GraphRAG를 사용하여 PDF/MD/텍스트 파일과 대화(벡터 스토리지 필요 없음)
고급
이것은Support, AI분야의자동화 워크플로우로, 20개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Switch, GoogleDrive, HttpRequest, ManualTrigger 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. GraphRAG를 사용하여 PDF/MD/텍스트 파일과 대화(벡터 스토리지 필요 없음)
사전 요구사항
- •Google Drive API 인증 정보
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •OpenAI API Key
사용된 노드 (20)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "EQVZKxcCDzTNXLRp",
"meta": {
"instanceId": "2a26454b0172ffcb8d70ba77c235b1209f92cd71bf06c79ba609c7173b416d68",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Chat with PDF / MD / Text Files using GraphRAG (no vector store needed)",
"tags": [
{
"id": "66wgFoDi9Xjl74M3",
"name": "Support",
"createdAt": "2025-05-21T17:06:32.355Z",
"updatedAt": "2025-05-21T17:06:32.355Z"
},
{
"id": "kRM0hQV2zw7VxrON",
"name": "Research",
"createdAt": "2025-05-21T19:44:19.136Z",
"updatedAt": "2025-05-21T19:44:19.136Z"
},
{
"id": "sJk9cUvmMU8FkJXv",
"name": "AI",
"createdAt": "2025-05-20T13:16:15.636Z",
"updatedAt": "2025-05-20T13:16:15.636Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "011910a9-c2a0-49eb-b1eb-8043e0c2accc",
"name": "Google 드라이브 검색",
"type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
"position": [
-220,
-120
],
"parameters": {
"filter": {
"folderId": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "13tqp0SaI_v4jG1CFLAZo96isx-UBno4v",
"cachedResultUrl": "https://drive.google.com/drive/folders/13tqp0SaI_v4jG1CFLAZo96isx-UBno4v",
"cachedResultName": "GraphRAG"
}
},
"options": {},
"resource": "fileFolder",
"returnAll": true,
"queryString": "*"
},
"credentials": {
"googleDriveOAuth2Api": {
"id": "oz9iNMxcuQ2pxr1e",
"name": "Google Drive account"
}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "22872ac5-14e4-4ea7-b792-30e19a02cb88",
"name": "항목 반복",
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"position": [
260,
-120
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "6456b7ac-f936-425a-a0ac-62fe118e985a",
"name": "파일 검색",
"type": "n8n-nodes-base.googleDrive",
"position": [
500,
-80
],
"parameters": {
"fileId": {
"__rl": true,
"mode": "id",
"value": "={{ $json.id }}"
},
"options": {},
"operation": "download"
},
"credentials": {
"googleDriveOAuth2Api": {
"id": "oz9iNMxcuQ2pxr1e",
"name": "Google Drive account"
}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "8c1f2da9-fff4-457d-bc2e-7c84de3500b3",
"name": "스위치",
"type": "n8n-nodes-base.switch",
"position": [
740,
-20
],
"parameters": {
"rules": {
"values": [
{
"outputKey": "pdf",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "7b4e792b-ab6d-4b9b-88a1-d8e51bea6853",
"operator": {
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{$binary[\"data\"].mimeType}}",
"rightValue": "application/pdf"
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "text",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "09b7d7c5-5353-4719-b4e2-072e4da39948",
"operator": {
"name": "filter.operator.equals",
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{$binary[\"data\"].mimeType}}",
"rightValue": "text/plain"
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "md",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "cb2e6726-97d8-4541-8383-deafff9b18e6",
"operator": {
"name": "filter.operator.equals",
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{$binary[\"data\"].mimeType}}",
"rightValue": "text/markdown"
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "json",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "d2763a45-a592-47c8-868f-59dfcd17a71c",
"operator": {
"name": "filter.operator.equals",
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{$binary[\"data\"].mimeType}}",
"rightValue": "application/json"
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "docs",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "0d9b561f-89c5-479e-a4e2-1f5f05fa8417",
"operator": {
"name": "filter.operator.equals",
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{$binary[\"data\"].mimeType}}",
"rightValue": ""
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "csv",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "6b19deed-5d00-4796-bb9d-b4d87564a751",
