Du laddar ner en PDF med resultatsiffror, skummar 40 sidor, kopierar några citat och försöker sedan göra om det till något som ditt team faktiskt kan använda. Det går långsamt. Ännu värre: det är lätt att missa den enda detaljen som spelar roll.
Den här automatiseringen för Drive Docs reports slår hårdast mot analytiker och growth marketers, ärligt talat. Men grundare som gör investeraruppdateringar känner också av det. Resultatet är enkelt: PDF:er med kvartalsrapporter blir en felfri, strukturerad Google Docs-rapport som du kan dela, söka i och återanvända.
Nedan ser du hur flödet hämtar PDF:er från Google Drive, indexerar dem för snabb Q&A och skriver den färdiga rapporten i Google Docs automatiskt.
Så fungerar den här automatiseringen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Google Drive till Google Docs – resultatrapporter skrivs
flowchart LR
subgraph sg0["Manual Run Flow"]
direction LR
n5@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Manual Run Trigger", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Financial Analysis Agent", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:wrench", form: "rounded", label: "Vector Search Tool", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Gemini Chat Model Primary", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Chat Engine", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:cube-outline", form: "rounded", label: "Pinecone Retrieval Store", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Update Google Docs Report", pos: "b", h: 48 }
n12@{ icon: "mdi:vector-polygon", form: "rounded", label: "Gemini Embeddings Lookup", pos: "b", h: 48 }
n6 --> n11
n9 -.-> n6
n7 -.-> n6
n8 -.-> n7
n10 -.-> n7
n5 --> n6
n12 -.-> n10
end
subgraph sg1["Pinecone Index Write Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:cube-outline", form: "rounded", label: "Pinecone Index Writer", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:vector-polygon", form: "rounded", label: "Gemini Embedding Builder", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Standard Document Loader", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Recursive Text Chunker", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Iterate Batch Items", pos: "b", h: 48 }
n13@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Fetch Sheet File List", pos: "b", h: 48 }
n14@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Drive File Downloader", pos: "b", h: 48 }
n4 --> n14
n2 -.-> n0
n0 --> n4
n1 -.-> n0
n14 --> n0
n3 -.-> n2
n13 --> n4
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 n5 trigger
class n6,n2,n3 ai
class n8,n9 aiModel
class n7 ai
class n10,n0 ai
class n12,n1 ai
class n13 database
Problemet: att omvandla kvartalsrapporter i PDF till användbara insikter
Kvartalsrapporter är fulla av signal, men de levereras i det mest opraktiska formatet som finns. Du växlar mellan en PDF-läsare, anteckningar, kalkylark och ett dokument du “fixar senare”. Och “senare” blir till aldrig, för nästa kvartalsrapport hinner komma. Även när du faktiskt levererar en sammanfattning är den ofta inte konsekvent mellan kvartal, så att jämföra trender blir ett eget projekt. En missad fotnot, en felkopierad siffra, ett citat taget ur sitt sammanhang. Det är utmattande.
Ingen av de här sakerna är problemet i sig. Tillsammans är de det.
- Att läsa, markera och skriva om ett enda kvartal kan ta runt 2 timmar, och då är det innan du svarar på följdfrågor från teamet.
- Sammanfattningar som bygger på copy-paste driver iväg i format, vilket gör kvartal-för-kvartal-jämförelser till rena gissningsleken.
- När en kollega frågar “var såg vi det?” är du tillbaka i att söka i en PDF i stället för att peka på ett källutdrag.
- Manuellt arbete bjuder in småfel som ser stora ut när en rapport delas med kunder eller intressenter.
