智能实体研究系统：自动发现、研究和创建业务实体配置文件

## 应用场景
该工作流具有多种用途：可以尝试自动化技术文档的术语表创建，为合规团队构建标准化定义数据库，为内容创作研究行业术语，或者开发具有一致实体解释的培训材料！

## 重要信息
– 每个实体研究通常花费$0.08-$0.34，取决于复杂性和所需来源
– 工作流包含智能重复检测，以最小化不必要的API调用
– 工作流需要多个AI服务和向量数据库，因此设置时间可能比简单模板更长
– 实体定义存储在您的Qdrant数据库中，可以在多个项目中重复使用

## 工作原理
1. **智能实体发现**：工作流首先检查您现有的知识库，避免对已处理实体的重复研究
2. **多源研究**：AI研究代理智能结合您的向量数据库、Wikipedia和实时网络研究，收集全面的信息
3. **结构化实体配置文件**：系统创建具有定义、类别、示例、常见误解和相关实体的结构化实体配置文件 – 非常适合业务文档
4. **AI驱动的验证**：AI驱动的验证确保所有实体配置文件在存储前都是完整、准确且适合业务使用的
5. **增量知识构建**：每个研究的实体都存储在您的Qdrant向量数据库中，创建一个随时间增长的知识库，提高研究效率
6. **重复预防**：工作流包含多个阶段的重复预防，避免不必要的处理和API成本

## 使用方法
– 手动触发节点用作示例，但可以替换为其他触发器，如表单提交、内容管理系统或自动化内容管道
– 可以按顺序研究多个相关实体，系统会自动识别它们之间的连接和关系
– 提供主题和受众上下文，以获得适合您特定业务需求的定制解释

## 要求
– OpenAI API账户用于o4-mini（实体研究和验证）
– Qdrant向量数据库实例（本地或云端）
– 带有nomic-embed-text模型的Ollama用于嵌入
– 用于内容分析和洞察的自动化网络研究工作流（用于实时网络研究能力）
– Anthropic API账户用于Claude Sonnet 4（由网络研究工作流使用）
– Apify账户用于网络抓取（由网络研究工作流使用）

## 自定义此工作流
实体研究自动化可以适应许多专业领域。尝试专注于特定行业，如法律术语（针对官方法律来源）、医学概念（强调临床准确性）或金融术语（优先考虑监管定义）。您还可以自定义验证标准以匹配您组织的特定质量标准。