Paul Graham 文章爬取与智能问答工作流
该工作流主要实现自动爬取Paul Graham官网最新文章，提取并向量化内容存入Milvus数据库，用户可以通过智能问答系统快速查询相关信息。结合OpenAI的文本生成能力，系统能够为用户提供精准的回答，极大提升信息获取的效率与准确性，适用于学术研究、知识库建设和教育培训等多个场景。
流程图
工作流名称
Paul Graham 文章爬取与智能问答工作流
主要功能和亮点
该工作流自动爬取Paul Graham官网上的最新文章列表及内容，提取正文文本后，将文本数据通过OpenAI生成的文本嵌入（Embeddings）存入Milvus向量数据库，实现文章内容的高效向量化存储。用户可通过集成的问答链（QA Chain）直接向系统提问，系统结合Milvus检索结果与GPT-4模型，智能生成针对Paul Graham文章内容的精准回答。
解决的核心问题
- 自动化获取和更新Paul Graham网站文章内容，避免手动采集的繁琐
- 将非结构化文本转成向量数据，方便相似度搜索和内容检索
- 实现基于文章内容的智能问答，提升信息获取效率与准确度
应用场景
- 学术研究人员快速查阅Paul Graham经典文章内容
- 内容管理和知识库建设，自动更新与智能检索
- 教育培训机构或个人利用Paul Graham文章进行学习辅导和答疑
- AI驱动的智能客服系统，基于特定文章内容提供专业回答
主要流程步骤
- 手动触发工作流启动
- 通过HTTP请求爬取Paul Graham文章列表页面
- 使用HTML解析节点提取文章链接
- 拆分链接列表，限制抓取前3篇文章
- 逐篇请求文章页面，提取正文文本内容，过滤图片和导航元素
- 使用文本切割器分块处理长文本
- 通过OpenAI Embeddings节点生成文本向量
- 清空并插入向量数据到本地或远程Milvus向量数据库的指定集合中
- 监听聊天消息Webhook，触发问答链节点进行基于Milvus检索结果的智能问答
- 结合GPT-4模型生成自然语言回答返回用户
涉及的系统或服务
- Paul Graham 官方网站（HTTP请求抓取）
- OpenAI GPT-4 模型（文本生成与嵌入）
- Milvus 向量数据库（文档向量存储与检索）
- n8n 自动化平台（工作流编排与触发）
- Webhook（聊天消息触发问答）
适用人群或使用价值
- 研究Paul Graham思维与作品的学者、学生
- 需要自动构建和维护专业知识库的内容团队
- 希望利用向量数据库与大模型结合实现智能问答的开发者
- 任何对Paul Graham文章内容有深度查询需求的用户
此工作流将复杂的网页爬取、文本处理、向量存储与智能问答无缝结合，极大提升了Paul Graham文章内容的获取与应用效率，是知识管理与AI问答的典范方案。