Lösningen: kvartalsrapporter i PDF → sökbar intelligens → en Google Docs-rapport
Det här flödet gör en mapp med kvartalsrapporter i PDF till ett repeterbart rapportsystem. Du använder ett enkelt Google Sheet som listar PDF-länkarna (lagrade i Google Drive). När du kör flödet laddar det ner varje PDF, extraherar texten och delar upp den i mindre chunkar som är lättare att söka i. Chunkarna “embeddas” (konverteras till sökbara vektorer) med Googles embedding-modell och lagras sedan i Pinecone så att flödet kan hämta rätt avsnitt senare. Till sist använder en AI-agent dessa hämtade avsnitt för att besvara komplexa finansiella frågor och sammanställa resultaten till ett strukturerat Google-dokument som sparas tillbaka i Google Drive.
Flödet startar med en manuell trigger när du är redo att generera en rapport. Det bearbetar varje fillänk från ditt Google Sheet, indexerar dokumenten i Pinecone och använder sedan en AI-agent (Gemini plus ett valbart OpenAI-chattmotor-alternativ) för att skriva en Google Docs-rapport som är redo att delas.
Det du får: automatisering vs. resultat
| Det här flödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du följer 4 kvartals-PDF:er för ett företag. Manuellt kan du lägga runt 30 minuter på att ladda ner, organisera och skumma varje (cirka 2 timmar), och sedan ytterligare en timme på att skriva en delbar sammanfattning i Google Docs. Med det här flödet lägger du in 4 Drive-länkar i ett Google Sheet (cirka 10 minuter), kör flödet och låter indexering plus rapportskrivning bli klart på ungefär 20 minuter. Du får tillbaka cirka 2 timmar, och resultatet ligger redan i ett dokument som teamet kan kommentera i.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Drive för att lagra och komma åt kvartalsrapporter i PDF
- Google Sheets för att hålla listan över PDF-URL:er
- Google Docs för att spara den slutliga strukturerade rapporten
- Google AI API-nyckel (hämta den från Google AI Studio)
- Pinecone API-nyckel (hämta den från din Pinecone-dashboard)
- OpenAI API-nyckel (valfritt) (hämta den från OpenAI-plattformen)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar konton, lägger in API-nycklar och pekar flödet mot rätt kolumner i Sheet och rätt platser i Drive.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automatiseringsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Du startar när du är redo. En manuell trigger startar körningen så att du kan styra när nya kvartals-PDF:er ska indexeras och när en ny rapport ska genereras.
Flödet läser din “single source of truth”. Det hämtar PDF-länkar från ett Google Sheet och loopar igenom dem i batchar så att körningen förblir stabil även med flera filer.
PDF:er blir sökbar kunskap. Varje fil laddas ner från Google Drive, tolkas, delas upp i chunkar, embeddas med Googles modell och lagras i Pinecone så att agenten kan hämta rätt avsnitt vid begäran.
En rapport skrivs där teamet redan arbetar. Financial Analysis Agent använder resultat från vektorsökning för att sammanställa en strukturerad sammanfattning och uppdaterar en Google Docs-rapport i den Drive-mapp du väljer.
Du kan enkelt justera frågorna och rapportlayouten så att den matchar din rapporteringsstil. Se hela implementationsguiden nedan för alternativ för anpassning.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera den manuella körningstriggern
Det här arbetsflödet startar manuellt så att ni kan testa intäktsanalysen från start till mål innan ni schemalägger eller automatiserar.
- Lägg till noden Manual Run Trigger på arbetsytan.
- Koppla Manual Run Trigger till Financial Analysis Agent så att körflödet blir
"Manual Run Trigger" → "Financial Analysis Agent". - Lämna standardinställningarna, eftersom den här noden inte har några parametrar att konfigurera.
Steg 2: Anslut Google Sheets och Drive för källfiler
Dessa noder hämtar listan med rapportfiler för intäkter och laddar ner dem för indexering.
- Konfigurera Fetch Sheet File List med era kalkylarksdetaljer: ställ in Document till
[YOUR_ID]och Sheet Name till[YOUR_ID]. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Fetch Sheet File List.
