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GPT-4와 다중 데이터베이스 검색을 사용하여 전면적인 문헌 요약을 구축

중급

이것은Document Extraction, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 8개의 노드를 포함합니다.주로 Code, OpenAi, PdfVector, WriteBinaryFile 등의 노드를 사용하며. 사용GPT-4및多데이터库검색构建全面文献综述

사전 요구사항
  • OpenAI API Key
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
{
  "meta": {
    "instanceId": "placeholder"
  },
  "nodes": [
    {
      "id": "start-node",
      "name": "시작",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        250,
        250
      ],
      "parameters": {
        "content": "## Literature Review Parameters\n\nTopic: {{ $json.topic }}\nYear Range: {{ $json.startYear }}-{{ $json.endYear }}\nMax Papers: {{ $json.maxPapers }}"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "pdfvector-search",
      "name": "PDF 벡터 - 논문 검색",
      "type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
      "notes": "Search across multiple academic databases",
      "position": [
        450,
        300
      ],
      "parameters": {
        "limit": 50,
        "query": "={{ $json.topic }}",
        "fields": [
          "title",
          "abstract",
          "authors",
          "year",
          "doi",
          "pdfUrl",
          "totalCitations"
        ],
        "yearTo": "={{ $json.endYear }}",
        "resource": "academic",
        "yearFrom": "={{ $json.startYear }}",
        "operation": "search",
        "providers": [
          "pubmed",
          "semantic_scholar",
          "arxiv",
          "google_scholar"
        ]
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "sort-papers",
      "name": "인용순 정렬",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        650,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Sort papers by citations in descending order\nreturn items.sort((a, b) => (b.json.totalCitations || 0) - (a.json.totalCitations || 0));"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "limit-papers",
      "name": "상위 논문 선별",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        850,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Limit to top N papers\nconst maxPapers = $node['Start'].json.maxPapers || 10;\nreturn items.slice(0, maxPapers);"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "pdfvector-parse",
      "name": "PDF 벡터 - 논문 분석",
      "type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
      "notes": "Parse each paper's PDF",
      "position": [
        1050,
        300
      ],
      "parameters": {
        "useLlm": "auto",
        "resource": "document",
        "operation": "parse",
        "documentUrl": "={{ $json.pdfUrl }}"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "synthesize",
      "name": "고찰 종합",
      "type": "n8n-nodes-base.openAi",
      "position": [
        1250,
        300
      ],
      "parameters": {
        "model": "gpt-4",
        "messages": {
          "values": [
            {
              "content": "Create a literature review section for this paper:\n\nTitle: {{ $json.title }}\nAuthors: {{ $json.authors }}\nYear: {{ $json.year }}\n\nContent: {{ $json.content }}\n\nGenerate:\n1. Key contribution summary (2-3 sentences)\n2. Methodology overview\n3. Main findings\n4. Relevance to topic: {{ $node['Start'].json.topic }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "combine-sections",
      "name": "섹션 통합",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        1450,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Combine all review sections into a single document\nconst reviewSections = items.map(item => item.json.reviewSection || item.json.content || '').filter(section => section);\nreturn [{ json: { reviewSections: reviewSections.join('\\n\\n') } }];"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "export-review",
      "name": "고찰 내보내기",
      "type": "n8n-nodes-base.writeBinaryFile",
      "position": [
        1650,
        300
      ],
      "parameters": {
        "fileName": "literature_review_{{ $now.format('yyyy-MM-dd') }}.md",
        "fileContent": "# Literature Review: {{ $node['Start'].json.topic }}\n\n{{ $json.reviewSections }}"
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "connections": {
    "start-node": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "pdfvector-search",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "combine-sections": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "export-review",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "limit-papers": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "pdfvector-parse",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "sort-papers": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "limit-papers",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "synthesize": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "combine-sections",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "pdfvector-parse": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "synthesize",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "pdfvector-search": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "sort-papers",
            "type": "main",
            "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?

중급 - 문서 추출, 멀티모달 AI

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.

워크플로우 정보
난이도
중급
노드 수8
카테고리2
노드 유형5
난이도 설명

일정 경험을 가진 사용자를 위한 6-15개 노드의 중간 복잡도 워크플로우

저자
PDF Vector

PDF Vector

@pdfvector

A fully featured PDF APIs for developers - Parse any PDF or Word document, extract structured data, and access millions of academic papers - all through simple APIs.

외부 링크
n8n.io에서 보기

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