Telegram RAG pdf

工作流名称

Telegram RAG pdf

主要功能和亮点

该工作流实现了通过Telegram接收PDF文档，自动将文档内容拆分、转换成向量存储并保存至Pinecone数据库，支持基于向量检索的智能问答。亮点在于无缝集成Telegram文件接收、OpenAI嵌入生成、文本拆分与Pinecone向量库存储，以及利用Groq大语言模型进行上下文检索问答，实现了“文档-知识库-问答”闭环自动化。

解决的核心问题

传统文档内容检索效率低，信息难以快速定位。该工作流通过将PDF文档内容向量化存储，结合自然语言问答，帮助用户基于Telegram聊天窗口便捷查询文档信息，大幅提升知识获取速度与准确性。

应用场景

• 企业内部文档管理与快速检索
• 客户支持中自动回答基于产品手册或说明书的问题
• 教育培训资料的智能查询
• 任何需要通过聊天界面实现文档内容智能问答的场景

主要流程步骤

1. 通过Telegram触发器监听消息，判断是否收到文档文件。
2. 获取Telegram上传的PDF文件，修改文件元数据确保格式正确。
3. 使用默认数据加载器加载文件二进制数据。
4. 采用递归字符拆分器将文档拆分成合理的文本块（chunk）。
5. 利用OpenAI生成文本块的向量嵌入。
6. 将向量数据插入Pinecone向量数据库，实现高效检索。
7. 当收到用户查询时，通过向量检索器从Pinecone中获取相关内容块。
8. 使用Groq Chat大语言模型结合检索结果进行问答生成。
9. 将智能问答结果通过Telegram消息回复用户，完成交互。

涉及的系统或服务

• Telegram（消息接收与文件获取）
• OpenAI（文本嵌入生成）
• Pinecone（向量数据库存储与检索）
• Groq（大语言模型问答生成）
• n8n（工作流自动化平台本身）

适用人群或使用价值

适用于需要通过即时通讯工具实现文档内容智能问答的企业用户、技术团队、客服人员及教育培训机构。该工作流极大简化了文档知识库的构建及自然语言问答的实现，提高了信息查询效率和用户体验，节省人工整理与回复成本。