異常偵測中位數計算 V2（農作物）
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。
設定教學
你需要準備
在流程起點的 `Qdrant cluster variables` 節點中，填入你的 `qdrantCloudURL` 和 `collectionName`。
在 `Total Points in Collection` 等 Qdrant 相關節點中，建立並選擇類型為 `qdrantApi` 的憑證，填入 API Key。
在 `Embed text` 節點中，建立 `HTTP Header Auth` 憑證。Header 名稱填入 `Authorization`，值填入 `Bearer YOUR_API_KEY`。
購買後解鎖完整設定教學
包含 5 個設定步驟 + 常見問題排除
在流程起點的 `Qdrant cluster variables` 節點中，填入你的 `qdrantCloudURL` 和 `collectionName`。
在 `Total Points in Collection` 等 Qdrant 相關節點中，建立並選擇類型為 `qdrantApi` 的憑證，填入 API Key。
在 `Embed text` 節點中，建立 `HTTP Header Auth` 憑證。Header 名稱填入 `Authorization`，值填入 `Bearer YOUR_API_KEY`。
此模板包含兩條路徑：上方為「距離矩陣法」，下方為「多模態嵌入法」。你可以根據數據類型選擇執行。
執行流程後，節點會自動在 Qdrant 中為選定的中心點打上 `is_medoid` 或 `is_text_anchor_medoid` 的標籤。
測試方法
點擊「Test workflow」執行。檢查 Qdrant 控制台，確認對應 Collection 中的點是否已成功添加了中位數標籤與閾值分數（threshold score）。
啟用自動化
此流程屬於「準備型工作流」，建議在資料庫內容有重大更新後手動執行一次，或設定為每週排程執行一次以更新模型中心點。
常見問題排除
Qdrant 報錯：Collection 不存在
距離矩陣 API 逾時
安全付款 · PAYUNi 金流