N8N与AI Agent打造PDF摘要工作流：详细教程-人工智能-PHP中文网

在信息爆炸的时代，快速有效地处理大量文档变得至关重要。PDF文档摘要是一个常见的需求，无论是处理研究报告、书籍还是简历，都需要快速提取关键信息。本篇博客将带你了解如何利用N8N的AI Agent功能，构建一个自动化PDF摘要工作流，从而极大地提高工作效率。我们将详细介绍如何设置工作流的每一个环节，从文件读取到AI摘要生成，并提供详细的步骤和示例，确保即使是初学者也能轻松上手。通过本文，你将掌握使用N8N创建强大自动化流程的能力，为你的工作和学习带来便利。

关键要点

使用N8N构建自动化PDF摘要工作流。

利用AI Agent进行高效的文本提取和摘要。

详细步骤演示：文件读取、文本提取、代码优化和AI摘要生成。

如何自定义工作流，以满足不同的摘要需求。

结合Ollama Chat Model，实现本地AI模型集成。

N8N PDF摘要工作流详解

工作流概览

本教程的核心是构建一个能够自动读取pdf文件，提取文本，然后使用ai agent生成摘要的工作流。

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N8N与AI Agent打造PDF摘要工作流：详细教程

这个工作流可以处理各种类型的PDF文档，包括书籍、研究论文和简历等。其目标是利用N8N的强大功能，简化摘要过程，提高效率。主要步骤包括：

手动触发: 工作流通过手动点击'execute'按钮启动。
读取二进制文件: 从指定的PDF文件路径读取二进制数据。
提取文本: 从PDF文件中提取所有文本内容。
代码处理（可选）: 对提取的文本进行清洗和预处理，例如去除多余的空格和换行符。
AI摘要生成: 使用AI Agent和Ollama Chat Model生成最终的摘要。

手动触发节点配置

首先，我们需要设置手动触发节点，允许我们手动启动工作流。

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在N8N界面中，选择'Trigger manually'作为起始节点。这个节点非常简单，只需要确保它被正确连接到后续的节点即可。手动触发节点提供了一个方便的方式来测试和运行工作流，特别是在开发和调试阶段。

读取二进制文件节点配置

接下来，配置读取二进制文件节点，用于从指定的PDF文件路径读取数据。

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该节点需要指定PDF文件的完整路径。例如：C:\Users\data\OneDrive\Desktop\Essay_on_India.pdf。

请确保N8N服务器有权限访问该路径，并且文件确实存在。正确的配置将确保PDF文件被成功加载，为后续的文本提取做好准备。这个节点的主要作用是将PDF文件转换为N8N可以处理的二进制格式，以便后续节点可以提取其中的文本信息。文件路径需要提供完整路径，这样N8N才能准确找到文件。

提取文本节点配置

提取文本节点负责从加载的PDF文件中提取所有文本内容。

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该节点使用'Extract from File'操作，并选择'Extract from PDF'选项。关键配置包括：

Operation: 'Extract from PDF'
Input Binary Field: 'data'

确保输入二进制字段设置为'data'，因为这是前一个节点传递过来的数据变量名称。这个节点会将PDF文件中的文本内容提取出来，并传递给下一个节点进行处理。成功配置后，你可以在该节点的输出中看到提取的文本内容。

代码处理节点配置（可选）

代码处理节点是一个可选的中间步骤，用于对提取的文本进行清洗和预处理。

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你可以使用JavaScript或Python代码来去除文本中的多余空格、换行符或其他不需要的字符。例如，以下Python代码可以去除文本中的多余空格：

output = {}
for item in input.all():
    item.json.myNewField = 1

data = _input_to_py(item)['item']['json']['text']
return {"data":data}

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这个节点的主要目的是为了提高后续AI摘要生成的质量。通过清洗文本，可以减少噪音，使AI模型更容易提取关键信息。虽然是可选步骤，但建议根据实际需求进行配置，以获得更好的摘要效果。您可以在这个环节添加您自己的自定义代码，以便更加适配您的PDF文件。

