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网站内容自动抓取与向量化存储工作流

2025-11-17 n8n 工作流 0
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网站内容自动抓取与向量化存储n8n工作流 - HTTP Request + OpenAI + Supabase
n8n工作流,网站抓取,向量化存储,OpenAI嵌入,Supabase数据库,内容自动化,Crawl4AI,数据清洗

## 工作流概述

这个n8n工作流实现了网站内容的自动化抓取、处理和向量化存储功能。通过智能调度和数据处理,能够高效地将网站内容转换为向量嵌入并存储在Supabase数据库中。

## 工作原理

### 1. 网站URL收集
– **HTTP Request节点**:获取网站的sitemap.xml文件
– **XML节点**:解析XML结构提取URL列表
– **Split Out节点**:将URL列表拆分为单个项目

### 2. URL去重与存储
– **Format the URL节点**:标准化URL格式
– **Supabase节点**:检查URL是否已存在于scrape_queue表中
– **If节点**:根据检查结果决定是否插入新记录
– **Supabase插入节点**:将新URL添加到队列

### 3. 内容抓取处理
– **Loop Over Items节点**:批量处理待抓取URL
– **Crawl4AI Web Page Scrape节点**:使用Crawl4AI服务抓取网页内容
– **Wait节点**:设置抓取等待时间
– **Crawl4AI Task Status节点**:监控抓取任务状态

### 4. 内容清洗与质量过滤
– **Remove redundant data节点**:清理HTML代码,移除冗余标记
– **Quality Filter Node**:基于质量评分过滤内容
– **Content Type Detection**:自动检测内容类型(文章、教程、FAQ等)
– **Better Metadata Extraction**:提取增强的元数据信息

### 5. 向量化与存储
– **Character Text Splitter**:将文本分割为适合嵌入的块
– **Default Data Loader**:准备文档数据
– **Embeddings OpenAI**:使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型生成向量嵌入
– **Supabase Vector Store**:将向量化文档存储到Supabase的documents表中

### 6. 状态管理
– **Edit Fields节点**:管理任务ID字段
– **Task_id Counter**:跟踪任务尝试次数
– **Supabase更新节点**:更新抓取队列的状态(pending、completed、error)

## 技术特点

– **智能调度**:自动处理未完成的URL,避免重复抓取
– **质量保证**:多层级内容质量过滤机制
– **错误处理**:完善的错误重试和状态管理
– **向量化存储**:支持语义搜索和AI应用
– **可扩展性**:模块化设计便于功能扩展

## 应用场景

– 企业知识库构建
– 内容搜索引擎开发
– AI聊天机器人训练数据准备
– 网站内容归档与分析
– 智能文档管理系统

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booby
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  • 节点: Manual Trigger, HTTP Request, XML, Split Out, Split In Batches, Wait, If, Set, Code, Postgres, Sticky Note, Crawl4AI Web Page Scrape, Embeddings OpenAI, Default Data Loader, Character Text Splitter, Supabase Vector Store, Quality Filter Node, Content Type Detection, Better Metadata Extraction
  • 整理: AI自动化

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