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PDF 벡터, GPT-3.5 및 Slack 알림을 포함한 자동화된 학술 논문 모니터링

중급

이것은Personal Productivity, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 10개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Code, Slack, OpenAi, EmailSend 등의 노드를 사용하며. 자동화된 학술 논문 모니터링, PDF 벡터, GPT-3.5 및 Slack 알림 포함

사전 요구사항
  • Slack Bot Token 또는 Webhook URL
  • 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": "config-note",
      "name": "Bot 설정",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        250,
        150
      ],
      "parameters": {
        "content": "## Paper Monitoring Bot\n\nMonitors these topics:\n- Machine Learning\n- Neural Networks\n- Computer Vision\n\nRuns: Daily at 9 AM"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "schedule-trigger",
      "name": "일일 스케줄",
      "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      "position": [
        450,
        300
      ],
      "parameters": {
        "rule": {
          "interval": [
            {
              "field": "hours",
              "hoursInterval": 24,
              "triggerAtHour": 9
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "set-params",
      "name": "검색 파라미터 설정",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        650,
        300
      ],
      "parameters": {
        "values": {
          "number": [
            {
              "name": "daysBack",
              "value": 1
            }
          ],
          "string": [
            {
              "name": "searchQueries",
              "value": "machine learning,neural networks,computer vision,deep learning"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "split-queries",
      "name": "쿼리 분리",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        850,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "const queries = $json.searchQueries.split(',').map(q => q.trim());\nreturn queries.map(query => ({ query }));"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "pdfvector-search",
      "name": "PDF 벡터 - 신규 논문 검색",
      "type": "n8n-nodes-pdfvector.pdfVector",
      "position": [
        1050,
        300
      ],
      "parameters": {
        "limit": 10,
        "query": "={{ $json.query }}",
        "fields": [
          "title",
          "authors",
          "abstract",
          "date",
          "doi",
          "pdfUrl",
          "totalCitations"
        ],
        "resource": "academic",
        "yearFrom": "={{ new Date().getFullYear() }}",
        "operation": "search",
        "providers": [
          "arxiv",
          "pubmed",
          "semantic_scholar"
        ]
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "filter-recent",
      "name": "최신 논문 필터링",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        1250,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Filter papers from last N days\nconst daysBack = $node['Set Search Parameters'].json.daysBack;\nconst cutoffDate = new Date();\ncutoffDate.setDate(cutoffDate.getDate() - daysBack);\n\nconst recentPapers = $json.filter(paper => {\n  const paperDate = new Date(paper.date);\n  return paperDate >= cutoffDate;\n});\n\nreturn recentPapers.length > 0 ? recentPapers : [];"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "summarize-paper",
      "name": "요약 생성",
      "type": "n8n-nodes-base.openAi",
      "position": [
        1450,
        300
      ],
      "parameters": {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "messages": {
          "values": [
            {
              "content": "Summarize this research paper in 2-3 sentences:\n\nTitle: {{ $json.title }}\nAuthors: {{ $json.authors.join(', ') }}\nAbstract: {{ $json.abstract }}\n\nFocus on the main contribution and findings."
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "format-digest",
      "name": "다이제스트 포맷팅",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        1650,
        300
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "// Format papers for notification\nconst papers = $items().map(item => {\n  const paper = item.json;\n  return {\n    title: paper.title,\n    authors: paper.authors.slice(0, 3).join(', ') + (paper.authors.length > 3 ? ' et al.' : ''),\n    summary: paper.summary,\n    link: paper.doi ? `https://doi.org/${paper.doi}` : paper.url,\n    citations: paper.totalCitations || 0,\n    query: paper.originalQuery\n  };\n});\n\n// Group by query\nconst grouped = papers.reduce((acc, paper) => {\n  if (!acc[paper.query]) acc[paper.query] = [];\n  acc[paper.query].push(paper);\n  return acc;\n}, {});\n\nreturn { papers: grouped, totalCount: papers.length, date: new Date().toISOString() };"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "slack-notify",
      "name": "Slack 알림 발송",
      "type": "n8n-nodes-base.slack",
      "position": [
        1850,
        300
      ],
      "parameters": {
        "channel": "#research-alerts",
        "message": "=📚 *Daily Research Digest* - {{ $now.format('MMM DD, YYYY') }}\n\nFound {{ $json.totalCount }} new papers:\n\n{{ Object.entries($json.papers).map(([query, papers]) => `*${query}:*\\n${papers.map(p => `• ${p.title}\\n  _${p.authors}_\\n  ${p.summary}\\n  🔗 ${p.link}`).join('\\n\\n')}`).join('\\n\\n---\\n\\n') }}",
        "attachments": []
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "email-digest",
      "name": "이메일 다이제스트 발송",
      "type": "n8n-nodes-base.emailSend",
      "position": [
        1850,
        450
      ],
      "parameters": {
        "html": "=<h2>Daily Research Digest</h2>\n<p>Found {{ $json.totalCount }} new papers</p>\n\n{{ Object.entries($json.papers).map(([query, papers]) => \n  `<h3>${query}</h3>\n  ${papers.map(p => \n    `<div style=\"margin-bottom: 20px;\">\n      <h4>${p.title}</h4>\n      <p><em>${p.authors}</em></p>\n      <p>${p.summary}</p>\n      <p><a href=\"${p.link}\">Read Paper</a> | Citations: ${p.citations}</p>\n    </div>`\n  ).join('')}`\n).join('\\n') }}",
        "subject": "=Daily Research Digest - {{ $now.format('MMM DD, YYYY') }}",
        "toEmail": "research-team@company.com"
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "connections": {
    "format-digest": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "slack-notify",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "email-digest",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "split-queries": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "pdfvector-search",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "schedule-trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "set-params",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "summarize-paper": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "format-digest",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "filter-recent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "summarize-paper",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "set-params": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "split-queries",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "pdfvector-search": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "filter-recent",
            "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 - 개인 생산성, 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 수10
카테고리2
노드 유형8
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.

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