[AI/LangChain] Output Parser 4
该工作流利用强大的语言模型自动处理自然语言请求，生成结构化且符合规范的输出数据。其核心亮点在于集成了自动修正输出解析器，能够智能修正不符合预期的输出，从而确保数据的准确性与一致性。此外，工作流定义了严格的JSON Schema进行输出验证，解决了传统语言模型生成结果缺乏结构化的问题，显著降低了人工校验和修正的成本，适用于需要高质量数据的各类自动化任务。
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工作流名称
[AI/LangChain] Output Parser 4
主要功能和亮点
该工作流利用LangChain和OpenAI的强大语言模型，自动处理输入的自然语言请求，生成结构化且格式规范的输出数据。其核心亮点是集成了“自动修正输出解析器”，能够在输出格式不符预期时，智能调用语言模型进行自动修正，保证最终数据的准确性和一致性。此外，工作流定义了严格的JSON Schema来验证输出结构，增强了数据的可靠性。
解决的核心问题
传统语言模型生成的结果往往缺乏结构化和规范化，导致后续数据处理困难。此工作流解决了语言模型输出格式不一致、错误难以自动检测和修正的问题，实现了从自由文本到结构化数据的可靠转换，显著降低人工校验和修正的成本。
应用场景
- 需要将自然语言查询转化为结构化数据的自动化任务
- 数据采集与整理，如地理信息、统计数据的自动提取
- 智能问答系统中对答案格式的严格控制
- 任何依赖语言模型输出并要求高数据质量的业务流程
主要流程步骤
- 手动触发执行：通过“Execute Workflow”按钮启动流程。
- 设置输入提示：定义查询内容（本例为“返回美国面积最大的5个州及其3个最大城市和人口”）。
- 调用LLM链：使用OpenAI Chat模型处理输入，生成初步回答。
- 自动修正输出：若输出不符合预设的JSON Schema，调用另一个OpenAI Chat模型尝试自动修正。
- 结构化输出解析：使用定义好的结构化输出解析器对修正后的结果进行格式验证和解析。
- 结果反馈：返回符合规范的结构化数据结果。
涉及的系统或服务
- n8n：作为流程自动化和节点管理平台
- OpenAI Chat Model：提供自然语言理解和生成能力
- LangChain节点：实现语言模型链路管理和输出解析
- 手动触发（Manual Trigger）节点：启动工作流
- 结构化输出解析器（Structured Output Parser）：基于JSON Schema验证输出格式
- 自动修正输出解析器（Auto-fixing Output Parser）：利用LLM自动修正非标准输出
适用人群或使用价值
- 数据分析师和自动化工程师，需要高质量结构化数据的用户
- 开发基于AI的智能问答和数据抽取系统的技术人员
- 产品经理和业务方，期望提升AI结果稳定性和准确性
- 任何希望通过自动化工作流减少手工数据清洗和校验的团队
此工作流通过智能结合语言模型与结构化验证，极大提升了自然语言生成数据的实用价值和可靠性，是面向数据驱动智能应用的理想解决方案。
智能文本事实核查助手
智能文本事实核查助手能够高效地对输入的文本进行逐句拆分和事实核查，利用定制的AI模型快速识别和纠正错误信息。该工具生成结构化报告，列出错误陈述和整体准确性评估，帮助内容创作者、编辑团队及科研机构提升文本的准确性与质量控制，解决传统人工审查耗时费力的问题，适用于新闻、学术、内容审核等多个领域。
RAG AI Agent with Milvus and Cohere
该工作流通过集成向量数据库和多语言嵌入模型，实现了智能文档处理与问答系统。它能够自动监测并处理Google Drive中的PDF文件，提取文本并生成向量，支持高效的语义检索和智能回答。用户可以快速访问海量文档信息，提升多语言内容的管理与查询效率，且适用于企业知识库、客服机器人及专业领域的自动索引与查询等场景。
Multi-Agent Conversation（多智能体对话）
该工作流实现了用户与多个AI智能体的同时对话，支持个性化配置每个智能体的名称、指令和语言模型。用户可通过@提及特定智能体，系统动态调用多个智能体，避免重复节点创建，并支持多轮对话记忆，提升交互的连贯性。适用于智能问答、决策辅助、教育培训等场景，满足复杂多样的交互需求。
基于文件内容的智能问答与文献引用生成工作流
该工作流通过自动从Google Drive下载指定文件并将其内容拆分成可管理的文本块，实现了高效的信息检索和智能问答。用户可以通过聊天接口提问，系统会利用向量数据库和OpenAI模型快速查找相关内容，并生成准确的回答，同时附带文献引用。此流程显著提升了文档信息的获取效率和答案的可信度，适用于学术研究、企业知识管理和客户支持等多个场景。
Daily Cartoon (w/ AI Translate)
该工作流每天自动获取《Calvin and Hobbes》漫画，提取图片链接，并利用AI将漫画对白翻译成英文和韩文。最终，带有原文和译文的漫画将自动推送到Discord频道，方便用户实时获取最新内容。此流程省去了手动访问网站的繁琐，实现了多语言漫画的智能化分享，适合漫画爱好者、内容运营者及语言学习者使用。
图像内容多模态嵌入与向量搜索工作流
该工作流通过自动从Google Drive下载图片，提取颜色信息和语义关键词，结合先进的多模态AI模型生成嵌入文档并存储在内存向量库中，支持基于文本的图像向量搜索。它解决了传统图像搜索效率低和准确性不足的问题，适用于数字资产管理、电商推荐、媒体分类等场景，提升了图像管理和检索的智能化水平。
Summarize YouTube videos（YouTube 视频内容自动摘要）
该工作流能自动获取YouTube视频的转录文本，并利用人工智能技术提炼出核心要点，生成简明的文字摘要。通过这一过程，用户可以快速掌握视频的关键信息，节省观看冗长视频的时间。适合内容创作者、研究人员和专业人士，帮助他们高效获取和管理有价值的信息，实现知识的快速转化与应用。
LLM Chaining examples
该工作流展示了如何通过多步链式调用大型语言模型，逐步分析和处理网页内容。用户可以选择顺序、迭代或并行处理方式，以满足不同场景需求。它支持上下文记忆管理，提升对话连续性，并通过Webhook接口实现与外部系统的集成。适用于网页内容自动分析、智能助理和复杂问答系统，既适合初学者，也满足高级用户的扩展需求。