Upload zur KI Suche über n8n

Wenn sie das Addon KI-Suche für den CompanyGPT aktiviert haben, können Sie über n8n ganz einfach Dokumente bereitstellen. Die KI Suche stellt mehrere Endpunkte bereit, die genutzt werden können.

Upload einer PDF per Fomular

Dieses Formular können Sie einfach kopieren und in ihr n8n einfügen:

Workflow

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "formTitle": "FILE UPLOAD",
        "formFields": {
          "values": [
            {
              "fieldLabel": "file",
              "fieldType": "file",
              "multipleFiles": false
            },
            {
              "fieldLabel": "collection",
              "fieldType": "dropdown",
              "fieldOptions": {
                "values": [
                  {
                    "option": "intranet"
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.formTrigger",
      "typeVersion": 2.3,
      "position": [
        80,
        352
      ],
      "id": "b9d7af1b-7d16-47ce-8163-a71dc349fa67",
      "name": "On form submission1",
      "webhookId": "262498be-4c8c-487d-828d-95ef45be8531"
    },
    {
      "parameters": {
        "method": "POST",
        "url": "http://<demo-url>/upload",
        "sendBody": true,
        "contentType": "multipart-form-data",
        "bodyParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "collection",
              "value": "={{ $json.collection }}"
            },
            {
              "name": "chunkSize",
              "value": "1000"
            },
            {
              "name": "chunkOverlap",
              "value": "200"
            },
            {
              "parameterType": "formBinaryData",
              "name": "file",
              "inputDataFieldName": "file"
            }
          ]
        },
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "typeVersion": 4.3,
      "position": [
        304,
        352
      ],
      "id": "192c3c60-47b6-45cf-b771-f9be43e875eb",
      "name": "HTTP Request2"
    }
  ],
  "connections": {
    "On form submission1": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "HTTP Request2",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  },
  "pinData": {},
  "meta": {
    "instanceId": "c1c8469986f58ebd924f14ba9d906e06945522498f80983b80a6b52d2f49689f"
  }
}

Response

[
  {
    "success": true,
    "message": "File uploaded successfully",
    "data": {
      "fileName": "uebersicht.pdf",
      "fileType": "document",
      "mimeType": "application/pdf",
      "size": 107815
    }
  }
]

Upload über CURL von lokalem Ordner

Workflow

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "httpMethod": "POST",
        "path": "b8a3e079-2312-4686-9af2-2f2e3d0f0891",
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "typeVersion": 2.1,
      "position": [
        -64,
        256
      ],
      "id": "1e7a6978-d322-41d7-b691-015b0a47569d",
      "name": "Webhook",
      "webhookId": "b8a3e079-2312-4686-9af2-2f2e3d0f0891"
    },
    {
      "parameters": {
        "method": "POST",
        "url": "http://<demo-url>/upload",
        "sendBody": true,
        "contentType": "multipart-form-data",
        "bodyParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "collection",
              "value": "={{ $json.body.collection }}"
            },
            {
              "name": "chunkSize",
              "value": "1000"
            },
            {
              "name": "chunkOverlap",
              "value": "200"
            },
            {
              "parameterType": "formBinaryData",
              "name": "file",
              "inputDataFieldName": "file"
            }
          ]
        },
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "typeVersion": 4.3,
      "position": [
        160,
        256
      ],
      "id": "a828d020-851f-42ee-b339-c6c78565e07d",
      "name": "HTTP Request"
    },
    {
      "parameters": {
        "respondWith": "json",
        "responseBody": "={{ $json.data }}",
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
      "typeVersion": 1.4,
      "position": [
        368,
        256
      ],
      "id": "e3c3fed6-ec18-48c2-a132-540b0cd0ae9a",
      "name": "Respond to Webhook"
    }
  ],
  "connections": {
    "Webhook": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "HTTP Request",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "HTTP Request": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Respond to Webhook",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  },
  "pinData": {},
  "meta": {
    "instanceId": "2fbc8246e31db5c758268b025fbdc214e01a9221d9316612f902007ee687ec76"
  }
}

CURL

curl -X POST https://<n8n-instanz>/webhook/b8a3e079-2312-4686-9af2-2f2e3d0f0891 \
  -F "file=@/pfad/zur/datei.pdf" \
  -F "collection=intranet" \
  -F "chunkSize=1000" \
  -F "chunkOverlap=200"

Response

[
  {
    "success": true,
    "message": "File uploaded successfully",
    "data": {
      "fileName": "uebersicht.pdf",
      "fileType": "document",
      "mimeType": "application/pdf",
      "size": 107815
    }
  }
]

Endpunkte

Systemüberprüfung

GET /health

Gibt den Status des Dienstes zurück.

Antwort:

{
  "status": "OK",
  "timestamp": "2025-11-26T12:00:00Z",
  "method": "GET"
}

Text indexieren

POST /index

Content-Type: application/json

Anfrage-Body:

• source: Quell-Identifikator (z.B. Dateiname oder URL) (erforderlich)
• content: Zu indexierender Textinhalt (erforderlich) - kann einfacher Text oder ein JSON-String sein
• collection: Name der Sammlung (optional, Standard: “embeddings”)
• chunkSize: Chunk-Größe für die Textaufteilung (optional, Standard: 1000)
• chunkOverlap: Überlappung zwischen den Chunks (optional, Standard: 200)
• sourceMeta: Zusätzliche Metadaten (optional)

Beispiel:

curl -X POST http://<service-url>/index \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "source": "test.pdf",
    "content": "This is the text content to be indexed...",
    "collection": "test",
    "chunkSize": 1000,
    "chunkOverlap": 200,
    "sourceMeta": {
      "name": "test-name",
      "title": "test-title"
    }
  }'

Antwort:

{
  "success": true,
  "message": "Text indexed into 5 chunks."
}

Datei-Upload mit OCR

POST /upload

Content-Type: multipart/form-data

Formularfelder:

• file: Hochzuladende PDF-Datei (erforderlich) - Nur PDF-Dateien werden unterstützt
• collection: Name der Sammlung (optional, Standard: “embeddings”)
• chunkSize: Chunk-Größe (optional, Standard: 1000)
• chunkOverlap: Überlappung zwischen den Chunks (optional, Standard: 200)
• sourceMeta: JSON-String mit Metadaten (optional)

Wichtige Hinweise:

• Nur PDF: Dieser Endpunkt akzeptiert nur PDF-Dateien. Andere Dateitypen werden abgewiesen.
• Automatische PDF-Aufteilung: PDFs mit mehr als 30 Seiten werden aufgrund von Einschränkungen der Azure-API vor der OCR-Verarbeitung automatisch in 30-seitige Chunks aufgeteilt.
• Beibehaltung der Seitenzahlen: Die Seitenzahlen bleiben über die Chunks hinweg erhalten, sodass Seite 35 in einem 50-seitigen PDF weiterhin als Seite 35 indexiert wird.
• Sequenzielle Verarbeitung: Die Chunks werden sequenziell verarbeitet, um die korrekte Reihenfolge und Ressourcenverwaltung sicherzustellen.

Beispiel:

curl -X POST http://<service-url>/upload \
  -F "file=@/path/to/document.pdf" \
  -F "collection=test" \
  -F "chunkSize=1000" \
  -F "chunkOverlap=200" \
  -F 'sourceMeta={"name":"test-name","title":"test-title"}'

Antwort:

{
  "success": true,
  "message": "File uploaded successfully",
  "data": {
    "fileName": "document.pdf",
    "fileType": "document",
    "mimeType": "application/pdf",
    "size": 12345
  }
}