## 📋 工作流描述
这个模板创建一个基于RAG（检索增强生成）技术的智能AI助手，专门用于处理和分析邮件历史数据。该工作流能够：
– **智能邮件处理** – 自动监控Gmail新邮件并提取内容
– **向量化存储** – 使用OpenAI嵌入将邮件内容转换为向量存储在Qdrant数据库中
– **RAG问答** – 通过聊天界面查询邮件历史，AI助手能够基于向量搜索提供相关答案
– **上下文记忆** – 使用简单内存缓冲区保持对话上下文
– **批量处理** – 支持批量导入历史邮件到向量数据库
## 🛠️ 技术组件
### 核心节点
– **Gmail触发器** – 监控新邮件到达
– **OpenAI嵌入模型** – 将文本转换为向量表示
– **Qdrant向量数据库** – 存储和检索邮件向量数据
– **OpenAI聊天模型** – 生成自然语言响应
– **RAG代理** – 协调工具使用和响应生成
– **文本分割器** – 处理长文本内容
– **内存缓冲区** – 维护对话上下文
## 🔧 工作流程
### 实时邮件处理流程
1. 📧 **新邮件触发** – Gmail触发器检测到新邮件
2. 🔍 **内容提取** – 获取邮件正文和元数据
3. 📝 **数据重构** – 清理和格式化邮件内容
4. 🔄 **向量化** – 使用OpenAI嵌入转换为向量
5. 💾 **向量存储** – 将邮件向量存入Qdrant数据库
### 历史邮件批量导入
1. 📥 **获取所有邮件** – 从Gmail获取完整邮件历史
2. 🛠️ **数据重构** – 批量处理邮件数据
3. 🔄 **分批处理** – 使用Split in Batches节点处理大量数据
4. 💾 **向量存储** – 批量导入到Qdrant向量数据库
### RAG问答流程
1. 💬 **聊天触发** – 用户发送查询消息
2. 🔍 **向量搜索** – RAG代理调用向量搜索工具
3. 🧠 **AI生成** – OpenAI模型基于搜索结果生成响应
4. 💾 **上下文记忆** – 维护对话历史
## 🎯 核心功能
### 智能邮件搜索
– 基于语义相似度的邮件内容搜索
– 时间范围查询支持
– 多维度元数据检索
### 持久化存储
– 向量化邮件内容存储
– 结构化元数据管理
– 高效相似度搜索
### 自然语言交互
– 用户友好的聊天界面
– 上下文感知的对话
– 智能响应生成
## 📊 应用场景
– **邮件历史智能搜索** – 快速查找特定主题的邮件
– **客户服务自动化** – 基于历史邮件提供客户支持
– **知识管理** – 将邮件内容转化为可搜索的知识库
– **数据分析** – 分析邮件通信模式和趋势
## 🔒 数据安全
– 邮件内容以向量形式存储，保护隐私
– 使用安全的API密钥管理
– 结构化元数据存储，避免明文敏感信息
## 💡 扩展可能性
– 集成CRM系统
– 添加情感分析功能
– 支持多语言邮件处理
– 添加邮件分类和标签功能
评论(0)