Ditt team ställer samma frågor om och om igen, och svaren gömmer sig i PDF:er. Någon laddar ner en fil från S3, letar upp rätt sida, tar en skärmdump på ett stycke och försöker sedan förklara det i Slack. Det är långsamt – och det blir aldrig konsekvent.
Marknadschefer märker det när offerter och kundcase ligger i “final_v7.pdf”. Ops-ansvariga dras in i återkommande frågor. Och kundnära byråägare tappar fart när Slack-tråden förvandlas till en skattjakt. Den här S3 Slack-automationen gör dina PDF:er till en sökbar kunskapsbas, så att svaren dyker upp med källor.
Du sätter upp ett tvådelat flöde: först läser det in PDF:er från AWS S3 till Qdrant (med OpenAI-embeddings), därefter lägger det till en chatt-ingång så att frågor i Slack får källförankrade svar hämtade från dokumenten.
Så fungerar automationen
Här är hela flödet du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: AWS S3 + Slack: snabba svar från dina PDF:er
flowchart LR
subgraph sg0["When clicking ‘Test workflow’ Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Test workflow’", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Loop Over Items", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from File", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:cube-outline", form: "rounded", label: "Qdrant Vector Store", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Download Files from AWS", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Get Files from S3", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:vector-polygon", form: "rounded", label: "Embeddings OpenAI", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Default Data Loader", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Recursive Character Text Spl..", pos: "b", h: 48 }
n1 --> n4
n6 -.-> n3
n2 --> n3
n5 --> n1
n7 -.-> n3
n3 --> n1
n4 --> n2
n8 -.-> n7
n0 --> n5
end
subgraph sg1["When chat message received Flow"]
direction LR
n9@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When chat message received", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "AI Agent", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n12@{ icon: "mdi:cube-outline", form: "rounded", label: "Qdrant Vector Store1", pos: "b", h: 48 }
n13@{ icon: "mdi:vector-polygon", form: "rounded", label: "Embeddings OpenAI1", pos: "b", h: 48 }
n11 -.-> n10
n13 -.-> n12
n12 -.-> n10
n9 --> n10
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0,n9 trigger
class n7,n8,n10 ai
class n11 aiModel
class n3,n12 ai
class n6,n13 ai
Varför det här spelar roll: Slack-frågor blir till PDF-arkeologi
PDF:er är bra för att dela, men usla när det ska gå snabbt. En enkel fråga som “Stödjer vi SOC 2?” kan bli 20 minuters letande i offerter, säkerhetsdokument och gamla uppdragsbeskrivningar. Sedan svarar du ur minnet, vilket är riskabelt, eller så klistrar du in ett stycke utan sammanhang, vilket skapar fler följdfrågor. Det värsta är repetitiva cykeln. Samma tre personer blir mänskliga sökmotorer, och deras riktiga arbete avbryts hela dagen.
Det blir snabbt mycket. Här brukar friktionen uppstå.
- Team lägger kollektivt ungefär 1–2 timmar om dagen bara på att hitta “rätt PDF” och rätt avsnitt i den.
- Svaren glider över tid eftersom folk parafraserar i stället för att citera, och det förändrar långsamt vad företaget “tror” är sant.
- Nyanställda ställer fler frågor (helt normalt), men kan inte hjälpa sig själva eftersom kunskapen inte är sökbar i verktygen de jobbar i.
- Även när någon hittar svaret finns det inget konsekvent sätt att visa källor, så förtroendet förblir lågt och efterarbete förblir högt.
Det du bygger: en PDF-kunskapshubb som svarar i Slack
Det här flödet ger dig ett komplett “läs in och svara”-system i n8n. Det börjar med att hämta PDF:er från din AWS S3-bucket, ladda ner varje fil, extrahera texten och sedan dela upp texten i mindre delar som är enklare att söka i. Varje del får embeddings från OpenAI (omvandlas till en numerisk representation) och sparas i en Qdrant-collection tillsammans med metadata, så att träffarna kan peka tillbaka till rätt dokument. Därefter får du en chatt-ingång: en meddelandetrigger matar en AI-agent som använder en OpenAI-chatmodell, och agenten kan anropa Qdrant-sökning som verktyg. Resultatet blir ett Slack-anpassat svar som är förankrat i PDF:erna du redan underhåller.
Flödet börjar med inläsning (S3 → text → chunkar → embeddings → Qdrant). Efter det skickar din chattrigger frågor till en agent som söker i Qdrant och svarar med det den hittade. Samma indexerade bibliotek, två olika “lägen”: bygg kunskapsbasen och använd den sedan.
