谷歌云端硬盘自动化

适用人群

- 企业用户：需要自动化文件管理和数据处理的公司。
- 开发者：希望通过集成 Google Drive 和 LangChain 来构建智能应用的开发者。
- 研究人员：需要从 PDF 文档中提取和处理信息的研究人员。
- 数据科学家：希望使用向量存储和 AI 模型来处理和分析文档的专业人士。

解决的问题

- 文件管理：自动监控 Google Drive 中的特定文件夹，实时处理新上传的文件。
- 数据提取：从 PDF 文件中提取内容并进行清洗，以便后续处理。
- 信息检索：通过向量存储快速检索与用户查询相关的文档，提高信息获取效率。
- 智能响应：利用 AI 模型生成基于上下文的响应，提升用户交互体验。

工作流程步骤

1. 监控 Google Drive：自动检测特定文件夹中新文件的上传。
2. 下载文件：当检测到新文件时，自动下载该文件。
3. 提取 PDF 内容：从下载的 PDF 文件中提取文本内容。
4. 清洗和规范化文本：对提取的文本进行清洗，去除多余空格和特殊字符。
5. 将文档插入 Pinecone 向量存储：将清洗后的文本插入向量存储，以便后续检索。
6. 生成文档嵌入：使用 Google Gemini 模型生成文档的嵌入表示。
7. 接收用户查询：通过聊天触发器接收用户的查询信息。
8. 检索相关文档：根据用户查询，从 Pinecone 中检索相关文档。
9. 生成上下文提示：将检索到的文档内容与用户查询结合，生成上下文提示。
10. 调用 AI 代理：将生成的提示发送给 AI 代理，获取最终的响应。
11. 返回结果：将 AI 代理的响应返回给用户，完成交互。

自定义指南

- 更改监控文件夹：在 Monitor Google Drive for New Files 节点中修改 folderToWatch 字段的值，以监控不同的文件夹。
- 调整文本清洗逻辑：在 Clean and Normalize PDF Text 节点中修改 JavaScript 代码，以适应不同文档格式的清洗需求。
- 选择其他向量存储：在 Insert Document into Pinecone Vector Store 节点中更改 pineconeIndex 字段，以使用不同的向量存储。
- 更改 AI 模型：在 OpenRouter Chat Model Interface 节点中更改 model 字段，以使用其他的 AI 模型。
- 修改查询嵌入生成：在 Generate Query Embeddings (Google Gemini) 节点中更改 modelName 字段，以使用不同的嵌入模型。