.
