n8n多数据库搜索实现学术文献评论自动化ai工作流

进行全面的文献综述是学术研究中最耗时的环节之一。此工作流程通过跨多个学术数据库自动执行文献检索、论文分析和综述生成，彻底革新了这一流程。它既能处理数字论文，也能处理扫描文档（PDF、JPG、PNG），并使用 OCR 技术识别旧出版物或基于图像的内容。

您可以做什么

• 同时自动搜索多个学术数据库
• 根据相关性、引用次数和影响力对论文进行分析和排序
• 生成具有适当引用的全面文献评论
• 使用 OCR 处理数字文档和扫描文档
• 系统地识别研究差距和新兴趋势

适用对象

研究人员、研究生、学术机构、文献综述团队和学术作家需要高效地进行全面的文献综述，同时保持高质量和全面性。

它解决的问题

手动文献综述极其耗时，而且经常会遗漏不同数据库中的相关论文。研究人员难以整合海量学术论文，准确追踪引用，并系统地识别研究空白。此模板可自动执行从检索到整合的整个流程，确保全面覆盖并妥善管理引用。

设置说明：

1. 配置具有学术搜索访问权限的 PDF Vector API 凭据
2. 设置搜索参数，包括数据库和日期范围
3. 定义论文选择的纳入和排除标准
4. 选择引用样式（APA、MLA、芝加哥等）
5. 配置输出格式首选项
6. 如果需要，设置参考管理软件集成
7. 定义研究主题和搜索关键词

主要特点：

• 同时搜索 PubMed、arXiv、Semantic Sc​​holar 和其他数据库
• 根据引用次数、新近度和相关性进行智能论文排名
• 扫描文档和旧出版物的 OCR 支持
• 自动提取方法、发现和局限性
• 通过引文网络分析来识别开创性著作
• 自动主题组织和研究差距识别
• 支持多种引用格式（APA、MLA、Chicago）
• 基于期刊影响因子的质量评分

定制选项：

• 为特定研究领域配置搜索参数
• 设置自动搜索以进行持续的文献监控
• 与参考文献管理软件（Zotero、Mendeley）集成
• 自定义输出格式和结构
• 为研究团队添加协作审查功能
• 根据期刊排名设置质量过滤器
• 配置新的相关论文的通知系统

实施细节：
该工作流程使用先进的算法同时搜索多个学术数据库，并根据相关性和影响力对论文进行排序。它会在可用时处理全文 PDF，并使用 OCR 技术处理扫描文档。系统会自动提取关键信息，按主题整理研究结果，并生成结构化的文献综述，并进行适当的引用和参考文献管理。

注意：此工作流程使用 PDF Vector 社区节点。使用此模板之前，请确保从 n8n 社区节点集合中安装它。