Begrüßungsnachricht
Zeigt dem Nutzer eine Begrüßungsnachricht und kurze Anweisungen zum Google Docs Research Assistant und dessen Funktionen an.
KI Google Docs Research Assistant
Dieser KI-gestützte Workflow extrahiert spezifische Informationen aus einem Google-Dokument und erweitert diese durch Recherchen über Quellen wie Google Search, Wikipedia und URLs. Ideal für Nutzer, die schnelle, kontextbezogene Antworten wünschen, die interne Dokumente mit aktuellem Webwissen kombinieren.
Flows
So funktioniert der KI-Flow
- Nutzer startet Recherche-Anfrage.
- Der Nutzer beginnt einen Chat und sendet eine Anfrage zusammen mit einem Google-Dokument zur Analyse.
- Inhalt aus Google-Dokument extrahieren.
- Das System ruft gezielte Informationen oder Inhalte aus dem bereitgestellten Google-Dokument ab.
- Mit KI-Recherche-Agent erweitern.
- Ein KI-Recherche-Agent nutzt mehrere Tools—Google Search, Wikipedia und URL-Content-Retriever—um zusätzlichen Kontext zu sammeln und die extrahierten Informationen zu validieren oder zu erweitern.
- Kombinieren und Antwort generieren.
- Der KI-Agent fasst die Erkenntnisse aus dem Google-Dokument und externen Quellen zu einer umfassenden Antwort zusammen.
- Ergebnisse dem Nutzer präsentieren.
- Der Workflow liefert die recherchierten und angereicherten Informationen im Chat-Interface an den Nutzer zurück.
In diesem Flow verwendete Prompts
System-Prompt für Tool Calling Agent
Systemnachricht, die den KI-Agenten anweist, wie der Google Docs Retriever und Recherchetools genutzt werden, um Nutzeranfragen zu beantworten.
In diesem Flow verwendete Komponenten
Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.
Chat-Öffnungs-Trigger
Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.
ChatInput
Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.
Chat-Ausgabe
Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.
Nachrichten-Widget
Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.
Chatverlauf-Komponente
Die Chatverlauf-Komponente in FlowHunt ermöglicht es Chatbots, sich an vorherige Nachrichten zu erinnern. So werden zusammenhängende Gespräche und ein verbessertes Kundenerlebnis gewährleistet, während Speicher und Token-Nutzung optimiert werden.
Google Docs Retriever
Integrieren Sie Ihre Workflows mit Google Docs mithilfe der Google Docs Retriever-Komponente – holen Sie nahtlos Dokumenteninhalte zur Nutzung in Automatisierungen, Chatbots oder Wissens-Workflows ab. Ideal, um auf Ihre Google Docs in FlowHunt-Flows zuzugreifen, sie zu verarbeiten und zu nutzen.
Tool Calling Agent
Entdecken Sie den Tool Calling Agent in FlowHunt – eine fortschrittliche Workflow-Komponente, die es KI-Agenten ermöglicht, externe Tools intelligent auszuwählen und zu nutzen, um komplexe Anfragen zu beantworten. Perfekt für den Aufbau intelligenter KI-Lösungen, die dynamische Tool-Nutzung, iteratives Denken und die Integration mehrerer Ressourcen erfordern.
GoogleSearch-Komponente
Die GoogleSearch-Komponente von FlowHunt verbessert die Genauigkeit von Chatbots durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ermöglicht den Zugriff auf aktuelles Wissen von Google. Steuern Sie die Ergebnisse mit Optionen wie Sprache, Land und Abfrage-Präfixen für präzise und relevante Ausgaben.
URL-Retriever
Entsperren Sie Webinhalte in Ihren Workflows mit der URL-Retriever-Komponente. Extrahieren und verarbeiten Sie mühelos Text und Metadaten aus beliebigen URL-Listen – einschließlich Webartikeln, Dokumenten und mehr. Unterstützt erweiterte Optionen wie OCR für Bilder, selektive Metadatenextraktion und anpassbares Caching, was sie ideal für den Aufbau wissensreicher KI-Flows und Automatisierungen macht.
Wikipedia-Tool
Chatten Sie mühelos mit jeder Wikipedia-Seite mithilfe der AI Agents von FlowHunt. Erhalten Sie prägnante Zusammenfassungen, Quellverweise und verwandeln Sie stundenlange Recherche in interaktive Einblicke.
Flow-Beschreibung
Zweck und Vorteile
Google Docs KI-Agent Researcher Workflow
Dieser Workflow mit dem Titel Google Docs KI-Agent Researcher wurde entwickelt, um Nutzern dabei zu helfen, effizient Informationen aus einem Google-Dokument zu extrahieren und diese anschließend mithilfe von KI-Recherchetools zu erweitern, zu validieren oder anzureichern. Er automatisiert die Kombination von Dokumentenabruf mit fortschrittlichen Recherchefähigkeiten und ist für alle wertvoll, die tiefere Einblicke aus ihren Dokumenten benötigen oder schnelle Faktenprüfung und Kontextgewinnung wünschen.
