المطالبة
قالب مطالبة لدمج مدخلات البريد الإلكتروني ومحتوى المستندات المرفوعة.
---EMAIL---
{input}
---
---UPLOADED DOCUMENTS CONTENT---
{context}
---
استخراج بيانات البريد الإلكتروني والملفات إلى CSV
يقوم هذا سير العمل باستخراج وتنظيم المعلومات الأساسية من رسائل البريد الإلكتروني والملفات المرفقة، ويستخدم الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات وهيكلتها، ويقوم بإخراج النتائج كملف CSV لسهولة التحليل والتقارير. مثالي لأتمتة إدارة بيانات البريد الإلكتروني ودمجها مع جداول البيانات.
التدفقات
كيف يعمل تدفق الذكاء الاصطناعي
- جمع مدخلات البريد الإلكتروني والمرفقات.
- يجمع محتوى البريد الإلكتروني والملفات المرفوعة كنقطة انطلاق للمعالجة.
- استرجاع وتجميع محتوى الملفات والروابط.
- يستخرج المحتوى من الملفات المرفقة والروابط المحددة ليتم تضمينه كمرجع للمعالجة اللاحقة.
- تحليل وتنظيم البيانات عبر وكيل الذكاء الاصطناعي.
- يستخدم وكيل ذكاء اصطناعي لمراجعة وتلخيص وتنظيم بيانات البريد الإلكتروني والمستندات ذات الصلة، بالاستفادة من سجل الدردشة والمعلومات السياقية.
- توليد إخراج بيانات منظم.
- يحّول البيانات المنظمة إلى تنسيق منظم باستخدام الذكاء الاصطناعي، لتحضيرها للتصدير.
- تصدير النتائج إلى CSV.
- يخرج البيانات المنظمة كملف CSV، مما يسهل الوصول إليها وتحليلها ومشاركتها.
المطالبات المستخدمة في هذا التدفق
فيما يلي قائمة كاملة بجميع المطالبات المستخدمة في هذا التدفق لتحقيق وظائفه. المطالبات هي التعليمات المعطاة لنموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الاستجابات أو تنفيذ الإجراءات. تقود الذكاء الاصطناعي في فهم نية المستخدم وتوليد مخرجات ذات صلة.
وكيل استدعاء الأدوات
مطالبة الوكيل لإدارة وتحليل بيانات البريد الإلكتروني والمراسلات.
أنت مساعد ذكاء اصطناعي متقدم مكلف بإدارة بيانات البريد الإلكتروني والمراسلات بكفاءة. تشمل مهامك الرئيسية ثلاث نقاط: مراجعة وتنظيم بيانات البريد الإلكتروني، واستخراج وهيكلة البيانات ذات الصلة. يجب أن تقدم نظرة عامة شاملة بناءً على رسائل البريد الإلكتروني والملفات المرفقة.
المطالبة
قالب مطالبة لتحويل البيانات إلى إخراج منظم ومفصل.
حوّل البيانات المقدمة إلى إخراج منظم بأكبر قدر ممكن من التفاصيل
---GENERAL INFORMATION---
{input}
---
---DATA FROM ATTACHED FILES---
{context}
---
المكونات المستخدمة في هذا التدفق
فيما يلي قائمة كاملة بجميع المكونات المستخدمة في هذا التدفق لتحقيق وظائفه. المكونات هي كتل البناء لكل تدفق ذكاء اصطناعي. تتيح لك إنشاء تفاعلات معقدة وأتمتة المهام من خلال ربط وظائف مختلفة. كل مكون يخدم غرضاً محدداً، مثل التعامل مع مدخلات المستخدم أو معالجة البيانات أو التكامل مع الخدمات الخارجية.
إدخال الدردشة
مكوّن إدخال الدردشة في FlowHunt يطلق تفاعلات المستخدم من خلال التقاط الرسائل من ساحة اللعب. يعمل كنقطة البداية للتدفقات، مما يتيح لسير العمل معالجة المدخلات النصية وتلك المستندة إلى الملفات.
مسترجع الملفات
يسمح لك مكون مسترجع الملفات في FlowHunt بجلب الملفات إلى سير العمل الخاص بك وتحويلها إلى مستندات لمزيد من المعالجة. يدعم استراتيجيات للتعامل مع مستندات متعددة ويمكنه استخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على الصور داخل الملفات، مما يجعله مثاليًا لاستخراج وتحويل المعلومات من مجموعة واسعة من أنواع الملفات.
مكوّن البرومبت في FlowHunt
تعرّف على كيفية استخدام مكوّن البرومبت في FlowHunt لتعريف دور وسلوك روبوت الذكاء الاصطناعي الخاص بك، مما يضمن ردودًا ذات صلة وشخصية. خصص البرومبت والقوالب لخلق تدفقات دردشة فعّالة وواعية بالسياق.
