RAG Workflow For Company Documents stored in Google Drive

工作流名称

RAG Workflow For Company Documents stored in Google Drive

主要功能和亮点

本工作流实现了基于Google Drive中存储的公司文档的智能问答系统，利用先进的向量数据库（Pinecone）和Google Gemini（PaLM）大语言模型，自动同步文档更新，构建语义向量索引，实现高效且精准的信息检索与自然语言交互。系统能够实时响应员工基于公司政策的查询，提供简洁准确的答案，显著提升内部知识管理和员工自助服务体验。

解决的核心问题

传统公司文档分散且难以快速检索，员工在查找政策、流程等信息时耗时耗力。该工作流通过自动化文档同步、向量化存储与语义搜索，解决了文档信息难检索、问答响应慢、知识利用率低的问题，实现文档智能化管理与交互。

应用场景

• 企业内部知识库管理与问答
• HR政策、流程自动解答助手
• 法务、合规文档智能检索
• 新员工快速获取公司信息
• 任意需要基于文档内容进行智能问答的业务场景

主要流程步骤

1. 监控Google Drive指定文件夹：通过“Google Drive File Created”及“Google Drive File Updated”触发器，实时捕获文档新增和更新事件。
2. 下载文件：自动下载触发的最新文件。
3. 文本预处理：通过“Recursive Character Text Splitter”进行文本分块处理，保证向量化的上下文完整性。
4. 生成文本向量：调用Google Gemini的文本嵌入模型，将文档内容转化为向量表示。
5. 向量存储：将向量数据插入Pinecone向量数据库，建立高效索引。
6. 聊天触发：当员工发送查询消息时，触发聊天节点。
7. 语义检索：基于查询通过Pinecone检索相关文档向量。
8. AI问答生成：利用Google Gemini聊天模型和上下文记忆，结合检索结果，生成准确且简洁的答复。
9. 响应员工：将答案返回给员工，实现自然语言交互。

涉及的系统或服务

• Google Drive：文档存储和监控
• Pinecone：向量数据库，实现语义检索
• Google Gemini（PaLM）API：文本嵌入生成与对话语言模型
• n8n自动化平台：工作流编排和节点执行

适用人群或使用价值

• 企业IT及数字化转型团队，用于搭建智能文档问答系统
• 人力资源部门，实现员工自助政策查询
• 法务合规部门快速检索文档内容
• 任何需要将海量文档智能化管理与交互的组织
• 提升员工工作效率，减少重复问答，优化知识资产利用

---

此工作流通过无缝集成领先的AI技术和云服务，构建了一个高效、智能且易于维护的公司文档知识库问答解决方案，极大促进企业内部信息流通与知识管理现代化。