KI-Generator
Generiert Text mithilfe eines LLM-Modells mit einem individuellen Systemprompt.
if there are multiple links that are the same please include one of them and let the user know that the process is completed.
Dieser KI-gesteuerte Workflow reichert Lead-Daten in Google Sheets an, indem fehlende LinkedIn-Profile, Jobtitel und Branchen automatisch aus dem Web mithilfe von Such- und KI-Agenten abgerufen werden. Das Sheet wird mit den angereicherten Informationen aktualisiert, wodurch der Prozess der Lead-Anreicherung für Vertriebs- und Marketingteams optimiert wird.
Flows
Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.
Generiert Text mithilfe eines LLM-Modells mit einem individuellen Systemprompt.
if there are multiple links that are the same please include one of them and let the user know that the process is completed.
Agentensystem-Prompt zur Überprüfung der Google Sheet-Spalten und deren Aktualisierung, falls erforderlich.
use the google sheet retriever and check if the document has a "LinkedIn", "Job Title", "Industry" column if not add them to the document.
KI-Agent mit der Aufgabe, den LinkedIn-Link einer Person zu finden und auszugeben.
Backstory: Data enricher
Goal: You should Find the persons LinkedIn and output the LinkedIn page link.
Role: data enricher
KI-Agent mit der Aufgabe, den Jobtitel einer Person basierend auf deren LinkedIn zu finden und auszugeben.
Backstory: Data enricher
Goal: You should Find the persons job title based on their LinkedIn and output that.
Role: data enricher
KI-Agent mit der Aufgabe, die Branche einer Person mithilfe verfügbarer Tools zu finden und auszugeben.
Backstory: Data enricher
Goal: You should Find the persons job Industry based on tools at your disposal.
Role: data enricher
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.
Integrieren Sie Ihre Google Sheets mit FlowHunt-Workflows mithilfe der Google Sheets Retriever-Komponente. Erfassen und nutzen Sie mühelos Tabellendaten als Teil Ihrer Automatisierung, um dynamische, datengetriebene Prozesse und fortschrittliche Workflow-Logik zu ermöglichen.
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.
Fügen Sie ganz einfach eine neue Spalte zu jedem Google Sheets-Dokument innerhalb Ihres automatisierten Workflows hinzu. Mit dieser Komponente können Sie Spaltennamen und Werte angeben und Ihre Tabelle nahtlos mit neuen Daten aktualisieren – ideal für dynamisches Datenmanagement und Integrationsaufgaben.
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.
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.
Schalten Sie benutzerdefinierte Workflows mit der Komponente 'Benutzerdefinierter Auslöser' in FlowHunt frei. Mit dieser Komponente können Nutzer spezifische Auslösepunkte innerhalb ihres Flows definieren und so maßgeschneiderte Aktionen basierend auf benutzerdefinierten Ereignissen oder Eingaben ermöglichen. Unverzichtbar für den Aufbau interaktiver und flexibler Automatisierungs-Workflows.
Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.
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.
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.
Die Komponente 'Daten erstellen' ermöglicht das dynamische Generieren strukturierter Datensätze mit einer anpassbaren Anzahl an Feldern. Ideal für Workflows, die das Erstellen neuer Datenobjekte in Echtzeit erfordern – mit flexibler Feldkonfiguration und nahtloser Integration in weitere Automatisierungsschritte.
Die Iterator-Komponente in FlowHunt automatisiert wiederkehrende Aufgaben, indem sie für jedes Element in einer Liste einen Subflow oder externen Flow ausführt. Ideal für die Stapelverarbeitung, Datenanreicherung oder das Anwenden derselben Logik auf mehrere Eingaben; sie unterstützt anpassbare Parallelität und erweiterte Optionen für eine flexible Workflow-Automatisierung.
Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.
Flow-Beschreibung
Dieser Workflow automatisiert die Anreicherung von Outreach-Daten, die in einem Google Sheet gespeichert sind. Er ist darauf ausgelegt, fehlende Informationen wie LinkedIn-Profile, Jobtitel und Branchen für Kontakte in Ihrer Tabelle automatisch zu finden, indem er KI-Agenten, Google-Suche und dynamische Datenmanipulation nutzt. Der Prozess ruft diese Daten nicht nur ab, sondern aktualisiert Ihr Google Sheet entsprechend. Diese Lösung ist besonders wertvoll für die Skalierung und Automatisierung von Datenanreicherungsaufgaben, beseitigt manuelle Recherche und stellt sicher, dass Ihre Outreach-Listen stets aktuell und umfassend sind.
