LamaIndex + n8n: автоматическая очистка и парсинг документов для RAG-систем

🧩 LamaIndex + n8n: автоматическая очистка и парсинг документов для RAG-систем

Этот сценарий экономит десятки часов ручной работы при подготовке документов для RAG. Вот как он устроен 👇

Если ты еще не знаком с RAG, то можешь прочесть предыдущие статьи:

https://teletype.in/@moneybeast/5_mmUgwfwgn - Зачем нужен Agentic RAG?

https://teletype.in/@moneybeast/Dm6xpsi0I-n - Категориальный роутинг в RAG: Пошаговый гайд

https://teletype.in/@moneybeast/XmeBMO9hrbN - Контекстуализация чанков: как улучшить поиск в векторной базе

https://teletype.in/@moneybeast/8BcRICcRRvY - Когда RAG — это лишнее: простой чат-бот без векторной базы

https://teletype.in/@moneybeast/Hqn6bl9sEx_ - LLM-роутинг для RAG-систем: как навести порядок в хаосе документов

🧠 Что решает этот подход

Если вы строите RAG-систему и работаете с неструктурированными документами — PDF, скриншотами, сканами, — нужно их привести в порядок:

• очистить от мусора,
• структурировать данные (в т.ч. из изображений),
• подготовить к индексации.

🧹 LamaIndex (в облачной версии) + n8n решают это в один клик.

🛠️ Что такое LamaIndex

https://www.llamaindex.ai/ - Изначально это был фреймворк для интеграции LLM. Сейчас — мощный инструмент для:

• извлечения данных из документов,
• создания баз знаний (Knowledge Base),
• автопарсинга таблиц и изображений,
• подключения LLM для предобработки.

📦 Работает с OCR и LLM, умеет превращать скрины с таблицами в реальные табличные данные.

💡 Подходит даже в бесплатной версии.

⚙️ Общая схема сценария в n8n

graph TD
A[Загрузка документа] --> B[Отправка на парсинг в LamaIndex]
B --> C[Проверка статуса]
C -->|SUCCESS| D[Получение результата в Markdown]

🔌 Интеграция с LamaIndex через HTTP-запрос

Для начала зарегестрируйтесь на и создайте свой API ключ в разделе API Key.

1. Загрузка документа

• Используется HTTP Request с методом POST
• Тип тела: FormData
• Передаем:
• data: бинарный файл
• Параметры очистки (все true):
• adaptive_long_table = true — адаптивная обработка больших таблиц
• automod_trigger_on_image_in_page = true — запуск OCR при наличии изображения
• automod_trigger_on_table = true — запуск автообработки при наличии таблицы

🧩 Подключение к LamaIndex через URL из их документации (раздел Document Parsing).

2. Опрос статуса

• GET-запрос с JOB_ID
• Проверяем:
• SUCCESS → идем за результатом
• PARTIAL_SUCCESS → забираем что есть
• PENDING → ждем 5 сек и повторяем
• FAILED / CANCELLED → fallback

3. Получение результата

• GET /result/markdown
• LamaIndex возвращает разметку в Markdown — удобно для последующей работы с LLM.

⚡ Почему это удобно

• ✅ Один проход — и у вас чистый, структурированный текст + таблицы из изображений
• ✅ Можно настроить извлечение имен, локаций, дат, чисел через LLM
• ✅ Легко интегрировать в любой n8n-сценарий
• ✅ Подходит для PDF, скриншотов, сканов и других нечитаемых форматов

💰 Монетизация

• Делайте data-prep как услугу: предложите клиентам автоматическую очистку документов для их ИИ-систем.
• Подготовка документов под финтех-аналитику, HR-ботов, бизнес-ассистентов — востребована и маржинальна.