وكيل استدعاء الأدوات
استكشف وكيل استدعاء الأدوات في FlowHunt—مكون متقدم في سير العمل يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من اختيار واستخدام الأدوات الخارجية بذكاء للإجابة على الاستفسارات المعقدة. مثالي لبناء حلول ذكاء اصطناعي ذكية تتطلب استخدامًا ديناميكيًا للأدوات، واستدلالًا تكراريًا، ودمجًا مع عدة مصادر.
مكوّن سجل الدردشة
يتيح مكون سجل الدردشة في FlowHunt للروبوتات تذكر الرسائل السابقة، مما يضمن محادثات متسقة وتجربة عملاء محسنة مع تحسين استخدام الذاكرة والرموز.
Urlcontent
جيميني LLM
يدعم FlowHunt عشرات نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Google Gemini. تعلّم كيفية استخدام Gemini في أدوات الذكاء الاصطناعي والدردشات، التبديل بين النماذج، والتحكم في الإعدادات المتقدمة مثل الرموز ودرجة الحرارة.
مولد المخرجات المهيكلة
يتيح لك مكون مولد المخرجات المهيكلة إنشاء بيانات دقيقة ومهيكلة من أي مطالبة إدخال باستخدام نموذج LLM الذي تختاره. حدد بالضبط الحقول وتنسيق المخرجات الذي تريده، مما يضمن استجابات متسقة وموثوقة لسير العمل المتقدم للذكاء الاصطناعي.
إخراج CSV
أنشئ ملفات CSV بسهولة ضمن سير العمل المؤتمت باستخدام مكون CSV Output. حوّل البيانات المنظمة إلى صيغة CSV قابلة للتنزيل—مثالية لتصدير النتائج، ومشاركة البيانات، أو التكامل مع الأنظمة الخارجية.
وصف التدفق
الغرض والفوائد
تم تصميم سير العمل هذا لأتمتة استخراج وهيكلة وإدارة البيانات من رسائل البريد الإلكتروني والمستندات المرتبطة بها مثل المرفقات والروابط. يستفيد من النماذج اللغوية المتقدمة وهندسة المطالبات لمعالجة المعلومات غير المنظمة وإخراج ملخصات منظمة، مما يجعله مفيدًا بشكل خاص لمهام مثل تصنيف البريد الإلكتروني، دعم العملاء، أو استخراج البيانات على نطاق واسع من قنوات التواصل.
نظرة عامة
يربط هذا التدفق بين عدة مكونات تتعامل مع مدخلات المستخدم، واسترجاع محتوى الملفات والروابط، وبناء المطالبات، ومعالجة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، والتفكير عبر الوكيل، وإخراج البيانات المنظمة. وتتمثل فوائده الرئيسية في القابلية للتوسع، والأتمتة، والقدرة على التعامل مع مهام استخراج بيانات معقدة أو ضخمة الحجم مع تدخل يدوي ضئيل.
العملية خطوة بخطوة
1. مدخلات المستخدم والمرفقات
- مدخلات الدردشة: يبدأ سير العمل بقبول مدخلات المستخدم (بريد إلكتروني أو رسالة) مع إمكانية إرفاق ملفات عبر واجهة الدردشة.
- مستخرج الملفات: تتم معالجة أي ملفات مرفقة لاستخراج محتواها النصي، باستخدام تقنيات مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عند الحاجة وحدود الرموز لضمان الكفاءة.
2. إثراء السياق
مستخرج الروابط: يمكن لسير العمل أيضًا استرجاع محتوى من الروابط المحددة، وتحليل وتقسيم المعلومات لاستخدامها لاحقًا. ويعد ذلك مفيدًا عندما تشير رسائل البريد الإلكتروني إلى مصادر خارجية أو قواعد معرفية.
سجل الدردشة: يحتفظ النظام بذاكرة لآخر 5 رسائل دردشة (حتى 800 رمز)، ما يوفر سياقاً لفهم أفضل واستمرارية.
3. هندسة المطالبات
قوالب المطالبات: يستخدم سير العمل قوالب لبناء مطالبات ديناميكية للنموذج اللغوي الكبير والوكيل، بحيث تدمج:
- محتوى البريد الإلكتروني/الرسالة
- محتوى الملفات المستخرجة
- سجل الدردشة للسياق
- تعليمات على مستوى النظام
تم تصميم هذه المطالبات لتعظيم قدرة النموذج اللغوي الكبير على فهم وهيكلة المعلومات الواردة.
4. تنسيق النماذج والوكيل
Google Gemini LLM: يستخدم سير العمل Gemini 2.5 Flash لفهم وتوليد اللغة بجودة عالية، مع تعيين درجة العشوائية إلى 0 لضمان نتائج محددة.
وكيل استدعاء الأدوات: يتلقى وكيل متقدم المطالبة المركبة وسجل الدردشة والأدوات (مثل مستخرجي الملفات/الروابط) لـ:
- مراجعة وتنظيم بيانات البريد الإلكتروني
- استخراج وهيكلة المعلومات ذات الصلة
- تقديم نظرة شاملة بناءً على رسائل البريد الإلكتروني والملفات المرفقة
- استخدام المعرفة الخارجية عبر الأدوات إذا لزم الأمر
يتم توجيه الوكيل برسالة نظام للتركيز على الكفاءة وهيكلة البيانات.