"operator": {
"name": "filter.operator.equals",
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{$binary[\"data\"].mimeType}}",
"rightValue": "csv"
}
]
},
"renameOutput": true
}
]
},
"options": {}
},
"typeVersion": 3.2
},
{
"id": "fe133ad7-bd7a-43e2-91a7-4b3dd2652490",
"name": "PDF에서 추출",
"type": "n8n-nodes-base.extractFromFile",
"position": [
1020,
-240
],
"parameters": {
"options": {},
"operation": "pdf"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "49f89141-a8ea-46c6-888d-cf9dafcc7c2a",
"name": "텍스트 파일에서 추출",
"type": "n8n-nodes-base.extractFromFile",
"position": [
1020,
-60
],
"parameters": {
"options": {},
"operation": "text"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a47d8f07-917e-44ed-a69e-5d6085981d36",
"name": "Markdown에서 추출",
"type": "n8n-nodes-base.extractFromFile",
"position": [
1020,
140
],
"parameters": {
"options": {},
"operation": "text"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a2298650-5408-45f8-accf-292ac669002a",
"name": "InfraNodus 그래프 저장",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
1480,
200
],
"parameters": {
"url": "https://infranodus.com/api/v1/graphAndStatements?doNotSave=false&includeGraph=false&includeGraphSummary=true&includeGraph=false",
"method": "POST",
"options": {},
"sendBody": true,
"authentication": "genericCredentialType",
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "name",
"value": "graphrag_from_google_drive"
},
{
"name": "text",
"value": "={{ $json.data }}"
},
{
"name": "=categories",
"value": "=[filename: {{ $('Switch').item.json.name }}]"
},
{
"name": "contextSettings",
"value": "={{{ \"squareBracketsProcessing\":\"IGNORE_BRACKETS\"} }}"
}
]
},
"genericAuthType": "httpBearerAuth"
},
"credentials": {
"httpBearerAuth": {
"id": "FPDx6PA5CtzGEIQc",
"name": "InfraNodus DeeMeeTree API Key"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "bb06d60a-01c7-4a1e-bc7a-901e1f7f175d",
"name": "고정 메모4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-560,
-480
],
"parameters": {
"color": 4,
"width": 2200,
"height": 980,
"content": "# Step 1: Upload Your PDF / MD / Text Files to InfraNodus GraphRAG\n\n## Copy your PDF files to a Google drive and then upload them to your InfraNodus knowledge graph\n\n### InfraNodus visualizes your text as a knowledge graph, showing the main topics and ideas inside. It also provides API access to the knowledge graph, so you can use it as a knowledge base instead of the complex vector store setup\n\n1. You need an [InfraNodus](https://infranodus.com) account to use this workflow. Get the API key at [https://infranodus.com/api-access](https://infranodus.com/api-access)\n2. Also, specify the **name of the graph** you want to save the files to in the InfraNodus HTTP node\n3. When the workflow finishes running, you can get a visualization of your knowledge base at [https://infranodus.com/your_user_name/your_graph_name/edit](https://infranodus.com/your_user_name/your_graph_name/edit)\n\n\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "38707a4d-b397-43e7-b55c-da18a00bb480",
"name": "PDF를 텍스트로 매핑",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
1320,
-100
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "fd160009-0b92-46fc-9e34-a1283b810e91",
"name": "data",
"type": "string",
"value": "={{ $json.text }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "49426e56-7d6c-4dc0-a279-348dea59cca2",
"name": "파일을 PDF로 변환",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"disabled": true,
"position": [
1720,
200
],
"parameters": {
"url": "https://v2.convertapi.com/convert/pdf/to/txt",
"method": "POST",
"options": {
"response": {
"response": {
"responseFormat": "text"
}
}
},
"sendBody": true,
"contentType": "multipart-form-data",
"sendHeaders": true,
"authentication": "genericCredentialType",
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "file",
"parameterType": "formBinaryData",
"inputDataFieldName": "data"
}
]
},
"genericAuthType": "httpBearerAuth",
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "Accept",
"value": "application/octet-stream"
}
]
}
},
"credentials": {
"httpBearerAuth": {
"id": "mDxLoJUWSmuTJsAC",
"name": "ConvertAPI"
