插入和检索文档

用于平台n8n，通过自动化工作流程抓取最新的Paul Graham文章，提取文本并存储到Milvus向量数据库中，支持基于聊天的查询和引用生成，提升信息检索效率和准确性。

2025/7/8
25 个节点
复杂
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分类:
Complex WorkflowManual Triggered
集成服务:
SplitOutSticky NoteLangChain

适用人群

  • 学生：希望获取最新的论文和文章以辅助学习。
    - 研究人员：需要快速获取和分析相关文献。
    - 内容创作者：寻找灵感和引用材料以支持创作。
    - 开发者：希望集成文献检索和处理的自动化工具。

    • 解决的问题

    此工作流通过自动化从 Paul Graham 网站抓取最新文章并提取文本，解决了手动查找和整理文献的繁琐过程。用户可以快速获取相关内容并进行分析，节省了大量时间和精力。

    工作流程

  • 手动触发：用户通过点击 "执行工作流" 开始流程。
    - 抓取文章列表：通过 HTTP 请求获取 Paul Graham 的文章列表。
    - 提取文章名称：解析 HTML 内容，提取文章链接。
    - 拆分项目：将提取的文章链接拆分为单个项目进行处理。
    - 获取文章文本：对每篇文章进行 HTTP 请求，以获取其文本内容。
    - 限制获取的文章数量：设置只获取前 3 篇文章。
    - 提取纯文本：解析 HTML 内容，提取正文文本。
    - 生成响应：使用 LangChain 生成基于文章内容的响应。
    - 引用整理：将引用的格式化为可读的形式。
    - 加载到 Milvus 向量存储：将文章内容和嵌入向量存储到 Milvus 中以便后续检索。
    - 处理用户查询：通过 LangChain 模型回答用户问题，并提供相关引用。

    • 自定义指南

  • 修改文章来源：用户可以更改抓取文章的 URL，以获取其他网站的内容。
    - 调整获取的文章数量：通过修改 "限制获取的文章数量" 节点中的参数，用户可以选择获取更多或更少的文章。
    - 自定义文本处理：用户可以在 "提取纯文本" 节点中调整 CSS 选择器，以适应不同网站的 HTML 结构。
    - 修改嵌入模型：在 "嵌入 OpenAI" 节点中，用户可以选择不同的模型以满足特定需求。
    - 调整 Milvus 设置：用户可以在 "Milvus 向量存储" 节点中配置不同的集合和存储选项，以适应不同的应用场景。