PDF 벡터, GPT-4, Neo4j를 사용하여 학술 지식 그래프를 구축
중급
이것은AI RAG, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 10개의 노드를 포함합니다.주로 Code, Neo4j, OpenAi, Postgres, PdfVector 등의 노드를 사용하며. 사용PDF向量、GPT-4및Neo4j에서研究论文构建学术知识图谱
사전 요구사항
- •OpenAI API Key
- •PostgreSQL 데이터베이스 연결 정보
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"meta": {
"instanceId": "placeholder"
},
"nodes": [
{
"id": "kb-info",
"name": "지식 베이스 정보",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
250,
150
],
"parameters": {
"content": "## Knowledge Base Builder\n\nExtracts and connects:\n- Concepts & Keywords\n- Authors & Institutions\n- Methods & Datasets\n- Citations & References\n\nBuilds searchable knowledge graph"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "daily-update",
"name": "일일 KB 업데이트",
"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
"position": [
450,
300
],
"parameters": {
"rule": {
"interval": [
{
"field": "days",
"daysInterval": 1
}
]
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "fetch-papers",
"name": "PDF 벡터 - 논문 수집",
"type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
"position": [
650,
300
],
"parameters": {
"limit": 20,
"query": "={{ $json.domain || 'artificial intelligence' }}",
"fields": [
"title",
"authors",
"abstract",
"year",
"doi",
"pdfUrl",
"totalCitations"
],
"resource": "academic",
"yearFrom": "={{ new Date().getFullYear() }}",
"operation": "search",
"providers": [
"semantic_scholar",
"arxiv"
]
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "parse-papers",
"name": "PDF 벡터 - 논문 파싱",
"type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
"position": [
850,
300
],
"parameters": {
"useLlm": "always",
"resource": "document",
"operation": "parse",
"documentUrl": "={{ $json.pdfUrl }}"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "extract-entities",
"name": "엔티티 추출",
"type": "n8n-nodes-base.openAi",
"position": [
1050,
300
],
"parameters": {
"model": "gpt-4",
"options": {
"responseFormat": {
"type": "json_object"
}
},
"messages": {
"values": [
{
"content": "Extract knowledge graph entities from this paper:\n\nTitle: {{ $json.title }}\nContent: {{ $json.content }}\n\nExtract:\n1. Key concepts (5-10 main ideas)\n2. Methods used\n3. Datasets mentioned\n4. Research questions\n5. Key findings\n6. Future directions\n\nAlso identify relationships between these entities.\n\nReturn as structured JSON with entities and relationships arrays."
}
]
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "build-graph",
"name": "그래프 구조 구축",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
1250,
300
],
"parameters": {
"functionCode": "const extraction = JSON.parse($json.content);\nconst paper = $node['PDF Vector - Fetch Papers'].json;\n\n// Create nodes for Neo4j\nconst nodes = [];\n\n// Paper node\nnodes.push({\n label: 'Paper',\n properties: {\n id: paper.doi || paper.title.replace(/[^a-zA-Z0-9]/g, ''),\n title: paper.title,\n year: paper.year,\n authors: paper.authors.join('; '),\n citations: paper.totalCitations\n }\n});\n\n// Author nodes\npaper.authors.forEach(author => {\n nodes.push({\n label: 'Author',\n properties: {\n name: author\n }\n });\n});\n\n// Concept nodes\nextraction.concepts?.forEach(concept => {\n nodes.push({\n label: 'Concept',\n properties: {\n name: concept\n }\n });\n});\n\n// Method nodes\nextraction.methods?.forEach(method => {\n nodes.push({\n label: 'Method',\n properties: {\n name: method\n }\n });\n});\n\n// Create relationships\nconst relationships = [];\n\n// Paper-Author relationships\npaper.authors.forEach(author => {\n relationships.push({\n from: paper.doi || paper.title,\n to: author,\n type: 'AUTHORED_BY'\n });\n});\n\n// Paper-Concept relationships\nextraction.concepts?.forEach(concept => {\n relationships.push({\n from: paper.doi || paper.title,\n to: concept,\n type: 'DISCUSSES'\n });\n});\n\n// Paper-Method relationships\nextraction.methods?.forEach(method => {\n relationships.push({\n from: paper.doi || paper.title,\n to: method,\n type: 'USES'\n });\n});\n\nreturn { nodes, relationships };"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "create-nodes",