Benutzerinteraktion & Initialisierung
Google Sheet-Abruf & Vorbereitung
Datenanreicherungsprozess (Iterativ für jede Zeile)
Automatisierung & KI-Integration
Ausgabe & Benutzer-Feedback
Schritt | Komponentenname | Zweck |
---|---|---|
1 | Button Widget, Chat Input/Output | Benutzerinteraktion und Start des Prozesses |
2 | Google Sheets Retriever | Ruft Kontaktdaten aus dem angegebenen Google Sheet ab |
3 | Tool Calling Agent | Prüft/erstellt erforderliche Spalten (“LinkedIn”, usw.) |
4 | Iteratoren | Verarbeitet jede Zeile/jeden Kontakt einzeln |
5 | KI-Agenten + Google-Suche + URL Retriever | Findet LinkedIn-URLs, Jobtitel und Brancheninformationen |
6 | Create Data | Strukturiert die neuen Informationen für jeden Kontakt |
7 | Google Sheets Updater | Schreibt angereicherte Daten in die entsprechenden Sheet-Spalten |
8 | Chat Outputs, Notizen | Gibt Feedback, Anweisungen und Statusmeldungen aus |
LinkedIn-Profile finden:
Für jeden Kontakt nutzt ein KI-Agent die Google-Suche (und optional das Parsen von Webseiten), um die wahrscheinlichste LinkedIn-URL zu finden. Wenn mehrere Links gefunden werden, wählt der Agent den besten aus und informiert den Benutzer.
Jobtitel extrahieren:
Sobald ein LinkedIn-Profil gefunden wurde, extrahiert oder interpretiert der KI-Agent den Jobtitel aus dem Profilseiteninhalt.
Branche bestimmen:
Der Agent bestimmt die Branche des Kontakts, entweder über LinkedIn oder andere öffentlich zugängliche Quellen.
Google Sheet aktualisieren:
Für jede erfolgreiche Anreicherung schreibt der Workflow die neuen Daten (LinkedIn, Jobtitel, Branche) direkt in die entsprechende Zeile und Spalte im Google Sheet.
Nachfolgend eine vereinfachte Darstellung der Automatisierungslogik:
flowchart TD
Start([User clicks Start / uploads Sheet])
GetSheet([Retrieve Google Sheet data])
CheckColumns([Ensure LinkedIn/Job Title/Industry columns exist])
ForEachRow([For each row in Sheet])
SearchLinkedIn([AI agent finds LinkedIn URL])
ExtractJobTitle([AI agent extracts Job Title])
DetermineIndustry([AI agent determines Industry])
UpdateSheet([Update Sheet with new data])
NotifyUser([Provide feedback to user])
Start --> GetSheet --> CheckColumns --> ForEachRow
ForEachRow --> SearchLinkedIn --> ExtractJobTitle --> DetermineIndustry --> UpdateSheet
UpdateSheet --> NotifyUser
Skalierbarkeit:
Teams können damit tausende Kontakte effizient anreichern und so große, hochwertige Outreach-Datenbanken pflegen.
Automatisierung:
Sämtliche Recherche- und Dateneingabeschritte sind automatisiert, wodurch personelle Ressourcen für wertschöpfende Tätigkeiten frei werden.
Konsistenz & Datenqualität:
Stellt sicher, dass jeder Kontakt vollständige Informationen enthält und verbessert so die Personalisierung und Zielgenauigkeit im Outreach.
Flexibilität:
Der modulare Aufbau (Trigger, Iteratoren, KI-Agenten, Datenersteller) ermöglicht eine einfache Anpassung oder Erweiterung für andere Anreicherungsszenarien.
Zusammenfassung:
Dieser Workflow ist eine robuste, skalierbare Automatisierung zur Anreicherung von Outreach-Daten in Google Sheets mit aktuellen LinkedIn-Profilen, Jobtiteln und Brancheninformationen. Er kombiniert nahtlos KI-Agenten, Websuche und Tabellenautomatisierung, um Zeit zu sparen, die Outreach-Effektivität zu steigern und eine hohe Datenqualität in Ihren Kontaktlisten zu gewährleisten.
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