基于文件内容的智能问答与文献引用生成工作流

工作流名称

基于文件内容的智能问答与文献引用生成工作流

主要功能和亮点

该工作流支持从Google Drive自动下载指定文件（默认为比特币白皮书），将文件内容拆分成可管理的文本块，并将这些文本块以向量形式存储到Pinecone向量数据库中。用户通过聊天接口输入查询问题，系统会智能检索相关内容块，结合OpenAI GPT-4o-mini模型进行语义理解和回答生成，同时附带对应的文献引用信息，确保回答的准确性和可追溯性。

解决的核心问题

• 传统文件内容难以快速检索和智能问答
• 无法直观获得答案来源和引用，影响信息可信度
• 手动查询与整理文档信息效率低下

应用场景

• 学术研究中对论文、报告等文档的快速信息提取与问答
• 企业内部知识库的智能检索与辅助决策
• 客服或技术支持场景，通过文档内容快速响应用户疑问
• 开发智能聊天机器人，结合指定文档提供专业回答

主要流程步骤

1. 设置文件URL：通过“Set file URL in Google Drive”节点配置目标文档链接。
2. 下载文件：自动从Google Drive下载指定文件。
3. 加载并拆分文档：利用默认数据加载器和递归字符文本拆分器，将文件内容拆成多个文本块。
4. 生成文本向量：调用OpenAI Embeddings接口将文本块转换为向量。
5. 存储向量：将向量数据插入Pinecone向量数据库，实现高效检索。
6. 接收用户查询：通过聊天触发节点接收用户输入的问题。
7. 检索相关文本块：根据查询从Pinecone中加载最相关的文本块。
8. 准备上下文：将检索到的文本块组织成上下文信息。
9. 生成回答：调用OpenAI聊天模型结合上下文生成回答。
10. 附加引用信息：根据使用的文本块索引，生成引用列表，附加到回答中。

涉及的系统或服务

• Google Drive：文件存储与下载
• Pinecone：向量数据库，负责文本向量存储及相似度检索
• OpenAI：提供文本向量生成（Embeddings）和语言模型（ChatGPT）服务
• n8n：流程编排和节点触发执行平台

适用人群或使用价值

• 数据分析师和研究人员：快速查询大文件中的关键信息，提升研究效率。
• 企业知识管理团队：搭建智能知识库，提升员工自助服务能力。
• 开发者和技术人员：构建具备上下文引用功能的智能问答机器人。
• 教育行业工作者：辅助教学资料问答和内容理解。

该工作流通过自动化流程实现了文件内容的结构化存储和智能问答，极大提升了信息检索的效率和答案的可信度，是面向多行业文档智能处理的强大工具。