## 工作流概述
这个工作流自动从学术论文中构建和维护一个全面的知识图谱，使研究人员能够发现概念之间的联系、跟踪研究演变，并在其研究领域进行语义搜索。通过结合PDF Vector的论文解析能力、GPT-4的实体提取和Neo4j的图数据库，这个模板创建了一个强大的研究发现工具。
## 目标受众与解决的问题
### 目标受众
– 构建内部知识库的研究机构
– 跟踪研究趋势和合作的学术部门
– 绘制技术版图的研发团队
– 创建可搜索研究收藏的图书馆和档案馆
### 解决的问题
通过自动提取和连接数千篇论文中的关键概念、方法、作者和发现，解决了学术研究中的信息孤岛问题。
## 先决条件
– 安装了PDF Vector节点的n8n实例
– 用于GPT-4访问的OpenAI API密钥
– Neo4j数据库实例（本地或云端）
– 图数据库的基本理解
– 至少100个PDF Vector API积分（处理约50篇论文）
## 分步设置说明
### 1. 配置PDF Vector凭据
– 在n8n中导航到凭据
– 使用API密钥添加新的PDF Vector凭据
– 测试连接以确保正常工作
### 2. 设置Neo4j数据库
– 在本地安装Neo4j或在Neo4j Aura创建云实例
– 记录连接URI、用户名和密码
– 为更好的性能创建数据库约束
### 3. 配置OpenAI集成
– 在n8n中添加OpenAI凭据
– 确保具有GPT-4访问权限（GPT-3.5可用但准确性降低）
– 设置适当的速率限制以避免API限制
### 4. 导入和配置工作流
– 将模板JSON导入n8n
– 在”PDF Vector – Fetch Papers”节点中更新搜索查询到您的研究领域
– 根据需求调整计划触发器频率
– 为日志记录配置PostgreSQL连接（可选）
### 5. 使用示例论文测试
– 手动触发工作流
– 监控执行是否有任何错误
– 检查Neo4j浏览器以验证节点和关系是否创建
– 如果需要，为您的领域调整实体提取提示
## 实施细节
工作流在几个阶段运行：
– **论文发现**：使用PDF Vector的学术搜索查找相关论文
– **内容解析**：利用LLM增强解析进行准确的文本提取
– **实体提取**：GPT-4识别概念、方法、数据集和关系
– **图构建**：在Neo4j中创建节点和关系
– **统计跟踪**：记录处理指标以进行监控
## 知识库功能
– 使用GPT-4自动概念提取
– 研究时间线跟踪
– 作者合作网络
– 主题演变可视化
– 通过Neo4j的语义搜索界面
## 组件
– **论文摄取**：持续监控和解析
– **实体提取**：识别关键概念、方法、数据集
– **关系映射**：连接论文、作者、概念
– **知识图谱**：存储在图形数据库中
– **搜索界面**：按概念、作者或主题查询
– **可视化**：交互式知识探索
评论(0)