"name": "그래프 노드 생성",
"type": "n8n-nodes-base.neo4j",
"position": [
1450,
250
],
"parameters": {
"query": "=UNWIND $nodes AS node\nMERGE (n:Node {id: node.properties.id})\nSET n += node.properties\nSET n:${node.label}",
"operation": "create",
"parameters": "={{ { nodes: $json.nodes } }}"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "create-relationships",
"name": "관계 생성",
"type": "n8n-nodes-base.neo4j",
"position": [
1450,
350
],
"parameters": {
"query": "=UNWIND $relationships AS rel\nMATCH (a {id: rel.from})\nMATCH (b {id: rel.to})\nMERGE (a)-[r:${rel.type}]->(b)",
"operation": "create",
"parameters": "={{ { relationships: $json.relationships } }}"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "kb-stats",
"name": "KB 통계",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
1650,
300
],
"parameters": {
"functionCode": "// Generate knowledge base statistics\nconst stats = {\n papersProcessed: $items().length,\n conceptsExtracted: $json.nodes.filter(n => n.label === 'Concept').length,\n authorsAdded: $json.nodes.filter(n => n.label === 'Author').length,\n methodsIdentified: $json.nodes.filter(n => n.label === 'Method').length,\n timestamp: new Date().toISOString()\n};\n\nreturn stats;"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "log-update",
"name": "KB 업데이트 로깅",
"type": "n8n-nodes-base.postgres",
"position": [
1850,
300
],
"parameters": {
"table": "kb_updates",
"columns": "papers_processed,concepts,authors,methods,updated_at",
"operation": "insert"
},
"typeVersion": 1
}
],
"connections": {
"kb-stats": {
"main": [
[
{
"node": "log-update",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"daily-update": {
"main": [
[
{
"node": "fetch-papers",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"extract-entities": {
"main": [
[
{
"node": "build-graph",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"create-nodes": {
"main": [
[
{
"node": "kb-stats",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"create-relationships": {
"main": [
[
{
"node": "kb-stats",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"build-graph": {
"main": [
[
{
"node": "create-nodes",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "create-relationships",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"fetch-papers": {
"main": [
[
{
"node": "parse-papers",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"parse-papers": {
"main": [
[
{
"node": "extract-entities",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - AI RAG, 멀티모달 AI
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
관련 워크플로우 추천
GPT-4 및 다중 데이터베이스 검색을 사용한 학술 문헌 검토 자동화
GPT-4 및 다중 데이터베이스 검색을 사용한 학술 문헌 리뷰 자동화
If
Set
Code
+
If
Set
Code
13 노드PDF Vector
문서 추출
PDF 벡터, GPT-3.5 및 Slack 알림을 포함한 자동화된 학술 논문 모니터링
자동화된 학술 논문 모니터링, PDF 벡터, GPT-3.5 및 Slack 알림 포함
Set
Code
Slack
+
Set
Code
Slack
10 노드PDF Vector
개인 생산성
PDF 벡터, Google Drive 및 데이터베이스를 사용하여发票 데이터를 추출하고 저장
PDF 벡터, Google Drive, 데이터베이스를 사용하여 청구서 데이터를 추출하고 저장합니다.
If
Code
Slack
+
If
Code
Slack
26 노드PDF Vector
청구서 처리
GPT-4, PDFVector, PostgreSQL를 사용하여 문서에서 데이터 추출
GPT-4、PDFVector와 PostgreSQL을 사용하여 문서에서 데이터를 추출하여 내보내기
Code
Open Ai
Switch
+
Code
Open Ai
Switch
9 노드PDF Vector
문서 추출
PDF 벡터 및 다중 내보내기를 포함한 5개 데이터베이스에 걸친 학술 연구 검색
跨五个데이터库의学术研究검색,含PDF向量및多重내보내기
Set
Code
Pdf Vector
+
Set
Code
Pdf Vector
9 노드PDF Vector
AI RAG
PDF 벡터와 Webhooks를 사용하여 문서 질문과 답변 API를 구축
사용법 PDF 벡터와 Webhooks를 사용하여 문서 질문 API 구축
If
Code
Webhook
+
If
Code
Webhook
11 노드PDF Vector
내부 위키
워크플로우 정보
난이도
중급
노드 수10
카테고리2
노드 유형7
저자
PDF Vector
@pdfvectorA fully featured PDF APIs for developers - Parse any PDF or Word document, extract structured data, and access millions of academic papers - all through simple APIs.
외부 링크
n8n.io에서 보기 →
이 워크플로우 공유