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。
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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。
🤖 AI Powered RAG Chatbot for Your Docs + Google Drive + Gemini + Qdrant
这个工作流构建了一款智能聊天机器人，利用检索增强生成技术从Google Drive文档中提取信息，结合自然语言处理进行智能问答。它支持文档批量下载、元数据提取和文本向量化存储，能够高效进行语义搜索。通过Telegram实现操作通知和人工审核，确保数据安全，适用于企业知识库、法律咨询和客户支持等场景，提升信息检索与人机交互效率。
智能文档问答与向量数据库管理工作流
该工作流通过从Google Drive下载电子书，自动拆分文本并生成向量，存储于Supabase向量数据库。用户可以通过聊天接口实时提问，系统利用向量检索和问答链技术，快速提供智能回答。此外，支持文档的增删改查操作，提升了知识库管理的灵活性，适用于企业知识管理、教育辅导和研究机构的内容提取需求。
API Schema Crawler & Extractor（API架构爬取与提取工作流）
API架构爬取与提取工作流是一款智能化的自动化工具，能够高效地搜索、爬取和提取指定服务的API文档。通过整合搜索引擎、网页爬虫和大语言模型，该工作流不仅能精确识别API操作，还能将信息结构化存储至Google Sheets，并生成定制化的API架构JSON文件，便于集中管理和分享，极大地提升了开发和集成的效率，帮助用户快速获取和整理API信息。
Create AI-Ready Vector Datasets for LLMs with Bright Data, Gemini & Pinecone
该工作流通过自动化方式，从网页抓取数据，提取和格式化内容，生成高质量文本向量嵌入，并将其存储在向量数据库中，形成一个完整的数据处理闭环。结合高效的数据爬取、智能内容提取和向量检索技术，用户能够快速构建适用于大语言模型训练的向量数据集，提升数据质量与处理效率，适用于机器学习、智能搜索和知识管理等多个场景。
AI Document Assistant via Telegram + Supabase
此工作流将Telegram机器人转变为智能文档助理，用户可通过Telegram上传PDF文档，系统自动解析并生成语义向量，存储于Supabase数据库中，便于智能检索与问答。机器人利用强大的语言模型实时回答复杂问题，支持丰富的HTML格式输出和自动拆分长回复，确保信息清晰展示。此外，集成天气查询功能，增强用户体验，适用于个人知识管理、企业助手、教育辅导和客服支持等场景。
自动文档笔记生成与导出工作流
该工作流通过监控本地文件夹，实现新文档的自动提取、智能摘要、向量存储，并生成学习笔记、简报和时间线等多种格式的文档。支持PDF、DOCX及纯文本等多种文件格式，结合先进的AI语言模型和向量数据库，提升内容理解与检索能力，显著减少传统文档整理所需的时间，适合学术研究、培训、内容创作及企业知识管理等场景，极大提高信息提炼和使用的效率。
智能文档问答 - 基于Google Drive与Pinecone的向量检索聊天系统
这个工作流主要实现了从Google Drive自动下载文档，并利用OpenAI进行文本处理和向量生成，存储在Pinecone向量数据库中。用户可以通过聊天界面快速进行自然语言提问，系统会基于向量检索返回相关答案。该方案有效解决了传统文档检索的低效与不精准问题，广泛适用于企业知识库、法律、科研及客服等场景，提升信息获取的便捷性与准确性。
Easily Compare LLMs Using OpenAI and Google Sheets
该工作流旨在自动化对比不同的大语言模型，通过用户聊天输入实时调用多个模型的独立响应，并将结果及上下文信息记录到Google Sheets中，方便后续评估和比较。支持记忆隔离管理，确保上下文准确传递，同时提供用户友好的模板，便于非技术人员参与模型效果评估，提升团队的决策效率和测试准确性。