planeta ai logo
Darmowy szablon automatyzacji

Chatbot wsparcia IT z Google Drive, Pinecone i Gemini | Przetwarzanie dokumentów AI

6984
27 dni temu
14
bloków


Opis template automatyzacji dla n8n

Ten szablon n8n umożliwia zespołom IT automatyzację procesu przetwarzania dokumentów i natychmiastowego rozwiązywania zapytań poprzez wykorzystanie konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Integruje Google Drive, Pinecone oraz Chat AI (z użyciem Google Gemini/OpenRouter), przekształcając statyczne dokumenty wsparcia w interaktywną, przeszukiwalną bazę wiedzy.

Przegląd

Workflow przetwarzania dokumentów

  • Trigger Google Drive: Monitoruje wskazany folder pod kątem nowych plików (np. zaktualizowane dokumenty wsparcia).
  • Pobieranie i ekstrakcja plików: Automatycznie pobiera nowe pliki i wyodrębnia ich zawartość tekstową.
  • Czyszczenie danych i podział tekstu: Węzeł Code usuwa znaki nowej linii, dodatkowe spacje i specjalne znaki, a splitter dzieli tekst na mniejsze fragmenty.
  • Generowanie embeddingów i przechowywanie: Tworzy embeddingi tekstu przy użyciu Google Gemini i przechowuje je w Pinecone.

Workflow obsługi zapytań

  • Trigger czatu: Uruchamia się po otrzymaniu zapytania od pracownika.
  • Wyszukiwanie wektorowe i pobieranie kontekstu: Pobiera najbardziej odpowiednie fragmenty dokumentów z Pinecone.
  • Konstruowanie promptu: Łączy fragmenty dokumentów z zapytaniem użytkownika w szczegółowy prompt.
  • Odpowiedź AI: Wysyła prompt do Chat AI, który generuje jasną, szczegółową odpowiedź.

Korzyści i zastosowania

Wyobraź sobie dużą organizację, w której wszystkie dokumenty wsparcia IT - od przewodników rozwiązywania problemów po konfiguracje systemów - są przechowywane w jednym folderze Google Drive. Gdy pracownik napotka problem (np. "Jak zresetować moje dane do VPN?"), wystarczy, że wpisze zapytanie w interfejsie czatu. Natychmiastowo workflow pobiera najbardziej odpowiedni kontekst z przetworzonych dokumentów i dostarcza szczegółową, gotową do użycia odpowiedź. Proces ten skraca czas rozwiązywania problemów, zwiększa spójność wsparcia i znacząco odciąża personel IT.

Przykłady zastosowań

  • Szybkie rozwiązywanie typowych problemów IT poprzez chatbot
  • Automatyczna aktualizacja bazy wiedzy przy dodawaniu nowych dokumentów
  • Wsparcie dla nowych pracowników poprzez natychmiastowy dostęp do dokumentacji
  • Redukcja powtarzających się zapytań do działu IT
  • Zarządzanie i wyszukiwanie w rozbudowanej dokumentacji technicznej
  • Automatyczne odpowiadanie na FAQ dotyczące systemów IT
  • Tworzenie spersonalizowanych odpowiedzi na podstawie istniejącej dokumentacji

Wymagania wstępne

  • Konto Google Drive z dostępem do wskazanego folderu
  • Konto Pinecone do przechowywania i wyszukiwania embeddingów tekstu
  • Dane logowania do Google Gemini lub OpenRouter
  • Działająca instancja n8n z odpowiednimi węzłami i poświadczeniami

Szczegóły workflow

1. Workflow przetwarzania dokumentów

  • Węzeł Trigger Google Drive: Nasłuchuje zdarzeń dodania plików w określonym folderze.
  • Węzeł Pobieranie z Google Drive: Pobiera nowo dodany plik.
  • Węzeł Ekstrakcja z pliku: Wyodrębnia zawartość tekstową z pobranego pliku.
  • Węzeł Code (czyszczenie danych): Czyści wyodrębniony tekst, usuwając znaki nowej linii, spacje i specjalne znaki.
  • Węzeł Recursive Text Splitter: Dzieli oczyszczony tekst na mniejsze fragmenty.
  • Węzeł Pinecone Vector Store: Generuje embeddingi (przez Google Gemini) i przesyła fragmenty do Pinecone.

2. Workflow obsługi zapytań

  • Węzeł Trigger czatu: Odbiera przychodzące zapytania użytkowników.
  • Węzeł Pinecone Vector Store (zapytanie): Wyszukuje odpowiednie fragmenty dokumentów na podstawie zapytania.
  • Węzeł Code (budowanie kontekstu): Sortuje pobrane dokumenty według trafności i tworzy prompt łączący kontekst z zapytaniem.
  • Węzeł AI Agent: Wysyła prompt do Chat AI, który zwraca szczegółową odpowiedź.

