Pitch Deck 自动分析与智能问答工作流

工作流名称

Pitch Deck 自动分析与智能问答工作流

主要功能和亮点

该工作流实现了从Airtable数据库自动检测待处理的创业公司融资路演（Pitch Deck）PDF文件，自动下载、拆分成图片、利用多模态AI模型将每页内容转录成Markdown格式，再通过信息提取器自动生成详尽的报告，最后将数据回写到Airtable中。同时，构建向量数据库（Qdrant）对转录内容进行索引，实现基于AI的智能问答聊天机器人，支持团队成员对任何已存储的Pitch Deck进行自然语言查询。

解决的核心问题

• 传统OCR难以准确解析包含复杂图表和多样排版的融资路演文档。
• 手工整理和分析Pitch Deck耗时且易出错。
• 缺乏集中化数据库和智能查询工具，导致信息检索效率低。
• 团队成员对Pitch Deck内容理解和沟通不便，难以快速获取关键信息。

应用场景

• 风险投资机构自动化处理和评估大量创业项目融资材料。
• 创业孵化器、加速器对入驻项目Pitch Deck进行标准化分析和归档。
• 企业战略团队快速洞察潜在投资或合作对象的商业模型及市场验证情况。
• 任何需要批量处理、分析多媒体复杂文档并进行智能问答的业务场景。

主要流程步骤

1. 触发工作流：通过Airtable触发器检测“待处理”状态的Pitch Deck条目。
2. 下载PDF文件：从Airtable附件字段获取并下载Pitch Deck PDF。
3. 转换PDF为图片：调用第三方Stirling PDF服务，将PDF每页转换成高分辨率JPG图片（注意数据隐私风险，可自托管替代）。
4. 拆分及排序图片：解压返回的ZIP包，提取所有页面图片并按文件名排序。
5. 调整图片大小：缩小图片尺寸以适配AI视觉模型输入要求。
6. AI视觉转录：利用多模态语言模型将每页图片转录为结构化Markdown文本，准确保留标题、表格、图表及图片描述。
7. 合并页面文本：将所有页面Markdown内容合并成完整文档。
8. 信息抽取与报告生成：基于转录文本，自动提取关键信息（公司基本情况、融资阶段、团队规模、市场验证、商业模式等），生成详细报告。
9. 更新Airtable数据库：将抽取的结构化数据更新回Airtable相应记录。
10. 构建向量数据库索引：将转录内容上传至Qdrant向量存储，建立可语义搜索的知识库。
11. 智能问答聊天机器人：基于向量库和语言模型，提供面向团队成员的Pitch Deck智能问答接口，实现自然语言查询和交互。

涉及的系统或服务

• Airtable：作为Pitch Deck的数据库和文件存储平台，支持数据读写及触发自动化。
• Stirling PDF API：将PDF文件转换成多页图片，支持后续AI视觉处理（可替换为自托管服务）。
• OpenAI GPT-4系列多模态模型：进行图片转录、文本生成及问答理解。
• Qdrant向量数据库：存储转录文本的向量表示，支持高效语义检索。
• n8n内置节点：包括HTTP请求、文件处理、代码节点、条件判断、执行子工作流等。

适用人群或使用价值

• 风险投资人和投资机构：自动化处理和快速分析多个创业项目融资路演，提升评估效率和决策质量。
• 创业孵化器及加速器：规范化管理入驻项目资料，方便团队成员快速获取关键信息。
• 企业战略和市场研究团队：通过智能问答快速洞察竞争对手或潜在合作伙伴的商业信息。
• 文档处理和AI应用开发者：示范多模态AI与自动化工作流结合的应用场景，快速搭建复杂文档解析与智能问答系统。

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该工作流通过集成AI视觉识别、多模态语言模型、向量数据库与自动化流程，极大提升了融资路演资料的处理效率和信息利用价值，助力团队实现智能化、数据驱动的投资分析和沟通协作。