- Konfigurera Drive File Downloader med Operation satt till
download. - Ställ in File ID till
{{ $('Fetch Sheet File List').item.json['File URL'] }}. - Ställ in File Name till
{{ $('Fetch Sheet File List').item.json['10Q'] }}. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleDriveOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Drive File Downloader.
- Koppla Fetch Sheet File List till Iterate Batch Items och Iterate Batch Items till Drive File Downloader för att följa
"Fetch Sheet File List" → "Iterate Batch Items"och"Iterate Batch Items" → "Drive File Downloader".
Tips: Säkerställ att ert Google Sheet innehåller kolumner med namnen File URL och 10Q så att de matchar uttrycken i Drive File Downloader.
Steg 3: Bygg pipelinen för dokumentindexering
Den här delen laddar in PDF:er, delar upp texten i chunkar, skapar embeddings och skriver vektorer till Pinecone.
- Ställ in Standard Document Loader så att den använder Loader
pdfLoaderoch Data Typebinary. - Koppla Recursive Text Chunker till Standard Document Loader via AI-textsplitter-anslutningen.
- Konfigurera Gemini Embedding Builder med Model Name
models/text-embedding-004. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Gemini Embedding Builder.
- Konfigurera Pinecone Index Writer med Mode satt till
insertoch välj indexetcompany-earnings. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era pineconeApi-inloggningsuppgifter i Pinecone Index Writer.
- Koppla ihop pipelinen: Drive File Downloader → Pinecone Index Writer och därefter Pinecone Index Writer → Iterate Batch Items så att det matchar
"Drive File Downloader" → "Pinecone Index Writer"och"Pinecone Index Writer" → "Iterate Batch Items". - Koppla AI-undernoderna till Pinecone Index Writer: Standard Document Loader (document), Recursive Text Chunker (text splitter) och Gemini Embedding Builder (embedding).
⚠️ Vanlig fallgrop: AI-verktyg/undernoder som Standard Document Loader, Recursive Text Chunker och Gemini Embedding Builder lagrar inte inloggningsuppgifter—lägg till eventuella nödvändiga inloggningsuppgifter i föräldranoderna, som Pinecone Index Writer.
Steg 4: Sätt upp hämtning och AI-analys
Agenten använder vektorsökning och LLM:er för att analysera intäkter och ta fram en formaterad rapport.
- Konfigurera Gemini Embeddings Lookup med Model Name
models/text-embedding-004. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Gemini Embeddings Lookup.
- Ställ in Pinecone Retrieval Store mot indexet
company-earnings. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era pineconeApi-inloggningsuppgifter i Pinecone Retrieval Store.
- Konfigurera Vector Search Tool med Name
company_financial_earnings_data_tooloch DescriptionRetrieve information about the last 3 quarters of Google Earnings. - Koppla Gemini Chat Model Primary som språkmodell för Vector Search Tool och ställ in Model Name till
models/gemini-2.0-flash-exp. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Gemini Chat Model Primary.
- Koppla Pinecone Retrieval Store (vector store) och Gemini Embeddings Lookup (embedding) till Vector Search Tool.
- Konfigurera Financial Analysis Agent med Prompt Type
defineoch Text satt tillGive me a report on Google's last 3 quarter earnings. Format it in markdown. Focus on the differences and trends. Spot any outliers.. - Koppla OpenAI Chat Engine som språkmodell för Financial Analysis Agent.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era openAiApi-inloggningsuppgifter i OpenAI Chat Engine.
- Koppla Vector Search Tool som ett AI-verktyg till Financial Analysis Agent.
Tips: Vector Search Tool, Gemini Embeddings Lookup och Gemini Embedding Builder är AI-undernoder—inloggningsuppgifter ska läggas till i deras föräldranoder (Pinecone Retrieval Store och Pinecone Index Writer), inte i verktygen i sig.
Steg 5: Konfigurera rapportutdata till Google Docs
Agentens utdata skrivs till ett Google-dokument för enkel delning och granskning.
