論文閱讀的自動化

大家好，我是JKC，上個月去cvgip發表論文跑完離校後，目前是待役中的應屆畢業生，在研究所期間，為了找到合適的參考文獻，需要投入大量時間閱讀該領域的論文。過程中最大的困難在於專注力容易被打斷，常常因為閱讀到相關性不高的內容而偏離主題，結果耗費大量時間在並非核心的文獻上。

即使有 LLM 工具能生成摘要，實際使用時仍會遇到類似情況：模型可能會展開過多的技術細節，讓人忍不住想深入理解，但最終發現並不是當下所需要的重點。這使得「篩選真正相關的文獻」變得更耗時，也讓筆記整理成為一個沉重的工作。

因此開始思考：若能透過自動化工具與 AI，將這些初步的摘要整理與筆記歸納交由系統完成，就能把精力專注在篩選與分析最有價值的內容。這便成為探索 n8n 與生成式 AI 的出發點。

n8n 介紹：方便與快速驗證

在眾多自動化平台中，n8n 具備以下特點：

• 開源架構：可部署於本地端或雲端。本地端透過 Docker 部署可完全免費，若選擇官方雲端託管方案則提供 14 天試用期。
• 視覺化設計：以節點拖拉方式建立流程，只使用基礎操作的話不用花太多時間在程式碼上下功夫，適合快速驗證。
• 廣泛整合：內建支援數百種常見服務（如 Google Docs、Notion、Discord），並可透過 HTTP 節點連接其他 API。
• 擴充彈性：能與大型語言模型（如 Gemini、OpenAI）結合，支援多樣化應用場景。

綜合上述特性，n8n 適合作為自動化工作流的基礎平台，並能與生成式 AI 搭配以實現多種應用。

系列大綱

本系列將以「30 天自動化挑戰」為主軸，逐步探索 n8n 與生成式 AI 的結合應用，主要涵蓋以下方向：

1. 環境安裝與 Workflow 基礎 —— 本地端快速部署 n8n，並建立第一個工作流。
2. AI 生成應用 —— 使用生成式模型進行論文摘要與資訊提取。
3. 即時互動 —— 建置 Discord AI 機器人，用於訊息回應與知識查詢。
4. 知識管理整合 —— 自動化整理筆記至 Notion，建立結構化知識庫。
5. 進階應用（待探索） —— 日程與提醒管理、自動化搜尋論文、即時資訊監控等場景。

透過這 30 天的挑戰，將以研究與知識整理的需求為出發點，展示如何逐步建構一個真正能減輕閱讀與筆記負擔的 AI 助手。