在 Drive 中整理并汇总论文

该 n8n 工作流会从新 PDF 文件中提取元数据，在 Semantic Scholar 和 PubMed 上查找相关论文，生成 APA 引用格式，将信息记录到 Sheets 中，并创建 Notion 摘要。

具体怎么做

当 PDF 文件被放入文件夹中时，Google Drive 触发器会被触发，工作流会自动下载该文件。PDF Vector 社区节点会提取元数据、摘要、研究类型及发现内容。随后，它通过前 3 个关键词在 Semantic Scholar 和 PubMed 中进行搜索，生成 APA 引用格式，在 Google Sheets 中添加一行数据，并创建一个 Notion 页面。

做到了什么

每篇论文大约需要 20-30 秒。作者指出，数字 PDF 的元数据准确率约为 98%，研究类型准确率约为 90%，扫描论文准确率约为 85%。针对专业主题，可能仅能找到 3-5 篇相关论文。

上手要点

需要自托管 n8n。PDF Vector 每篇论文需花费约 4-5 信用点，因此 100 信用点可满足每月约 20-25 篇论文的需求。使用之前请确认 APA 引用格式。