LangChain 自动化

适用人群
- 知识管理者：需要高效管理和查询知识库的用户。
- 开发者：希望通过集成 LangChain 和 Notion 提升应用功能的开发者。
- 企业团队：希望利用 AI 助手提高工作效率的团队。
- 教育工作者：需要快速访问教学资源和资料的教师和学生。

解决的问题
- 信息检索效率低：通过自动化工作流，用户可以快速查询 Notion 数据库中的信息，减少人工搜索时间。
- 知识共享障碍：集成了 AI 助手，帮助团队成员更好地获取和共享信息，提升团队协作效率。
- 管理复杂性：简化了与 Notion 和 LangChain 的集成过程，使用户能够更专注于内容而非技术细节。

工作流步骤
1. 接收聊天信息：用户通过聊天界面输入查询请求。
2. 获取数据库详情：系统自动检索 Notion 数据库的相关信息，包括标签和数据库名称。
3. 格式化数据：将接收到的数据进行格式化，以便后续处理。
4. AI 助手处理：调用 OpenAI Chat 模型，利用 AI 助手分析用户输入并查询相关记录。
5. 检索 Notion 数据库：根据用户的关键词和标签进行数据库查询。
6. 返回结果：将 AI 助手找到的信息以清晰的格式返回给用户，提供相关链接以便进一步查看。

自定义指南
- 更改数据库连接：在 Get database details 节点中，更新 Notion 数据库 ID，以连接到不同的知识库。
- 调整 AI 模型参数：在 OpenAI Chat Model 节点中，根据需求调整模型的温度和超时设置，以优化响应效果。
- 修改查询逻辑：在 Search notion database 和 Search inside database record 节点中，自定义 JSON 查询体，以满足特定的检索需求。
- 添加新功能：可以根据需要引入其他节点，扩展工作流的功能，例如增加数据分析或报告生成的节点。