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Paperless-iq
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Agent工作流

Paperless-iq

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名：paperless-iq
⭐ 7 Stars 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
aiautomationpython
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用：Paperless-iq 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 7.5 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

Paperless-iq 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升，基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化（模拟鼠标键盘操作），AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径，能够处理更复杂的非结构化任务。

Paperless-iq 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

Paperless-iq 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 7
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目，按需更新
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
—

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Paperless-iq 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install paperless-iq

# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install paperless-iq

# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/knows-cloud/paperless-iq
cd paperless-iq
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import paperless_iq; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
paperless-iq --help

# 基本用法
paperless-iq input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import paperless_iq

# 示例
result = paperless_iq.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# paperless-iq 配置文件示例（config.yml）
app:
  name: "paperless-iq"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
paperless-iq --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export PAPERLESS_IQ_API_KEY="your-key"
export PAPERLESS_IQ_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 70/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

Paperless IQ

Open-source AI layer for Paperless-NGX. Paperless IQ connects to your existing paperless-ngx instance and adds LLM-driven automatic metadata tagging, a RAG-powered conversational document search, and a background automation engine — all self-hosted, all with a human-in-the-loop approval workflow.

Works with local models via Ollama, Amazon Bedrock (Claude, Nova, Llama, Mistral, Titan), Anthropic, and OpenAI.

---

Features

Requirements

  • A running Paperless-NGX instance (any recent version)
  • Docker (for the recommended deployment path)
  • An LLM provider: a local Ollama instance, or API credentials for Anthropic, OpenAI, or Amazon Bedrock

---

Required Environment Variables

VariablePurpose
PAPERLESS_URLBase URL of the Paperless-NGX instance (internal, e.g. http://webserver:8000)
PAPERLESS_TOKENAPI token for Paperless-NGX

Install dependencies

uv sync

Run dev server (not for Docker use)

uv run uvicorn backend.main:app --reload

Rebuilding the Docker image after code changes

docker compose build paperless-iq && docker compose up -d paperless-iq

---

Quick Start

Add to your Paperless-NGX docker-compose.yml:

  paperless-iq:
    build:
      context: /path/to/paperless-iq
      dockerfile: docker/Dockerfile
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - webserver
    ports:
      - "8082:8080"
    volumes:
      - paperless-iq-data:/data
    environment:
      PAPERLESS_URL: http://webserver:8000
      PAPERLESS_TOKEN: <your-paperless-api-token>
      SECRET_KEY: <random-secret-for-encryption>
      # Optional: pre-configure LLM on first run
      PIQ_LLM_PROVIDER: bedrock
      PIQ_LLM_MODEL: eu.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

Add to the volumes: section:

volumes:
  paperless-iq-data:

Then:

docker compose up -d --build paperless-iq

Access the UI at http://localhost:8082.

---

Settings

Settings are organised into eight tabs:

TabContents
**Connection**Paperless-NGX public URL, connection test, inbox tag, webhook registration
**AI Provider**LLM provider + model + credentials, context window, analysis mode, embedding provider, vector store backend
**Prompts & Fields**Global system prompt, LLM output language, per-field instructions, custom fields
**Metadata Rules**Smart entity selection toggle, similar-docs count, frequency fallback, entity creation policies
**Automation**Enable/disable, auto-apply, poll interval, batch size, cron schedule, creation policies
**Appearance**Theme colours, typography, logo, nav icons, UI language, colour scheme (light/dark/auto)
**Memories**Enable/disable long-term memory, list/edit/delete individual facts, clear all
**Access Control**Per-user permission flags, NG admin sync toggle, maintenance actions (reindex, reset tracking)

Configuration

All settings are configurable via the web UI. On first startup, settings can be seeded from environment variables (prefixed PIQ_). After the first UI save, database values take precedence over environment variables.

Security Environment Variables

VariableDefaultPurpose
CORS_ALLOWED_ORIGINS*Comma-separated list of allowed CORS origins. Restrict this in production (e.g. https://paperless.example.com).
Webhook secret — Paperless IQ auto-generates a webhook secret on first startup and embeds it in the callback URL registered with Paperless-NGX. No manual configuration is required.

