语音笔记上下文提取管道：AI智能代理与向量存储n8n工作流
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这个n8n工作流模板展示了如何使用AI智能代理和向量数据库自动从语音笔记中提取并存储上下文信息，以便未来检索使用。

## 工作原理

1. **Webhook触发器**：从外部服务（如voicenotes.com）接收包含标题、转录文本和时间戳的语音笔记数据
2. **字段提取**：隔离关键数据字段（标题、转录文本、时间戳）进行处理
3. **AI上下文代理**：处理转录文本以提取有意义的上下文，同时：
– 纠正语音转文本错误
– 将第一人称引用转换为第三人称事实
– 过滤掉随意对话，专注于重要信息
4. **输出格式化**：为嵌入准备带时间戳的提取上下文结构
5. **文件转换**：准备向量存储的上下文数据
6. **向量嵌入**：使用OpenAI嵌入创建可搜索表示
7. **Milvus存储**：将嵌入的上下文存储在RAG应用中供未来检索

## 使用方法

– 配置webhook端点以接收来自语音笔记服务的数据
– 设置OpenRouter（LLM）、OpenAI（嵌入）和Milvus（向量存储）的凭据
– 自定义AI代理的系统提示以匹配您的上下文提取需求
– 工作流自动处理传入的语音笔记并存储提取的上下文

## 系统要求

– OpenRouter账户用于LLM访问
– OpenAI API密钥用于嵌入
– Milvus向量数据库（云端或自托管）
– 具有webhook功能的语音笔记服务（如Voicenotes.com）

## 自定义选项

– 修改上下文提取提示以专注于特定类型的信息（偏好、事实、关系）
– 添加过滤逻辑以仅处理具有特定标签或关键词的语音笔记
– 与其他存储系统集成，如Pinecone、Weaviate或本地向量数据库
– 连接到RAG系统以使用存储的上下文增强AI对话
– 添加通知节点以确认成功的上下文提取和存储

## 应用场景

– 个人AI助手，从语音笔记中记住您的偏好和上下文
– 知识管理系统，从录音想法中捕捉见解
– 内容创建管道，从语音录音中提取关键主题
– 研究助手，从访谈转录或会议笔记中构建上下文

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