Behöver ert företag hjälp med att implementera AI? Kontakta oss och få prisoffert här →
AI Skolan
januari 22, 2026

Google Drive + PDF Vector: strukturerade citeringsrapporter

Rickard Andersson Partner, Nodenordic.se

Manuell citatkontroll är den typen av arbete som tyst förstör en hel dag. Du tror att du är ”nästan klar”, och så hittar du tre till hänvisningar att verifiera, en inskanning du inte kan kopiera från och en saknad pinpoint som blir ett kaninhål.

Paralegals bär oftast den tyngsta bördan här. Advokater känner av det precis innan inlämning. Och om du jobbar med legal ops på en mindre byrå känner du igen flaskhalsen direkt. Den här automatiseringen för PDF citation reports hämtar ett dokument från Google Drive, extraherar hänvisningar (även från inskanningar), validerar dem och skapar en strukturerad rapport som du faktiskt kan granska.

Nedan ser du vad arbetsflödet gör, vilka resultat du kan förvänta dig och vad du behöver för att köra det utan att göra teamet till n8n-experter.

Så här fungerar automatiseringen

Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutlig output:

n8n Workflow Template: Google Drive + PDF Vector: strukturerade citeringsrapporter

Problemet: citatgranskning är långsam, skör och lätt att göra fel i

Citatgranskning är ”enkelt” tills det inte är det. En inlaga kommer in som en prydlig PDF ena dagen, och nästa är en inskannad bilaga med handskrivna marginalanteckningar. Copy/paste fallerar, textmarkering fungerar inte, och plötsligt är enda vägen framåt att ögna igenom hänvisningar rad för rad. Det värsta är den mentala belastningen: du jonglerar Bluebook-formatering, pinpoint-precision och frågan ”gäller det här fortfarande?” samtidigt som du försöker att inte missa något. Och missar du en enda hänvisning skapar det omarbete precis när deadlines är tajta.

Det växer snabbt. Här är var det brukar fallera i verkliga team.

  • Du slutar med att kontrollera samma hänvisning flera gånger eftersom det inte finns någon gemensam ”single source of truth”-rapport.
  • Inskannade eller fotograferade dokument tvingar fram manuell granskning, vilket innebär fler missade pinpoints och parentetiska tillägg.
  • Formateringen drar iväg hela tiden, så advokater lägger tid på att redigera hänvisningar i stället för att argumentera i sak.
  • Validering hoppas över när det är bråttom, och då smyger felaktiga hänvisningar in i det som lämnas in.

Lösningen: extrahera, validera och sammanställ en citatrapport automatiskt

Det här n8n-arbetsflödet gör en rörig citatkontrollprocess till en repeterbar pipeline. Du börjar med att välja ett dokument som ligger i Google Drive (en inlaga, PM, dom eller till och med en bildbaserad inskanning). PDF Vector extraherar citeringsdata ur filen, inklusive hänvisningar som ligger gömda i OCR-text. Sedan kontrollerar ett valideringssteg citatdetaljer och tillämpar dina föredragna standarder, inklusive formateringsregler i Bluebook-stil och vanliga mönster för juridiska hänvisningar. Om hänvisningarna innehåller DOI:er kan arbetsflödet valfritt även hämta relaterad forskningsartikeldata via PDF Vector. Till sist sammanställer det allt till en tydlig granskningsrapport och skriver en rapportfil som du kan dela, arkivera eller skicka vidare för godkännande.

Arbetsflödet startar med en manuell trigger och hämtar sedan dokumentet från Google Drive. Därifrån extraherar PDF Vector hänvisningar, n8n validerar och berikar dem och en slutlig rapportfil genereras automatiskt. Inget mer manuellt byggande av citatregister.

