Telegram RAG pdf

工作流名称

Telegram RAG pdf

主要功能和亮点

本工作流实现了通过Telegram接收PDF文档，自动将文档内容切分、转化为向量并存储到Pinecone向量数据库中，支持基于向量检索的智能问答。用户可以直接在Telegram中发送PDF文件并进行自然语言提问，系统即时从文档知识库中检索相关内容并生成精准回答。

解决的核心问题

传统文档内容难以实现快速检索与智能问答，尤其是在聊天工具中无法直接利用文档信息。该工作流将文档转为可检索的向量格式，结合大语言模型，实现即时、精准的基于文档的问答，极大提升信息利用效率。

应用场景

• 企业内部知识库问答：员工通过Telegram查询公司手册、流程文档等PDF资料
• 客户支持：客户上传说明书或合同，系统自动解答相关问题
• 教育培训：学生上传教材PDF，随时通过聊天方式进行知识点提问
• 任何需要基于PDF文档进行智能问答的场景

主要流程步骤

1. Telegram触发：监听Telegram消息，识别是否包含PDF文档。
2. 文件处理：下载文档并将文件格式强制设为application/pdf。
3. 文本拆分：使用递归字符文本拆分器将PDF内容切成合适大小的文本块。
4. 向量嵌入：调用OpenAI Embeddings接口，将文本块转成向量。
5. 向量存储：将向量数据插入Pinecone向量数据库索引中。
6. 问答检索：接收用户的查询消息，通过向量检索获取相关文本块，结合Groq LLM模型生成回答。
7. 结果反馈：将回答通过Telegram消息回复给用户，同时对上传文档页数等信息进行提示。

涉及的系统或服务

• Telegram（消息接收与发送、文件下载）
• OpenAI Embeddings（文本向量化）
• Pinecone（向量数据库，用于高效向量存储和检索）
• Groq LLM（大型语言模型，用于基于检索信息生成回答）
• n8n（工作流自动化平台，协调各节点执行）

适用人群或使用价值

• 企业IT及知识管理人员，快速构建智能文档问答机器人
• 客服及支持团队，提升文档相关问题响应效率
• 教育及培训机构，实现个性化文档问答辅导
• 任何希望通过聊天工具高效利用PDF文档内容的用户

该工作流将复杂的文档处理、向量存储及智能问答流程自动化集成，极大降低技术门槛，为用户带来便捷高效的文档智能交互新体验。