Construtor de Grafos de Conhecimento Académico a partir de Artigos de Investigação utilizando PDF Vector e GPT-4 - Fluxo de trabalho n8n

Investigadores Académicos: Que precisam de acompanhar as últimas descobertas e ligações na sua área.
Cientistas de Dados: Que estão a construir sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou bases de conhecimento especializadas.
Engenheiros de Automação: Que procuram exemplos avançados do uso do nó n8n para IA, processamento de PDF e bases de dados de grafos.
Tech Leads: À procura de modelos n8n sofisticados para lidar com tarefas complexas de transformação de dados.

Gerir grandes volumes de literatura académica e identificar ligações subtis entre conceitos, autores e métodos é um desafio significativo. Este sofisticado fluxo de trabalho n8n resolve isto criando um grafo de conhecimento estruturado e pesquisável.

Aproveita a funcionalidade especializada do nó n8n PDF Vector para aceder a artigos académicos (de fontes como arXiv e Semantic Scholar). Utiliza depois as poderosas capacidades de extração do nó n8n OpenAI (GPT-4) para identificar entidades estruturadas. Finalmente, transforma estes dados em consultas Cypher e persiste-os numa base de dados Neo4j. Este fluxo de trabalho n8n de ponta a ponta permite aos investigadores curar e manter automaticamente uma base de conhecimento dinâmica e visual, reduzindo drasticamente o tempo de análise manual. É um excelente exemplo de modelos n8n de alto valor para tarefas de dados avançadas.

Esta automação é acionada diariamente através de um gatilho (trigger) n8n programado e executa os seguintes passos:

1. Ativação Diária: O fluxo de trabalho n8n inicia utilizando o Gatilho de Agendamento (Schedule Trigger) definido para um intervalo diário.


2. Obter Artigos: O nó n8n PDF Vector - Fetch Papers procura os 20 artigos mais recentes num domínio especificado (ex: 'inteligência artificial').


3. Analisar Conteúdo: Para cada artigo, o nó n8n PDF Vector - Parse Papers recupera o texto completo, essencial para a extração profunda de entidades.


4. Extração por IA: O nó n8n Extract Entities (utilizando GPT-4) analisa o conteúdo do artigo. Está configurado para retornar um objeto JSON estruturado contendo conceitos chave, métodos, conjuntos de dados e relações definidas.


5. Preparação do Grafo: O nó n8n Build Graph Structure executa código JavaScript personalizado. Este código transforma meticulosamente os dados extraídos por IA e os metadados originais do artigo em arrays padronizados de 'nós' (nodes) e 'relações' (relationships), formatados para consumo pela Neo4j.


6. Escrita na Base de Dados (Paralela): Duas operações de nó Neo4j n8n paralelas são executadas:

1. Registo (Logging): Os dois últimos passos do nó n8n calculam estatísticas (artigos processados, entidades adicionadas) e registam os detalhes da atualização numa base de dados PostgreSQL, fornecendo um rasto de auditoria para este fluxo de trabalho n8n automatizado.

Para implementar e utilizar este modelo avançado de fluxo de trabalho n8n, siga estes passos:

1. Importar: Copie os dados JSON e importe-os diretamente para a sua instância n8n.


2. Configuração de Credenciais (Credentials Setup):

1. Configuração: Reveja a configuração do nó n8n PDF Vector - Fetch Papers para ajustar o domínio da consulta de pesquisa ou o limite de artigos conforme necessário.


2. Ativação: Assim que todas as credenciais estiverem definidas, ative o gatilho n8n para começar a construir o seu grafo de conhecimento.

Atualização Diária da KB (Gatilho de Agendamento): Este gatilho n8n é responsável por iniciar o processo de atualização do grafo de conhecimento uma vez por dia.
PDF Vector - Fetch Papers (Nó n8n PDF Vector): Procura em fontes académicas (Semantic Scholar, arXiv) artigos que correspondam aos critérios, limitando os resultados a 20 por execução. A configuração chave utiliza expressões dinâmicas para a consulta de pesquisa e intervalo de anos.
PDF Vector - Parse Papers (Nó n8n PDF Vector): Recebe o link do PDF do passo anterior e utiliza a sua funcionalidade LLM interna (useLlm: always) para extrair o conteúdo textual completo do artigo de investigação.
Extract Entities (Nó n8n OpenAI): Utiliza o modelo gpt-4. Está configurado de forma crucial para responseFormat: jsonobject e utiliza um prompt de sistema detalhado para extrair Conceitos Chave, Métodos, Conjuntos de Dados e as suas relações, garantindo uma saída estruturada para a próxima fase do fluxo de trabalho n8n.
Build Graph Structure (Nó n8n Código): Este nó n8n de transformação crucial processa a saída da IA e mapeia-a juntamente com os metadados do artigo em objetos distintos de nós e relações, preparando o payload exato exigido pelo nó n8n Neo4j.
Create Graph Nodes / Create Relationships (Nó n8n Neo4j): Estes nós paralelos executam consultas Cypher (UNWIND e MERGE) com base na estrutura JSON preparada, construindo fisicamente o grafo interligado dentro da base de dados Neo4j.

• Log KB Update (Nó n8n Postgres): Insere estatísticas de execução (ex: papersprocessed, concepts) numa tabela de registo, fornecendo um acompanhamento essencial para este complexo fluxo de trabalho n8n.