基于Google Drive文件的智能文档问答与引用生成工作流

工作流名称

基于Google Drive文件的智能文档问答与引用生成工作流

主要功能和亮点

该工作流实现了从Google Drive自动下载指定文件，利用文本分块技术将文件内容拆分成小段，接着通过OpenAI生成文本向量并存入Pinecone向量数据库，最后支持用户通过聊天接口输入问题，系统基于向量检索匹配相关内容块并调用OpenAI语言模型生成答案，同时返回详细的引用来源，确保回答的准确性和可追溯性。

解决的核心问题

解决了大文档内容难以快速检索和准确回答的问题，尤其针对非结构化文本，通过向量化和智能检索技术，实现了对海量文档的高效问答，并带有引用出处，提升信任度。

应用场景

• 企业知识库快速问答
• 法律、科研文档智能检索
• 教育培训资料即时答疑
• 产品手册及技术文档支持服务
• 任何需基于大文本文件实现智能问答的场景

主要流程步骤

1. 手动触发工作流，开始处理
2. 设置并获取Google Drive上的目标文件URL
3. 下载文件并添加元数据（文件名、扩展名、URL）
4. 使用递归字符文本分割器将文件拆分为固定大小且有重叠的文本块
5. 利用OpenAI Embeddings生成文本块的向量表示
6. 将生成的向量及元数据插入Pinecone向量数据库
7. 通过聊天Webhook接收用户问题
8. 根据问题在Pinecone中检索最相关的文本块
9. 整合检索文本块内容准备上下文
10. 调用OpenAI聊天模型基于上下文回答问题，并输出答案及相关引用索引
11. 解析输出格式并生成带有引用信息的最终回答文本

涉及的系统或服务

• Google Drive：文件存储与下载
• OpenAI：文本向量生成（Embeddings）和语言模型（ChatGPT）问答
• Pinecone：向量数据库，用于高效相似度检索
• n8n：工作流自动化和节点编排
• Webhook接口：实现聊天触发与交互

适用人群或使用价值

• 企业知识管理人员，通过自动化降低文档信息检索成本
• 内容创作者与研究人员，快速从文档中提取有价值信息
• 客服与技术支持团队，提高响应速度和答案准确性
• 开发者和自动化爱好者，利用低代码工具构建智能问答系统
• 任何需要将大文本内容转化为可交互问答形式的用户，显著提升信息获取效率与质量

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该工作流通过结合云端存储、先进的自然语言处理模型以及高效的向量数据库，实现了从文档获取到智能问答的全链路自动化，极大地提升了文档内容的利用价值和用户体验。