Det du bygger
| Det som automatiseras | Det du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att ditt team hanterar cirka 15 “snabba frågor” per dag i Slack, och att varje fråga tar ungefär 10 minuter att hitta och citera från en PDF i S3. Det är cirka 2,5 timmar kontextväxling varje dag. Med det här flödet kommer frågan in via chatt, sökningen körs mot Qdrant och du får oftast ett svar på under en minut (plus en kort väntan på modellen). Även om bara hälften av frågorna löses direkt har du ändå fått tillbaka ungefär en timme om dagen.
Innan du börjar
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen drift om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- AWS S3 för att lagra och lista dina PDF:er.
- Qdrant för att lagra embeddings och köra semantisk sökning.
- OpenAI API-nyckel (hämta den från OpenAI API-dashboarden)
Svårighetsnivå: Medel. Du kommer inte att koda, men du kommer att sätta upp credentials, bucket-/collection-namn och testa med riktiga PDF:er.
Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
Starta inläsningen från S3. En manuell trigger startar indexkörningen. n8n listar objekt i din S3-bucket och loopar sedan igenom filnycklarna i batchar så att du inte överbelastar efterföljande steg.
Ladda ner och extrahera PDF-text. För varje S3-objekt hämtar flödet filen och tolkar innehållet för att få ut text. Det är här dina “statiska PDF:er” blir användbar kunskap.
Chunka, skapa embeddings och indexera i Qdrant. Den extraherade texten delas upp i mindre avsnitt (chunkar), och OpenAI-embeddings genereras för varje chunk. Dessa chunkar, embeddings och hjälpsam metadata läggs in i en Qdrant-collection för att kunna hämtas senare.
Svara på frågor via chatt. En chattmeddelandetrigger matar en AI-agent som drivs av en OpenAI-chatmodell. När någon ställer en fråga använder agenten Qdrant-sökning som verktyg, hämtar relevanta passager och svarar med ett svar baserat på dina PDF:er.
Du kan enkelt ändra S3-bucket, Qdrant-collection och chunkningsregler så att de matchar ditt dokumentbibliotek och hur teamet ställer frågor. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera den manuella triggern
Starta arbetsflödet manuellt för att läsa in dokument från S3 till Qdrant och aktivera chattassistenten.
- Lägg till eller välj noden Manual Start Trigger som startpunkt.
- Bekräfta kopplingsflödet: Manual Start Trigger → Retrieve S3 Objects.
- Behåll valfritt Flowpast Branding som en referensnotering på arbetsytan.
Steg 2: anslut Amazon S3
Lista alla filer i er S3-bucket och loopa igenom dem för bearbetning.
- Öppna Retrieve S3 Objects och ställ in Operation på
getAll. - Ställ in Bucket Name på
YOUR_S3_BUCKET. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era AWS-inloggningsuppgifter.
- Öppna Iterate Batch Items och ställ in Batch Size på
={{ $json.Key.length }}. - Öppna Fetch S3 Files och ställ in File Key på
={{ $json.Key }}. - Ställ in Bucket Name på
YOUR_S3_BUCKETi Fetch S3 Files. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era AWS-inloggningsuppgifter för Fetch S3 Files.
⚠️ Vanlig fallgrop: om era S3-objektnycklar är tomma eller saknas kommer Iterate Batch Items inte att bearbeta några filer. Validera att Retrieve S3 Objects returnerar ett Key-fält.
Steg 3: sätt upp filparsning och vektorindexering
Tolka PDF:er från S3, dela upp innehållet, generera embeddings och infoga vektorer i Qdrant.
- Öppna Parse File Content och ställ in Operation på
pdf. - Ställ in Binary Property Name på
=datai Parse File Content. - Öppna Recursive Text Split och behåll standardalternativen för chunkning.
- Öppna Standard Data Loader och behåll standardalternativen.
- Öppna Qdrant Index Insert och ställ in Mode på
insert. - Ställ in Qdrant Collection på
YOUR_QDRANT_COLLECTIONi Qdrant Index Insert. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era Qdrant-inloggningsuppgifter för Qdrant Index Insert.
- Öppna OpenAI Embedding Gen och anslut den som embedding-modell för Qdrant Index Insert.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter för OpenAI Embedding Gen.
⚠️ Vanlig fallgrop: säkerställ att era S3-filer är PDF:er. Noden Parse File Content är inställd på pdf och kommer att misslyckas för andra format.
