利用n8n集成Langchain不写一行代码完成对线上论文的总结

n8n是开源的工作流软件，国内用得比较少，之前知乎也有文章介绍过这个软件。如果你会大量使用国外的线上应用胡总和，比如出海，这个软件就它集成了国外很多线上应用，根据官网介绍，超过387个集成应用，比如Slack、Discord、Twitter、Facebook、Instagram、GMail、Outlook、Salesforce、Hubspot、Amazon S3，Dropbox等，只要你能想到国外的知名线上应用，基本上它都支持不用任何编写任何代码的集成，简单来说它是一个开源的低代码工作流集成平台，从它网站介绍，可以提升工作流开发效率10倍。感兴趣的同学可以去官方网站学习和下载。

当然我们今天介绍的是它最近发布了一个新的集成API——LangChain，LangChain是目前AI Agents领域炙手可热的开源软件，由于内置大量可以快速使用的组件，在中国也广受欢迎，8但如果要使用LangChain，你还是得懂编程。有了n8n的langchain可视化组件，我们就不需要编码了。

接下来我们来演示一下不写任何一行代码，如何完成线上论文的论总结，具体场景描述：

假设你经常阅读http://ArXiv.org的论文，你希望利用ChatGPT来帮你总结论文的内容，并发送到你的邮箱

以终为始，结果如下：

基于上述场景和结果，我们来看看过程的实现思路：

  • 使用n8n创建工作流，“Add Workflow”

  • 添加第一组件，我们采用手动启动工作流，

在右侧选择Manually

  • 点击工作流画布的加号，通过搜索添加HTTP Request组件，把你要访问的论文pdf文档的网址贴过来，论文的网址为：2305.18290.pdf (arxiv.org)，这是一篇关于“Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model ”的论文。

设置方法为Get，如下所示：

点击右侧的“HTTP Request”

配置URL地址

你可以点击“Execute Code”查看输出，如下所示：

右侧显示生成了一个pdf文档，你可以浏览或者下载

返回工作流画布，可以看到我们添加的HTTP Request组件，如下所示：

  • 继续添加组件，通过URL组件获得pdf文档内容，接下来就是利用LangChain来切分文档，并对各部分文档进行总结，最终形成总结文档。通过搜索langchain，添加“Summarization Chain”，如下图所示

点击右侧的”Summarization Chain“

在Type中选择Refine，如下图所示：

返回画布，我们可以可到"Summarization Chain“组件，在下方Model有个加号，点击加号，选择OpenAI Model，如下所示:

右侧选择OpenAI Model

接下来配置OpenAI，Model选择”gpt-3.5-turbo-instruct“，如下图所示：

点击Credential to connect的下拉框，选择"Create new credential”，在如下图输入OpenAI的API Key：

返回画布，OpenAI Model创建成功，如下图所示：

接下来点击Document下的加号对文档进行切分，选择右侧的"Binary Input Loader“，如下图所示：

设置loader type为”PDF Loader"，如下图所示：

返回工作流画布，我们可以看到已经添加了"Binary Input Loader“组件，如下图所示：

在text splitter下方点击加号，选择如下图右侧的”Token Splitter“，如下图所示:

选择之后设置Chunk Size为1000，如下图所示：

返回画布，我们可以看到Token Splitter组件已经产生，如下图所示:

好了，核心的工作流我们已经构建完了，我们可以跑一下工作流看一下结果，点击下方的"Execute Workflow“，

执行时间会有点时间（个人觉得n8n的langchain summarization chain组件是有必要优化，有点慢），你可以双击”openai model“组件查看进度，在output下方run显示跑完了几个节点，如下图所示：

跑完之后可以看到相应工作流完成提示，如下图：

我们可以双击”Summarization Chain“组件查看内容，返回了总结的内容，具体如下：

  • 最后一步，发送邮件到你的邮箱。点击右侧的加号，把总结的内容发送到你的邮箱，我们使用Gmail组件来发邮箱，要在google cloud网站设置credential（由于国内较少使用google的gmail，所以不做详细展开，如果碰到问题，可以随时找我沟通），通过搜索查找Gmail组件，如下图所示：

为了使用Google GMail服务，在Google Cloud配置OAuth2.0（配置过程略过），如下图所示：

并且要允许调用Gmail的API，点击下图的”Gmail API“之后Enable即可：

回到邮箱设置，选择"send a message”，如下图所示：

配置gmail，配置gmail credential、收件邮箱、主题，如下图所示：

配置发送邮件内容，选择表达式，并选择"Summarization Chain”的“response”的”output text“

返回工作流，至此，工作流配置完成，如下图所示：

运行工作流，邮箱就会收到如下邮件，具体如下:

终于大功告成，没有编写过一行代码，利用n8n的langchain组件实现对论文总结，并发送邮件。