LangChain 自动化 - N8N 工作流导航

适用人群

学习者: 想要寻找学习资源的个人，无论是初学者还是进阶者。
- 教育工作者: 希望为学生提供推荐资源的老师或讲师。
- 自我提升者: 对于自我提升感兴趣的专业人士，想要获取最新的学习材料。
- 技术社区成员: 参与 HackerNews 等社区，关注学习和分享的用户。

解决的问题

该工作流解决了如何从 HackerNews 社区中提取和整合学习资源的问题。通过自动化流程，用户可以轻松获取与他们学习主题相关的高质量资源，避免了手动搜索的繁琐和低效。

工作流程

获取主题: 用户通过表单提交他们想要学习的内容及电子邮件地址。
2. 搜索相关讨论: 工作流在 HackerNews 上搜索与用户主题相关的讨论，限制为 150 条 结果。
3. 提取评论: 从搜索结果中提取评论的 ID。
4. 获取评论内容: 根据提取的 ID，获取每条评论的详细信息。
5. 合并评论: 将所有评论合并为一段文本，供后续处理。
6. 分析和推荐: 使用 LangChain 的 LLM 进行分析，提取出推荐的学习资源，并进行分类。
7. 格式化输出: 将推荐的资源格式化为 Markdown 文本。
8. 转换为 HTML: 将 Markdown 文本转换为 HTML 格式，以便于发送邮件。
9. 发送邮件: 将生成的推荐资源以邮件形式发送给用户，确保他们能够方便地获取信息。

自定义指南

用户可以根据以下方式自定义工作流：
- 修改主题: 在表单中调整想要学习的主题，以获取不同领域的资源。
- 调整搜索参数: 更改 HackerNews 搜索的关键词或标签，以获取更精确的结果。
- 自定义邮件内容: 修改发送邮件的主题和内容格式，以符合个人或品牌的风格。
- 添加新节点: 根据需求添加更多的处理节点，例如数据分析或其他 API 集成，以增强工作流的功能。