N8n RAG AI Agent 升級版：支援 Excel 與 Google 試算表資料導入資料庫

在數位化時代，資料的管理與整合變得至關重要。Excel 和 Google 試算表作為常見的資料儲存工具，其資料的結構化特性使其在導入資料庫時面臨獨特的挑戰。本影片將帶領大家瞭解如何利用 N8n RAG AI Agent 的升級功能，將這些試算表資料順利導入資料庫，從而提升資料管理的效率與精確性。

前言：為什麼需要將 Excel 與 Google 試算表資料導入資料庫？

在實際應用中，我們經常需要將 Excel 或 Google 試算表中的資料整合到資料庫中，以便進行分析或查詢。例如，客戶問答資料可能儲存在 Excel 中，透過 AI 模型建立知識庫，方便客服人員快速查找答案。同樣地，產品資訊可能儲存在 Google 試算表中，並導入電商平臺的資料庫，方便顧客線上瀏覽和購買。然而，Excel 和 Google 試算表的資料結構與資料庫並不相同，因此需要使用工具和方法將其轉換成資料庫可接受的格式。

本影片將介紹如何使用 N8n 這個自動化工具，將 Excel 和 Google 試算表中的資料轉換成 JSON 格式，並導入資料庫。透過這種方法，我們可以輕鬆整合不同來源的資料，並利用資料庫的功能進行分析和應用。

N8n RAG AI Agent 的升級與功能

在之前的影片中，我們已經介紹過 RAG AI Agent 如何處理 PDF 檔案，並將其內容導入資料庫。這次的升級版本則進一步支援 Excel 和 Google 試算表檔案。這意味著我們可以將更多不同類型的資料導入資料庫，並透過 RAG AI Agent 進行分析和應用。

檔案類型判斷與轉換

首先，我們需要判斷檔案的類型，並將其轉換成適合處理的格式。在 N8n 中，我們可以使用「Check File Type」節點來判斷檔案類型。如果檔案是 Google 文件、Google 簡報或 Google 試算表，我們可以將其轉換成文字檔、PDF 檔案或 Excel 檔案。以下列出一些常見的檔案類型轉換：

• Google 文件：轉換成文字檔
• Google 簡報：轉換成 PDF 檔案
• Google 試算表：轉換成 Excel 檔案

為什麼要將 Google 試算表轉換成 Excel 檔案呢？因為 N8n 的「Extract from Excel」節點可以處理 Excel 檔案，並將其資料提取出來。而 Excel 檔案的格式相對比較標準，也更容易被其他工具處理。

此外，由於我們使用中文，因此需要在「Extract from Text File」節點中設定「File Encoding」為 UTF-8，才能確保中文可以被正確讀取。

Excel 資料處理與轉換成 JSON 格式

當我們將 Excel 檔案轉換成 Excel 格式後，就可以使用「Extract from Excel」節點來提取資料。這個節點可以讓我們設定是否提取標題列，並將資料提取到一個變數中。在這個例子中，我們將資料提取到「data」變數中。

然而，Excel 資料的結構與資料庫的結構並不相同。Excel 資料是以表格的形式儲存，而資料庫通常需要將資料儲存成 JSON 或其他格式。因此，我們需要將 Excel 資料轉換成 JSON 格式。首先，我們使用「Aggregate」節點將 Excel 的每一行資料整合到一個陣列中。陣列就像一個大抽屜，裡麪包含了許多小抽屜，每個小抽屜都儲存著一行資料。

接著，我們使用「Convert to JSON」節點將陣列資料轉換成 JSON 格式。JSON 是一種輕量級的資料交換格式，它可以將資料儲存成鍵值對的形式。在這個例子中，我們將 Excel 的每一列資料轉換成一個 JSON 物件，並使用逗號作為分隔符號。

資料導入資料庫與 Data Loader Node

最後，我們可以使用「Insert into Supabase」節點將 JSON 格式的資料導入資料庫。在導入資料庫之前，我們需要使用「Data Loader」節點來設定資料的來源和目標。在這個例子中，我們將資料儲存在「data」變數中，並將其導入 Supabase 資料庫。

需要注意的是，在這個升級版本中，我們新增了兩個分支，分別處理 Excel 和文字檔資料。這意味著我們可以同時處理多種檔案類型，並將其資料導入資料庫。此外，我們還可以使用「Move to Processed Folder」節點將已處理的檔案移到指定的資料夾中，方便管理。

測試工作流程與驗證資料

完成工作流程的設定後，我們可以使用「Test Workflow」功能來測試工作流程是否正常運作。在測試過程中，我們可以觀察每個節點的輸出結果，並確認資料是否被正確處理。例如，我們可以查看「Extract from Excel」節點的輸出結果，確認 Excel 資料是否被正確提取。我們也可以查看「Convert to JSON」節點的輸出結果，確認 Excel 資料是否被正確轉換成 JSON 格式。最後，我們可以查看資料庫中的資料，確認資料是否被正確導入。

結語：Excel 與 Google 試算表資料導入的應用與價值

在本影片中，我們學習瞭如何利用 N8n RAG AI Agent 將 Excel 和 Google 試算表的資料導入資料庫，並建立一個能夠回答使用者問題的知識庫。這項技術可應用於多種場景，例如：建立公司內部知識庫、提供線上客服、自動化資料分析等。掌握這項技能，無疑能大幅提升工作效率和生活品質。

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