API Schema Crawler & Extractor（API架构爬取与提取工作流）
API架构爬取与提取工作流是一款智能化的自动化工具，能够高效地搜索、爬取和提取指定服务的API文档。通过整合搜索引擎、网页爬虫和大语言模型，该工作流不仅能精确识别API操作，还能将信息结构化存储至Google Sheets，并生成定制化的API架构JSON文件，便于集中管理和分享，极大地提升了开发和集成的效率，帮助用户快速获取和整理API信息。
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工作流名称
API Schema Crawler & Extractor（API架构爬取与提取工作流）
主要功能和亮点
本工作流通过自动化流程，实现对指定服务的API文档的智能搜索、内容爬取、信息提取及自定义API架构生成。核心亮点包括：
- 自动从谷歌搜索获取与目标服务API相关的网页链接
- 利用Apify平台进行网页内容爬取，过滤无关资源，确保数据精准
- 采用Google Gemini大语言模型（LLM）进行内容分类、API操作提取、产品识别等智能处理
- 将提取的API操作结构化后存储于Google Sheets，方便管理与查看
- 生成定制化API架构JSON文件，并上传至Google Drive，实现文档的集中管理
- 多阶段流程设计（研究、提取、生成），支持异步批量处理与状态跟踪
解决的核心问题
- 传统手动查找API文档繁琐且容易遗漏关键信息
- API文档格式多样，结构不统一，难以快速提取有效API操作数据
- 需要统一管理和生成标准化的API架构文档，提升开发与集成效率
应用场景
- 软件研发团队需要快速了解第三方服务API详情
- API文档自动化采集与维护系统
- 产品经理或技术分析师进行API服务调研和对比分析
- 自动化测试或集成平台需要动态获取API接口信息
- 数据驱动的API目录或知识库建设
主要流程步骤
- 研究阶段：
- 从Google Sheets获取待研究服务列表
- 通过Google搜索API相关文档链接
- 利用Apify爬取网页内容，去除无关文件
- 将爬取内容存入向量数据库（Qdrant）以便后续检索
- 提取阶段：
- 根据研究阶段结果，从Google Sheets提取待处理项
- 查询向量数据库，定位相关产品和文档内容
- 使用Google Gemini模型抽取REST API操作（GET、POST、PATCH、DELETE等）
- 将提取的API操作信息写入Google Sheets
- 生成阶段：
- 获取所有提取完成的API操作数据
- 使用代码节点整合并生成定制化JSON格式的API架构文档
- 上传生成的文档至Google Drive，便于分享和存档
涉及的系统或服务
- Google Sheets：作为数据库，存储服务列表、爬取及提取的中间数据和结果
- Apify：用于网页内容抓取和批量爬取管理
- Google Gemini模型（LLM）：执行文本分类、信息抽取和语义搜索
- Qdrant向量数据库：存储网页内容的向量表示，实现高效语义检索
- Google Drive：存储生成的API架构文档文件
- n8n自动化平台：整合以上服务，实现流程自动化
适用人群或使用价值
- API开发者、架构师和技术分析师，可以快速自动化获取和整理API信息，提升工作效率
- 产品经理和业务分析师，帮助理解服务功能和API能力，支持决策和规划
- 自动化测试及集成团队，实现动态API文档更新和管理
- 任何需要批量调研和维护多服务API文档的企业或团队
综上所述，API Schema Crawler & Extractor工作流是一套高度自动化、智能化的API文档采集与处理方案，通过结合搜索引擎、网页爬虫、大语言模型和向量数据库，实现API操作的精准识别与结构化管理，显著简化了API文档的调研和生成流程，极大提升了用户的生产力与数据利用价值。
Create AI-Ready Vector Datasets for LLMs with Bright Data, Gemini & Pinecone
该工作流通过自动化方式，从网页抓取数据，提取和格式化内容，生成高质量文本向量嵌入，并将其存储在向量数据库中，形成一个完整的数据处理闭环。结合高效的数据爬取、智能内容提取和向量检索技术，用户能够快速构建适用于大语言模型训练的向量数据集，提升数据质量与处理效率，适用于机器学习、智能搜索和知识管理等多个场景。
AI Document Assistant via Telegram + Supabase
此工作流将Telegram机器人转变为智能文档助理，用户可通过Telegram上传PDF文档，系统自动解析并生成语义向量，存储于Supabase数据库中，便于智能检索与问答。机器人利用强大的语言模型实时回答复杂问题，支持丰富的HTML格式输出和自动拆分长回复，确保信息清晰展示。此外，集成天气查询功能，增强用户体验，适用于个人知识管理、企业助手、教育辅导和客服支持等场景。
自动文档笔记生成与导出工作流
该工作流通过监控本地文件夹，实现新文档的自动提取、智能摘要、向量存储，并生成学习笔记、简报和时间线等多种格式的文档。支持PDF、DOCX及纯文本等多种文件格式，结合先进的AI语言模型和向量数据库，提升内容理解与检索能力，显著减少传统文档整理所需的时间，适合学术研究、培训、内容创作及企业知识管理等场景，极大提高信息提炼和使用的效率。
智能文档问答 - 基于Google Drive与Pinecone的向量检索聊天系统
这个工作流主要实现了从Google Drive自动下载文档，并利用OpenAI进行文本处理和向量生成，存储在Pinecone向量数据库中。用户可以通过聊天界面快速进行自然语言提问，系统会基于向量检索返回相关答案。该方案有效解决了传统文档检索的低效与不精准问题，广泛适用于企业知识库、法律、科研及客服等场景，提升信息获取的便捷性与准确性。
Easily Compare LLMs Using OpenAI and Google Sheets
该工作流旨在自动化对比不同的大语言模型，通过用户聊天输入实时调用多个模型的独立响应，并将结果及上下文信息记录到Google Sheets中，方便后续评估和比较。支持记忆隔离管理，确保上下文准确传递，同时提供用户友好的模板，便于非技术人员参与模型效果评估，提升团队的决策效率和测试准确性。
AI Agent to chat with you Search Console Data, using OpenAI and Postgres
该工作流构建了一款智能AI聊天代理，用户可以通过自然语言与其对话，实时查询和分析Google Search Console中的网站数据。借助OpenAI的智能对话理解能力和Postgres数据库的历史记忆存储，用户无需了解API细节即可轻松获取精准的数据报告。同时，该代理能主动引导用户，优化数据查询过程，提升用户体验，支持多轮对话，简化了数据分析和决策支持的流程。