Stock Q&A Workflow

该工作流创建了一个基于AI的股票问答系统,自动从Google Drive下载PDF文件并进行处理。通过向量化存储和语义检索技术,用户可以实时提交问题,系统会结合相关文档生成精准答案,显著提升信息查询的效率和准确性。适用于金融分析师、投资顾问和企业内部团队,帮助他们快速获取和利用专业知识,提升工作效率。

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股票问答向量检索

工作流名称

Stock Q&A Workflow

主要功能和亮点

该工作流实现了基于AI的股票领域问答系统,能够自动从Google Drive下载相关PDF文件,进行内容拆分和向量化存储,并通过Webhook接收用户提问,利用向量检索和OpenAI语言模型生成精准答案,最终实时响应用户查询。

解决的核心问题

解决了股票相关文档信息查询效率低、人工检索繁琐的问题。通过向量数据库和AI模型结合,实现了对大量非结构化金融文件的快速语义搜索和智能问答,极大提升了信息获取的速度与准确性。

应用场景

  • 金融分析师快速获取股票相关知识
  • 投资顾问为客户提供实时问答支持
  • 企业内部财务或投资团队的资料智能检索
  • 任何需要基于专业文档进行问答的业务场景

主要流程步骤

  1. 文件获取与处理:通过手动触发或计划任务,从Google Drive下载指定PDF文档(如Crowdstrike报告)。
  2. 文本拆分与向量化:使用递归字符分割器将文档切分成合适大小的文本块,调用OpenAI Embeddings接口生成文本向量。
  3. 向量存储:将生成的文本向量插入Qdrant向量数据库,建立索引。
  4. 问答请求接收:通过Webhook节点接收外部传入的用户问题。
  5. 语义检索与问答生成:调用Qdrant检索最相关的向量文本,结合OpenAI语言模型执行基于检索内容的问答链。
  6. 结果响应:将生成的答案通过Webhook响应返回给请求方。

涉及的系统或服务

  • Google Drive(文件存储与下载)
  • Qdrant(向量数据库,用于高效语义检索)
  • OpenAI(文本向量生成与语言模型推理)
  • Supabase(用于向量存储索引,具体说明中提及)
  • Webhook(接收和响应外部HTTP请求)
  • n8n内置节点(文本拆分、手动触发等基础功能)

适用人群或使用价值

  • 金融行业从业者、分析师和顾问,帮助快速理解和利用大量专业报告和资料
  • 数据科学及AI开发者,作为构建智能问答系统的示范模板
  • 企业内部知识管理团队,提升文档检索效率和智能化水平
  • 任何需要将非结构化文档转化为智能问答接口的业务用户

此工作流通过无缝集成多种先进技术,实现了股票领域文档的自动化处理与智能问答,帮助用户在复杂信息中快速找到所需答案,极大提高工作效率和决策支持能力。

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