e-mail Chatbot with both semantic and structured RAG, using Telegram and Pgvector

该工作流实现了一个智能邮件问答机器人,用户可以通过Telegram与其互动,快速查询个人电子邮件。它结合了语义检索和结构化SQL查询,能够理解自然语言问题,精准定位邮件内容和时间信息,从而提供准确答案。此系统特别适合需要高效邮件管理的个人和企业用户,提升了邮件查询的智能化和便捷性。

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邮件问答语义检索

工作流名称

e-mail Chatbot with both semantic and structured RAG, using Telegram and Pgvector

主要功能和亮点

该工作流打造了一个智能邮件问答机器人,结合了语义检索(基于向量搜索)与结构化数据库查询(SQL),实现对个人电子邮件数据库的高效智能问答。用户可通过Telegram聊天界面或n8n内置聊天直接交互,机器人能够理解自然语言问题,自动拆解并调用向量搜索与SQL查询双重引擎,精准定位邮件内容和相关时间信息,给出准确的答案。

解决的核心问题

传统邮件搜索大多依赖关键词匹配,难以理解语义和上下文,尤其是涉及时间范围和事件细节的查询。该工作流通过结合Pgvector的向量化语义搜索和SQL的结构化查询,解决了邮件内容语义理解与时间精准检索的难题,实现了对复杂邮件查询的智能响应。

应用场景

  • 个人或企业用户快速查询邮件历史,如查找会议安排、面试时间、服务注册时间等具体信息
  • 通过Telegram随时随地以对话形式检索邮件内容
  • 实现邮件数据的语义问答,提升邮件管理效率和信息获取便捷性
  • 作为智能助理辅助用户管理和回顾邮件沟通记录

主要流程步骤

  1. 触发入口:通过Telegram消息触发或n8n内置聊天触发工作流启动
  2. 会话管理:生成并管理会话ID,支持上下文记忆
  3. 自然语言理解:将用户输入文本传给AI Agent,解析查询意图
  4. 语义向量检索:调用Pgvector向量数据库对邮件文本进行语义搜索,检索相关邮件片段
  5. 结构化SQL查询:结合向量检索结果中的邮件ID,调用SQL查询工具,获取邮件具体结构化信息(如日期、主题)
  6. 答案生成与格式化:AI Agent综合双重查询结果,生成精准答案,并格式化响应内容
  7. 响应输出:将答案分段处理并通过Telegram消息批量回复用户,保证信息完整且易读

涉及的系统或服务

  • Telegram:作为主要的用户交互界面,触发消息接收与回复
  • Postgres PGVector:存储邮件的向量化嵌入,实现语义检索
  • SQL数据库(Postgres):存储邮件结构化数据,支持精确的SQL查询
  • n8n LangChain节点:实现AI Agent、向量检索、SQL查询工具的集成与调用
  • OpenAI模型(mistral-small3.1)Ollama Embeddings:提供语言理解与向量生成能力

适用人群或使用价值

  • 邮件管理需求高的个人用户,希望通过自然语言快速查询邮件历史
  • 企业用户和团队,需高效查询和梳理大量邮件沟通记录
  • 开发者和自动化工程师,想要构建智能邮件问答助手,提升办公自动化水平
  • AI与数据结合的应用场景,推动邮件内容的智能检索与信息洞察

此工作流通过先进的语义与结构化检索融合技术,赋能用户以对话形式智能查询邮件,极大提升邮件搜索的智能化和便捷性。

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