## 概述
这是一个专为Agentic Arena社区竞赛设计的n8n工作流，构建了一个基于检索增强生成（RAG）的AI代理系统，能够准确回答基于PDF知识库的问题。
## 工作流架构
### 1. 知识库构建阶段
– **Qdrant向量数据库设置**：创建自托管的向量集合用于存储文档嵌入
– **Google Drive PDF检索**：从Google Drive下载PDF文档
– **Mistral OCR处理**：使用Mistral OCR系统将PDF文档转换为可搜索文本
– **向量存储嵌入**：将提取的内容生成嵌入并存储在Qdrant向量数据库中
### 2. AI代理评估系统
– **AI Agent集成**：配置智能代理处理用户查询
– **RAG检索工具**：连接Qdrant向量数据库进行知识检索
– **Cohere重排序**：使用Cohere reranker优化检索结果
– **GPT-4.1模型**：基于OpenAI的GPT-4.1模型进行智能响应
### 3. 评估与验证
– **Google Sheets评估集**：使用Google Sheets存储评估问题和答案
– **自动评估流程**：通过评估节点验证AI代理的准确性
– **事实性检查**：评估代理回答与真实答案的相似度
– **结果保存**：将评估结果输出到Google Sheets文档
## 核心节点功能
### 数据处理节点
– **Eval Set**：从Google Sheets加载评估数据集
– **Filter Empty Rows**：过滤空行数据
– **Set**：数据预处理和字段设置
– **SplitInBatches**：批量处理数据
### AI与机器学习节点
– **AI Agent**：核心AI代理处理用户查询
– **RAG**：检索增强生成工具
– **Embeddings OpenAI**：文本嵌入生成
– **Reranker Cohere**：检索结果重排序
– **OpenAI Chat Model**：GPT-4.1语言模型
### 文档处理节点
– **Google Drive**：PDF文档检索
– **Mistral Upload/Signed URL/OCR**：PDF到文本转换
– **Character Text Splitter**：文本分割
– **Default Data Loader**：文档加载器
### 评估与输出节点
– **Evaluation**：事实性评估和指标设置
– **Execute Workflow**：工作流执行
– **Respond to Chat**：响应输出
– **Save Eval**：评估结果保存
## 技术特点
### 多模态处理能力
– 支持PDF文档的OCR处理
– 向量嵌入和相似性搜索
– 智能问答和事实性验证
### 评估系统
– 自动化的准确性评估
– 基于事实的评分机制
– 可扩展的测试框架
### 集成能力
– 与Google生态系统的深度集成
– 多种AI服务提供商支持
– 灵活的向量数据库配置
## 应用场景
### 教育评估
– 自动化测试和评估系统
– 知识库问答验证
– 学习效果评估
### 企业知识管理
– 内部文档智能搜索
– 员工培训评估
– 合规性检查
### 竞赛平台
– AI代理性能评估
– 多模型对比测试
– 自动化评分系统
## 配置要求
### 技术要求
– n8n实例（云或自托管）
– Qdrant向量数据库
– OpenAI API密钥
– Cohere API密钥
– Mistral API密钥
– Google Drive和Sheets访问权限
### 性能特点
– 支持大规模文档处理
– 实时问答响应
– 可扩展的评估框架
这个工作流展示了n8n在构建复杂AI系统和自动化评估流程方面的强大能力，为AI代理开发和测试提供了完整的解决方案。
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