Intelligent Web Query and Semantic Re-Ranking Flow

工作流名称

主要功能和亮点

该工作流实现了智能化的网络搜索查询生成和语义结果重排序。用户输入研究问题后，系统通过多链条推理自动生成最优搜索查询，调用Brave免费Web搜索API获取结果，随后结合先进的大语言模型（如Google Gemini、OpenAI GPT和Anthropic Claude）对搜索结果进行多维度语义分析和关联排序，最终输出与用户意图高度匹配的前十条高质量链接和关键信息提取。

亮点包括：

自动化生成精准搜索查询，避免无效长尾查询。
结合时间信息确保搜索结果的时效性与相关性。
多步推理链条深入理解用户意图，提升搜索质量。
语义重排序提升结果精准度，过滤无关或低质内容。
支持多种先进大语言模型自定义替换，灵活适应不同需求。

解决的核心问题

传统搜索往往面临查询表达不精准、结果海量杂乱、信息提取困难的问题。该工作流通过智能查询生成与语义重排序技术，解决了：

搜索查询难以精准表达用户复杂需求。
大量搜索结果中难以快速定位高价值信息。
缺乏对搜索结果的深入语义分析与信息抽取。
搜索结果更新滞后或缺乏时间敏感度。

应用场景

学术研究人员快速获取高相关度文献及资料。
市场分析师定制化搜集行业最新动态与报告。
媒体编辑筛选并提炼新闻报道核心信息。
产品经理和开发者进行技术调研和趋势跟踪。
任何需要自动化、智能化网络信息检索与精炼的场景。

主要流程步骤

Webhook节点接收用户输入 — 用户通过Webhook接口提交研究问题。
获取当前时间信息 — 为后续分析提供时间上下文。
语义查询生成（Semantic Search - Query Maker） — 通过多链条推理拆解问题，提炼关键词，形成最佳搜索查询。
调用Brave Web Search API执行查询 — 发送HTTP请求获取搜索结果。
结果合并处理（Query-1 Combined） — 汇总Web搜索返回的标题、URL和描述。
语义重排序（Semantic Search - Result Re-Ranker） — 利用大语言模型理解用户意图，分析并对搜索结果进行相关性排序，同时提取关键信息。
结果解析和自动修正（Auto-fixing Output Parser） — 确保输出格式规范，内容完整。
通过Respond to Webhook节点返回前十条排序结果及提取信息 — 以结构化JSON格式输出。

涉及的系统或服务

Brave Web Search API：作为免费网络搜索数据源。
Webhook：接收外部查询请求。
n8n节点：包括HTTP请求、代码处理、时间节点等。
大语言模型集成：
- Google Gemini（PaLM）
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
自动修正输出解析器：确保数据格式和内容准确。

适用人群或使用价值

需要高效、精准网络信息检索的研究人员和分析师。
依赖实时、权威数据辅助决策的企业用户。
自动化内容聚合与信息提炼的技术开发者。
希望减少人工筛选工作量，提升搜索质量的内容编辑。

该工作流通过智能化、多模型融合的方式，极大提升了网络查询的精准度和信息的可用性，适合各类对信息深度和质量有高要求的专业用户。