Bonsai-27B-GGUF
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
一个 n8n 工作流,只根据一份 Google Drive 文档回答聊天里的问题,别的一概不答。每条消息都会重新读一遍文件,把文字交给带七条规则的 AI Agent,并记住这次聊天。
只根据一份 Google Drive 文档作答的聊天助手 是一款 n8n 工作流,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,或复制它的 JSON,再导入 n8n 画布。在 n8n 里启用之前,它不会运行。
聊天消息
有人在 n8n 的聊天窗口里发一条消息,它就开始运行:
一条取自文档的聊天回答,语气友好,言简意赅
开始之前要准备好这些。
文档存放
存放文档,并在每条消息时把文件交给工作流。
需要一个 Google Drive OAuth2 凭据,以及 Google 文档或 PDF 的 ID
语言模型
读取文档的文字和问题,并写出回答。
需要能使用 gpt-5.6-terra 的 OpenAI API 密钥
由 Mindket 于 2026年11月13日检查
这个 n8n 工作流只根据一份 Google Drive 文档回答聊天里的问题,不看别的。每收到一条消息,它就下载文档,读出文字,交给一个 AI Agent。Agent 遵守七条规则,回答友好简短,并记住这次聊天的最近十条消息。Mindket 的版本用这个 Agent 取代了 OpenAI 已停用的 Assistants API。运行它的是六个节点,旁边还有四张便签。
想给一份文档配一个小聊天助手的团队,比如活动指南、价目表、制度或菜单。如果文档有几百页、是没有文字层的扫描件,或者你需要从很多文件里找答案,就别选它。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 活动 | 主办方 | 让访客询问节目安排 | 一位访客问周六压轴演出在哪个舞台,从指南里得到那一行。 |
| 酒店 | 酒店员工 | 根据住宿指南回答客人 | 一位客人问早餐时间,从指南里读到时间。 |
| 人力资源 | 人事团队 | 让员工询问员工手册 | 一位新员工问手册给多少天假。 |
| 零售 | 店长 | 分享退货政策或价目表 | 一位顾客问退货期限,得到政策里的原话回答。 |
你需要懂一点 n8n:导入文件、添加两个凭据,再粘贴一个文件 ID。
任何能访问 Google Drive 和 OpenAI 的 n8n 都能运行它。回答显示在 n8n 自带的聊天窗口里。
点“下载”会把一个压缩包存到你的下载文件夹,里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。设置需要两个凭据和一个文件 ID。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| n8n | n8n Cloud 或你自己的服务器 |
| Google Drive | 一份有文字的 Google 文档或 PDF,以及它的文件 ID |
| OpenAI | 一个能使用 gpt-5.6-terra 的 API 密钥 |
workflow.json。Get File 里选中它。把 YOUR_FILE_ID 换成你的文件 ID,也就是文件地址里 /d/ 后面那一长串。OpenAI Chat Model 里选中它。AI Agent 系统消息里的规则,按你的文档改一改。Chat Trigger 打开聊天,问一个关于文档的问题。从 Chat Trigger 打开聊天,问关于文档的问题。回答片刻就到。在 Drive 里改了文档,下一次回答就用新的文字。
| 要改的 | 在哪里改 |
|---|---|
| 规则和语气 | AI Agent 里的系统消息 |
| 模型 | OpenAI Chat Model |
| 文档 | Get File 里的文件 ID |
| 记住多少 | Window Buffer Memory 里的 Context Window Length |
一位主办方把音乐节指南放在一份 Google 文档里,把它的 ID 粘贴进 Get File。一位访客打开聊天,问周六的压轴乐队在哪个舞台演出。
Agent 读到指南的文字,找到关于压轴乐队的那一行,用两句简短的话回答。问巴黎天气怎么样,会得到一句礼貌的拒绝,因为指南里没有这方面的内容。
新手:n8n 把工作流画成用线连起来的方框,每个方框是一个节点,只做一件事。这里每条消息都会重新读一遍文档,并把它放在模型面前,当作唯一的来源。先从一页的文档开始。
专家:这个工作流由一个 Chat Trigger、一次 Drive 下载、一次 PDF 文字提取,和一个带聊天模型与记忆的 AI Agent 组成。Agent 没有工具。
| 节点 | 做什么 | 要知道的 |
|---|---|---|
Get File | 下载文件,并把 Google 文档导出成 PDF | Drive 里的 PDF 文件会原样下载 |
Extract from File | 把 PDF 读进一个 text 字段 | 它只读文字,所以扫描件得到的是空字段 |
AI Agent | 根据末尾带着文档的系统消息回答 | 每条消息都会发送全部文字 |
Window Buffer Memory | 保存每次聊天的最近 10 条消息 | 键是 Chat Trigger 给出的会话 ID |
OpenAI 的 Assistants API 已在 2026 年 8 月 26 日停用,所以这个版本把文档放在提示词里,而不是放在助手的文件库里。
Extract from File、AI Agent、一个聊天模型和一个记忆gpt-4-turbo-preview,同一页把 GPT-4 Turbo 转到 gpt-5.6-sol。这个版本用的是更轻的 gpt-5.6-terra,想要大的就在 OpenAI Chat Model 里选它一个 n8n 工作流,只根据一份 Google Drive 文档回答聊天里的问题,别的一概不答。每收到一条消息,它就下载文档,读出文字,交给一个遵守一套规则、并记住这次聊天之前消息的 AI Agent。
workflow.json:n8n 导出的工作流,十个节点:六个会运行的和四张便签。里面没有任何凭据。README.md:这份设置说明,压缩包里的是英文版。Chat Trigger 连到 Get File,再到 Extract from File,再到 AI Agent,它用一个 OpenAI Chat Model 和一个 Window Buffer Memory。没有助手,也不向 OpenAI 上传文件。Agent 在每条消息里都在系统消息里收到文档的文字。gpt-4-turbo-preview。同一页把 GPT-4 Turbo 转到 gpt-5.6-sol。这里的模型是更轻的 gpt-5.6-terra。想要大的,就在 OpenAI Chat Model 里选别的。Get File 原来指向作者自己的示例文档,现在是 YOUR_FILE_ID。workflow.json。Get File 里选中它。把 YOUR_FILE_ID 换成你的文件 ID,也就是文件地址里 /d/ 后面那一长串。OpenAI Chat Model 里选中它。AI Agent 系统消息里的规则,按你的文档改一改。Chat Trigger 打开聊天,问一个关于文档的问题。Chat Trigger 接收访客的消息。Get File 下载文件。Google 文档会先导出成 PDF,Drive 里的 PDF 文件则原样下载。Extract from File 把 PDF 的文字读进一个叫 text 的字段。AI Agent 用七条规则和文档的文字组成系统消息,并从触发器读取问题。Window Buffer Memory 加上同一次聊天的最近十条消息,OpenAI Chat Model 写出回答。AI Agent 里的系统消息。OpenAI Chat Model。Get File 里的文件 ID。Window Buffer Memory 里的 Context Window Length。Chat Trigger 换成别的应用的触发器,再把 Agent 的回答送回去。Window Buffer Memory 把聊天保存在 n8n 自己的内存里,所以重启 n8n 会清空它们。NOTICE.md 691 B README.md 4 KB workflow.json 6 KB
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