RAG & GenAI App With WordPress Content

工作流名称

RAG & GenAI App With WordPress Content

主要功能和亮点

该工作流实现了基于WordPress网站内容的检索增强生成式人工智能（RAG）应用。它自动抓取WordPress的文章和页面内容，进行内容过滤、转换和向量化处理，然后将嵌入数据存储在Supabase向量数据库中，支持基于内容的智能问答。结合OpenAI GPT-4模型和Postgres持久化聊天记忆，实现了网站内容的动态更新与智能互动。

解决的核心问题

• 自动化从WordPress网站同步最新内容，避免手动更新数据。
• 通过向量嵌入技术，实现对大规模网站内容的高效语义检索。
• 解决传统问答系统无法准确利用网站丰富内容的问题，提升用户查询体验。
• 支持内容的发布状态和保护状态过滤，确保敏感内容不被暴露。
• 实现聊天历史的持久化管理，增强用户交互的上下文连续性。

应用场景

• 企业或个人网站通过智能问答机器人，提升用户访问体验和内容利用率。
• 内容丰富的WordPress网站，如博客、资讯站点，构建基于内容的智能客服或助手。
• 需要定期同步网站内容并构建知识库的场景。
• 结合GenAI技术，实现智能内容推荐、问答和交互。

主要流程步骤

1. 触发与内容获取
   • 手动触发或定时触发工作流。
   • 通过WordPress节点抓取所有文章和页面，支持基于上次执行时间的增量获取。
2. 数据过滤与处理
   • 过滤仅保留已发布且未受保护的内容。
   • 将HTML内容转换为Markdown格式，便于后续处理。
3. 内容拆分与嵌入生成
   • 使用Token Splitter将内容拆分为指定大小的片段，保证上下文连续性。
   • 利用OpenAI文本嵌入模型（text-embedding-3-small）生成内容向量。
4. 向量数据存储与更新
   • 判断内容是否已存在于Supabase向量数据库。
   • 对已更新内容执行删除并重新插入操作，新增内容直接插入。
   • 记录工作流执行历史，便于增量更新控制。
5. 智能问答交互
   • 监听聊天触发器，接收用户输入。
   • 根据用户输入，从Supabase检索相关文档。
   • 结合OpenAI GPT-4模型和Postgres聊天记忆，生成包含文档元信息的回答。
   • 通过Webhook节点响应用户请求，完成问答交互。

涉及的系统或服务

• WordPress：获取网站文章和页面内容。
• OpenAI：文本嵌入生成（text-embedding-3-small模型）和对话生成（gpt-4o-mini模型）。
• Supabase：存储和管理向量数据及工作流执行历史。
• Postgres：持久化存储聊天历史，支持向量检索。
• n8n核心节点：手动触发、定时触发、HTTP请求、Webhook响应、数据处理（聚合、过滤、设置字段等）。

适用人群或使用价值

• 网站运营者和内容管理者，期望通过自动化工具提升内容智能化利用。
• 开发者和技术团队，快速搭建基于WordPress内容的智能问答系统。
• 企业客户服务团队，打造集成网站内容的智能客服机器人。
• 希望结合生成式AI和检索增强技术，提升用户交互质量和内容搜索体验的各类组织。

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该工作流通过高度自动化和多系统集成，实现了WordPress内容到智能问答的闭环，极大提升了网站内容的智能化应用价值。