Create AI-Ready Vector Datasets for LLMs with Bright Data, Gemini & Pinecone

工作流名称

Create AI-Ready Vector Datasets for LLMs with Bright Data, Gemini & Pinecone

主要功能和亮点

本工作流实现了从网页数据抓取、内容提取、结构化格式化，到生成向量化嵌入并存储于Pinecone向量数据库的完整闭环。结合了Bright Data的高效爬取能力、Google Gemini强大的AI语言模型与嵌入生成能力，以及Pinecone的向量检索存储，打造适用于大语言模型（LLMs）训练和推理的AI就绪向量数据集。

解决的核心问题

• 自动化获取并处理互联网实时数据，避免手动爬取和清洗的繁琐。
• 利用AI模型对网页内容进行智能提取和结构化，提升数据质量。
• 生成高质量的文本向量嵌入，方便后续的相似度搜索和知识检索。
• 实现数据的持久化存储与快速调用，助力构建可扩展的向量数据库。

应用场景

• 机器学习和自然语言处理领域，用于构建训练数据集。
• 智能搜索引擎，提升搜索结果的相关性和精准度。
• 知识管理与问答系统，支持基于内容的快速检索。
• 内容聚合与分析，自动化处理海量网页信息。

主要流程步骤

1. 手动触发工作流：通过“Test workflow”按钮启动。
2. 设置抓取目标和Webhook地址：指定需要爬取的网页URL和回调Webhook。
3. 调用Bright Data API进行网页数据抓取，获取原始网页内容。
4. 结构化JSON数据格式化：通过Google Gemini模型对抓取到的原始数据进行格式化，输出符合预定义JSON结构的数据。
5. 信息提取与内容整理：利用AI Agent智能提取关键内容并进行数据清洗处理。
6. 文本拆分：将长文本递归拆分为适合嵌入的更小片段。
7. 生成文本嵌入向量：调用Google Gemini嵌入模型生成向量表示。
8. 插入Pinecone向量数据库：将生成的向量数据存入Pinecone，支持高效检索。
9. Webhook通知：将结构化数据及AI Agent的处理结果发送至指定Webhook地址，方便后续集成和监控。

涉及的系统或服务

• Bright Data：高效的网页数据爬取服务。
• Google Gemini (PaLM API)：AI语言模型与文本嵌入生成。
• Pinecone：云端向量数据库，用于存储和检索向量数据。
• Webhook：用于接收处理后结果的回调通知。
• n8n：自动化工作流平台，负责整体流程编排和节点管理。

适用人群或使用价值

• AI工程师与数据科学家：快速构建高质量训练数据集，提升模型效果。
• 产品经理与技术团队：实现自动化数据采集与处理，节省人力成本。
• 开发者与系统集成商：通过Webhook实现与现有系统的无缝对接。
• 研究人员与分析师：获得结构化且向量化的数据，支持深入分析与探索。

此工作流帮助用户轻松搭建从数据采集到向量存储的闭环，极大提升了构建大语言模型或智能检索系统的数据准备效率和数据质量。