Búsqueda académica en cinco bases de datos, con vectores PDF y múltiples exportaciones

Intermedio

Este es unAI RAG, Multimodal AIflujo de automatización del dominio deautomatización que contiene 9 nodos.Utiliza principalmente nodos como Set, Code, PdfVector, WriteBinaryFile. Búsqueda de investigación académica en cinco bases de datos, con vectores PDF y exportaciones múltiples

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Visualización de las conexiones entre nodos, con soporte para zoom y panorámica
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Copie la siguiente configuración JSON en n8n para importar y usar este flujo de trabajo
{
  "meta": {
    "instanceId": "placeholder"
  },
  "nodes": [
    {
      "id": "search-info",
      "name": "Configuración de búsqueda",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        250,
        150
      ],
      "parameters": {
        "content": "## Multi-Database Search\n\nSearches:\n- PubMed\n- ArXiv\n- Google Scholar\n- Semantic Scholar\n- ERIC\n\nDeduplicates and ranks results"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "search-params",
      "name": "Establecer parámetros de búsqueda",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        450,
        300
      ],
      "parameters": {
        "values": {
          "number": [
            {
              "name": "yearFrom",
              "value": 2020
            },
            {
              "name": "resultsPerSource",
              "value": 25
            }
          ],
          "string": [
            {
              "name": "searchQuery",
              "value": "machine learning healthcare applications"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "pdfvector-search",
      "name": "PDF Vector - Búsqueda multi-BD",
      "type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
      "position": [
        650,
        300
      ],
      "parameters": {
        "limit": "={{ $json.resultsPerSource }}",
        "query": "={{ $json.searchQuery }}",
        "fields": [
          "title",
          "authors",
          "year",
          "doi",
          "abstract",
          "totalCitations",
          "pdfUrl",
          "provider"
        ],
        "resource": "academic",
        "yearFrom": "={{ $json.yearFrom }}",
        "operation": "search",
        "providers": [
          "pubmed",
          "semantic_scholar",
          "arxiv",
          "google_scholar",
          "eric"
        ]
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "deduplicate",
      "name": "Eliminar duplicados",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        850,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Deduplicate papers based on DOI and title similarity\nconst papers = $json;\nconst unique = new Map();\n\npapers.forEach(paper => {\n  // First check DOI\n  if (paper.doi && !unique.has(paper.doi)) {\n    unique.set(paper.doi, paper);\n  } else if (!paper.doi) {\n    // For papers without DOI, check title similarity\n    const normalizedTitle = paper.title.toLowerCase().replace(/[^a-z0-9]/g, '');\n    let isDuplicate = false;\n    \n    for (const [key, existingPaper] of unique) {\n      const existingTitle = existingPaper.title.toLowerCase().replace(/[^a-z0-9]/g, '');\n      if (normalizedTitle === existingTitle) {\n        isDuplicate = true;\n        // Merge provider info\n        if (!existingPaper.providers) existingPaper.providers = [existingPaper.provider];\n        existingPaper.providers.push(paper.provider);\n        break;\n      }\n    }\n    \n    if (!isDuplicate) {\n      unique.set(normalizedTitle, paper);\n    }\n  }\n});\n\nreturn Array.from(unique.values());"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "rank-results",
      "name": "Clasificar por relevancia",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        1050,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Calculate relevance score\nconst papers = $json;\nconst query = $node['Set Search Parameters'].json.searchQuery.toLowerCase();\n\nconst scored = papers.map(paper => {\n  let score = 0;\n  \n  // Title relevance\n  const titleWords = paper.title.toLowerCase().split(' ');\n  const queryWords = query.split(' ');\n  queryWords.forEach(word => {\n    if (titleWords.includes(word)) score += 10;\n  });\n  \n  // Citation impact\n  score += Math.log(paper.totalCitations + 1) * 5;\n  \n  // Recency bonus\n  const yearDiff = new Date().getFullYear() - paper.year;\n  score += Math.max(0, 10 - yearDiff);\n  \n  // Full text availability\n  if (paper.pdfUrl) score += 15;\n  \n  return { ...paper, relevanceScore: score };\n});\n\n// Sort by relevance\nreturn scored.sort((a, b) => b.relevanceScore - a.relevanceScore);"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "generate-bibtex",
      "name": "Generar BibTeX",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        1250,
        250
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Generate BibTeX entries\nconst papers = $json;\n\nconst bibtex = papers.map((paper, index) => {\n  const key = paper.doi ? paper.doi.replace(/[^a-zA-Z0-9]/g, '') : `paper${index}`;\n  const authors = paper.authors.join(' and ');\n  \n  return `@article{${key},\n  title={${paper.title}},\n  author={${authors}},\n  year={${paper.year}},\n  doi={${paper.doi || ''}},\n  abstract={${paper.abstract || ''}}\n}`;\n}).join('\\n\\n');\n\nreturn { bibtex, papers };"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "export-bibtex",
      "name": "Exportar archivo BibTeX",
      "type": "n8n-nodes-base.writeBinaryFile",
      "position": [
        1450,
        250
      ],
      "parameters": {
        "fileName": "search_results_{{ $now.format('yyyy-MM-dd') }}.bib",
        "fileContent": "={{ $json.bibtex }}"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "export-json",
      "name": "Exportar JSON",
      "type": "n8n-nodes-base.writeBinaryFile",
      "position": [
        1450,
        350
      ],
      "parameters": {
        "fileName": "search_results_{{ $now.format('yyyy-MM-dd') }}.json",
        "fileContent": "={{ JSON.stringify($json.papers, null, 2) }}"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "export-csv",
      "name": "Exportar CSV",
      "type": "n8n-nodes-base.writeBinaryFile",
      "position": [
        1450,
        450
      ],
      "parameters": {
        "fileName": "search_results_{{ $now.format('yyyy-MM-dd') }}.csv",
        "fileContent": "={{ $json.papers.map(p => [p.title, p.authors.join(';'), p.year, p.doi, p.totalCitations, p.pdfUrl].join(',\t')).join('\\n') }}"
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "connections": {
    "generate-bibtex": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "export-bibtex",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "export-json",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "export-csv",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "rank-results": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "generate-bibtex",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "deduplicate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "rank-results",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "search-params": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "pdfvector-search",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "pdfvector-search": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "deduplicate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}
Preguntas frecuentes

¿Cómo usar este flujo de trabajo?

Copie el código de configuración JSON de arriba, cree un nuevo flujo de trabajo en su instancia de n8n y seleccione "Importar desde JSON", pegue la configuración y luego modifique la configuración de credenciales según sea necesario.

¿En qué escenarios es adecuado este flujo de trabajo?

Intermedio - RAG de IA, IA Multimodal

¿Es de pago?

Este flujo de trabajo es completamente gratuito, puede importarlo y usarlo directamente. Sin embargo, tenga en cuenta que los servicios de terceros utilizados en el flujo de trabajo (como la API de OpenAI) pueden requerir un pago por su cuenta.

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Información del flujo de trabajo
Nivel de dificultad
Intermedio
Número de nodos9
Categoría2
Tipos de nodos5
Descripción de la dificultad

Adecuado para usuarios con experiencia intermedia, flujos de trabajo de complejidad media con 6-15 nodos

Autor
PDF Vector

PDF Vector

@pdfvector

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Enlaces externos
Ver en n8n.io

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Categorías

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