Настройка медоидов и порогов аномалий для изображений…

Этот шаблон автоматизации решает задачу подготовки кластерной модели для последующего обнаружения аномалий в изображениях сельскохозяйственных культур. Он подходит для ML-инженеров и агротехнологических компаний, которым необходимо регулярно обновлять эталонные центры кластеров и устанавливать пороги отклонений на основе новых данных.

## Кому подойдёт
- Специалисты по компьютерному зрению, работающие с классификацией растений
- Инженеры машинного обучения, внедряющие системы обнаружения аномалий
- Агротехнологические компании, автоматизирующие анализ изображений урожая
- Разработчики, использующие векторные базы данных для семантического поиска

## Что делает автоматизация
- Запускается вручную после добавления новых изображений культур
- Вычисляет матрицу расстояний между векторами изображений в Qdrant
- Генерирует текстовые эмбеддинги описаний с помощью Voyage AI для мультимодального анализа
- Определяет медоиды — наиболее типичные представители каждого кластера (например, пшеница, бананы)
- Устанавливает пороги отклонений для дальнейшей детекции аномалий
- Сохраняет метаданные о центрах кластеров и порогах обратно в Qdrant

## Что входит в пакет
- Готовый workflow для n8n
- Логика триггеров и обработчиков на основе manual_trigger
- Интеграции с Qdrant Cloud, Voyage AI API и Google Cloud Storage
- Базовая текстовая инструкция по запуску и адаптации

## Что нужно для запуска
- Аккаунт в n8n (самостоятельное развёртывание или облачная версия)
- Доступ к Qdrant Cloud с коллекцией векторов изображений
- API-ключ от Voyage AI для генерации текстовых эмбеддингов
- Доступ к Google Cloud Storage для хранения исходных данных и метаданных

## Польза и эффекты
- Автоматизированная настройка эталонных кластеров без ручного пересчёта
- Поддержка двух подходов: визуальные и текстовые эмбеддинги для повышения точности
- Готовые пороги аномалий для последующего использования в системах контроля качества
- Централизованное хранение метаданных кластеров в Qdrant
- Возможность регулярного обновления моделей при появлении новых данных
- Экономия времени на этапе предобработки перед запуском детектора болезней или брака

## Важное о формате продукта и поддержке
**Важно:** вы приобретаете именно готовый шаблон сценария автоматизации. Разворот под вашу инфраструктуру, интеграция с конкретными аккаунтами и сервисами, индивидуальная помощь в настройке, доработки под нестандартные стеки и любая консультационная поддержка оказываются отдельно и оплачиваются по индивидуальному тарифу. Для обсуждения доработок и индивидуальной помощи вы можете связаться через Telegram: @gleb923.