Det du får: automatisering vs. resultat

Exempel: så här ser det ut i praktiken

Säg att du granskar två utkast i veckan, med cirka 60 hänvisningar i varje. Manuellt är det vanligt att lägga ungefär 3 minuter per hänvisning när du räknar in kontroll av formatering, pinpoints och ”citerade vi rätt källa”, vilket blir runt 3 timmar per dokument. Med det här arbetsflödet lägger du kanske 10 minuter på att välja filen och bekräfta inställningarna, och väntar sedan på extraktion och rapportgenerering. Du granskar fortfarande rapporten, men ”leta och kopiera”-delen försvinner till stor del.

Det här behöver du

  • n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
  • Självhostningsalternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
  • Google Drive för att lagra och hämta juridiska dokument
  • PDF Vector för att extrahera och berika citeringsdata
  • API-inloggningsuppgifter för PDF Vector (hämta dem i din PDF Vector-kontos instrumentpanel)

Kompetensnivå: Medel. Du kopplar in inloggningsuppgifter, installerar PDF Vector-communitynoden och justerar några valideringspreferenser.

Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).

Så fungerar det

Ett dokument väljs och arbetsflödet startar. I mallen startar en manuell trigger körningen, så att du kan testa säkert och bara processa de filer du själv väljer.

Inlagan hämtas från Google Drive. n8n hämtar filen som binärdata, vilket behåller originalet intakt (praktiskt när du hanterar inskanningar och udda formatering).

Hänvisningar extraheras och valideras. PDF Vector parsar hänvisningar från dokumentet, och sedan kör arbetsflödet en valideringskontroll för att normalisera fält och fånga vanliga problem. Om en DOI upptäcks kan det också hämta relaterade detaljer om forskningsartiklar för att berika rapporten.

En granskningsrapport skapas. Arbetsflödet sammanställer resultatet till en enda output-fil och skriver den till disk, vilket gör det enkelt att mejla, lagra eller bifoga tillbaka till ärendet.

Du kan enkelt ändra valideringsreglerna så att de matchar din jurisdiktion och interna stilguide utifrån dina behov. Se hela implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.

Steg-för-steg-guide för implementering

Steg 1: konfigurera den manuella triggern

Det här arbetsflödet startar manuellt så att ni kan ladda upp ett dokument och validera utdata innan ni automatiserar vidare.

  1. Lägg till noden Manual Start Trigger som ingångspunkt för arbetsflödet.
  2. Behåll standardinställningarna i Manual Start Trigger eftersom inga parametrar krävs.

Steg 2: anslut Google Drive

Hämta källdokumentet från Google Drive med ett dynamiskt fil-ID.

  1. Lägg till Retrieve Drive Document och anslut den till Manual Start Trigger.
  2. Ställ in Operationdownload.
  3. Ställ in File ID={{ $json.fileId }}.
  4. Inloggning krävs: anslut era Google Drive-inloggningsuppgifter.

⚠️ Vanlig fallgrop: Om $json.fileId saknas kommer Retrieve Drive Document att misslyckas. Säkerställ att inkommande data innehåller ett giltigt Drive-fil-ID.

Steg 3: konfigurera extrahering och validering av hänvisningar

Extrahera juridiska hänvisningar från filen och validera dem innan ni avgör om akademiska artiklar ska hämtas.

