LangChain 自动化

用于LangChain，自动化处理复杂研究任务，通过85个节点的工作流程，用户只需手动触发，即可在短短数十分钟内完成通常需要数小时的研究。集成多种工具，生成独特的搜索查询，收集和分析信息，最终将研究结果保存至Notion数据库，提升研究效率，节省时间和成本。

2025/7/8
85 个节点
复杂
手动复杂langchainformtriggersplitoutnoopsplitinbatches表单executeworkflowtrigger便签executeworkflowexecutiondatanotionmarkdown过滤聚合停止和错误高级逻辑路由条件api集成
分类:
Complex WorkflowManual TriggeredBusiness Process Automation
集成服务:
LangChainFormTriggerSplitOutNoOpSplitInBatchesFormExecuteWorkflowTriggerSticky NoteExecuteWorkflowExecutionDataNotionMarkdownFilterAggregateStopAndError

适用人群

适合需要进行深入研究的分析师、研究人员和决策者。对于那些希望快速获得高质量研究结果并节省时间的人士尤其有帮助。此工作流适合以下人群：

- 分析师：需要快速获取市场趋势和竞争对手分析的专业人士。
- 研究人员：希望高效收集和整理文献及数据的学者。
- 决策者：需要基于深入研究做出业务决策的管理层人员。
- 学生：在学术研究中需要快速获取信息和资料的学生。

解决的问题

该工作流解决了传统研究方法效率低下的问题。通过自动化的方式，它能够在短短几分钟内完成复杂的研究任务，避免了人工研究所需的数小时。使用此工作流，用户可以快速获得准确的信息、洞见和建议，帮助他们做出更明智的决策。

工作流程

  • 表单提交：用户通过表单输入研究主题和深度、广度参数。
    2. 变量设置：根据用户输入设置变量，确保工作流能够根据需求自动调整。
    3. 生成SERP查询：工作流使用LangChain模型生成相关的搜索查询，确保覆盖到研究主题的各个方面。
    4. 执行RAG Web浏览器：调用APIFY进行网页抓取，收集相关信息和数据。
    5. 数据处理：将获取的内容进行解析，提取出有用的信息和链接。
    6. 生成学习成果：使用LLM模型对收集到的数据进行分析，生成精炼的学习成果。
    7. 报告生成：最终将所有学习成果整合，并生成详细的研究报告，格式化为Markdown。
    8. 上传至Notion：将生成的报告上传到Notion数据库，以便用户随时查看和分享。

    • 自定义指南

    用户可以根据自己的需求自定义此工作流：
    - 修改表单字段：根据具体研究主题调整表单中的输入字段。
    - 调整深度和广度参数：根据研究的复杂性，设置不同的深度（1-5）和广度（1-5）。
    - 更换数据源：可以将APIFY更换为其他网页抓取服务，以适应不同的需求。
    - 定制报告格式：根据个人或团队的需求，修改生成报告的格式和内容，确保满足特定的展示要求。