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.
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