文本事实核查辅助工作流
该工作流旨在自动化文本中的事实核查，利用自然语言处理技术将输入文本拆分为句子，并逐条进行真实性验证。通过调用本地运行的定制语言模型，能够高效识别不实信息，减少人工校对工作量，提高内容审核的准确性与效率。适合媒体、科研、内容创作等领域，帮助用户确保信息的真实性和权威性，实现快速的事实筛查与错误修正。
Tags
工作流名称
文本事实核查辅助工作流
主要功能和亮点
该工作流通过自然语言处理与小型专用语言模型，自动拆分输入文本为句子，并对每条陈述进行事实核查，精准识别文本中的不实信息。结合Ollama本地运行的定制微型模型（bespoke-minicheck），实现高效、专业的事实验证。支持手动触发测试及作为其他工作流的入口调用，灵活集成于复杂自动化场景。
解决的核心问题
在大量文本内容中快速筛选出潜在的事实错误，减少人工校对的工作量，提升内容审核和编辑的效率与准确性。适用于新闻报道、科研文章、内容创作等领域，帮助用户保持信息的真实性和权威性。
应用场景
- 媒体与新闻机构对稿件事实准确性的自动核查
- 科研论文或报告中的数据和陈述验证
- 内容创作者在发布前对文章进行事实校对
- 企业内部知识库和文档的质量把控
- 教育培训中的文本分析及批改辅助
主要流程步骤
- 输入文本准备：接收待核查的文本与相关事实背景信息。
- 文本拆分：通过“Code”节点执行定制JavaScript代码，将文本拆分成独立句子，保证日期、列表等特殊格式不被错误分割。
- 文本与事实合并：将拆分的句子与事实内容合并，形成待核查的陈述单元。
- 逐句事实核查：调用基于Ollama的专用微型语言模型（bespoke-minicheck）对每句陈述进行“是/否”事实判断。
- 结果过滤与汇总：筛选出标记为“不正确”的陈述，聚合并生成问题列表及总结评估。
- 输出总结：通过语言模型进一步构建事实错误的汇总报告，方便快速定位和修正内容问题。
涉及的系统或服务
- n8n：工作流自动化平台，负责流程编排与节点调度
- Ollama API：本地运行的定制化语言模型服务，提供事实核查AI能力
- JavaScript代码节点：用于文本拆分和预处理
- 多节点合并与过滤：管理数据流和分析结果的组合与筛选
适用人群或使用价值
- 内容编辑与校对人员：自动辅助发现文本中的事实错误，提升工作效率
- 新闻与媒体行业：保障报道内容真实可靠，减少假新闻风险
- 学术研究者与学生：辅助验证引用资料和陈述的准确性
- 企业知识管理团队：确保内部文档和培训材料的质量
- AI与自动化爱好者：提供一个结合语言模型与自动化工具的典型应用示范
总体而言，该工作流为文本事实核查提供了一套完整、自动化且高效的解决方案，助力用户在海量文本中快速甄别真伪，提升内容质量与可信度。
Intelligent Web Query and Semantic Re-Ranking Flow（智能网络查询与语义重排序流程）
该工作流通过智能语义分析和多链思维，自动生成优化的网络搜索查询，并调用Brave搜索API获取相关结果。它能够根据用户真实意图对搜索结果进行深度重排序和信息提取，筛选出最相关的前10条高价值链接，帮助用户快速定位所需答案。支持Webhook触发，适用于科研、市场调研和企业决策等多种场景，极大提升信息检索的相关性和有效性。
n8n Research AI Agent 智能助手工作流
该工作流通过智能对话和多工具协同，提供实时咨询与帮助，旨在提升用户在自动化平台上的学习与使用效率。它能智能接收用户查询，分析问题，并自动检索相关工具和内容，生成清晰、可操作的答复，解决用户在功能理解和操作指导中的难题，适用于新手与高级用户、企业支持团队及培训场景。
Pitch Deck 自动分析与智能问答工作流
该工作流实现了对创业公司融资路演资料的自动化处理与分析。通过从Airtable数据库中检测和下载PDF文件，利用AI视觉模型将内容转录为结构化Markdown格式，并提取关键信息生成报告。最终，数据回写至Airtable并构建向量数据库，支持团队成员进行自然语言查询，极大提升了融资材料的处理效率和信息检索的便捷性。
Auto Knowledge Base Article Generator（自动知识库文章生成器）
该工作流通过结合多种AI模型，自动生成和编辑知识库文章。用户只需输入主题，系统便能进行深度研究，生成结构化且内容丰富的草稿，并进行多轮智能编辑与审核。最终，高质量文章将自动发布到内容管理系统，确保文章专业性与实用性。这一流程大幅提升了内容生产效率，解决了传统手动撰写的时间和质量问题，适用于企业和内容团队。
AI Agent 网页抓取与API数据交互工作流
该工作流结合了智能网页抓取和API数据交互，能够根据用户的自然语言输入，自动获取相关信息并提供智能推荐。通过高效使用Firecrawl API抓取网页内容，并灵活调用外部API，简化了传统的数据处理流程。集成的AI Agent与聊天模型使得自动化响应更加智能化，极大地降低了开发难度和时间成本，适用于自动化开发、客服系统及信息推荐等多种场景。
HackerNews 学习资源智能推荐工作流
该工作流通过用户提交的学习主题，自动从 HackerNews 筛选相关“Ask HN”帖子及评论，利用先进的语言模型进行分析，提炼出高质量的学习资源推荐，并以结构化 Markdown 格式生成清单，最终通过邮件发送给用户。此流程有效解决信息过载问题，帮助用户快速找到实用的学习材料，提升学习效率和体验。
AutoRFP — 自动化RFP问答生成与响应文档制作流程
该工作流实现了从接收招标请求（RFP）文档到生成完整响应文档的自动化处理。通过智能提取RFP中的问题，结合企业内部资料自动生成答案，并整理成结构化的Google Docs文档。此外，系统还支持邮件和Slack通知，确保团队及时了解响应状态。这一流程大幅提高了响应效率，降低了人工成本，帮助销售团队快速、准确地应对客户需求。
piepdrive-test
该工作流在Pipedrive中自动创建新组织时，抓取其自定义网站字段的首页内容，并利用AI进行智能分析，生成包含公司描述、市场定位及竞争对手信息的详细备注。这些信息会同步回Pipedrive，并通过格式转换后推送至Slack，确保团队成员能够实时共享客户信息，提升销售与客户管理的效率，减少人工录入工作。