Jak używać

  • Import szablonu: Zaimportuj szablon do swojej instancji n8n.
  • Konfiguracja Trigger Google Drive: Ustaw ID folderu i połącz swoje poświadczenia Google Drive.
  • Konfiguracja węzłów Pinecone: Wprowadź szczegóły indeksu Pinecone i poświadczenia.
  • Konfiguracja Chat AI Agent: Podaj swoje dane logowania API Google Gemini lub OpenRouter.
  • Testowanie workflow: Przetestuj workflow przetwarzania dokumentów, przesyłając przykładowy dokument. Przetestuj workflow zapytań, wysyłając testowe zapytanie i weryfikując zwrócone informacje.

Dodatkowe uwagi

  • Upewnij się, że wszystkie poświadczenia (Google Drive, Pinecone i Chat AI) są poprawnie skonfigurowane przed wdrożeniem workflow w środowisku produkcyjnym.
  • Szablon jest w pełni konfigurowalny. Dostosuj parametry czyszczenia tekstu, podziału lub liczbę pobieranych fragmentów dokumentów w zależności od rozmiaru i struktury dokumentacji.
  • Ten szablon nie tylko zwiększa efektywność wsparcia IT, ale także oferuje skalowalne rozwiązanie do zarządzania rosnącymi zasobami dokumentacji.


