德州税法智能助手工作流
该工作流是一款基于AI的法律助理，能够自动下载和解析德克萨斯州的税法PDF文档，并将其结构化存储于向量数据库中。用户可以通过聊天界面向AI提问，系统将智能检索相关条款并精准回答。结合向量搜索和智能问答技术，该工作流简化了税法查询流程，提升了法律信息的获取效率，适用于法律咨询、税务工作及教育培训等多个领域。
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工作流名称
德州税法智能助手工作流
主要功能和亮点
本工作流打造了一款基于AI的法律助理，能够自动下载、解析和分割德克萨斯州税法的官方PDF文档，并利用Mistral.ai生成文本嵌入向量，存储于Qdrant向量数据库中。用户通过聊天界面向AI助理提问，系统能智能检索相关章节和条款内容，精准回答税法相关问题。工作流结合了多种技术手段，实现对庞大法律文档的结构化处理与高效智能查询。
解决的核心问题
- 自动化处理和结构化解析大规模税法PDF文件，避免手工拆分和检索困难
- 利用向量搜索技术实现法律文本的快速、准确匹配
- 通过AI聊天机器人简化用户查询流程，提升法律信息获取效率
- 解决税法文本冗长难懂、查询不便的问题
应用场景
- 法律咨询服务提供商快速响应客户税法相关疑问
- 税务人员或律师辅助查阅德州税法条款
- 政府机构或教育机构搭建税法知识库和智能问答系统
- 开发者和企业构建定制化法律智能助手
主要流程步骤
- 下载税法PDF压缩包：自动从官方政府网站获取德州税法PDF的Zip压缩文件。
- 解压并提取PDF文件内容：解压Zip文件，并批量提取各个PDF文件的文本内容。
- 按章节和条款分割文本：使用正则表达式和文本分割节点，将税法文本拆分为有结构的章节与条款。
- 分块处理与生成文本嵌入：对长文本内容进行分块处理，调用Mistral Cloud生成高质量文本向量嵌入。
- 存储至Qdrant向量数据库：将带有元数据的文本嵌入存入Qdrant，方便后续基于内容和元数据的检索。
- 构建AI聊天机器人：通过LangChain的AI Agent节点，集成两个工具——基于查询的Ask Tool和基于过滤的Search Tool，实现智能问答和全文检索。
- 实时聊天交互：用户通过聊天触发器发送问题，AI助理调用工具查询向量数据库，返回含章节和条款标注的精准答案。
涉及的系统或服务
- Mistral Cloud：用于生成文本的向量嵌入
- Qdrant向量数据库：存储和搜索文本嵌入向量
- n8n核心节点：HTTP请求、文件解压、文本提取、分割、过滤、设置数据等
- LangChain AI Agent：构建智能问答机器人
- OpenAI Chat Model：语言模型支持对话生成
- Webhook触发器：实现聊天消息实时接入
适用人群或使用价值
- 法律技术开发者：快速搭建基于向量搜索的法律智能问答系统
- 税务顾问和律师：提升税法查询效率，快速获得权威条文支持
- 政府及公共服务机构：打造透明便捷的税法咨询平台
- 企业法务团队：辅助内部员工理解和应用相关税法法规
- 教育培训机构：提供精准税法知识问答，辅助教学和学习
该工作流通过自动化与智能化手段，大幅简化了税法数据的处理和查询流程，使专业人士和普通用户都能便捷地获得准确的税法信息，极大提升工作效率和用户体验。
Enhance Chat Responses with Real-Time Search Data via Bright Data & Gemini AI
此工作流通过将Google Gemini大语言模型与Bright Data的搜索引擎工具结合，实时增强聊天响应能力。它能够自动从Google、Bing和Yandex获取最新的网络搜索结果，生成高质量的对话答案，提升回答的准确性和相关性。同时，支持Webhook推送，确保实时通知用户，适用于智能客服、市场调研及AI辅助决策等场景。
AI-Powered Research with Jina AI Deep Search
该工作流利用Jina AI的深度搜索API，自动化执行高效的AI驱动研究，生成详尽的结构化报告。用户可通过自然语言输入查询，无需API密钥，完全免费。输出为易读的Markdown格式，包含来源链接和脚注，便于引用和分享。此工具帮助研究人员、分析师和内容创作者快速获取权威分析结果，显著提升研究效率和质量，适用于多种专业场景。
WhatsApp 智能销售助理
该工作流是一个智能销售助理，通过 WhatsApp 接收客户咨询，并利用先进的 AI 技术和向量检索实时回答用户关于雅马哈 2024 年动力扬声器的产品信息。它具备多轮对话记忆与自动回复功能，能够高效处理客户提问，提升服务质量和满意度，帮助企业实现自动化客户支持和销售效率的提升。
RAG: Context-Aware Chunking | Google Drive to Pinecone via OpenRouter & Gemini
该工作流能够自动从Google Drive文档中提取文本，采用上下文感知的方法进行分块处理，并通过OpenRouter和Google Gemini将文本块转换为向量，存储至Pinecone数据库。其主要优势在于提高了文档检索的准确性和相关性，避免了传统搜索方式对语义理解的不足，适用于企业知识库建设、大型文档管理以及智能问答系统等多种场景，实现了文档处理的全流程自动化。
RAG & GenAI App With WordPress Content
该工作流通过自动抓取WordPress网站的公开内容，利用生成式AI和向量数据库，实现了智能问答系统。它将文章和页面内容转换为Markdown格式，并生成向量表示，支持快速语义检索。用户可实时提问，系统结合相关内容生成准确回答，提升网站互动体验。这一方案适合需要智能客服和知识管理的企业或个人网站，确保内容始终更新并高效服务访客。
🌐 Confluence Page AI Powered Chatbot
该工作流将Confluence云端文档与AI聊天机器人相结合，用户通过聊天界面提问，系统自动调用API获取相关页面内容，并利用GPT-4模型进行智能问答。它支持多轮对话记忆，确保上下文连贯，并能通过Telegram推送结果，提升信息检索效率，方便企业内部知识管理、技术文档查询及客户支持，实现快速准确的信息获取。
Perplexity AI 智能问答集成工作流
该工作流利用Perplexity AI的Sonar Pro模型，提供智能问答功能，用户可自定义系统提示和问题，并灵活设置查询域名。通过API集成，自动提取和清洗返回答案，提升信息获取的效率和准确性。适用于客服回复、市场调研、内部培训等多种场景，帮助用户快速获得结构化的权威答案，减少手动搜索的繁琐步骤。
Automated Research Report Generation with OpenAI, Wikipedia, Google Search, and Gmail/Telegram
该工作流旨在自动化生成基于用户主题的研究报告，集成了OpenAI、Wikipedia、新闻API、Google搜索及Google Scholar等多种信息来源。通过智能分析和整合，生成结构化的PDF报告，涵盖主题介绍、关键发现及学术见解，并自动通过Gmail和Telegram发送给指定用户。同时，所有数据记录至Google Sheets，方便后续管理与追踪，极大提升了研究效率和信息整合的准确性。