5. الهيكلة والإخراج
مولد الإخراج المنظم: يتم تمرير استجابة الوكيل، مع السياق الإضافي، عبر مطالبة ونموذج لغوي آخر (أيضًا Gemini) لإنتاج إخراج منظم. الحقول المطلوبة هي:
- اسم المستخدم: اسم المستخدم
- البريد الإلكتروني: بريد المريض الإلكتروني
- الرسالة: الرسالة المذكورة في البريد الإلكتروني
إخراج CSV: ثم يتم تصدير البيانات المنظمة كملف CSV، مما يسهل معالجتها أو تحليلها أو استيرادها إلى أنظمة أخرى.
6. تغذية راجعة للمستخدم
- إخراج الدردشة: يوفر سير العمل أيضًا نظرة الوكيل وإجاباته كاستجابة دردشة، لضمان حصول المستخدم على تغذية راجعة فورية.
جدول ملخص المكونات
| المكون | الدور |
|---|---|
| مدخلات الدردشة | يجمع رسائل المستخدم والمرفقات |
| مستخرج الملفات | يستخرج النص من المستندات المرفوعة |
| مستخرج الروابط | يسترجع ويعالج محتوى الروابط المحددة |
| سجل الدردشة | يحتفظ بسياق الرسائل الحديثة |
| قالب المطالبة | يبني المطالبات ديناميكيًا للنموذج/الوكيل |
| نموذج Gemini LLM | يعالج المطالبات وينتج الردود |
| وكيل استدعاء الأدوات | ينظم الأدوات والنماذج لاستخراج/هيكلة البيانات |
| مولد الإخراج المنظم | يصيغ المعلومات المستخرجة في كائن منظم |
| إخراج CSV | يصدر البيانات المنظمة بتنسيق CSV |
| إخراج الدردشة | يعرض استجابة الوكيل في الدردشة |
حالات الاستخدام والفوائد
- القابلية للتوسع: يؤتمت استخراج وهيكلة البيانات المتكررة من البريد الإلكتروني والمستندات، مما يقلل الجهد اليدوي.
- الاتساق: يستخدم النماذج والقوالب لتحقيق معالجة موحدة عبر كميات كبيرة من البيانات.
- القابلية للتوسعة: يتكيف بسهولة مع أنواع مدخلات جديدة (ملفات، روابط) وأنواع إخراج مختلفة (كائنات منظمة، CSV).
- الأتمتة: مناسب لدعم العملاء، معالجة السجلات الطبية، أو أي سير عمل يتطلب بيانات منظمة من مصادر غير منظمة.
لماذا هذا سير العمل مفيد
يقلل سير العمل هذا بشكل كبير الوقت والجهد اللازمين لاستخراج بيانات منظمة وقابلة للاستخدام من رسائل البريد الإلكتروني ومرفقاتها. إنه قابل للتوسع بدرجة عالية—يستطيع التعامل مع عدة رسائل وأنواع ملفات دفعة واحدة—ويؤتمت عملية كانت تتطلب جهدًا بشريًا كبيرًا. من خلال دمج النماذج اللغوية المتقدمة، ووكلاء الأدوات، وهندسة المطالبات، يضمن هذا النظام دقة عالية ومرونة، مما يجعله أداة قوية للشركات والمؤسسات التي تسعى لتبسيط تدفقات معالجة المعلومات.
دعنا نبني فريق الذكاء الاصطناعي الخاص بك
نحن نساعد الشركات مثل شركتك في تطوير روبوتات الدردشة الذكية، وخوادم MCP، وأدوات الذكاء الاصطناعي أو أنواع أخرى من أتمتة الذكاء الاصطناعي لاستبدال البشر في المهام المتكررة في مؤسستك.
اعرف المزيد
أتمتة الردود على رسائل البريد الإلكتروني في Outlook بواسطة الذكاء الاصطناعي
قم بأتمتة الردود الاحترافية على رسائل البريد الإلكتروني في Outlook باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي يستفيد من مصادر المعرفة التنظيمية. يتم استقبال الرسائل الواردة وتح...
3 دقيقة قراءة
مساعد البريد الإلكتروني الذكي لـ Gmail
قم بأتمتة إدارة صندوق بريد Gmail باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي يقرأ الرسائل الواردة، ويعتمد على قاعدة معرفتك لصياغة ردود احترافية، ويمكنه إرسال الرسائل أو إضافة أو...
3 دقيقة قراءة
وكيل دعم العملاء بالذكاء الاصطناعي مع قاعدة معرفة وإثراء عبر API
يعمل هذا التدفق الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي على أتمتة دعم العملاء من خلال دمج البحث في قاعدة المعرفة الداخلية، واسترجاع المعرفة من مستندات Google، والتكامل ...
5 دقيقة قراءة