Notion到向量存储自动化工作流

Notion – Page Added Trigger：自动化从监控特定Notion数据库中新添加的页面开始。每当创建新页面时触发，捕获页面的元数据。

Notion – Retrieve Page Content：触发后，自动化获取新添加Notion页面的完整内容，包括文本、图像和视频等块。

Filter Non-Text Content：下一步过滤掉非文本内容（如图像和视频），确保只处理文本内容。

Summarize – Concatenate Notion’s blocks content：剩余的文本内容被连接成单个文本块以便于处理。

Token Splitter：连接的文本然后被分割成可管理的令牌，这些是可用于嵌入的文本块。

Create metadata and load content：添加元数据，如页面ID、创建时间和标题，使其易于引用和跟踪。

Embeddings Google Gemini：处理后的文本通过Google Gemini模型生成嵌入，这些是捕获文本语义含义的数值表示。

Pinecone Vector Store：最后，嵌入与内容和元数据一起存储在Pinecone向量存储中，使其可搜索并准备用于文档检索或自然语言处理任务等应用程序。

此工作流确保添加到Notion数据库的每个新页面都被处理成可以轻松搜索和用于机器学习应用程序的格式。自动化每分钟运行一次以实时捕获新数据，提供最新的可搜索Notion内容向量数据库。

使用案例：

此自动化将Notion页面转换为向量嵌入并将其存储在Pinecone中以增强搜索和AI驱动的洞察。它非常适合使用Notion进行知识管理的团队，实现语义搜索和基于上下文的内容检索。例如，员工可以轻松找到相关文档信息，数据科学家可以使用AI模型分析和总结存储在Notion中的内容。