便签自动化

适用人群

- 数据分析师：需要处理和分析大量数据的专业人士。
- 开发者：希望将自动化集成到他们的应用程序中的开发人员。
- 企业管理者：希望优化工作流程并提高团队效率的管理者。
- AI 爱好者：对人工智能和机器学习有兴趣的人士。
- 教育工作者：希望利用自动化工具进行教学的老师。

解决的问题

- 自动化工作流程：通过集成不同的工具，减少手动操作，提高工作效率。
- 数据处理：能够从 Google Drive 下载文档并将其分割成可管理的块，便于后续分析。
- 智能问答：利用 LangChain 提供的检索问答功能，快速响应用户查询，提升用户体验。
- 信息存储：将处理后的数据存储到 Qdrant 向量存储中，方便后续检索和分析。

工作流程步骤

1. 手动触发工作流程：用户点击 "执行工作流程" 按钮以开始。
2. 从 Google Drive 下载文件：系统自动下载指定的 PDF 文件。
3. 数据加载：将下载的文件加载到默认数据加载器中。
4. 数据分割：使用递归字符文本分割器将文件内容分割成小块。
5. 向量存储插入：将分割后的数据插入到 Qdrant 向量存储中。
6. 接收 Webhook 请求：通过 Webhook 接收来自用户的查询消息。
7. 执行检索问答链：根据用户输入，检索相关信息并生成回答。
8. 响应 Webhook：将生成的回答通过 Webhook 响应用户。

自定义指南

- 修改 Google Drive 文件 ID：在 Google Drive 节点中更新文件 ID，以下载不同的文件。
- 调整文本分割参数：在递归字符文本分割器中更改 chunkSize 和 chunkOverlap 参数，以适应不同类型的文档。
- 更改 Qdrant 集合名称：在 Qdrant 向量存储节点中修改集合名称，以便存储不同的数据。
- 更新 OpenAI 模型：在 OpenAI 聊天模型节点中选择不同的模型以满足特定需求。
- 自定义 Webhook 路径：在 Webhook 节点中修改路径，以便与其他系统集成。