Google Drive Automation
该工作流实现了对Google Drive中特定文件夹的PDF文件自动监控与处理，包括文件下载、内容提取和清洗。处理后的文档内容被转化为向量嵌入并存储于Pinecone数据库，同时支持用户通过聊天接口进行智能问答，结合上下文信息提供准确的回答。此流程提高了文档管理的效率，简化了信息检索，适合企业和团队用于快速获取所需文档信息。
流程图
工作流名称
Google Drive Automation
主要功能和亮点
该工作流实现了对Google Drive指定文件夹中新建PDF文件的自动监控、下载、内容提取与清洗，并将处理后的文档内容生成向量嵌入后存储于Pinecone向量数据库。同时支持用户通过聊天接口输入查询，结合Pinecone中检索到的相关文档上下文，调用Google Gemini语言模型进行智能问答，提供精准且上下文丰富的回答。
亮点包括：
- 实时监控Google Drive特定文件夹，自动响应文件新增事件
- 自动下载并解析PDF文件内容，进行文本清洗和规范化
- 利用Google Gemini模型生成高质量文本向量，实现文档向量化存储
- 通过Pinecone向量数据库高效检索相关文档，实现语义级别的内容匹配
- 集成聊天触发器和AI智能问答，实现基于文档内容的交互式查询
- 采用多步骤流水线，保证数据处理的自动化和高效性
解决的核心问题
- 解决手动管理和查询Google Drive内大量PDF文档内容的低效问题
- 实现文档内容自动抽取、结构化和语义索引，方便快速检索
- 通过智能问答接口，提升用户查询文档信息的便捷性和准确性
应用场景
- 企业或团队需要自动管理和检索存储在Google Drive中的合同、报告、技术文档等PDF文件
- 知识库构建与维护，基于文档内容实现智能问答支持
- 需要结合向量数据库和大语言模型进行文档语义搜索的场景
- 自动化办公流程，减少人工干预，提高信息利用效率
主要流程步骤
- 监控Google Drive指定文件夹，触发新增文件事件
- 下载新增的PDF文件
- 提取PDF文件中的文本内容
- 清洗和规范化提取的文本数据
- 调用Google Gemini模型生成文档的向量嵌入
- 将文档向量和内容插入Pinecone向量数据库
- 用户通过聊天触发器输入查询请求
- 生成查询的向量嵌入并在Pinecone中检索相关文档
- 整合检索到的顶级文档内容生成上下文提示
- 调用OpenRouter接口中的Google Gemini聊天模型，结合上下文进行智能回答
- 返回结构化、详细且格式良好的回答内容
涉及的系统或服务
- Google Drive：文件存储与新增文件触发
- PDF内容提取节点：解析PDF文本
- Google Gemini (PaLM) API：生成文本向量和语言模型问答
- Pinecone向量数据库：存储和检索文档向量
- n8n Chat Trigger：接收用户聊天查询
- OpenRouter Chat Model：执行基于上下文的语言模型推理
- n8n代码节点：文本清洗和构建上下文提示
适用人群或使用价值
- 企业数字化转型团队，提升文档管理智能化水平
- 知识管理与客服支持团队，实现文档快速检索与自动应答
- 开发者和自动化工程师，搭建集成AI与文档管理的自动化流程
- 需要高效处理大量PDF文档并实现语义搜索的用户，极大节省人工查询成本
此工作流通过智能化文档处理与交互，极大提升了Google Drive文档的利用效率和信息获取的便捷性，是连接云端存储与AI智能问答的高效桥梁。