n8n领域知识注入：从文件、Notion 到数据库的知识同步流水线

作者： Dr.n8n 更新时间：2025-10-13 16:28:24 分类：Agent

当我们谈论让 AI Agent 理解文件、Notion 页面与数据库内容时，表面看是三种数据源，底层却是一种相同诉求：把信息转为机器可计算的语义向量。Embedding 就是这个桥梁。不同来源的数据，因结构、语义密度、更新方式不同，Embedding 策略也各有侧重。

文件内容的嵌入

文件是最自由、最混乱的数据形态。它可能是 PDF、Markdown、Word 或 CSV。做嵌入（Embedding）前，关键是内容提取与分块策略：

提取：使用解析器（如 pdfplumber、docx2txt）抽取纯文本。
分块：根据语义或段落边界拆分，避免长文本截断语义。
向量化：用模型（如 OpenAI text-embedding-3-large 或 local model）生成向量。

在 n8n 中可用 Function 节点实现：

// 文件内容分块示例 return items.map(item => { const content = item.json.text; const chunks = content.match(/(.|[\r\n]){1,500}/g); return chunks.map(c => ({ json: { chunk: c }})); });

这类嵌入的优势在于覆盖广、实现简单，适合知识库、文档检索。但缺点是上下文弱、结构丢失，后续需要借助元数据修复关系。

Notion 页面的嵌入

Notion 的语义层比文件丰富：标题、段落、属性、数据库行都自带结构。它的 API 能直接返回块（block）树，这让分块更自然。一般流程如下：

通过 Notion API 拉取页面块树。
抽取块文本与属性信息，形成带标签的内容单元。
按块或段落生成向量并存储（如存入 Supabase Vector）。

在 n8n 中，典型组合为 “HTTP Request（Notion API）→ Function → AI Embeddings → Database”。伪代码示例：

// 块向量生成 for (const block of notionBlocks) { const text = block.paragraph?.text?.map(t => t.plain_text).join(' ') || ''; await embedder.store({text, tags: [block.type, pageTitle]}); }

优势：结构清晰、上下文易保留、更新可追踪。 劣势：API 限速明显，若页面层级深嵌，会增加调用复杂度。

数据库内容的嵌入

数据库嵌入看似最简单，其实最讲究 schema 设计。因为字段的上下文与关系才是语义。基本思路：

选择需嵌入的字段（如 name、description、tags）。
将多字段拼接为一条可读文本，如 “标题：xx；描述：yy”。
生成向量并回写到同表（embedding 列）或同步到向量数据库。

示例：

// 数据库行向量化示例 SELECT id, CONCAT(title, ' ', summary) AS text FROM docs WHERE updated_at > NOW() - INTERVAL '1 day';

数据库嵌入通常配合定期任务：在 n8n 中用 Cron → Query → Embedding → Upsert 流程实现。 优点：更新高效、结构稳定、查询性能好。 缺点：语义丰富度受字段限制，单条记录上下文弱。

对比与融合

来源	结构性	更新频率	适合场景	挑战
文件	低	偶发	知识库、报告、研究文档	文本噪声、缺上下文
Notion	中高	中等	知识协作、项目笔记	API 调用复杂
数据库	高	高	动态内容、日志、状态流	语义维度有限

融合策略示例

成熟系统往往混用三种来源。你可以：

用文件嵌入构建长期知识层（静态内容）。
用 Notion 嵌入补充团队上下文（协作文档）。
用数据库嵌入反映实时状态（动态数据）。

这三类向量可统一写入同一向量数据库，通过字段 source_type 作为区分。Agent 在检索时，根据任务类型（问答、规划、监控）动态加权不同来源。

结语

文件让 Agent 看懂历史，Notion 让 Agent 理解协作，数据库让 Agent 感知当下。三者合成的嵌入体系，才是一个能“思考”的知识流。值得思考的是：未来，当所有来源都以事件流形式存在时，我们是否还需要独立的嵌入过程？或许 Agent 的学习将直接发生在流动的数据之中。更多实践与方案，参见 Dr.n8n（drn8n.com）。

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