Умная система вопросов-ответов по PDF-документам с RAG
Этот шаблон автоматически обрабатывает PDF-файлы и создает интеллектуальную базу знаний для семантического поиска и ответов на вопросы.
Целевая аудитория
- Разработчики AI-чатботов и Q&A систем
- Страховые компании и юридические фирмы
- Комплаенс-специалисты и аналитики документов
- Исследователи, работающие с технической документацией
Решаемая проблема
Вам больше не нужно часами искать информацию в объемных PDF-документах! Система автоматически извлекает все знания из документов и позволяет задавать вопросы на естественном языке, получая точные ответы из исходного контента.
Что автоматизируется?
- Мониторинг папки: Автоматически обнаруживает новые PDF-файлы в Google Drive
- Парсинг документов: Отправляет PDF в LlamaIndex Cloud для преобразования в читаемый текст
- Очистка контента: Удаляет верхние/нижние колонтитулы, номера страниц и артефакты форматирования
- Разделение на фрагменты: Дробит текст на логические блоки по 1200 символов
- Создание эмбеддингов: Преобразует текст в векторные представления через OpenAI
- Сохранение в базу: Загружает векторы в Pinecone для быстрого семантического поиска
Используемые сервисы
- Google Drive : Источник PDF-документов и триггер workflow
- LlamaIndex Cloud : Парсит PDF-файлы и возвращает чистый Markdown
- OpenAI : Создает векторные эмбеддинги для семантического поиска
- Pinecone : Векторная база данных для хранения и быстрого поиска контента
Сложность настройки: Сложная
Примерное время настройки: 45-60 минут
Что нужно для запуска?
- Google Drive аккаунт: Доступ к API для мониторинга папки
- LlamaIndex Cloud: API-ключ для парсинга PDF-документов
- Pinecone аккаунт: Настроенный индекс для векторного хранения
- OpenAI API ключ: Для создания эмбеддингов и работы моделей
- n8n с LangChain нодами: Требуются специализированные узлы для AI
Примеры использования
- Страховая компания: Сотрудники мгновенно находят ответы по условиям полисов в сотнях PDF-документов
- Юридическая фирма: Быстрый поиск прецедентов и статей в законодательных актах
- Техническая поддержка: Поиск решений в технической документации оборудования
- Образовательные учреждения: Создание умных помощников по учебным материалам
Результат
После настройки вы получите:
- Мгновенный поиск : Ответы на вопросы из документов за секунды вместо часов
- Высокую точность : Ответы основаны только на ваших документах, без галлюцинаций
- Автоматическое обновление : Новые документы сразу становятся частью базы знаний
- Масштабируемость : Обработка тысяч документов без потери производительности
- Семантический поиск : Понимает смысл запросов, а не просто ключевые слова
Важные заметки
- Настройте регулярные выражения в узле нормализации под ваши документы
- Отрегулируйте размер чанков в зависимости от типа контента
- Убедитесь, что у вас достаточно квот в LlamaIndex Cloud для обработки PDF
#RAG #AI #PDF #семантическийпоиск #Pinecone #OpenAI #автоматизациядокументов
А получить workflow «Автоматизируем работу с документами: n8n workflow для умного поиска по PDF с помощью RAG» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская. Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.