  1. Lägg till Extract Citation Data och anslut den till Retrieve Drive Document.
  2. Ställ in Resourcedocument, Input Typefile, Operationextract och Binary Property Namedata.
  3. Ställ in PromptExtract all legal citations from this document or image. Include case citations (with reporter and year), statute citations (with title and section), regulatory citations, and academic citations (with author, title, journal, and year). For each citation, include the surrounding context (1-2 sentences) and page number where it appears. Use OCR if this is a scanned legal document or image..
  4. Ställ in Schema{"type":"object","properties":{"documentInfo":{"type":"object","properties":{"title":{"type":"string"},"documentType":{"type":"string"},"court":{"type":"string"},"date":{"type":"string"},"docketNumber":{"type":"string"}}},"caseCitations":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"caseName":{"type":"string"},"reporter":{"type":"string"},"volume":{"type":"string"},"page":{"type":"string"},"year":{"type":"string"},"court":{"type":"string"},"context":{"type":"string"},"pageNumber":{"type":"number"},"pinCite":{"type":"string"}}}},"statuteCitations":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"title":{"type":"string"},"code":{"type":"string"},"section":{"type":"string"},"subsection":{"type":"string"},"year":{"type":"string"},"context":{"type":"string"},"pageNumber":{"type":"number"}}}},"regulatoryCitations":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"title":{"type":"string"},"agency":{"type":"string"},"section":{"type":"string"},"context":{"type":"string"},"pageNumber":{"type":"number"}}}},"academicCitations":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"authors":{"type":"string"},"title":{"type":"string"},"journal":{"type":"string"},"volume":{"type":"string"},"page":{"type":"string"},"year":{"type":"string"},"doi":{"type":"string"},"context":{"type":"string"},"pageNumber":{"type":"number"}}}},"otherCitations":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"text":{"type":"string"},"type":{"type":"string"},"context":{"type":"string"},"pageNumber":{"type":"number"}}}}},"required":["documentInfo"],"additionalProperties":false}.
  5. Lägg till Validate Citation Details och anslut den till Extract Citation Data.
  6. Behåll JS Code i Validate Citation Details som den är för att beräkna valideringsavvikelser, DOI-listor och hänvisningsmönster.

Om ni planerar att använda ett annat schema, uppdatera både Extract Citation Data och valideringslogiken i Validate Citation Details så att fältnamnen fortsätter att matcha.

Steg 4: konfigurera DOI-routing och hämtning av akademiska källor

Använd villkorsstyrd routing för att hämta akademiska metadata endast när DOIs finns.

  1. Lägg till Check DOI Availability och anslut den till Validate Citation Details.
  2. I Check DOI Availability, ställ in villkoret till StringValue 1 ={{ $json.doisToFetch }} med Operation isNotEmpty.
  3. Lägg till Fetch Academic Papers till “true”-utgången från Check DOI Availability.
  4. I Fetch Academic Papers, ställ in Resourceacademic och Operationfetch.
  5. Ställ in IDs={{ $json.doisToFetch }} och inkludera fälten: title, abstract, authors, year, doi, pdfURL, totalCitations.
  6. Anslut “false”-utgången från Check DOI Availability direkt till Compile Citation Report.
  7. Anslut Fetch Academic Papers till Compile Citation Report.

⚠️ Vanlig fallgrop: Säkerställ att Check DOI Availability har två utgångar korrekt inkopplade—annars genereras inte rapporten när ingen DOI hittas.

Steg 5: konfigurera rapportutdata

Kompilera rapporten och skriv den till en markdown-fil för export eller lagring.

  1. Lägg till Compile Citation Report och anslut den enligt beskrivningen i steg 4.
  2. Behåll JS Code i Compile Citation Report för att generera markdown-rapporten från validerings- och akademiska data.
  3. Lägg till Write Report File och anslut den till Compile Citation Report.
  4. Ställ in File Namecitation_report_{{ $now.format('yyyy-MM-dd_HH-mm') }}.md.
  5. Ställ in File Content={{ $json.report }}.

Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett manuellt test för att bekräfta att dokumentet laddas ned, att hänvisningar extraheras och att en rapportfil skapas.

  1. Klicka på Execute Workflow och ange ett giltigt fileId i indata för Manual Start Trigger.
  2. Verifiera att Retrieve Drive Document laddar ned filen och att Extract Citation Data ger strukturerade hänvisningsdata som utdata.
  3. Bekräfta att Compile Citation Report ger en markdown-rapportsträng som utdata och att Write Report File skapar en ny .md-fil.
  4. Om resultaten ser korrekta ut, växla arbetsflödet till Active för användning i produktion.
🔒

Lås upp fullständig steg-för-steg-guide

Få den kompletta implementeringsguiden + nedladdningsbar mall

Vanliga fallgropar

  • Google Drive-inloggningar kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera först åtkomsten för det anslutna Google-kontot och delningsinställningarna för filen i Drive.
  • Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
  • PDF Vector-API-nycklar kan vara giltiga men ändå fallera på grund av workspace-gränser eller rate limiting. Kontrollera loggarna i din PDF Vector-instrumentpanel om extraktionen plötsligt börjar returnera partiella resultat.