AI摘要生成节点配置

最后，配置AI摘要生成节点，使用AI Agent和Ollama Chat Model生成最终的摘要。

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关键配置包括：

Source for Prompt (User Message): Define below
Prompt (User Message): Summarize: {{$json.data}}

在'Prompt (User Message)'字段中，我们使用了一个简单的提示语'Summarize:'，并引用了前一个节点传递过来的数据变量'json.data'。该节点会将提取的文本内容传递给Ollama Chat Model，并要求其生成摘要。

Ollama Chat Model是一个本地AI模型，你需要在本地安装并加载该模型。你可以选择不同的Ollama模型，例如qwen2.5:latest或llama3.2等。请确保选择适合你需求的模型，并正确配置Ollama账户。

此外，您可以通过修改Prompt指令来调整摘要的风格，长度等信息。您还可以选择不同的AI Model来实现不同的效果。

Sora

Sora是OpenAI发布的一种文生视频AI大模型，可以根据文本指令创建现实和富有想象力的场景。

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高级应用与定制

优化Prompt指令

Prompt指令在AI摘要生成中起着至关重要的作用。一个好的Prompt指令可以引导AI模型生成更准确、更符合需求的摘要。

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以下是一些优化Prompt指令的技巧：

明确摘要目标: 在Prompt中明确指出你希望AI模型提取的关键信息类型，例如'提取关键论点'、'总结主要发现'等。
指定摘要长度: 通过指定摘要的长度，可以控制生成摘要的详细程度，例如'生成一个100字的摘要'。
调整摘要风格: 根据需求，可以要求AI模型生成不同风格的摘要，例如'生成一个简洁明了的摘要'、'生成一个详细全面的摘要'。

以下是一些Prompt指令的示例：

'Summarize the key arguments and conclusions of the following text in 200 words:'
'Extract the main findings and implications from the following research paper:'
'Provide a concise summary of the following article, focusing on the main points:'

通过不断调整和优化Prompt指令，你可以使AI模型生成更符合你需求的摘要。

集成其他AI模型

除了Ollama Chat Model，你还可以将N8N工作流与其他AI模型集成，以获得不同的摘要效果。

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例如，你可以使用OpenAI的GPT模型、Google的Gemini模型等。集成其他AI模型需要进行一些额外的配置，例如API密钥、认证信息等。以下是一些集成其他AI模型的步骤：

获取API密钥: 从AI模型提供商处获取API密钥。
配置认证信息: 在N8N中配置API密钥和认证信息。
修改AI摘要生成节点: 修改AI摘要生成节点，使用新的AI模型API。

通过集成其他AI模型，你可以尝试不同的摘要算法和模型，以获得最佳的摘要效果。不同的模型可能在摘要的准确性、流畅性和风格上有所差异，选择适合你需求的模型非常重要。

错误处理与调试

在构建和运行N8N工作流时，可能会遇到各种错误。以下是一些常见的错误和解决方法：

文件路径错误: 确保PDF文件的路径正确，并且N8N服务器有权限访问该路径。
数据变量错误: 确保AI摘要生成节点引用的数据变量名称与前一个节点传递过来的数据变量名称一致。
API认证错误: 确保API密钥和认证信息正确配置。

为了更好地调试工作流，可以使用N8N的调试工具。调试工具可以让你逐步执行工作流，查看每个节点的输入和输出数据，从而更容易发现和解决问题。

此外，建议在工作流中添加错误处理节点，例如'IF'节点，以便在出现错误时进行处理，并发送通知。通过合理的错误处理，可以提高工作流的稳定性和可靠性。

PDF摘要工作流使用指南

配置本地Ollama Chat Model

要在N8N中使用Ollama Chat Model，首先需要在本地安装Ollama。Ollama是一个轻量级的工具，允许你在本地运行各种AI模型。

安装Ollama: 访问Ollama官网，下载并安装适合你操作系统的版本。
下载模型: 使用Ollama命令行工具下载你想要使用的模型。例如，要下载llama3.2模型，可以执行以下命令：ollama pull llama3.2。
配置N8N: 在N8N中配置Ollama账户信息，包括API地址、认证信息等。详细的配置步骤可以参考N8N官方文档。