目標與概念

• 目標：讓 Agent 能自動接收並分析上傳的 PDF 或 CSV 檔案。

• 概念：

  • Gradio 支援檔案上傳（File Upload）
  • n8n 可使用節點讀取檔案內容（Read Binary File、Function）
  • LLM Agent 處理並分析文件內容，輸出摘要或重點結論
  • 回傳結果給前端顯示

操作環境準備

• 已完成 昨天的 Gradio + n8n Web App
• Python 3.9 以上版本
• 安裝必要套件：

pip install pandas PyPDF2 requests gradio

• Docker n8n 容器正在運行
• 確認 Workflow 可以接收 Webhook JSON

步驟流程

Step 1：Gradio UI 加入檔案上傳

使用 Gradio 的 File 元件上傳 PDF 或 CSV，並將檔案以 multipart/form-data 形式傳送至 n8n Webhook。

import gradio as gr
import requests

def process_file(file):
    files = {"file": open(file.name, "rb")}
    response = requests.post("http://localhost:5678/webhook/file-agent", files=files)
    data = response.json()
    return data.get("result", "Agent 沒有回應")

iface = gr.Interface(
    fn=process_file,
    inputs=gr.File(file_types=[".pdf", ".csv"]),
    outputs="text",
    title="LLM Agent 檔案分析",
    description="上傳 PDF 或 CSV，Agent 會自動分析內容並回傳摘要或結論。"
)
iface.launch()

Step 2：n8n Workflow 設定

1. Webhook 節點

   • URL：/file-agent
   • Method：POST

2. Read Binary File 節點

   • 讀取上傳檔案的二進位內容

3. Function 節點：解析檔案內容

   • 若為 PDF，可使用 pdf-parse：

     const pdf = require('pdf-parse');
     return pdf($binary.data).then(data => [{ json: { text: data.text } }]);
     

   • 若為 CSV，可使用 csv-parse/sync：

     const csv = require('csv-parse/sync');
     const records = csv.parse($binary.data, { columns: true });
     return [{ json: { text: JSON.stringify(records) } }];
     

4. HTTP Request 節點

   • 將解析後的文字內容傳給 LLM（如 Gemini 或 OpenAI）進行分析

5. Function 節點（整理結果）

   • 取出 LLM 回覆並格式化輸出

6. Webhook Response

   • Response Mode 設為「Last Node」
   • 將結果回傳給 Gradio

範例程式片段

Gradio 上傳端：

def process_file(file):
    files = {"file": open(file.name, "rb")}
    response = requests.post("http://localhost:5678/webhook/file-agent", files=files)
    return response.json().get("result", "Agent 沒有回應")

n8n Function 解析 CSV 範例：

const csv = require('csv-parse/sync');
const records = csv.parse($binary.data, { columns: true });
return [{ json: { text: JSON.stringify(records) } }];

測試與驗證

1. 上傳 PDF 或 CSV 測試檔案至 Gradio

2. 驗證 n8n 節點執行順序：

   • Webhook → Read File → Function → LLM → Function → Response

3. 確認 Gradio 回傳的文字結果包含摘要或分析內容

4. 若使用 PDF，可檢查內容是否被正確提取

錯誤排查與調整建議

今日小結

• 建立支援檔案上傳的 Gradio + n8n 自動化流程
• n8n 可自動解析並分析 PDF、CSV 檔案內容
• LLM Agent 可輸出結構化摘要與結論
• 完成前端到後端的文件自動化分析流程