智能LLM链路与自动修正输出工作流
该工作流利用OpenAI GPT-4模型实现自然语言的理解与生成，能够根据用户输入生成结构化信息，并通过自动修正机制确保输出格式与内容的准确性。它解决了传统语言模型在数据格式和信息准确性方面的不足，适用于数据整理、报告生成、内容创作等场景，帮助用户高效提取并校验结构化数据，提升工作效率和可靠性。
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工作流名称
智能LLM链路与自动修正输出工作流
主要功能和亮点
该工作流集成了基于OpenAI GPT-4模型的语言理解与生成能力，能够根据预设提示（Prompt）生成结构化且准确的信息输出。其核心亮点在于配备了自动修正机制（Auto-fixing Output Parser），当模型输出不符合预定义格式或规则时，自动调用大语言模型进行修正，确保最终结果的有效性和合规性。
解决的核心问题
传统的语言模型生成内容时，往往难以保证输出格式的严谨性和数据的准确性，尤其在需要结构化数据时更易出错。该工作流通过自动修正机制有效解决了语言模型输出格式不规范、信息不完整或错误的问题，大幅提升了生成内容的可靠性。
应用场景
- 需要从自然语言提示中提取结构化数据的场景，如数据整理、报告生成等。
- 自动化内容生成与格式校验，适合内容创作、数据分析、市场调研等领域。
- 企业内部自动化流程中，确保AI生成数据符合业务规范和格式要求。
主要流程步骤
- 手动触发（Manual Trigger）：用户点击“Execute Workflow”开始流程。
- 设置提示信息（Prompt）：配置输入提示，如请求美国面积最大的5个州及其主要城市和人口信息。
- 调用基础LLM链（Basic LLM Chain）：使用集成的OpenAI GPT-4模型生成初步回答。
- 自动修正输出解析器（Auto-fixing Output Parser）：检测并修正模型输出中的格式或内容错误。
- 结构化输出解析器（Structured Output Parser）：将最终结果解析为符合预定义JSON Schema的结构化数据。
- 循环调用和反馈：若输出仍不合规，重复自动修正步骤，直至满足要求。
涉及的系统或服务
- OpenAI GPT-4模型：提供强大的自然语言处理和生成能力。
- n8n自动化平台节点：包括手动触发节点、设置节点、LLM链节点、输出解析器节点等。
适用人群或使用价值
- 数据分析师与业务人员：可快速从复杂文本中提取准确结构化信息，辅助决策。
- 内容创作者与编辑：自动生成并校验内容格式，提升工作效率。
- 自动化开发者与流程设计师：构建高可靠性的智能自动化流程，减少人工干预。
- 对信息准确性有高要求的企业及团队：确保AI生成数据符合业务规范，降低风险。
此工作流通过先进的语言模型与智能校验机制结合，为用户提供了一套可靠、灵活且高效的智能文本处理解决方案。
n8napi-check-workflow-which-model-is-using
该工作流自动检测并汇总当前实例中所有工作流所使用的AI模型信息，提取每个节点关联的模型ID和名称，并将结果导出至Google Sheets。通过批量处理，用户能够快速了解多工作流环境下的模型调用情况，避免手动排查的繁琐，提升项目管理的透明度与运维效率。适合自动化工程师、团队管理者及数据分析师使用。
OpenAI Assistant with custom n8n tools
该工作流集成了OpenAI智能助手与自定义工具，提供灵活的智能交互功能。用户可以轻松查询虚构国家的首都信息，支持输入国家名称或获取国家列表，提升对话的实用性。同时，内置的时间获取工具为对话增加了时间上下文，适用于智能客服、教育娱乐等多种场景，优化了数据查询的效率与准确性。
Make OpenAI Citation for File Retrieval RAG
该工作流结合OpenAI助手与向量存储技术，实现文件检索问答功能，能够从文件库中精准提取相关内容并生成带有引用的文本。它支持Markdown格式化和HTML转换，提升输出内容的可读性与专业性，确保生成信息的可靠性，适用于智能问答、内容创作、企业知识管理及教育科研等多种场景。
Scrape latest Paul Graham essays（抓取Paul Graham最新文章）
该工作流旨在自动化抓取Paul Graham官网的最新文章，提取文章链接并获取标题和正文内容。使用OpenAI GPT-4模型智能生成文章摘要，最终整合出包含标题、摘要和链接的结构化数据。通过这一流程，用户可以高效获取和理解Paul Graham的核心观点，适用于内容策划、研究、媒体编辑等多个场景，显著提升信息处理效率。
YouTube 视频自动转录与内容智能分析工作流
该工作流通过接口自动接收YouTube视频链接，提取视频信息与字幕，利用大型语言模型对字幕进行结构化总结与分析，生成清晰的技术摘要。同时，将分析结果实时反馈给调用方，并通过Telegram推送视频标题和链接，显著提升视频内容处理效率，帮助用户快速理解视频核心信息，适用于教育、内容创作、研究和企业知识管理等多个领域。
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。
Jira Retrospective
该工作流通过自动监控Jira中的Epic任务状态，一旦标记为“Done”，便抓取相关Issue与评论，并利用AI智能分析生成详尽的敏捷回顾报告。最终，报告以结构化的Markdown格式自动更新到指定的Google Docs文档中，确保内容清晰规范，便于团队共享与归档，显著提高了团队在项目总结和经验分享方面的效率与质量。
RAG Workflow For Stock Earnings Report Analysis（股票财报分析RAG工作流）
该工作流通过智能化手段，自动分析上市公司季度财报，提取关键信息，并生成结构化的财务分析报告。它结合向量数据库和AI技术，能够快速识别财务趋势和异常点，提高分析效率，降低人工错误。最终生成的报告将自动保存至Google Docs，方便用户查看与分享，适用于金融分析师、投资者及企业财务团队，助力科学决策与深入洞察。