créer un agent automatisé dans n8n qui prend un PDF, l’analyse et le réorganise dans une base de données avec les paragraphes indexés par titres/sections/chapitres.
Voici comment tu pourrais procéder :
1️⃣ Schéma général de l’agent dans n8n
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Déclencheur (Trigger)
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Upload manuel d’un PDF dans un dossier surveillé (Google Drive, Dropbox, FTP)
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Ou réception par email (n8n peut surveiller une boîte email IMAP/POP3)
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Lecture et extraction du texte du PDF
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Utiliser un nœud PDF Extract (via un module Node.js intégré ou un service comme PDF.co ou DocParser).
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Nettoyer le texte (supprimer numéros de pages, en-têtes, pieds de page).
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Analyse et structuration avec IA
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Envoyer le texte à OpenAI GPT-4 ou o3-mini via un nœud OpenAI dans n8n pour :
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Détecter les chapitres, sections et paragraphes
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Générer un JSON structuré du type :
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Stockage dans une base de données
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Utiliser un nœud MySQL, PostgreSQL ou SQLite dans n8n pour insérer chaque paragraphe avec ses métadonnées.
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Indexation / Recherche (optionnel)
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Créer un index de recherche plein texte (Full-text Search) dans la base de données.
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Ou envoyer les données vers ElasticSearch ou Meilisearch pour un moteur de recherche rapide.
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Notification (optionnel)
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Envoi d’un email ou message Slack avec le lien vers la base de données une fois l’opération terminée.
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2️⃣ Exemple d’architecture dans n8n
3️⃣ Points importants
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L’IA (OpenAI ou autre LLM) est utile pour détecter automatiquement la hiérarchie du texte.
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Tu peux stocker le résultat en CSV, JSON ou directement en base de données.
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Si le livre est gros, il faut le découper en sections avant de l’envoyer à l’IA pour éviter les limites de tokens.
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Une fois automatisé, tu peux déposer n’importe quel PDF dans un dossier et l’agent fera tout seul l’indexation.
📌 le blueprint n8n complet prêt à importer, avec :
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Le déclencheur
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Le parsing PDF
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Le prompt OpenAI pour structurer le texte
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L’insertion en base de données
Blueprint : Agent d’indexation PDF → Base de données
Ce que fait ce blueprint
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Détection d’un nouveau PDF dans un dossier surveillé.
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Extraction du texte du PDF.
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Nettoyage (suppression des pages, retours à la ligne inutiles).
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Envoi à OpenAI pour organiser le contenu en JSON structuré avec chapitres, sections, paragraphes.
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Insertion dans ta base de données (ici exemple en PostgreSQL, mais tu peux mettre MySQL/SQLite).
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Notification par email une fois terminé.
À préparer avant utilisation
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Installer le nœud PDF Extract (ou connecter un service externe comme PDF.co si nécessaire).
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Configurer ton compte OpenAI dans n8n.
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Adapter la connexion à ta base de données (PostgreSQL, MySQL…).
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Définir le dossier surveillé pour les PDF.
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