LangChain 自动化

用于LangChain，通过手动触发，整合Hacker News数据，自动获取并清理热门帖子信息，支持AI代理进行智能交互，提升信息获取效率，助力用户快速获取所需内容。

2025/7/8
12 个节点
中等
手动中等langchainexecuteworkflowtriggerhackernews便签高级
分类:
Manual TriggeredBusiness Process AutomationMedium WorkflowWeb Scraping & Data Extraction
集成服务:
LangChainExecuteWorkflowTriggerHackerNewsSticky Note

适用人群

  • 开发者：希望通过自动化工作流集成多个服务。
    - 数据分析师：需要从 Hacker News 提取数据并进行分析。
    - AI 研究人员：想要利用 AI 代理与用户进行交互并获取信息。
    - 技术爱好者：对 LangChain 和 n8n 感兴趣，想要学习如何构建自动化工作流。

    • 解决的问题

    此工作流解决了手动获取 Hacker News 上最受欢迎的帖子的问题。通过自动化，用户可以快速获得信息，提高工作效率，并能通过 AI 代理进行自然语言交互，获取所需数据。

    工作流程

  • 步骤 1：用户手动触发工作流，通过 On new manual Chat Message 节点。
    - 步骤 2：工作流执行触发器 Execute Workflow Trigger 开始执行。
    - 步骤 3：通过 Hacker News 节点获取最新的 50 条帖子数据。
    - 步骤 4：使用 Clean up data 节点对获取的数据进行清理，提取必要字段如标题、分数、链接、创建时间和作者。
    - 步骤 5：将清理后的数据传递给 Stringify 节点，将其转换为 JSON 格式。
    - 步骤 6：用户可以通过 AI Agent 与系统交互，询问特定问题。
    - 步骤 7：OpenAI Chat Model 节点将用户的问题传递给 AI 模型进行处理。
    - 步骤 8：AI 代理根据用户问题调用自定义工具，获取所需信息并返回给用户。

    • 自定义指南

  • 修改触发方式：可以将 On new manual Chat Message 节点替换为其他触发器，例如定时触发器。
    - 调整数据提取：在 Hacker News 节点中修改 limit 参数以获取更多或更少的帖子。
    - 自定义数据处理：在 Clean up data 节点中添加或删除字段，以满足特定需求。
    - 更改 AI 模型：在 OpenAI Chat Model 节点中更改 API 凭据，以使用不同的 OpenAI 账户或模型。
    - 增强交互性：可以在 AI Agent 节点中调整 maxIterations 参数，以改变 AI 代理的响应次数。