   Skopiuj kod szablonu   
{"id":"lC8xkfCSTjIiUhpk","meta":{"instanceId":"a1f3364de0f3da48758a2641efb07c3b0d216a3a7cc93596fbed2316d6dea4ad","templateCredsSetupCompleted":true},"name":"Google Drive Automation","tags":[],"nodes":[{"id":"e7769ee7-a247-426e-b792-c095597ada54","name":"AI Agent","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.agent","position":[320,700],"parameters":{"text":"={{ $json.prompt }}","options":{"systemMessage":"You are a knowledgeable and helpful assistant. Respond with clear, concise, and detailed answers formatted in markdown. Use proper markdown formatting including headings, bullet points, numbered lists, code blocks, and other structures as needed to improve readability and clarity."},"promptType":"define"},"typeVersion":1.7},{"id":"72ca46ad-891f-42f2-81d7-00e04e1c6f5f","name":"Monitor Google Drive for New Files","type":"n8n-nodes-base.googleDriveTrigger","position":[-520,-240],"parameters":{"event":"fileCreated","options":{},"pollTimes":{"item":[{}]},"triggerOn":"specificFolder","folderToWatch":{"__rl":true,"mode":"list","value":"1RQvAHIw8cQbtwI9ZvdVV0k0x6TM6HZwP","cachedResultUrl":"https://drive.google.com/drive/folders/1RQvAHIw8cQbtwI9ZvdVV0k0x6TM6HZwP","cachedResultName":"RAG_Files"}},"credentials":{"googleDriveOAuth2Api":{"id":"zj3v6gsTRb9CreKV","name":"Google Drive account"}},"typeVersion":1},{"id":"03e9dc61-bdba-49d7-859e-73b8adebae41","name":"Download File from Google Drive","type":"n8n-nodes-base.googleDrive","position":[-300,-240],"parameters":{"fileId":{"__rl":true,"mode":"id","value":"={{ $json.id }}"},"options":{},"operation":"download"},"credentials":{"googleDriveOAuth2Api":{"id":"zj3v6gsTRb9CreKV","name":"Google Drive account"}},"typeVersion":3},{"id":"782fc162-0c3f-40fc-af92-455c1250ede0","name":"Extract PDF Content","type":"n8n-nodes-base.extractFromFile","position":[-80,-240],"parameters":{"options":{},"operation":"pdf"},"typeVersion":1},{"id":"b8da9cff-756b-419e-b39a-4ad1020092d0","name":"Insert Document into Pinecone Vector Store","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone","position":[360,-240],"parameters":{"mode":"insert","options":{},"pineconeIndex":{"__rl":true,"mode":"list","value":"n8n-rag-demo","cachedResultName":"n8n-rag-demo"}},"credentials":{"pineconeApi":{"id":"ldIxYWz8E9e0N4yV","name":"PineconeApi account"}},"typeVersion":1},{"id":"f5b93646-b466-4cd7-aec9-6fae62023fa3","name":"Generate Document Embeddings (Google Gemini)","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsGoogleGemini","position":[260,20],"parameters":{"modelName":"models/text-embedding-004"},"credentials":{"googlePalmApi":{"id":"prd6Qnbbj4UbNH75","name":"Google Gemini(PaLM) Api account"}},"typeVersion":1},{"id":"b5277663-3120-4614-85e3-f7dc05c4e1c2","name":"Clean and Normalize PDF Text","type":"n8n-nodes-base.code","position":[140,-240],"parameters":{"jsCode":"const rawData = $json["text"];nconst cleanedData = rawDatan .replace(/(\r\n|\n|\r)/gm, " ") // remove line breaksn .trim() // remove extra spacesn .replace(/[^\w\s]/gi, ""); // remove special charactersnreturn { cleanedData };n"},"typeVersion":2},{"id":"68aa5515-6b58-4e98-ab08-4d9516e1f2a3","name":"Load Document Data for Processing","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader","position":[480,20],"parameters":{"options":{}},"typeVersion":1},{"id":"3f463338-c692-4b7b-a888-8c00d190c441","name":"Split Document Text into Chunks","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter","position":[380,240],"parameters":{"options":{},"chunkSize":3000,"chunkOverlap":300},"typeVersion":1},{"id":"9c4a7ec9-0808-443f-9e12-9ec12c7288b9","name":"Chat Message Trigger","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger","position":[-520,700],"webhookId":"d36e67b9-a789-4801-b624-64bf8b88d702","parameters":{"options":{}},"typeVersion":1.1},{"id":"ee62efc9-60b2-40ec-a10c-8897d24b1429","name":"Retrieve Relevant Documents from Pinecone","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone","position":[-260,700],"parameters":{"mode":"load","prompt":"={{ $json.chatInput }}","options":{},"pineconeIndex":{"__rl":true,"mode":"list","value":"n8n-rag-demo","cachedResultName":"n8n-rag-demo"}},"credentials":{"pineconeApi":{"id":"ldIxYWz8E9e0N4yV","name":"PineconeApi account"}},"typeVersion":1},{"id":"8d479b6b-3c87-40c6-8a68-4390e6bafac8","name":"Generate Query Embeddings (Google Gemini)","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsGoogleGemini","position":[-280,940],"parameters":{"modelName":"models/text-embedding-004"},"credentials":{"googlePalmApi":{"id":"prd6Qnbbj4UbNH75","name":"Google Gemini(PaLM) Api account"}},"typeVersion":1},{"id":"f521d243-1b62-4bc5-972d-736c65c48818","name":"Generate Chat Prompt with Context","type":"n8n-nodes-base.code","position":[100,700],"parameters":{"jsCode":"const userQuery = $('Chat Message Trigger').first().json.chatInputn// Retrieve the user query from the previous node output.n// Assuming the Pinecone node has passed an array of items where each item has a document and score:nlet documents = items.map(item => {n return {n pageContent: item.json.document.pageContent,n score: item.json.scoren };n});nn// Sort the documents by their score in descending order.ndocuments.sort((a, b) => b.score - a.score);nn// Pick the top 3 documents to use as context.nconst topDocuments = documents.slice(0, 3);nn// Combine the top documents into one context string.nconst contextContent = topDocumentsn .map((doc, index) => `Document ${index + 1}:\n${doc.pageContent}`)n .join("\n\n");nn// Build the final prompt that combines the context with the user query.nconst prompt = `Using the following context from documents:\n\n${contextContent}\n\nAnswer the following question:\n${userQuery}\n\nAnswer:`;nn// Return the prompt so it can be passed to a Chat/AI node for further processing.nreturn [{ json: { prompt } }];n"},"typeVersion":2},{"id":"208057c8-8672-41d2-9c99-89e52856a742","name":"OpenRouter Chat Model Interface","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenRouter","position":[280,940],"parameters":{"model":"google/gemini-2.0-flash-exp:free","options":{}},"credentials":{"openRouterApi":{"id":"iTDRPtvPicVqeXaT","name":"OpenRouter account"}},"typeVersion":1}],"active":false,"pinData":{},"settings":{"executionOrder":"v1"},"versionId":"43fd0dd9-5ec1-401a-b1c2-368b15c9f0db","connections":{"Extract PDF Content":{"main":[[{"node":"Clean and Normalize PDF Text","type":"main","index":0}]]},"Chat Message Trigger":{"main":[[{"node":"Retrieve Relevant Documents from Pinecone","type":"main","index":0}]]},"Clean and Normalize PDF Text":{"main":[[{"node":"Insert Document into Pinecone Vector Store","type":"main","index":0}]]},"Download File from Google Drive":{"main":[[{"node":"Extract PDF Content","type":"main","index":0}]]},"OpenRouter Chat Model Interface":{"ai_languageModel":[[{"node":"AI Agent","type":"ai_languageModel","index":0}]]},"Split Document Text into Chunks":{"ai_textSplitter":[[{"node":"Load Document Data for Processing","type":"ai_textSplitter","index":0}]]},"Generate Chat Prompt with Context":{"main":[[{"node":"AI Agent","type":"main","index":0}]]},"Load Document Data for Processing":{"ai_document":[[{"node":"Insert Document into Pinecone Vector Store","type":"ai_document","index":0}]]},"Monitor Google Drive for New Files":{"main":[[{"node":"Download File from Google Drive","type":"main","index":0}]]},"Generate Query Embeddings (Google Gemini)":{"ai_embedding":[[{"node":"Retrieve Relevant Documents from Pinecone","type":"ai_embedding","index":0}]]},"Retrieve Relevant Documents from Pinecone":{"main":[[{"node":"Generate Chat Prompt with Context","type":"main","index":0}]]},"Generate Document Embeddings (Google Gemini)":{"ai_embedding":[[{"node":"Insert Document into Pinecone Vector Store","type":"ai_embedding","index":0}]]}}}
  • cpde
  • Javascript
  • JS
  • Python
  • Script
  • Custom Code
  • Function
  • LangChain
  • Chat
  • Conversational
  • Plan and Execute
  • ReAct
  • Tools
Planeta AI 2025 
magic-wandmenu linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram