Du läser en bra rapport, markerar några rader och lovar dig själv att du ska ”komma tillbaka senare”. Senare blir till en rörig mapp med PDF:er, halvfärdiga anteckningar och samma omläsningsloop varje gång du behöver en enda nyckeldetalj.
Det här drabbar marknadsförare som gör konkurrensanalys först, om jag ska vara ärlig. Men grundare som samlar branschrapporter och konsulter som bygger kundunderlag känner det också. En enkel automatisering för PDF-insikter gör ”var såg jag det där?” till en sökbar databas som du kan fråga ut på några sekunder.
Det här arbetsflödet tolkar en PDF, låter AI extrahera det meningsfulla och sparar sedan strukturerade takeaways i Postgres. Du får se hur det fungerar, vad du behöver och var de verkliga tidsvinsterna uppstår.
Så fungerar automatiseringen
Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: PDF Vector + Postgres: sökbara takeaways från papper
flowchart LR
subgraph sg0["Manual Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Manual Trigger", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "PDF Vector - Parse Paper", pos: "b", h: 48 }
n2["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/openAi.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>OpenAI - Analyze Paper"]
n3["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Store Analysis"]
n0 --> n1
n2 --> n3
n1 --> n2
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 trigger
class n3 database
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n2,n3 customIcon
Problemet: researchinsikter begravs i PDF:er
PDF:er är bra för publicering och usla för återanvändning. Du kan inte pålitligt söka i en mapp med rapporter efter ”urvalsstorlek” eller ”begränsningar” och faktiskt lita på träffarna, särskilt när samma term dyker upp i fotnoter och referenser. Så du gör det långsamma: öppnar PDF:en, scrollar, skummar, kopierar ett citat, klistrar in det någonstans och försöker sedan minnas vad du klistrade in och varför. Gör det på 10 rapporter och du har tappat en eftermiddag, plus den mentala energi som krävs för att hitta tillbaka varje gång du byter dokument.
Det blir mycket snabbt. Här är var det fallerar i praktiken.
- Viktiga fynd fastnar i skärmdumpar, markeringar eller spridda dokument som ingen annan kan söka i.
- Att copy-pasta citat till Notion eller Google Docs skapar ett formateringskaos, och sen slösar du tid på att städa upp det.
- Du läser om samma avsnitt om ”metodik” om och om igen eftersom dina tidigare anteckningar inte var strukturerade.
- När du behöver motivera ett beslut kan du inte snabbt plocka fram källor och sammanfattningar som matchar din exakta fråga.
Lösningen: tolka PDF:er, extrahera takeaways, lagra dem i Postgres
Det här arbetsflödet gör varje research-PDF till en felfri, återanvändbar post som du kan söka och filtrera senare. Det startar när du kör det manuellt i n8n (eller anpassar det till en webhook om du vill skicka in en PDF-URL från ett annat verktyg). PDF Vector läser dokumentet och konverterar det till mer städad text/Markdown, vilket är avgörande eftersom de flesta PDF:er är fulla av layoutbrus som förstör enkel copy-paste. Sedan analyserar OpenAI den tolkade texten för att plocka ut det du faktiskt bryr dig om: nyckelfynd, metodik, slutsatser och andra strukturerade takeaways. Till sist sparar arbetsflödet analysen i Postgres så att insikterna hamnar i en databas, inte i en hög med filer.
Arbetsflödet startar med en trigger, skickar PDF:en genom PDF Vector för tolkning och lämnar sedan resultatet till OpenAI för en strukturerad analys. Postgres blir långtidsminnet, så att du kan söka i varje rapport du har processat och återanvända insikter utan att läsa om.
Det här får du: automatisering vs. resultat
| Vad det här arbetsflödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att du går igenom 10 research-PDF:er inför en kvartalsvis strategiuppdatering. Manuellt är det lätt att lägga cirka 30 minuter per rapport bara på att extrahera grunderna (fynd, metod, begränsningar) och klistra in dem i ett dokument, vilket blir ungefär 5 timmar totalt. Med det här arbetsflödet kör du triggern, låter PDF Vector tolka och låter OpenAI generera de strukturerade takeawaysen, vilket ofta känns som 5 minuter av din tid per rapport (resten är väntan). Det är runt 4 timmar tillbaka på en batch om 10, och resultaten är sökbara även nästa vecka.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- PDF Vector för att tolka PDF:er till felfri text.
- Postgres för att lagra och söka i dina takeaways.
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI-dashboarden)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar upp credentials, mappar några fält och bekräftar tabellstrukturen i din databas.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En manuell körning (eller en webhook) startar. I nuvarande arbetsflöde klickar du för att köra när du har en ny PDF att analysera. Om du föredrar automatisering kan du anpassa triggern så att den tar emot en PDF-URL från ett formulär, en Drive-uppladdning eller ett annat system.
PDF:en tolkas till användbar text. PDF Vector tar dokumentet och producerar en mer städad representation (ofta Markdown), som tar bort mycket av skräpet som gör PDF:er irriterande: sidhuvuden, trasiga radbrytningar och slumpmässiga mellanrum.