- Konfigurera Update Google Docs Report med Operation satt till
update. - Ställ in Document URL till
[YOUR_ID]. - I Actions lägger ni till en insert-åtgärd med Text satt till
{{ $json.output }}. - Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googleDocsOAuth2Api-inloggningsuppgifter i Update Google Docs Report.
- Koppla Financial Analysis Agent till Update Google Docs Report för att följa
"Financial Analysis Agent" → "Update Google Docs Report".
⚠️ Vanlig fallgrop: Om dokument-URL:en är felaktig eller om kontot saknar åtkomst kommer Update Google Docs Report att misslyckas även om agenten körs utan problem.
Steg 6: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att bekräfta att indexeraren, hämtningen och uppdateringen av dokumentet fungerar som förväntat innan ni aktiverar.
- Klicka på Execute Workflow i Manual Run Trigger för att starta processen.
- Verifiera att Fetch Sheet File List returnerar en lista med filrader och att Drive File Downloader hämtar varje PDF.
- Bekräfta att Pinecone Index Writer infogar vektorer i indexet
company-earnings. - Kontrollera att Financial Analysis Agent producerar en markdown-rapport och att Update Google Docs Report infogar den i det angivna dokumentet.
- När allt fungerar växlar ni arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Vanliga fallgropar
- Autentiseringsuppgifter för Google Drive och Google Docs kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något skapar fel, kontrollera först sidan Credentials i n8n och dina OAuth-inställningar för consent i Google Cloud.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om noder längre fram misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata i all evighet.
Vanliga frågor
Cirka 45 minuter om dina Google- och Pinecone-konton är redo.
Nej. Du kommer främst att klistra in API-nycklar, koppla Google-konton och välja rätt kolumn i Sheet för dina Drive-länkar.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in Pinecone-användning och kostnader för AI-API:er (ofta några dollar i månaden vid låg volym).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterad tjänst, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. Den snabbaste vinsten är att uppdatera systemprompten i Financial Analysis Agent så att den skriver i din föredragna struktur (punkter, avsnitt eller en ensidig memo). Du kan också byta ut frågorna agenten besvarar och sedan ändra var resultatet skrivs genom att justera noden Update Google Docs Report. Vissa team lägger till en andra dokumentoutput: en “executive summary” och ett dokument med “fullständiga källhänvisningar”.
Oftast beror det på utgångna OAuth-uppgifter eller saknade Drive-behörigheter. Anslut Google Drive på nytt i n8n Credentials och bekräfta sedan att PDF:erna är åtkomliga för samma Google-konto och inte ligger i en begränsad Shared Drive.
På en typisk n8n Cloud-plan kan du köra gott om rapporter per månad så länge du håller dig inom dina körningsgränser, och PDF-indexeringen är den mest “tunga” delen. Om du kör self-hosted finns ingen körningsbegränsning; det beror främst på serverstorlek och dina rate limits för AI/Pinecone. I praktiken börjar team ofta med 5–20 PDF:er per körning, bekräftar kvaliteten i resultatet och skalar sedan upp när prompter och indexering är intrimmade. Om du hanterar hundratals, kör i mindre batchar och håll koll på storleken på Pinecone-indexet.
För dokumentintelligens som detta, ja. Du behöver chunkning, embeddings, retrieval och en agent som kan ange källor, och n8n hanterar den typen av logik mer bekvämt. Zapier eller Make kan flytta filer, men blir snabbt klumpiga (och dyra) när du lägger till vektorsökning och AI-resonemang i flera steg. Om du är osäker, prata med en automatiseringsexpert så tar vi fram den enklaste stacken för ditt use case.
När det här väl rullar slutar rapportsäsongen att kännas som en panikinsats. Flödet skriver ett repeterbart första utkast, och du kan lägga tiden på de beslut som faktiskt driver affären framåt.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.