Prod: Notion to Vector Store - Dimension 768
该工作流自动化处理Notion数据库中新页面的内容，通过实时监听、内容抓取和过滤，将非文本信息剔除，生成高质量的文本向量，并存储到Pinecone向量数据库中。它有效解决了传统知识库信息检索效率低的问题，支持智能问答、推荐和语义搜索，适用于需要高效知识管理的企业和团队，提升了文本数据的可用性和检索效率。
流程图
工作流名称
Prod: Notion to Vector Store - Dimension 768
主要功能和亮点
该工作流实现了自动监听Notion数据库中新页面的添加，实时抓取页面内容，过滤非文本信息，进行内容汇总和分块处理，基于Google Gemini（PaLM）模型生成高质量文本向量，最终将向量及对应元数据存入Pinecone向量数据库，支持后续高效的语义搜索与知识管理。
解决的核心问题
传统知识库中信息检索效率低、结构化困难，尤其是来自Notion这类富文本平台的数据难以直接用于向量化搜索。该工作流自动化完成从Notion内容提取、清洗、摘要、向量化到存储的全流程，极大提升了文本数据的可用性和检索效率。
应用场景
- 企业或团队利用Notion进行知识管理，需构建可搜索的向量知识库
- 需要基于最新文档内容实现智能问答、推荐与语义搜索
- 内容运营和数据分析人员希望快速整合和利用多源文本信息
- AI驱动的内容检索系统搭建和优化
主要流程步骤
- 触发监听：通过Notion触发器检测新页面添加事件
- 内容抓取：调用Notion API获取新页面所有块内容
- 内容过滤：剔除图片、视频等非文本块，保留纯文本
- 内容汇总：将文本块内容按行合并成完整文本
- 文本切分：将长文本分割为256字符块，重叠30字符，便于后续处理
- 元数据构建：提取页面ID、创建时间和标题，作为向量存储的元数据
- 向量生成：调用Google Gemini文本嵌入模型，生成768维度文本向量
- 向量存储：将向量和元数据插入Pinecone向量数据库，完成索引构建
涉及的系统或服务
- Notion：作为数据源，提供页面新增事件和内容接口
- Google Gemini (PaLM) API：生成文本嵌入向量
- Pinecone 向量数据库：存储和管理文本向量及元数据
适用人群或使用价值
- 产品经理和技术团队希望构建高效智能的企业知识库
- 内容运营人员需要自动化整合和索引大量文档内容
- AI工程师与数据科学家在构建语义搜索和智能问答系统时，可直接使用该工作流作为数据预处理与向量化基础
- 任何依赖Notion进行知识管理，但又需提升内容检索效率的组织或个人
该工作流通过自动化集成Notion、Google Gemini和Pinecone，极大简化了文本向量构建流程，是打造智能知识库和语义检索系统的理想解决方案。