Optional Environment Variables (`PIQ_*` — initial seed only)

VariableDefaultPurpose
PIQ_LLM_PROVIDERollamaollama · anthropic · openai · bedrock
PIQ_LLM_MODELllama3Model name (provider-specific)
PIQ_LLM_CREDENTIALS—API key (Anthropic/OpenAI) or JSON credentials (Bedrock)
PIQ_OLLAMA_URLhttp://localhost:11434Ollama server URL
PIQ_EMBED_PROVIDERollamaEmbedding provider: ollama · openai · bedrock
PIQ_EMBEDDING_MODELnomic-embed-textEmbedding model name
PIQ_DEFAULT_ANALYSIS_MODEocrocr or full_document
PIQ_CONTEXT_WINDOW_CHARS128000Max characters sent to LLM per request
PIQ_SMART_ENTITY_SELECTIONtrueUse vector similarity for entity pre-selection
PIQ_SIMILAR_DOCS_COUNT10Similar documents to retrieve for entity selection
PIQ_FREQUENCY_FALLBACK_COUNT20Top-N frequent entities used as fallback
PIQ_TAG_CREATION_POLICYexisting_onlyexisting_only or allow_new
PIQ_CORRESPONDENT_CREATION_POLICYexisting_onlyexisting_only or allow_new
PIQ_DOCTYPE_CREATION_POLICYexisting_onlyexisting_only or allow_new
PIQ_INBOX_TAG_ID—Paperless-NGX tag ID for the inbox
PIQ_AUTO_APPLYfalseSkip the approval queue
PIQ_AUTOMATION_ENABLEDfalseEnable inbox polling and scheduled runs
PIQ_POLL_INTERVAL_SECONDS10Inbox poll interval
PIQ_BATCH_SIZE10Documents per scheduled batch
PIQ_SCHEDULE_CRON—Cron expression for batch runs
PIQ_AUDIT_RETENTION_DAYS90Days before audit entries are pruned
PIQ_TARGET_LANGUAGE—Language for LLM responses (e.g. German)
PIQ_VECTOR_STORE_BACKENDlocallocal (ChromaDB) or bedrock_kb
PIQ_BEDROCK_KB_ID—Bedrock Knowledge Base ID
PIQ_MEMORY_ENABLEDtrueEnable long-term memory extraction

---

Approval Workflow

  • Approval queue — every suggestion is staged for review before anything is written to Paperless-NGX
  • Editable suggestions — edit title, tags, correspondent, document type, storage path, and custom fields inline before approving
  • Keep existing tags — merge suggested tags with a document's current tags instead of replacing them
  • Batch actions — approve or reject multiple suggestions at once
  • Auto-apply mode — opt-in bypass of the approval queue for fully automated pipelines
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-29

高质量的自动化工作流工具

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要 paperless-iq 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要 paperless-iq 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程，清晰直观
  • +可扩展性强，支持复杂场景
⚠️ 不足
  • −初始配置和调试需投入一定时间
  • −强依赖外部服务的稳定性
  • −复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ

paperless-iq 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流：Open-source AI add-on for Paperless-NGX: automatic metadata & tagging, RAG docum。⭐7 · Python 主要应用场景包括：自动化文档管理。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，Paperless-iq 是一款质量良好的Agent工作流，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
📚 深入学习 Paperless-iq
查看分步骤安装教程和完整使用指南，快速上手这款工具
⚙️ 安装教程 📚 使用教程
🌐 原始信息
原始名称 paperless-iq
原始描述 开源AI工作流：Open-source AI add-on for Paperless-NGX: automatic metadata & tagging, RAG docum。⭐7 · Python
Topics aiautomationpython
GitHub https://github.com/knows-cloud/paperless-iq
License NOASSERTION
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/knows-cloud/paperless-iq

收录时间：2026-05-29 · 更新时间：2026-05-30 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。