Webhook 自动化

适合使用此工作流的人群

- 数据分析师：需要从 PDF 文件中提取信息并更新数据库的分析师。
- 开发者：希望通过 Webhook 集成 Baserow 和其他服务的开发者。
- 业务运营人员：需要自动化数据更新流程以提高工作效率的运营人员。
- 教育工作者：希望使用动态提示从学生提交的文件中提取信息的教师。

此工作流解决的问题

- 自动化数据提取：通过集成 Baserow 和 PDF 文件提取，减少手动输入的需求。
- 实时更新：当数据库中的行或字段发生变化时，自动更新相关信息，确保数据的实时性和准确性。
- 动态提示：允许用户根据字段描述自定义提取信息的提示，增强数据提取的灵活性和适应性。

工作流过程的详细说明

1. Webhook 触发：工作流通过 Webhook 接收来自 Baserow 的事件，捕捉 row_updated、field_created 和 field_updated 事件。
2. 获取表结构：使用 Baserow API 获取表的字段信息，包括字段的名称和描述。
3. 过滤有效行：根据文件字段的更新情况，筛选出需要处理的行。
4. 提取文件数据：从更新的行中获取 PDF 文件，并提取文本内容。
5. 生成字段值：使用 LLM（语言模型）根据字段描述和提取的文本生成相应的字段值。
6. 更新数据库：将生成的字段值更新回 Baserow 数据库，确保数据的准确性和完整性。
7. 循环处理：对每个需要更新的行重复上述步骤，确保所有相关数据都被处理。

用户如何自定义和适应此工作流

- 修改 Webhook 路径：根据需要更改 Webhook 的路径，以适应不同的事件触发。
- 调整字段描述：在 Baserow 中更新字段的描述，以适应不同的提取需求，确保 LLM 生成的提示符合实际要求。
- 更改数据提取逻辑：根据文件类型（如 PDF、Word 等），修改提取文件的操作，以支持不同格式的文件。
- 添加额外的处理步骤：根据业务需求，添加新的节点以处理特定的业务逻辑或数据转换，增强工作流的功能性。