Überblick über den Workflow
Nach dem Start begrüßt der Workflow den Nutzer und wartet auf dessen Anfrage. Der Nutzer gibt einen Prompt ein (also, wonach er sucht) und hängt optional ein Google-Dokument an. Das System ruft dann den Inhalt des Google-Dokuments ab und analysiert ihn mithilfe eines KI-Agents. Dieser Agent ist mit mehreren Tools ausgestattet, darunter:
- Google Docs Retriever: Extrahiert Inhalte aus dem bereitgestellten Google-Dokument.
- Google Search: Führt Websuchen durch, um weitere relevante Informationen zu finden.
- URL-Content-Retriever: Ruft Inhalte von bestimmten URLs ab und analysiert diese.
- Wikipedia Tool: Beantwortet allgemeine Fragen und liefert Hintergrundinformationen.
- Chatverlauf: Hält den Chatverlauf für kontextbezogene Antworten bereit.
Der KI-Agent kombiniert diese Quellen, um die gewünschten Informationen zu extrahieren, sie anzureichern und die Ergebnisse im Chat-Interface an den Nutzer zurückzugeben.
Ablauf Schritt für Schritt
| Schritt | Aktion | Tool/Komponente | Zweck |
|---|---|---|---|
| 1 | Nutzer öffnet Chat | Chat Opened Trigger & Message Widget | Zeigt Begrüßung und Anweisungen an |
| 2 | Nutzer sendet Anfrage und/oder hängt Google Doc an | Chat Input | Erfasst Nutzeranfrage und Dokument |
| 3 | Chatverlauf wird gepflegt | Chat History | Unterstützt kontextbezogene Antworten |
| 4 | Inhalt des Google Docs wird abgerufen | Google Docs Retriever | Stellt den Dokumenteninhalt dem KI-Agenten zur Verfügung |
| 5 | KI-Agent verarbeitet Anfrage | Tool Calling Agent | Nutzt alle Recherchetools, um die Antwort zu finden, analysieren und synthetisieren |
| 6 | Agent nutzt externe Tools | Google Search, URL Retriever, Wikipedia | Erweitert, validiert und bereichert die Informationen |
| 7 | Endgültige Antwort wird angezeigt | Chat Output | Präsentiert die Ergebnisse im Chat-Interface |
Zusammenspiel der Tools
- Der Tool Calling Agent agiert als zentrales Gehirn und steuert, welche Tools je nach Nutzeranfrage genutzt werden.
- Der Agent kann gezielt Informationen aus dem Google-Dokument extrahieren und bei Bedarf Websuchen durchführen oder Inhalte von URLs abrufen, um Kontext zu gewinnen oder Fakten zu überprüfen.
- Über Wikipedia kann der Agent allgemeinen Hintergrund liefern oder weiter gefasste Fragen zur Nutzeranfrage beantworten.
Beispielanwendungen
- Wissenschaftliche Recherche: Eine Definition, Behauptung oder Referenz aus einem geteilten Google Doc extrahieren und herausfinden, wie diese in wissenschaftlichen Quellen und im Web diskutiert oder validiert wird.
- Marktanalyse: Einen Firmennamen oder eine Statistik aus einem Bericht extrahieren und die neuesten Nachrichten, Wikipedia-Hintergrund und weitere Online-Erwähnungen erhalten.
- Faktencheck: Behauptungen oder Fakten aus einem Dokument durch Vergleich mit aktuellen Web- und Wikipedia-Daten prüfen.
Vorteile für Skalierung und Automatisierung
Dieser Workflow ist besonders nützlich, um wiederkehrende Recherche- oder Dokumentenanalyseaufgaben zu skalieren, da er:
- Zeit spart: Automatisiert die Informationsgewinnung und Recherche und reduziert manuellen Aufwand.
- Genauigkeit sichert: Vergleicht Dokumenteninhalte mit verlässlichen Online-Quellen zur Validierung.
- Mehr Einblicke liefert: Bietet angereicherte Antworten durch die Kombination von Dokumenten-, Web- und Enzyklopädiewissen.
- Kollaboration unterstützt: Ideal für Teams, die Dokumente teilen und diskutieren möchten, da die gesamte Recherche in einer einheitlichen Chatumgebung stattfindet.
Übersichtstabelle der Hauptkomponenten
| Komponente | Funktionalität |
|---|---|
| Chat Input/Output | Nutzeroberfläche für Anfragen und Antworten |
| Message Widget | Zeigt Begrüßungs- und Anleitungstexte an |
| Chat History | Hält Konversationskontext bereit |
| Google Docs Retriever | Extrahiert Dokumenteninhalte |
| Google Search | Findet relevante Webinhalte |
| URL Retriever | Holt Inhalte von bestimmten URLs |
| Wikipedia Tool | Liefert Faktenhintergrund und Erklärungen |
| Tool Calling Agent | Koordiniert alle Tools und synthetisiert die Antwort |
Durch die Automatisierung sowohl der Extraktion als auch der Anreicherung von Informationen ermöglicht dieser Workflow den Nutzern, mehr Wert aus ihren Dokumenten zu ziehen – schneller und mit mehr Sicherheit.
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