檔案解析 LLM對話鏈 建立
高品質、即插即用的 n8n 自動化流程，快速提升工作效率。
核心解決方案
- 省下大量手動作業時間
自動化日常繁瑣工作，將心力專注於更高價值的任務。
- 降低人為錯誤率
工作流程標準化，確保資料準確無誤地在不同平台間同步。
- 24/7 全天候運作
即使在休息時間，自動化流程也會持續為你提供服務。
- 極速部署與整合
無需自行開發，匯入 JSON 檔案並填寫 API Key 即可完成設定。
整合的應用程式
設定教學
你需要準備
在 n8n 憑證設定中建立一個 'HTTP Header Auth'，Header 名稱填入 `Authorization`，值填入 `Token [您的Baserow API Key]`。
複製 n8n Webhook 節點的生產環境 URL，並前往 Baserow 資料表的 Webhook 設定中新增一個 POST Webhook。事件請勾選 'row updated'、'field created' 與 'field updated'。
在 'OpenAI Chat Model' 節點中選擇您的 OpenAI 憑證，並確認使用的模型（建議 gpt-4o 或 gpt-4o-mini）。
購買後解鎖完整設定教學
包含 5 個設定步驟 + 1 個 API 設定指南 + 常見問題排除
在 n8n 憑證設定中建立一個 'HTTP Header Auth'，Header 名稱填入 `Authorization`，值填入 `Token [您的Baserow API Key]`。
複製 n8n Webhook 節點的生產環境 URL，並前往 Baserow 資料表的 Webhook 設定中新增一個 POST Webhook。事件請勾選 'row updated'、'field created' 與 'field updated'。
在 'OpenAI Chat Model' 節點中選擇您的 OpenAI 憑證，並確認使用的模型（建議 gpt-4o 或 gpt-4o-mini）。
檢查 'Table Fields API' 與 'Update Row' 節點中的 URL。確保其中的 Table ID 與您的 Baserow 實際 ID 相符，或已正確透過表達式引用。
確認 Baserow 表格中的欄位名稱與 n8n 流程中的解析邏輯一致，特別是 'Extract from File' 節點後的數據處理。
API 設定指南
OpenAI 設定教學
測試方法
1. 在 Baserow 資料表的 'File' 欄位上傳一份 PDF 文件。2. 回到 n8n 查看執行紀錄，確認流程是否觸發。3. 檢查 Baserow 欄位是否自動填入由 LLM 根據 PDF 內容生成的解析數據。
啟用自動化
將流程右上角的開關切換至「Active」。請注意，必須使用「Production URL」來接收來自 Baserow 的正式 Webhook 通知。
常見問題排除
Webhook 沒反應
LLM 解析超時
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