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "5d21b250-7b0f-4925-a858-5aa6badf5700",
"name": "고정 메모5",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1680,
-340
],
"parameters": {
"color": 2,
"width": 360,
"height": 840,
"content": "## Optional: Better PDF Conversion\n\n### Standard Map PDF to Text node will split your PDF files into very short chunks, which deteriorates retrieval. \n\nUse can use [ConvertAPI](https://convertapi.com?ref=4l54n) which is a high-quality convertor that will respect the layout of the original document and not cut the paragraphs into short chunks. \n\nHere is an HTTP node that makes a request to their API to convert the PDF into text. If you have a ConvertAPI account, you can replace the \"Map PDF to Text\" node in step 4 with this node. \n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ceda9ea4-963b-4ffb-a741-6e7eb3fc7411",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"disabled": true,
"position": [
-520,
840
],
"webhookId": "a2cfd3b0-aaa4-4003-940d-e520e64830c6",
"parameters": {
"public": true,
"options": {
"title": "Talk to PDFs"
},
"initialMessages": "=Ask any question about the PDFs or write `/question` to generate an interesting question to discuss."
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "d78cf21e-753b-44d3-a2b4-493f85aa5129",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
-240,
840
],
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "You provide information about the topic of user's interest. Always use the knowledge base attached to get the final response. "
}
},
"typeVersion": 1.9
},
{
"id": "02497c8b-89d6-4440-bc4d-d3906b9c4872",
"name": "OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
-420,
1100
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "07wFa8Wa4mMRCHAj",
"name": "OpenAi account 2"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "6d77fb59-fb03-4d22-ac40-4cf9bde25909",
"name": "단순 메모리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
-260,
1100
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "978c8309-380d-4fc8-b238-e0d0148b77b9",
"name": "지식 베이스 GraphRAG",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequestTool",
"position": [
100,
1060
],
"parameters": {
"url": "https://infranodus.com/api/v1/graphAndAdvice?doNotSave=true&addStats=true&optimize=develop&includeStatements=true&includeGraphSummary=true&includeGraph=false",
"method": "POST",
"options": {},
"sendBody": true,
"authentication": "genericCredentialType",
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "name",
"value": "graphrag_from_google_drive"
},
{
"name": "requestMode",
"value": "response"
},
{
"name": "prompt",
"value": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('parameters2_Value', `User query to send to the expert`, 'string') }}"
},
{
"name": "aiTopics",
"value": "true"
}
]
},
"genericAuthType": "httpBearerAuth",
"toolDescription": "You contain knowledge on the topic of user's interst"
},
"credentials": {
"httpBearerAuth": {
"id": "6lSuuSDajZrvI2GM",
"name": "InfraNodus API Key"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "b005f83d-3d4a-42c8-b70a-63e267747fcd",
"name": "고정 메모",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-560,
540
],
"parameters": {
"width": 2200,
"height": 700,
"content": "# Step 2: Chat with your PDF / MD / Text Files using [InfraNodus](https://infranodus.com) Graph RAG Knowledge Base\n\n## InfraNodus is used instead of the vector store. It combines traditional RAG and GraphRAG, providing a better topical overview of your knowledge base and having a better understanding of relations between entities in your documents.\n\n1. Deactivate the trigger node in Step 1 and activate the trigger Chat node here\n2. Provide your API key at [https://infranodus.com/api-access](https://infranodus.com/api-access) to the HTTP agent tool\n3. Specify the same **name of the graph** as in the Step 1, so you query the graph where saved the files. \n4. If you connect several knowledge bases, make sure to describe them well, so the agent knows what to query. Get the description from the InfraNodus Graph > Project Notes > RAG enhancement"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6a6ad150-670d-45d5-a69e-0bafaf8f2ac4",
