Personalized AI Tech Newsletter Using RSS, OpenAI and Gmail
该工作流自动抓取多家知名科技网站的RSS新闻，利用AI技术对内容进行智能分析和摘要，生成个性化的每周科技新闻简报，并通过邮件发送给用户。通过自动化流程，用户能够高效筛选关键信息，避免信息过载，轻松掌握行业动态，适用于科技爱好者、企业团队及专业人士，提升信息获取效率和阅读体验。
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工作流名称
Personalized AI Tech Newsletter Using RSS, OpenAI and Gmail
主要功能和亮点
本工作流通过自动抓取多家知名科技网站的RSS新闻源，利用OpenAI的向量化和语言模型技术对新闻内容进行语义存储与智能摘要，最终生成个性化的每周科技新闻简报并通过Gmail发送给用户。亮点在于结合AI智能理解用户兴趣，自动筛选和总结海量新闻，极大减少信息过载和时间成本，提升阅读效率。
解决的核心问题
解决用户每天面对大量科技新闻信息无法高效筛选和阅读的问题。通过自动化流程，实现新闻的智能归纳、个性化推荐和简明扼要的邮件推送，避免了用户被零散新闻淹没，帮助用户轻松把握行业动态。
应用场景
- 科技爱好者希望定期了解最新科技动态
- 企业内部需要为团队成员提供行业新闻摘要
- 内容策划和媒体人员快速获取热点新闻线索
- 任何想以最少时间获取高质量科技资讯的用户
主要流程步骤
- 定时触发每日抓取：从多个科技RSS源（如Wired、TechCrunch、The Verge等）抓取最新文章。
- 数据规范化：提取文章标题、摘要、发布时间等关键信息。
- 内容向量化存储：使用OpenAI生成文章向量，存入内存向量库，方便语义检索。
- 定时触发每周摘要：基于用户兴趣和指定新闻数量，AI检索相关新闻并自动生成简洁明了的摘要。
- 邮件格式转换：将AI生成的摘要转换为邮件友好的HTML格式。
- 发送邮件：通过Gmail账户将个性化的每周科技新闻发送至用户邮箱。
涉及的系统或服务
- RSS新闻源（Engadget、Ars Technica、The Verge、Wired、Technology Review、TechCrunch）
- OpenAI（用于文本向量化和智能摘要）
- Gmail（邮件发送）
- n8n内置节点（定时触发器、数据转换、Markdown转HTML等）
适用人群或使用价值
- 热衷科技新闻、希望高效获取行业信息的个人用户
- 需要定期汇总科技新闻的企业或团队
- 内容编辑、市场分析师、产品经理等专业人士
- 任何想借助AI自动化手段减少信息筛选负担的用户
此工作流将复杂的新闻采集、存储、智能分析和邮件推送集成于一体，用户只需简单配置兴趣关键词和邮箱，即可实现科技新闻的自动化个性订阅，极大提升信息获取效率和阅读体验。
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。
🤖 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。