Steg 4: sätt upp AI-assistenten för retrieval
Konfigurera chattassistenten så att den besvarar frågor med hjälp av Qdrants vektordatabas.
- Öppna Chat Message Trigger för att tillåta chattstyrda frågor.
- Anslut Chat Message Trigger till AI Assistant Agent.
- Öppna OpenAI Chat Engine och ställ in Model på
gpt-4o-mini. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter för OpenAI Chat Engine.
- Öppna Qdrant Search Tool och ställ in Mode på
retrieve-as-tool. - Ställ in Tool Name på
proposal_knowledge_baseoch Tool Description påCall this tool to search the vector store knowledge base for proposal-related data. If context is empty, say you don't know the answer.. - Ställ in Qdrant Collection på
YOUR_QDRANT_COLLECTIONi Qdrant Search Tool. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era Qdrant-inloggningsuppgifter för Qdrant Search Tool.
- Öppna OpenAI Embedding Gen 2 och anslut den som embedding-modell för Qdrant Search Tool.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter för OpenAI Embedding Gen 2.
⚠️ Vanlig fallgrop: säkerställ att samma Qdrant-samling används i både Qdrant Index Insert och Qdrant Search Tool för att undvika tomma sökresultat.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att verifiera inläsning och hämtning, och aktivera sedan arbetsflödet för löpande användning.
- Klicka på Execute Workflow på Manual Start Trigger för att läsa in filer från S3.
- Bekräfta att Qdrant Index Insert tar emot tolkad text och infogar vektorer.
- Skicka ett meddelande via Chat Message Trigger och verifiera att AI Assistant Agent svarar med hjälp av Qdrant Search Tool.
- När allt fungerar, slå på arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Tips för felsökning
- AWS S3-credentials kan löpa ut eller sakna behörigheter. Om indexeringen misslyckas, kontrollera först IAM-åtkomst till ListBucket och GetObject för din bucket.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata för alltid.
Snabba svar
Ungefär en timme om dina AWS-, Qdrant- och OpenAI-konton är redo.
Nej. Du kommer främst att lägga in credentials, välja bucket-/collection-namn och testa med ett par PDF:er.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen drift och en gratis provperiod i n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också räkna in kostnader för OpenAI API (ofta några cent per batch med chunkar, beroende på dokumentstorlek och användning).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen drift på en VPS. För egen drift är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen drift ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, och det borde du förmodligen. Du kan byta ut noderna för listning/nedladdning från AWS S3 mot Google Drive om det är där dina PDF:er finns, och behålla samma kärna “dela upp → embeddings → Qdrant”. Vanliga justeringar är att ändra storleken på textuppdelningen (så att svaren citerar snyggare), lagra extra metadata som dokumenttyp eller kundnamn, och att peka Qdrant-noderna mot separata collections för “sälj” kontra “interna” dokument.
Oftast saknas IAM-behörigheter för ListBucket eller GetObject på den bucket du konfigurerat. Dubbelkolla bucket-namnet i båda S3-noderna och verifiera sedan att access key/secret fortfarande är aktivt. Om det fungerar i små tester men misslyckas i större körningar kan du också slå i rate limits eller försöka tolka en fil som inte faktiskt är en PDF. Börja med att köra inläsningen med ett enda dokument som du vet fungerar.
Mycket, så länge du kör i batchar. I n8n Cloud är din praktiska gräns kopplad till månadsvisa körningar och hur du delar upp batchar; vid egen drift finns inget tak för körningar, men serverresurserna spelar roll. De flesta team indexerar några hundra PDF:er över natten utan problem och kör sedan chattfrågor hela dagen. Om du planerar att regelbundet läsa in tusentals stora PDF:er, justera batchstorlek och håll koll på kostnaderna för OpenAI-embeddings.
Ofta, ja. Det här är en RAG-setup (retrieval-augmented generation), vilket innebär att du behöver inläsning i flera steg, loopar/batchning, chunkning, embeddings och en agent som använder verktyg. n8n hanterar den typen av “riktig workflow”-logik snyggt, och du kan köra egen drift för att slippa körningsbegränsningar. Zapier och Make kan fungera för enklare pipelines, men RAG-flöden blir ofta dyra och klumpiga när du lägger till förgreningar och retries. Om du är osäker, prata med en automationsexpert och beskriv din dokumentvolym och var frågorna kommer ifrån.
När detta väl rullar slutar dina PDF:er att vara dödvikt i S3 och börjar fungera som en riktig kunskapsbas i Slack. Sätt upp det, indexera dokumenten och låt flödet hantera återkommande frågor.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.