OpenAI extraherar strukturerade research-takeaways. Den tolkade texten skickas in i en analys-prompt så att resultatet kommer tillbaka i förutsägbara sektioner, inte som en spretig sammanfattning. Här definierar du vad ”användbart” betyder för ditt team (nyckelfynd, metoder, urval, begränsningar, rekommenderade åtgärder).
Postgres lagrar resultatet för sökning och återanvändning. Varje körning skapar en ny post i din databas, så att du kan filtrera på ämne, datum, författare eller vilka fält du nu väljer att lagra.
Du kan enkelt ändra analysfälten så att de matchar din rapportmall utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera den manuella triggern
Konfigurera den manuella triggern för att starta arbetsflödet under testning och inledande konfiguration.
- Lägg till noden Manual Execution Start som trigger.
- Lämna parametrarna för Manual Execution Start på standardinställningarna eftersom inga fält krävs.
- (Valfritt) Behåll Flowpast Branding i arbetsytan för dokumentation och referens.
Steg 2: Anslut PDF-källan för parsning
Konfigurera noden för PDF-parsning så att den hämtar och analyserar en dokument-URL från inkommande JSON.
- Lägg till PDF Vector Parse Doc och anslut den till Manual Execution Start.
- Ställ in Resource på
document. - Ställ in Operation på
parse. - Ställ in Use LLM på
auto. - Ställ in Document URL på
={{ $json.pdfUrl }}så att noden läser PDF-URL:en från den inkommande nyttolasten.
Steg 3: Konfigurera OpenAI-analys av artikel
Analysera det parsade PDF-innehållet med OpenAI-modellen och extrahera forskningsinsikter.
- Lägg till OpenAI Paper Analysis och anslut den till PDF Vector Parse Doc.
- Ställ in Model på
gpt-4. - I Messages → Content använder ni mallen och inkluderar uttrycket
{{ $json.content }}för att analysera det parsade innehållet.
Steg 4: Konfigurera utdata till Postgres
Lagra resultaten från AI-analysen i en Postgres-databastabell för indexering och hämtning.
- Lägg till Save Analysis Results och anslut den till OpenAI Paper Analysis.
- Ställ in Operation på
insert. - Ställ in Table på
research_papers. - Ställ in Columns på
title,summary,methodology,findings,url,analyzed_at.
Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att validera PDF-parsning, AI-analys och databasinmatning innan ni går live.
- Klicka på Execute Workflow och ange en testnyttolast som innehåller
pdfUrl. - Verifiera att PDF Vector Parse Doc ger parsat innehåll som utdata och att OpenAI Paper Analysis returnerar en strukturerad analys.
- Bekräfta att en ny rad visas i tabellen
research_papersvia Save Analysis Results. - När ni är nöjda växlar ni arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Vanliga fallgropar
- Postgres-credentials kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om det skapar fel, kontrollera först din credential i n8n och databas-användarens rättigheter.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om noder längre fram misslyckas på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du redigera output för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om Postgres och API-nycklar är klara.
Ingen kodning krävs. Du klistrar mest in credentials och mappar fält till Postgres-kolumner.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med OpenAI API-användning och eventuella kostnader för PDF Vector beroende på din plan.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen hosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, och det bör du. Ändra vilka fält du ber om i steget OpenAI Paper Analysis (till exempel: ”påståenden”, ”bevisstyrka”, ”begränsningar”, ”citat”, ”handlingsbara implikationer”), och uppdatera sedan mappningen i Save Analysis Results så att Postgres lagrar de nya kolumnerna. Vissa team lägger också till en ”ämne”-tagg eller ett ”konfidens”-fält så att filtrering blir enklare över tid.
Oftast beror det på felaktiga databas-credentials eller att databas-användaren saknar INSERT-behörighet på måltabellen. Kontrollera Postgres-credential i n8n och bekräfta sedan att host, port och SSL-krav matchar din leverantör. Om det fungerar lokalt men inte i produktion kan det också handla om IP-allowlists eller en blockerad utgående port på din server. Till sist: säkerställ att tabellkolumnerna matchar det arbetsflödet försöker skriva.
Många, så länge dina gränser i OpenAI/PDF Vector och din n8n-plan hänger med.
För det här användningsfallet är n8n oftast bättre eftersom du kan hantera större payloads, hålla logiken på ett ställe och köra egen hosting när volymen växer. Det är också enklare att bygga ut till ”riktiga arbetsflöden” senare, som villkorsstyrd routning, deduplicering eller skrivning till flera tabeller. Zapier och Make kan fortfarande lösa det, men komplex dokumenthantering blir ofta pillig och dyr när du lägger till grenar och omförsök. Om du redan har ett Postgres-schema och bryr dig om strukturerade outputs brukar n8n kännas mer genomarbetat. Prata med en automationsexpert om du vill ha hjälp att välja.
När dina PDF:er blir till strukturerade takeaways slutar research vara en engångsinsats. Du bygger ett bibliotek du faktiskt kan använda.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.