研究论文解析与分析 - 使用PDF向量、GPT-4和数据库存储
初级
这是一个Document Extraction, Multimodal AI领域的自动化工作流,包含 4 个节点。主要使用 OpenAi, Postgres, ManualTrigger, PdfVector 等节点。 研究论文解析与分析 - 使用PDF向量、GPT-4和数据库存储
前置要求
- •OpenAI API Key
- •PostgreSQL 数据库连接信息
使用的节点 (4)
工作流预览
可视化展示节点连接关系,支持缩放和平移
导出工作流
复制以下 JSON 配置到 n8n 导入,即可使用此工作流
{
"meta": {
"instanceId": "placeholder"
},
"nodes": [
{
"id": "trigger-node",
"name": "手动触发器",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"notes": "Start the workflow manually or replace with webhook trigger",
"position": [
250,
300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "pdfvector-parse",
"name": "PDF 向量 - 解析论文",
"type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
"notes": "Parse the research paper into clean Markdown format",
"position": [
450,
300
],
"parameters": {
"useLlm": "auto",
"resource": "document",
"operation": "parse",
"documentUrl": "={{ $json.pdfUrl }}"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "openai-analyze",
"name": "OpenAI - 分析论文",
"type": "n8n-nodes-base.openAi",
"notes": "Use AI to extract key insights from the paper",
"position": [
650,
300
],
"parameters": {
"model": "gpt-4",
"messages": {
"values": [
{
"content": "You are a research paper analyst. Analyze the following paper and extract:\n1. Main research question\n2. Methodology\n3. Key findings\n4. Conclusions\n5. Limitations\n6. Future work suggestions\n\nPaper content:\n{{ $json.content }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "database-store",
"name": "存储分析结果",
"type": "n8n-nodes-base.postgres",
"notes": "Store the analysis results in your database",
"position": [
850,
300
],
"parameters": {
"table": "research_papers",
"columns": "title,summary,methodology,findings,url,analyzed_at",
"operation": "insert"
},
"typeVersion": 1
}
],
"connections": {
"Manual Trigger": {
"main": [
[
{
"node": "PDF Vector - Parse Paper",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"OpenAI - Analyze Paper": {
"main": [
[
{
"node": "Store Analysis",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"PDF Vector - Parse Paper": {
"main": [
[
{
"node": "OpenAI - Analyze Paper",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}常见问题
如何使用这个工作流?
复制上方的 JSON 配置代码,在您的 n8n 实例中创建新工作流并选择「从 JSON 导入」,粘贴配置后根据需要修改凭证设置即可。
这个工作流适合什么场景?
初级 - 文档提取, 多模态 AI
需要付费吗?
本工作流完全免费,您可以直接导入使用。但请注意,工作流中使用的第三方服务(如 OpenAI API)可能需要您自行付费。
相关工作流推荐
使用 PDF 向量、OCR、GPT-4 和 Google Drive 的研究论文分析系统
使用 PDF 向量、OCR、GPT-4 和 Google Drive 的研究论文分析系统
Code
Open Ai
Postgres
+4
11 节点PDF Vector
文档提取
使用PDF Vector和HIPAA合规从医疗文档提取临床数据
使用PDF Vector和HIPAA合规从医疗文档提取临床数据
If
Code
Postgres
+4
9 节点PDF Vector
文档提取
使用GPT-4、PDFVector和PostgreSQL导出从文档提取数据
使用GPT-4、PDFVector和PostgreSQL导出从文档提取数据
Code
Open Ai
Switch
+5
9 节点PDF Vector
文档提取
使用GPT-4和多数据库搜索自动化学术文献综述
使用GPT-4和多数据库搜索自动化学术文献综述
If
Set
Code
+4
13 节点PDF Vector
文档提取
使用GPT-4和多数据库搜索构建全面文献综述
使用GPT-4和多数据库搜索构建全面文献综述
Code
Open Ai
Pdf Vector
+2
8 节点PDF Vector
文档提取
使用PDF Vector进行OCR、分析和Google Drive的文档处理
使用PDF Vector进行OCR、分析和Google Drive的文档处理
Set
Code
Split Out
+6
13 节点PDF Vector
文档提取
工作流信息
难度等级
初级
节点数量4
分类2
节点类型4
作者
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.
外部链接
在 n8n.io 查看 →
分享此工作流