使用GraphRAG与PDF/MD/文本文件对话（无需向量存储）

无需复杂向量存储设置，即可与文档建立对话

此模板可帮助您：

• 将PDF/文本/MD文档导入知识图谱
• 将图谱作为AI聊天机器人（及其他工作流）的知识库
• 可视化文档主题和内容缺口（便于观察与研究）

知识库由InfraNodus GraphRAG提供，其知识图谱能生成高质量响应，无需搭建复杂RAG向量存储工作流。

相比传统向量存储，GraphRAG的优势在于：

• 快速部署更新——无需复杂数据导入流程
• 知识图谱提供全局交互式知识视图（可通过API或网页访问并分享）
• 更优的内容关联检索——生成更高质量的响应

工作原理

本模板采用InfraNodus知识图谱作为n8n AI代理节点的知识库。

通过模板从Google Drive上传的文档将存入知识图谱。

当用户通过聊天界面提问时，代理将问题转发至InfraNodus知识图谱，获取响应、摘要及匹配语句列表（基于高级Graph RAG技术），最终将结果返回用户。

分步说明：

第一步：上传文档

• 将目标PDF/文本/MD文件存入Google Drive文件夹
• 通过模板中的Google Drive节点授权访问
• 在InfraNodus保存节点中添加API密钥
• 可选：在HTTP节点修改图谱名称（修改name字段）
• 运行工作流导入文件至图谱
• 可选：通过步骤1提供的链接查看知识库可视化效果

注：可使用ConvertAPI的高质量PDF转换器替代现有节点，保持原始排版且避免文本碎片化

第二步：与文档对话

• 停用步骤1的触发器
• 激活步骤2的聊天触发器
• 在Knowledge Base节点添加InfraNodus API凭证
• 可选：修改Knowledge Base节点中的图谱name与步骤1一致
• 运行聊天并提问
• 见证效果

使用方法

需拥有InfraNodus GraphRAG API账户及密钥。

• 注册InfraNodus账户
• 在API访问页面创建Bearer授权密钥

系统要求

• InfraNodus账户及API密钥
• OpenAI（或其他LLM）API密钥
• Google Drive OAuth访问权限
• 可选：ConvertAPI密钥（提升PDF转换质量）

定制工作流

可通过添加多个专家角色定制AI代理。

查看完整指南

观看视频教程：

支持与反馈请联系支持中心

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