凉风有信,秋月无边
亏我思娇的情绪、好比度日如年

用n8n+tavily自动生文实测,全自动发到公众号草稿

文章摘要

好,我现在需要处理用户的查询。用户希望我根据提供的文章内容生成一个大约120字的简要总结,并且保持关键词密度在2%左右。总结应简明扼要,突出文章核心内容。 首先,我仔细阅读了用户提供的文章内容。文章主要介绍了Tavily这个优化大型语言模型和检索增强生成(RAG)的搜索引擎,详细描述了其功能和工作流程,特别是如何与Google Gemini和千问模型结合,自动化生成文章并上传到微信公众号。 接下来,我需要确定文章的核心内容。主要部分包括Tavily的功能介绍、工作流的搭建步骤,以及自动化文章发布的过程。关键词方面,Tavily、Google Gemini、微信公众号、自动化生成等词汇需要被保留,但密度要控制在2%左右。 然后,我开始提炼文章的关键信息。Tavily支持从指定URL抓取内容,提供API接口,免费版有1000次调用限制。工作流涉及提取信息、使用大模型生成内容、排版和发布等步骤,最终实现自动化文章发布。 在撰写总结时,我需要确保涵盖这些要点,同时保持语言简洁明了。避免过多的技术细节,重点突出Tavily的功能和工作流程的自动化优势。 最后,我检查字数是否在120字左右,并确保关键词的使用符合要求。确保总结既全面又有条理,能够准确反映文章的核心内容。 </think> 这篇文章介绍了基于Tavily搜索引擎搭建的工作流,用于自动化生成高质量的文章并发布到微信公众号。Tavily是一个优化大型语言模型(LLMs)和检索增强生成(RAG)的搜索引擎,支持从指定URL抓取清洗后的正文、图片和元数据,并提供API接口供开发者使用。文章详细描述了工作流的具体步骤,包括定义form表单提交节点、提取网页内容、使用Google Gemini生成文章、排版生成markdown结构,以及将内容转换为微信公众号格式并上传。通过自动化流程,文章实现了从内容生成到发布的目标。

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基于以上思路我们搭建完成的工作流是这样的:

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先介绍一下tavily:https://www.tavily.com/

Tavily是一个为大型语言模型(LLMs)和检索增强生成(RAG)优化的搜索引擎。Tavily Expert并非仅仅对互联网上的通用内容进行抓取

,而是通过与精选的专业数据库、优质出版物和可靠文献资源对接,构建出一套具备更高可信度和领域针对性的检索体系。开发者可以通过API接

口,向Tavily Expert提交自然语言查询,随后得到经过多层次筛选和关联的答案集,其中包含详细的来源引用和内容摘要,便于在智能体工

作流中进行验证或引用。

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免费版的每月有一千次调用,足够使用。

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Tavily功能非常丰富,

  • • 支持从指定 URL 抓取清洗后的正文、图片和元数据,特别适用于批量获取网页内容、构建知识库或进行后续分析。
  • • 通过 extract() 方法向 Tavily 提交单个或批量 URL,自动提取结构化内容
  • • 支持从一个基础 URL 自动递归抓取网页内容,构建丰富的上下文数据。
  • • 通过 crawl() 方法即可启动一个爬取任务,并自动获取抓取结果。

还可以设置各种自定义条件

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最重要的n8n原生就支持Tavily节点,好了我们了解了这个Tavily,接下来我们就看一下这个工作流怎么搭建。

我们先定义一个form表单提交节点,用于输入你想创作的主题内容

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比如,我在这输入『父母离异对孩子的影响』

有了这个主题之后,我们接下来就引入Tavily节点让Tavily节点帮我搜取跟我输入这个主题相关的网页内容。这我们不需要搜太多,搜了10篇就是10个网页即可。

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在这我约束了其他条件,要求搜索的内容要有配图,因为我们之后要用,同时还约束了不要在视频网站上搜索,比如youtube,baidu,tiktok等等。

通过上面的节点之后我们可以获取到是一个集合的结果,集合里有每个网页搜索的结果内容。下一步我们就需要把里面有用的信息提取出来。

提取封面图,我们加入一个code节点,来解析搜索节点的返回值,把里面的图片提取出来一张作为封面。

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通过这个节点我们可以获取到封面地址,为后续上传公众号封面做好准备。接下来我们要继续提取搜索到的网页集合了

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通过这个节点我们就可以获取到所有有相关内容的的网页地址集合。之后我们就可以循环这些集合里的网页进行网页内容提取

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我们在循环里分别去获取网页里面的内容,之后聚合到一起给大模型进行改写

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经过这2个节点我们就可以获得到

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包含所有文案的textContent还有个图的集合。下一步我们就进行文章的生成。我们直接使用谷歌gemini 2.5 pro。谷歌gemini直接去https://aistudio.google.com/申请个apikey就可以了。他给的额度足够用,对于免费用户就是频率上有限制

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通过大模型就可以生成比较高质量的文章了。我们用gemini的原因也是想把生成内容的质量进行提高。生完内容之后我们用一个普通的大模型进行排版。将图文融合,同时输出markdown结构内容。

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这我用了千问的模型。

接下来我们用markdown节点,将生产的markdown结构内容转换成html,也就是微信公众号后台可以识别的类型

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在这之后我又加了一个节点,用来过滤一些没用的符号。比如多余的换行,引号等

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这样基本就达到发布的要求了。下面我们开始准备写入公众号草稿,我们先要上传个封面,记得上面节点我们拉取到了一个图片进行作为封面,我们在这要转成二进制文件,之后才能上传素材作为草稿。

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我们直接使用http节点访问这个地址,就直接获取到图片的二进制类型数据。在n8n中这种二进制的文件名字统一叫data。

有了封面了,也有要发布的草稿了。我们就可以使用微信公众号的插件节点。

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先上传封面,之后会返回一个media_id。这个就是封面的唯一标记。之后我们就开始上传草稿

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按照要求的结构,进行赋值即可。具体参数说明我们之前文章已经说过在这:(5)使用n8n+gemini创建文章内容自动写入微信公众号草稿

上传完之后我们到公众号后台看看是否上传成功。

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已经有了。我们具体看看里面的内容:

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还不错吧,下面我们在去朱雀模型看一下AI占比。

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我也测试了好几篇基本都是这样的:

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这样我们就可以全自动化出文了。后续还有可以升级的点,比如我们把选题放到飞书表格,之后n8n监控飞书表格进行创作等等。后续都可以进行升级。

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文章名称:《用n8n+tavily自动生文实测,全自动发到公众号草稿》
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