Indexar y Almacenar Documentos de Google Drive Vectorialmente
Descripción del flujo de trabajo
Automatización programada que extrae documentos de Google Drive, los divide en fragmentos de texto, genera incrustaciones vectoriales mediante OpenAI, y los almacena en Postgres y Pinecone para búsqueda semántica.
Cómo funciona
- 1.Activar la automatización según un calendario definido
- 2.Extraer y cargar documentos desde Google Drive
- 3.Dividir el texto en fragmentos procesables
- 4.Generar incrustaciones vectoriales con OpenAI
- 5.Guardar vectores en Pinecone y metadatos en Postgres
Casos de uso
- Crear un índice de búsqueda semántica para bibliotecas documentales internas
- Automatizar la indexación de archivos nuevos sin intervención manual
- Recuperar rápidamente documentos contextualmente relevantes
Requisitos
- Cuenta de Google Drive conectada con acceso a los archivos
- Clave API válida de OpenAI con cuota suficiente
- Base de datos Postgres e índice de Pinecone configurados
Valor del servicio
Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.
Aplicaciones utilizadas
Detalles
Cómo usar
- 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
- 2.Abre tu panel de n8n
- 3.Ve a Workflows > Import from File
- 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales
Nodos utilizados (12)
Download file1
Google Drive
Pinecone Vector Store1
Vector Store Pinecone
Embeddings OpenAI1
OpenAI
Default Data Loader1
Document Default Data Loader
Recursive Character Text Splitter1
Text Splitter Recursive Character Text Splitter
Search files and folders1
Google Drive
Schedule Trigger1
Schedule Trigger
PDF Filter1
If
Insert or update rows in a table1
Postgres
Compare With DB1
Merge
Code1
Code
Fetch Cleaned File IDs1
Postgres