Workflow Übersicht
Im Folgenden werden die einzelnen Schritte und Nodes des Workflows detailliert erklärt, um neuen Benutzern von n8n das Verständnis zu erleichtern.
1. Notion – Page Added Trigger
- Node-Name: Notion – Page Added Trigger
- Typ: Trigger Node
- Was es macht: Dieser Node überwacht eine bestimmte Notion-Datenbank und wird ausgelöst, wenn eine neue Seite hinzugefügt wird.
- Einstellungen:
- pollTimes: Dieser Parameter ist auf „everyMinute“ gesetzt, sodass der Trigger jede Minute auf neue Seiten prüft.
- databaseId: Hier wird die ID der Notion-Datenbank eingegeben, in der nach neuen Seiten gesucht wird.
2. Notion – Retrieve Page Content
- Node-Name: Notion – Retrieve Page Content
- Typ: Notion Node
- Was es macht: Ruft den Inhalt der neu hinzugefügten Seite ab.
- Einstellungen:
- blockId: Hier wird die URL der ausgelösten Seite als Eingabe verwendet, um spezifische Inhalte zu erhalten.
- operation: Setzt die Operation auf „getAll“, um alle Blöcke (Inhalte) der Seite abzurufen.
3. Filter Non-Text Content
- Node-Name: Filter Non-Text Content
- Typ: Filter Node
- Was es macht: Dieser Node filtert nicht-textliche Inhalte (Bilder, Videos) aus dem abgerufenen Seiteninhalt heraus.
- Einstellungen:
- conditions: Enthält Bedingungen, um zu überprüfen, ob der Typ des Blocks nicht „image“ oder „video“ ist, bevor der Inhalt weiterverarbeitet wird.
4. Summarize – Concatenate Notion’s blocks content
- Node-Name: Summarize – Concatenate Notion’s blocks content
- Typ: Summarize Node
- Was es macht: Dieser Node fasst den abgerufenen und gefilterten Inhalt zusammen und erstellt eine durch Zeilenumbrüche getrennte resultierende Textkette.
- Einstellungen:
- outputFormat: Auf „separateItems“ gesetzt, um die Einträge voneinander zu trennen.
- fieldsToSummarize: Der „content“ Block wird zusammengefasst und mit Zeilenumbrüchen getrennt.
5. Create metadata and load content
- Node-Name: Create metadata and load content
- Typ: LangChain Node
- Was es macht: Erstellt Metadaten über die Notion-Seite und lädt den bereits zusammengefassten Inhalt.
- Einstellungen:
- metadata: Hier wird eine Liste von Metadaten erzeugt, die die Seiten-ID, Erstellungszeit und den Titel der Seite enthalten.
- jsonData: Nutzt die Variable „concatenated_content“, um den zusammengefassten Text zu laden.
6. Embeddings Google Gemini
- Node-Name: Embeddings Google Gemini
- Typ: LangChain Node
- Was es macht: Dieser Node erstellt Embeddings (Vektoren) aus dem zusammengefassten Inhalt mithilfe des Google Gemini Modells.
- Einstellungen:
- modelName: Der Name des Modells, das zur Erstellung der Embeddings verwendet wird, ist auf „models/text-embedding-004“ gesetzt.
7. Pinecone Vector Store
- Node-Name: Pinecone Vector Store
- Typ: LangChain Node
- Was es macht: Speichert die erstellten Embeddings in einem Vektor-Store (Pinecone) zur weiteren Analyse und Nutzung.
- Einstellungen:
- mode: „insert“, um die neuen Daten hinzuzufügen.
- pineconeIndex: Hier wird der Index „notion-pages“ angegeben, um die Daten zu speichern.
Ergebnis
Nach der Ausführung dieses Workflows werden die Inhalte aus neuen Notion-Seiten extrahiert, textliche Informationen werden verarbeitet und als Embeddings in einem Vektor-Store gespeichert, wodurch die spätere Datenanalyse erleichtert wird.
Für weitere Informationen und um den Workflow herunterzuladen, klicken Sie bitte auf den folgenden Link:
