自动化书籍扫描与验证工作流

## 工作原理

1. **Webhook接收图像URL**
– 从前端接收用户上传的图片URL
– 在这个用例中是书架图像

2. **输入标准化**
– Edit Field (Set)节点：将图像保存在一致的位置，便于AI查找

3. **图像分析**
– Analyze Image节点：分析图像内容
– 从书脊中提取标题信息

4. **数据拆分处理**
– Code节点：将提取的主体拆分为单个项目，以便单独验证每个项目
– 将书籍独立化为各自的实体

5. **标题验证**
– HTTP Request节点：验证每个主体
– 查询Google Books API验证书籍信息，以防只找到部分标题

6. **数据标准化**
– Edit Field (Set)节点：整理结果

7. **数据聚合与去重**
– Code节点：聚合和去重
– 将标题和作者汇总到列表中

8. **响应返回**
– Respond to Webhook节点：将列表返回给前端

## 使用方法
与能够捕获图像并接收结果的前端一起使用。在这个用例中，使用Supabase存储图像，图像分析器可以引用这些图像。

## 技术要点
– 使用GPT-4o-mini模型进行图像分析
– 通过Google Books API验证书籍信息
– 支持部分标题匹配和作者验证
– 自动去重和标准化输出格式