在 n8n 中利用 RAG 让 LLM 助手处理公司数据
一位评论者在其公司的 n8n 项目中使用了多个 LLM 助手，处理 AutoCAD Forge API 调用，并对公司数据进行解析、向量化和 RAG 检索。任务：建议落地方案：在 n8n 中配置工作流，部署多个 LLM 助手以处理 AutoCAD Forge API 调用，并通过解析、向量化和 RAG 技术处理公司信息。该系统旨在比 Python 项目更易于启动，但需要人工监督以监控请求路由和数据一致性。；工具：n8n。人工角色：原始材料未说明；局限：前提条件包括 n8n、LLM API 密钥和 AutoCAD Forge 访问权限。约束：n8n 上手比 Python 容易，但 Python 可能更稳健地处理特定 API 任务。风险包括响应不一致、RAG/解析设置困难以及路由到错误数据库。来源可靠性低（HTTP 403）。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
一位评论者在其公司的 n8n 项目中使用了多个 LLM 助手，处理 AutoCAD Forge API 调用，并对公司数据进行解析、向量化和 RAG 检索。
工作流程
建议落地方案：在 n8n 中配置工作流，部署多个 LLM 助手以处理 AutoCAD Forge API 调用，并通过解析、向量化和 RAG 技术处理公司信息。该系统旨在比 Python 项目更易于启动，但需要人工监督以监控请求路由和数据一致性。
原文报告的结果
由于来源不可用，实际结果未知。建议验收检查：测量正确路由请求与错误路由请求的比例，并评估助手间的响应一致性。预期可能出现 API 集成复杂性和助手间信息传播混乱的问题。
人工角色
原始材料未说明
局限
前提条件包括 n8n、LLM API 密钥和 AutoCAD Forge 访问权限。约束：n8n 上手比 Python 容易，但 Python 可能更稳健地处理特定 API 任务。风险包括响应不一致、RAG/解析设置困难以及路由到错误数据库。来源可靠性低（HTTP 403）。
试一试
作为 n8n 工作流工程师，我需要为 [替换：公司文档集] 构建一个使用 [替换：LLM API 密钥] 的 RAG 试点系统。步骤：1. 创建包含多个 LLM 助手的 n8n 工作流。2. 对 [替换：源文件] 实施解析和向量化。3. 配置 RAG 检索和 AutoCAD Forge API 集成。4. 设置 Supabase 进行数据存储。5. 使用 10 个样本查询进行试运行。6. 手动验证路由准确性和响应一致性。7. 报告指标：正确路由百分比、响应一致性百分比。如果路由错误超过 10%，请暂停并调整代理逻辑。在我确认试运行结果之前，不要发布或消耗额度。
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