Vanliga frågor

Hur lång tid tar det att sätta upp den här automatiseringen för PDF citation reports?

Cirka 30–60 minuter om dina inloggningsuppgifter är klara.

Behöver jag kunna koda för att automatisera PDF citation reports?

Nej. Du kopplar mest ihop konton och klistrar in API-inloggningsuppgifter. Du kan justera ett valideringsskript senare, men det är valfritt.

Är n8n gratis att använda för det här arbetsflödet för PDF citation reports?

Ja. n8n har ett gratis självhostat alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Molnplaner börjar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också ta höjd för kostnader för PDF Vector-API-användning baserat på hur många dokument du processar.

Var kan jag hosta n8n för att köra den här automatiseringen?

Två alternativ: n8n Cloud (managed, enklast att komma igång) eller självhosting på en VPS. För självhosting är Hostinger VPS prisvärt och hanterar n8n bra. Självhosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serveradministration.

Kan jag anpassa det här arbetsflödet för PDF citation reports för olika jurisdiktioner och formateringsregler?

Ja, och det bör du troligen göra. Du kan justera logiken för citeringsvalidering i kodstegen ”Validate Citation Details” och ”Compile Citation Report” för att driva igenom jurisdiktionsspecifika preferenser. Vanliga anpassningar är striktare kontroller av Bluebook-formatering, att lägga till domstolsspecifika citeringsmönster och att flagga vissa källor för obligatorisk granskning.

Varför fallerar min Google Drive-anslutning i det här arbetsflödet?

Oftast handlar det om behörigheter. Bekräfta att det anslutna Google-kontot har åtkomst till exakt rätt Drive-mapp och fil, och auktorisera om Google Drive i n8n om token har löpt ut. Kontrollera också att filen inte flyttades eller döptes om efter att du testade arbetsflödet, eftersom Drive-ID:n och sökvägar kan ställa till det.

Hur många dokument kan den här automatiseringen för PDF citation reports hantera?

Många, så länge din n8n-plan och PDF Vector-gränser stödjer volymen. På n8n Cloud beror din månatliga körningsgräns på planen, och varje processat dokument är normalt en körning. Om du självhostar finns ingen körningsgräns, men genomströmningen beror på serverstorlek och hur tung OCR/extraktionen är. För de flesta små team är det helt realistiskt att köra batchar på några dussin dokument. Om du planerar att processa hundratals per dag vill du ha köhantering, rate limiting och tydliga retry-regler.

Är den här automatiseringen för PDF citation reports bättre än att använda Zapier eller Make?

Ofta, ja, eftersom den här typen av arbetsflöde behöver grenlogik, filhantering och regler som ”gör något endast om en DOI finns”. n8n är också bekvämt med binära filer (PDF:er in, rapportfiler ut), vilket är där enklare verktyg snabbt blir klumpiga. Självhostningsalternativet spelar också roll om du processar många dokument och inte vill ha per-uppgift-prissättning. Zapier eller Make kan fortfarande fungera för enkla flöden som ”ny fil → skicka ett mejl”. Prata med en automationsexpert om du vill göra en snabb rimlighetskoll.

Du får en repeterbar pipeline för citatgranskning som inte bryr sig om inputen är korrekt formaterad, inskannad eller något däremellan. Sätt upp den en gång och lägg sedan tiden på bedömningar som kräver omdöme i stället för att jaga hänvisningar.

Kontakta oss

Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.

×

Använd mall

Få direkt tillgång till denna n8n-arbetsflödes JSON-fil

Launch login modal Launch register modal