n8n研究论文分析系统ai工作流

研究人员和学术机构需要高效的方法来处理和分析大量的研究论文和学术文档，包括扫描的 PDF 和基于图像的资料（JPG、PNG）。手动审查学术文献不仅耗时，而且难以识别趋势、追踪引用以及综合多篇论文的研究成果。此工作流程使用 OCR 技术自动提取和分析研究论文和扫描文档，从而创建一个可搜索的知识库，其中包含来自数字和基于图像的来源的学术见解。

您可以做什么

• 自动从研究论文中提取关键信息，包括方法、发现和引用
• 建立一个可搜索的数据库，其中包含来自数字和基于图像的来源的学术见解
• 跟踪多篇论文的引用并识别研究趋势
• 有效地综合大量学术文献的研究结果

适用对象

研究机构、大学图书馆、研发部门、学术研究人员、文献综述团队以及跟踪其领域科学发展的组织。

它解决的问题

文献综述需要阅读数百篇论文才能确定相关的发现和方法。此模板可自动从研究论文中提取关键信息，包括方法、发现和引文。它构建了一个可搜索的数据库，帮助研究人员快速找到相关研究并发现研究空白。

设置说明：

1. 安装具有学术功能的 PDF Vector 社区节点
2. 配置 PDF Vector API 并启用学术搜索
3. 配置 Google Drive 凭据以访问文档
4. 建立数据库来存储提取的研究数据
5. 配置引文跟踪首选项
6. 设置从来源自动提取纸张
7. 配置摘要生成参数

主要特点：

• Google Drive 集成用于检索研究论文（PDF、JPG、PNG）
• 扫描文档和图像的 OCR 处理
• 自动从任何格式中提取论文元数据和结构
• PDF 和图像中的方法和发现总结
• 引文网络分析和指标
• 多篇论文趋势识别
• 可搜索的研究数据库创建
• 与学术搜索引擎集成

定制选项：

• 添加特定字段的提取模板
• 配置从 arXiv、PubMed 等自动发现论文。
• 实施引文警报系统
• 创建研究趋势可视化
• 为研究团队添加协作功能
• 构建用于研究查询的 API 端点
• 与参考管理工具集成

实施细节：
该工作流程利用 PDF Vector 的学术功能来理解研究论文的结构并提取有意义的见解。它处理来自不同来源的论文，识别关键贡献并创建结构化摘要。该系统跟踪引用情况以衡量影响力，并通过分析某个领域的多篇论文来识别新兴的研究趋势。