LangChain - Example - Workflow Retriever

工作流名称

LangChain - Example - Workflow Retriever

主要功能和亮点

本工作流集成了LangChain的高级检索与问答功能，通过调用子工作流实现基于自然语言的智能信息检索和回答生成。它利用OpenAI的聊天模型结合自定义的检索链，实现对指定工作流内数据的精准查询和智能问答，支持用户通过简单的输入快速获取复杂信息。

解决的核心问题

传统数据查询往往需要用户具备专业知识或进行复杂操作，本工作流通过自然语言处理技术，解决了用户难以直接高效访问和理解工作流内部数据的问题，大幅降低了数据检索的门槛，提高了信息获取的便捷性和准确性。

应用场景

• 需要快速查询和分析特定项目或人员相关信息的业务场景
• 自动化知识库问答与数据汇总
• 智能助手在企业内部工作流应用中的集成
• 任何希望通过自然语言与工作流数据交互的场景

主要流程步骤

1. 手动触发 — 通过“Execute Workflow”按钮启动流程
2. 输入示例提示 — 设置查询问题（如“查找Jay Gatsby的备注及邮箱”）
3. 调用检索问答链 — 结合“Workflow Retriever”节点从指定子工作流中检索信息
4. 利用OpenAI聊天模型 — 对检索到的数据进行自然语言理解和智能回答生成
5. 输出结果 — 通过问答链返回最终的查询答案

涉及的系统或服务

• LangChain节点（检索工作流和问答链）
• OpenAI Chat Model（GPT模型）
• n8n内置节点（手动触发、设置节点、便签节点）

适用人群或使用价值

• 自动化工程师和开发者，快速搭建智能数据检索与问答系统
• 企业用户，提升内部数据查询效率和准确度
• 产品经理和业务分析师，简化复杂数据交互流程
• 希望借助AI技术赋能工作流自动化的各类团队

此工作流通过将自然语言处理与工作流数据深度融合，极大地提升了工作流的智能化水平与用户体验，是面向未来智能办公和自动化的优秀范例。