## 概述
这个n8n工作流实现了一个完整的RAG（检索增强生成）系统，允许用户上传PDF文档并构建智能知识库，然后通过聊天界面进行智能问答。
## 核心组件
### 1. 文档处理流程
– **表单触发器**：用户通过Web表单上传PDF文件
– **文档加载器**：将二进制PDF文件转换为可处理的文档格式
– **文本分割器**：使用递归字符分割算法将长文档切分为适合处理的片段
– **OpenAI嵌入模型**：将文本转换为1024维向量表示
– **Pinecone向量存储**：将向量化文档存储到向量数据库中
### 2. 智能问答系统
– **聊天触发器**：接收用户的问题输入
– **AI代理**：基于系统提示词处理用户查询
– **OpenAI GPT-4.1模型**：提供强大的语言理解和生成能力
– **简单记忆**：维护对话上下文记忆
– **向量数据库检索**：从知识库中检索相关信息
– **Cohere重排器**：优化检索结果的排序质量
## 技术特点
### 系统架构
– **模块化设计**：文档处理和问答系统分离
– **向量化存储**：使用Pinecone进行高效的向量相似度搜索
– **智能检索**：结合向量检索和重排技术提升准确性
### 工作流逻辑
1. **文档索引阶段**：上传PDF → 文本分割 → 向量化 → 存储到Pinecone
2. **问答检索阶段**：用户提问 → 向量检索 → 重排优化 → AI生成答案
## 配置要点
### 向量存储设置
– 使用Pinecone作为向量数据库
– 支持批量文档插入和实时检索
– 配置topK参数控制检索数量
### AI模型配置
– 嵌入模型：OpenAI embeddings
– 语言模型：GPT-4.1
– 重排模型：Cohere reranker
## 应用场景
– **企业内部知识库**：将公司文档转换为可查询的知识系统
– **客户支持**：基于产品文档提供智能客服
– **教育培训**：构建课程材料的智能问答系统
– **研究资料**：学术论文和报告的智能检索
## 优势特点
– **准确性**：基于文档内容的精确回答
– **可扩展性**：支持多种文档格式和大规模知识库
– **实时性**：快速响应和检索
– **可定制性**：可根据需求调整系统提示词和检索参数
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