利用n8n與Flowise Document Store打造AI知識庫自動更新系統

在日常使用AI知識庫時，您是否曾遇到以下兩個常見的痛點？首先，您可能不斷將資訊寫入向量資料庫，卻不清楚資料庫中究竟儲存了哪些檔案，因為缺乏一個方便查看檔案的介面。其次，當您需要更新資料時，例如從網站、問答集、檔案資料或Airtable等來源更新資料至向量資料庫，這個過程可能相當繁瑣且缺乏效率。

本篇教學將帶您瞭解如何結合n8n與Flowise Document Store，建立一個自動更新的AI知識庫系統，解決上述問題。Flowise Document Store可以被視為一個個知識抽屜，讓您能輕鬆管理不同來源的資料，並自動將更新後的資料同步至向量資料庫，大幅提升AI知識庫的效率與品質。

前言：AI知識庫的痛點與解決方案

在資訊爆炸的現代，有效管理和利用資訊變得至關重要。AI知識庫的出現，幫助我們快速查找和獲取所需資訊，並透過自然語言互動，提供更人性化的資訊服務。然而，在實際應用中，我們常面臨資料管理、更新和品質等挑戰。

傳統AI知識庫將所有資訊儲存在單一的向量資料庫中，缺乏有效的分類和管理機制。這導致查找特定資訊時，需耗費大量時間和精力，且難以掌握資料庫中的資訊內容。此外，資料更新需手動進行，不僅耗時費力，且易出錯。

為解決這些問題，我們需要一個更完善的AI知識庫系統，提供便捷的資料管理、自動化的資料更新和可靠的資料品質。Flowise Document Store和n8n的結合，正是最佳解決方案。Flowise Document Store提供結構化的知識儲存空間，讓您能將不同來源的資料分類儲存，並透過n8n建立自動化的資料更新流程，確保知識庫中的資訊始終保持最新狀態。

Flowise Document Store：知識庫的抽屜

Document Store 的功能與優勢

Flowise Document Store 如同知識的抽屜，您可以將各種類型的資料分門別類地儲存，例如文件、選項、財務資料等。每個抽屜代表一個 Document Store，您可根據需求建立多個 Document Store，並為每個 Document Store 設定不同的資料來源和處理方式。

Document Store 的主要功能包括：

• 資料儲存：儲存來自各種來源的資料，如網站內容、檔案、資料庫等。
• 資料分類：將資料分類儲存到不同的 Document Store 中，方便管理和查找。
• 資料處理：提供資料切割、嵌入模型設定、向量資料庫連接等功能，方便處理和分析資料。
• 資料管理：提供資料新增、修改、刪除等功能，方便管理資料庫中的資訊。
• Chatbot 整合：可將 Document Store 與 Flowise Chatbot 整合，建立基於知識庫的聊天機器人。

透過 Document Store，您能輕鬆管理和利用知識庫，提高工作效率和資訊獲取效率。此外，Document Store 還能幫助提升資料品質，避免重複和錯誤資料的產生。

Document Store 的資料類型與限制

Flowise Document Store 支援多種資料類型，如 Airtable、網頁資料、Confluence、CSV 檔案等。您可根據資料來源選擇合適的資料類型，並將資料匯入 Document Store。然而，目前 Document Store 尚未支援 Google Drive，這對許多使用者來說可能是一個限制。若需將 Google Sheet 或 Google 文件中的資料匯入 Document Store，可參考之前教學影片中提供的解決方案，暫時使用其他方式進行資料匯入。

我們期待 Flowise 未來能正式支援 Google Drive，這將大幅提升資料匯入的便利性。畢竟，Google Drive 是許多使用者儲存和管理檔案的重要工具，支援 Google Drive 將使 Flowise Document Store 更加完善。

建立 Document Store 並新增資料

首先，點擊「新增 Document Store」按鈕，建立一個新的 Document Store。若需將資料分類儲存，可建立多個 Document Store，並為每個 Document Store 設定不同的名稱和資料類型。

建立 Document Store 後，選擇資料來源，如 Airtable 或網頁資料。若選擇網頁資料，需設定網頁網址和爬取深度，Flowise 會自動爬取網頁內容並儲存到 Document Store 中。

