1. Notion – Page Added Trigger
Dieser Node löst den Workflow aus, wenn eine neue Seite in der Notion-Datenbank hinzugefügt wird. Er ist so konfiguriert, dass er jede Minute nach neuen Seiten sucht. Die Parameter umfassen:
- simple: false – ermöglicht den Zugriff auf detaillierte Daten der Seite.
- pollTimes: alle Minute – sorgt dafür, dass ständig nach neuen Inhalten gesucht wird.
- databaseId: die ID der Notion-Datenbank, aus der die Seiten abgerufen werden.
2. Notion – Retrieve Page Content
Dieser Node wird verwendet, um den Inhalt der Seite abzurufen, die vom Trigger erstellt wurde. Die Schlüsselparameter sind:
- blockId: die URL der abgerufenen Seite wird hier verwendet.
- resource: block – dieser Wert gibt an, dass wir einen Block aus Notion abfragen.
- operation: getAll – wir möchten alle Inhalte des Blocks.
3. Filter Non-Text Content
Hierbei handelt es sich um einen Filter-Node, der alle nicht-textuellen Inhalte von Notion herausfiltert. Die Bedingungen sind:
- Inhalte, die nicht vom Typ image oder video sind, werden verarbeitet. Dies ermöglicht eine saubere Textausgabe ohne Medieninhalte.
4. Summarize – Concatenate Notion’s blocks content
Dieser Node fasst den Inhalt der Notion-Blöcke zusammen, indem er die Texte zusammenfügt. Die wichtigsten Parameter sind:
- outputFormat: separateItems – damit wird der Text in separaten Zeilen ausgegeben.
- fieldsToSummarize: hier konzentrieren wir uns auf das content-Feld.
5. Create metadata and load content
In diesem Node werden die Metadaten für den Vektor erstellt und die Inhalte geladen. Wichtige Parameter:
- metadata: umfasst die pageId, createdTime und pageTitle, die von der ursprünglichen Notion-Seite stammen.
- jsonData: hier wird der zusammengefasste Inhalt eingespeist.
6. Embeddings Google Gemini
Dieser Node erzeugt die Vektoren der Inhalte mithilfe des Google Gemini-Modells (modelName: models/text-embedding-004). Die Konfiguration ermöglicht eine einfache Integration der Vektoren in den nächsten Speicher-Node.
7. Pinecone Vector Store
Dies ist der Endpunkt, an dem die generierten Vektoren gespeichert werden. Die wichtigen Parameter sind:
- mode: insert – wir fügen neue Vektoren hinzu.
- pineconeIndex: der Index, in dem die Vektoren gespeichert werden (z.B. notion-pages).
Ergebnis
Schließlich speichert dieser Workflow die Inhalte von Notion in einem Vektor-Speicher, der für die spätere Datenanalyse und maschinelles Lernen genutzt werden kann.
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