"name": "‘워크플로 테스트’를 클릭하여 문서 수집",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
-500,
-120
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0a148a3f-e898-4f83-9ebb-82da7f3f4633",
"name": "고정 메모1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-540,
100
],
"parameters": {
"width": 680,
"height": 380,
"content": "## [InfraNodus](https://infranodus.com) Knowledege Graph Example\n\n"
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "90ea1bad-6d21-4f20-81b4-0ba48cc7e7fa",
"connections": {
"8c1f2da9-fff4-457d-bc2e-7c84de3500b3": {
"main": [
[
{
"node": "fe133ad7-bd7a-43e2-91a7-4b3dd2652490",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "49f89141-a8ea-46c6-888d-cf9dafcc7c2a",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "a47d8f07-917e-44ed-a69e-5d6085981d36",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[],
[]
]
},
"6456b7ac-f936-425a-a0ac-62fe118e985a": {
"main": [
[
{
"node": "8c1f2da9-fff4-457d-bc2e-7c84de3500b3",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"6d77fb59-fb03-4d22-ac40-4cf9bde25909": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "d78cf21e-753b-44d3-a2b4-493f85aa5129",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"22872ac5-14e4-4ea7-b792-30e19a02cb88": {
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[],
[
{
"node": "6456b7ac-f936-425a-a0ac-62fe118e985a",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"38707a4d-b397-43e7-b55c-da18a00bb480": {
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[
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"node": "a2298650-5408-45f8-accf-292ac669002a",
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]
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"fe133ad7-bd7a-43e2-91a7-4b3dd2652490": {
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[
{
"node": "38707a4d-b397-43e7-b55c-da18a00bb480",
"type": "main",
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}
]
]
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"02497c8b-89d6-4440-bc4d-d3906b9c4872": {
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[
{
"node": "d78cf21e-753b-44d3-a2b4-493f85aa5129",
"type": "ai_languageModel",
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}
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"011910a9-c2a0-49eb-b1eb-8043e0c2accc": {
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[
{
"node": "22872ac5-14e4-4ea7-b792-30e19a02cb88",
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}
]
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"a47d8f07-917e-44ed-a69e-5d6085981d36": {
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{
"node": "a2298650-5408-45f8-accf-292ac669002a",
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"index": 0
}
]
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"49f89141-a8ea-46c6-888d-cf9dafcc7c2a": {
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[
{
"node": "a2298650-5408-45f8-accf-292ac669002a",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"978c8309-380d-4fc8-b238-e0d0148b77b9": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "d78cf21e-753b-44d3-a2b4-493f85aa5129",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"a2298650-5408-45f8-accf-292ac669002a": {
"main": [
[
{
"node": "22872ac5-14e4-4ea7-b792-30e19a02cb88",
"type": "main",
"index": 0
}
]
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},
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"6a6ad150-670d-45d5-a69e-0bafaf8f2ac4": {
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"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
고급 - 지원, 인공지능
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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인공지능
워크플로우 정보
난이도
고급
노드 수20
카테고리2
노드 유형13
저자
InfraNodus
@infranodusI'm Dmitry, the founder of InfraNodus — an AI text network analysis tool. I'm passionate about networks and data visualization and its ability to reveal what everyone else is missing and to highlight different perspectives. I'm sharing the n8n templates that make use of this unique capability of InfraNodus for multiple scenarios.
외부 링크
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