匯入資料過程中，Flowise 會將資料切割成較小的片段並進行預覽。您可設定切割大小和重疊部分，以確保資料切割的品質。完成資料切割後，點擊「處理」按鈕，將資料寫入向量資料庫。

Flowise Document Store 資料處理流程

資料切割與預覽

在將資料匯入 Document Store 時，Flowise 會自動將資料切割成較小的片段，稱為「Chunks」。這有助於提升 LLM 的處理效率，並降低記憶體消耗。您可以設定切割大小和重疊部分，以控制資料切割的粒度。例如，您可以將每個 Chunk 設定為 1000 個字元，並設定 200 個字元的重疊部分，以避免資料切割造成斷句或語義不連貫的問題。

資料切割完成後，您可以點擊「預覽」按鈕，查看切割結果。預覽功能可以幫助您確認資料切割是否符合需求，並及時調整參數，確保資料切割的品質。

設定嵌入模型與向量資料庫

資料切割完成後，Flowise 需要將資料嵌入到向量空間中，以便 LLM 能夠理解和搜尋資料。您可以選擇不同的嵌入模型，例如 OpenAI Embeddings 或 Sentence Transformers 等。嵌入模型的選擇會影響資料嵌入的品質和效率，您可以根據需求選擇合適的模型。

此外，您也需要設定向量資料庫，將嵌入後的資料儲存到向量資料庫中。Flowise 支援多種向量資料庫，例如 Pinecone、Qdrant 和 Chroma 等。您可以根據需求選擇合適的向量資料庫，並設定連接參數。

在設定向量資料庫時，您可能需要設定索引名稱和資料表名稱等參數。索引名稱可以被視為資料庫中的資料表名稱，用於區分不同的資料集。

資料管理與重複資料處理

Flowise Document Store 提供了資料管理功能，讓您可以輕鬆新增、修改和刪除資料庫中的資訊。這對於維護知識庫的品質至關重要。此外，Flowise Document Store 也提供了一個非常實用的功能，可以幫助您處理重複資料。

過去，使用 n8n 更新向量資料庫時，可能會產生大量重複資料。因為向量資料庫本身無法判斷資料是否重複，所以會將所有資料都寫入資料庫中。然而，Flowise Document Store 提供了一個「Cleanup」功能，可以幫助我們解決這個問題。

「Cleanup」功能可以設定在資料新增或刪除時，自動執行資料管理動作。例如，當我們新增資料時，Flowise 可以檢查資料庫中是否存在重複的資料，如果存在則跳過新增動作。當我們刪除資料時，Flowise 可以自動刪除向量資料庫中對應的資料，避免資料庫中累積過多的無效資料。

透過「Cleanup」功能，您可以有效地管理資料庫中的資訊，確保資料庫的品質和效能。

結合n8n自動更新AI知識庫

n8n 工作流程示意圖，顯示自動更新 AI 知識庫的流程。

Flowwise API介紹

Flowwise 最近推出了相關的 API，讓您能夠透過程式碼與 Flowwise Document Store 互動。我們將使用三個 API 來建立自動更新的知識庫系統：

1. Get Specific Document Store：取得特定 Document Store 的資訊，例如資料來源、資料切割設定等。
2. Process Chunks：預覽資料切割的結果，並將資料寫入向量資料庫。
3. Upsert Vector Store：將資料更新至向量資料庫。

透過這些 API，我們可以建立一個自動化的流程，定期更新知識庫中的資訊。

n8n工作流程設計與說明

n8n 是一個開源的 no-code 自動化工具，能夠幫助我們建立各種自動化的工作流程。在本篇教學中，我們將使用 n8n 建立一個自動更新 AI 知識庫的工作流程。這個工作流程的主要步驟如下：

1. 排程觸發器：設定定期觸發工作流程的時間，例如每天更新一次。
2. 取得 Document Store 資訊：使用 Flowwise API 取得特定 Document Store 的資訊。
3. 提取 Loader 資訊：從 Document Store 資訊中提取 Loader 資訊，例如 Airtable Loader 或網頁資料 Loader 等。
4. 過濾 Loader 類型：過濾不需要定期更新的 Loader，例如 PDF Loader 或 Word Loader 等。
5. 迴圈處理 Loader：使用迴圈功能，依序處理每個 Loader。
6. 資料切割與預覽：使用 Flowwise API 預覽資料切割的結果。
7. 資料寫入向量資料庫：使用 Flowwise API 將資料寫入向量資料庫。
8. 等待與更新：設定等待時間，讓資料庫有時間更新，並使用 Flowwise API 更新向量資料庫。

