🤖 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。
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工作流名称
🤖 AI Powered RAG Chatbot for Your Docs + Google Drive + Gemini + Qdrant
主要功能和亮点
本工作流打造了一款基于检索增强生成（RAG）技术的智能聊天机器人，能够从Google Drive中的文档中提取信息，结合Google Gemini AI进行自然语言理解与对话，利用Qdrant向量数据库实现高效的语义搜索和存储。亮点包括：
- 自动批量从指定Google Drive文件夹下载文档
- 使用AI提取文档元数据，提高搜索和问答的精准度
- 文档内容分片处理，适应大文本量
- 利用OpenAI文本嵌入技术生成向量，存储于Qdrant向量库
- 支持基于文档内容的智能问答，聊天历史同步保存至Google Docs
- 向量库管理功能，支持批量安全删除数据，且操作需人工确认
- 通过Telegram实现操作通知和审批提醒，保障流程安全
解决的核心问题
- 传统聊天机器人难以深度利用大量文档信息，导致回答缺乏上下文支撑
- 文档管理和语义搜索效率低，难以快速定位相关内容
- 向量数据库操作风险高，缺乏安全删除和人工确认机制
- 缺少将多种AI模型和存储服务整合的自动化流程
应用场景
- 企业内部知识库问答机器人，快速检索和解答员工对文档内容的疑问
- 法律、咨询等行业的文档智能辅助解读工具
- 客户支持中心基于文档的智能客服
- 任何需要基于大量文档进行智能对话和信息检索的场景
主要流程步骤
- 设置Google Drive文件夹ID及Qdrant集合名称
- 批量获取Google Drive指定文件夹内文档ID并下载文件内容
- 通过AI模型提取文档的元数据（主题、痛点、关键词等）
- 将文档文本分块并生成文本嵌入向量
- 将向量及元数据存入Qdrant向量数据库
- 通过Google Gemini模型驱动的聊天接口，实现基于文档内容的智能问答
- 聊天历史实时保存至Google Docs，便于后续审阅
- 向量库数据删除前通过Telegram进行双重人工确认，确保数据安全
- 发送操作完成或拒绝通知，保障流程透明
涉及的系统或服务
- Google Drive：文档存储与下载
- Google Docs：聊天记录保存
- Google Gemini AI：高性能自然语言理解与生成
- OpenAI Embeddings：文本向量化
- Qdrant：高效向量数据库，支持语义搜索
- Telegram：操作通知与人工审批
- n8n：自动化工作流平台
适用人群或使用价值
- 企业数字化转型团队，需构建智能文档问答系统
- AI开发者和数据科学家，快速搭建RAG聊天机器人原型
- 知识管理人员，提升文档信息利用效率
- 客户服务和支持团队，实现智能化客户交互
- 任何希望通过AI技术改善信息检索和人机交互的组织
该工作流通过集成先进的AI模型和向量搜索技术，结合自动化流程和人机协作机制，极大提升了基于文档的智能问答能力和数据管理安全性，是构建企业级智能聊天机器人解决方案的理想选择。
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。
AI Agent to chat with you Search Console Data, using OpenAI and Postgres
该工作流构建了一款智能AI聊天代理，用户可以通过自然语言与其对话，实时查询和分析Google Search Console中的网站数据。借助OpenAI的智能对话理解能力和Postgres数据库的历史记忆存储，用户无需了解API细节即可轻松获取精准的数据报告。同时，该代理能主动引导用户，优化数据查询过程，提升用户体验，支持多轮对话，简化了数据分析和决策支持的流程。