Agent Milvus tool
该工作流通过自动抓取Paul Graham网站的最新文章，提取并处理文本内容后，将其转化为向量存储在Milvus数据库中。结合OpenAI的嵌入模型，实现基于知识库的智能问答和信息检索。支持手动触发和聊天消息触发AI响应，适用于研究人员、企业和内容创作者，提升信息管理和检索效率，简化知识库构建流程。
流程图
工作流名称
Agent Milvus tool
主要功能和亮点
该工作流自动抓取Paul Graham网站上的最新文章列表，提取文章链接并获取文章全文，经过文本处理与分块后，将内容加载进Milvus向量数据库。借助OpenAI的嵌入模型将文本转化为向量，再通过AI Agent结合Milvus向量检索，实现基于知识库的智能问答和信息检索。系统支持手动触发抓取和基于聊天消息触发AI响应，集成了强大的向量搜索与自然语言处理能力。
解决的核心问题
- 自动化抓取和更新长文本内容（如文章、论文）
- 将非结构化文本高效转化为向量化数据，支持语义搜索
- 结合AI Agent实现智能问答，提升信息检索效率
- 简化知识库构建流程，实现知识的快速加载与实时查询
应用场景
- 研究人员自动抓取和管理学术文章或技术文档
- 企业构建内部知识库，实现智能问答与信息检索
- 内容创作者自动采集参考资料，辅助内容生成
- AI聊天机器人结合专业文档，提升回答准确性和专业性
主要流程步骤
- 手动触发工作流执行
- 访问Paul Graham文章列表页面，抓取文章链接
- 提取文章URL，限定抓取前三篇文章
- 访问文章链接，获取网页全文内容
- 过滤网页内容，提取纯文本部分
- 通过递归字符文本分割器对文本进行分块处理
- 利用OpenAI生成文本向量嵌入
- 将向量数据插入Milvus向量数据库（覆盖旧数据）
- 配置Milvus向量数据库作为AI Agent的知识检索工具
- 监听聊天消息，触发AI Agent调用Milvus工具进行智能问答
涉及的系统或服务
- Paul Graham个人文章网站（http://www.paulgraham.com）
- Milvus向量数据库（用于存储和检索向量化文本）
- OpenAI（用于生成文本嵌入和语言模型，支持GPT-4o-mini模型）
- n8n自动化平台节点（HTTP请求、HTML解析、文本分割、向量存储、AI Agent等）
适用人群或使用价值
- 数据科学家与AI工程师：快速搭建语义搜索与知识问答系统
- 内容管理与研究人员：自动化管理和检索大量文本内容
- 企业技术团队：构建智能客服或内部知识库助理
- AI开发者和产品经理：整合向量数据库与大语言模型，提升产品智能化水平
此工作流以自动化抓取和向量化文本为核心，结合Milvus和OpenAI强大能力，打造可扩展的智能知识库与问答系统，极大提升信息处理效率与智能交互体验。