基于AI的RAG文档处理与聊天机器人集成Google Drive、Supabase和OpenAI

适合哪些人群?

本工作流非常适合:

  • 需要自动化方案来整理、分析和检索内部文档的企业和团队
  • 希望快速分析查询大量研究论文、报告或数据集的研究人员
  • 寻求简化产品文档和支持资源访问的客户支持团队
  • 需要可靠引用和查询法律文件的法律合规专业人员
  • 想实现检索增强生成(RAG)系统又不想从零开始的AI爱好者和开发者

解决什么问题?

人工整理、处理和搜索文档耗时费力且容易出错。本方案通过以下方式解决:

  • 自动化处理Google Drive中的PDF/CSV/Google Docs等多种格式文档
  • 提取、分块和优化文本,保留上下文提升AI理解力
  • 存储向量嵌入到安全可扩展的Supabase数据库,实现语义搜索
  • 提供AI聊天界面,支持自然语言提问获取精准答案

帮助团队快速获取文档洞见,提升效率确保信息准确性

核心功能

  • 🚀 端到端处理:从Google Drive上传到向量存储全流程
  • 🔍 语义搜索:支持复杂自然语言问题获取关联答案
  • 🤖 AI摘要生成:通过Google Gemini自动生成标题和摘要
  • 📝 智能分块:保留上下文和表格完整性的重叠分块
  • 🔐 安全向量库:Supabase存储实现快速可靠检索
  • 💬 对话式交互:OpenAI驱动的自然语言聊天

工作原理

  • 监控Google Drive新文件
  • 从PDF/CSV提取文本(Google Docs自动转换)
  • 分割成保留上下文的文本块
  • 优化分块质量并存储向量嵌入
  • 支持自然语言搜索和AI对话

典型场景

  • 📚 企业知识库
  • 🔬 研究论文分析
  • 📞 客户支持文档查询
  • ⚖️ 法律文件审阅
  • 🔍 团队内部文档搜索

产品优势

无需编写复杂代码即可构建可扩展的AI文档系统:

  • 自动化文档整理
  • 快速精准回答问题
  • 减少手工操作提升效率
  • 前沿AI搜索技术赋能

配置要求

  • 已配置Google Drive/Supabase/OpenAI/Gemini的n8n实例
  • 可访问Supabase向量存储库
  • 可配置分块大小/重叠数等参数(默认1000字符/块,最多20块)
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上一篇 2025年6月4日 下午12:27
下一篇 2025年6月10日 下午3:04

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