在這個工作流程中，我們使用了兩個重要的變數：Store ID 和 Flowwise Server 位置。Store ID 是 Document Store 的唯一識別碼，可以從 Flowwise 網站上找到。Flowwise Server 位置則是 Flowwise API 的伺服器地址，例如 flowwise.cookidgi.com。

測試與驗證自動更新功能

為了測試自動更新功能是否正常運作，我們可以在 Airtable 中新增一筆資料，然後執行 n8n 工作流程。稍等片刻，Flowwise Document Store 和向量資料庫就會更新資料。

您可以查看向量資料庫中的資料，確認新增的資料是否已成功匯入。接著，您可以刪除 Airtable 中的資料，並再次執行 n8n 工作流程。同樣地，稍等片刻，Flowwise Document Store 和向量資料庫就會更新資料，刪除對應的資料。

透過這些測試，您可以驗證 n8n 工作流程是否能正確地更新 AI 知識庫。這樣一來，您的 AI 知識庫就能夠自動更新，確保資訊始終保持最新狀態。

Flowise Chatbot：分享與應用

Flowise Chatbot 介面，可以透過網頁與 chatbot 互動。

嵌入式Chatbot

Flowise 提供了嵌入式 Chatbot 的功能，您可以將 Chatbot 嵌入到您的網站或應用程式中。只需複製一段程式碼，並將其貼到您的網頁中，就能輕鬆建立一個基於知識庫的聊天機器人。

此外，您還可以自訂 Chatbot 的外觀和行為，例如設定尺寸、顏色、歡迎訊息等等。這讓您可以根據您的品牌和需求，打造一個獨特的 Chatbot 體驗。

API呼叫方式

除了嵌入式 Chatbot 外，您也可以透過 API 呼叫 Flowise Chatbot。例如，您可以將 Flowise Chatbot 整合到您的 Linebot 中，讓使用者透過 Line 與 Chatbot 互動。

在使用 API 呼叫 Flowise Chatbot 時，建議您設定一個 API Key，以提高安全性。API Key 可以限制對 Chatbot 的存取權限，防止未經授權的存取。

Chatbot分享與客製化

Flowise 也提供了 Chatbot 分享的功能，您可以將 Chatbot 分享給您的同事、朋友或客戶。您可以自訂 Chatbot 的標題、頭像、歡迎訊息、錯誤訊息等等，讓 Chatbot 更加符合您的需求。

Flowise Chatbot 提供了豐富的客製化選項，讓您可以打造一個獨特的 Chatbot 體驗。您可以自訂 Chatbot 的外觀、行為和互動方式，讓 Chatbot 更加符合您的需求。

例如，您可以自訂 Chatbot 的背景顏色、字體大小、機器人圖示等等，讓 Chatbot 更加符合您的品牌風格。

結論：打造高效AI知識庫的關鍵

透過 Flowise Document Store 和 n8n 的結合，您可以建立一個自動更新的 AI 知識庫系統，解決傳統 AI 知識庫在資料管理、資料更新和資料品質上的問題。Flowise Document Store 提供了一個結構化的知識儲存空間，讓您可以輕鬆管理不同來源的資料，並透過 n8n 建立自動化的資料更新流程，確保知識庫中的資訊始終保持最新狀態。

Flowise Document Store 和 n8n 的結合，對於個人或小型企業來說，是一個非常實用的解決方案。它可以幫助您：

• 提升工作效率：自動更新知識庫，節省時間和精力。
• 提升資訊獲取效率：透過 Chatbot 快速查找和獲取所需資訊。
• 提升資料品質：避免重複資料和錯誤資料的產生。
• 建立知識共享平臺：透過 Chatbot 分享知識和資訊。

如果您希望打造一個高效的 AI 知識庫，Flowise Document Store 和 n8n 的結合，是一個值得您嘗試的方案。相信透過本篇教學，您能更好地理解和應用 Flowise Document Store 和 n8n，建立一個符合您需求的 AI 知識庫系統。

👉 感覺意猶未盡嗎？你還可以觀看 Youtube 的影片教學：