Message de bienvenue
Affiche un message de bienvenue et de brèves instructions à l'utilisateur sur l'assistant de recherche Google Docs et ses capacités.
Assistant de recherche IA pour Google Docs
Ce workflow alimenté par l’IA extrait des informations spécifiques d’un Google Doc puis les développe en effectuant des recherches sur des sources telles que la recherche Google, Wikipédia et des URL. Idéal pour les utilisateurs qui souhaitent des réponses rapides et contextuelles combinant documents internes et connaissances web à jour.
Flux
Comment fonctionne le Flux IA
- L'utilisateur lance une demande de recherche.
- L'utilisateur commence une discussion et soumet une requête accompagnée d'un Google Doc à analyser.
- Extraire le contenu du Google Doc.
- Le système récupère des informations ou du contenu ciblés à partir du document Google fourni.
- Développer avec l'agent de recherche IA.
- Un agent de recherche IA utilise plusieurs outils—Recherche Google, Wikipédia, et récupérateurs de contenu d'URL—pour réunir du contexte supplémentaire et valider ou enrichir les informations extraites.
- Combiner et générer une réponse.
- L'agent IA synthétise les résultats du Google Doc et des sources externes pour fournir une réponse complète.
- Présenter les résultats à l'utilisateur.
- Le workflow renvoie à l'utilisateur les informations recherchées et enrichies via l'interface de chat.
Prompts utilisés dans ce flux
Prompt système de l'agent d'appel d'outils
Message système qui indique à l'agent IA comment utiliser le Google Docs Retriever et les outils de recherche pour répondre aux requêtes des utilisateurs.
Composants utilisés dans ce flux
Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.
Déclencheur d’ouverture de chat
Le composant Déclencheur d’ouverture de chat détecte le début d’une session de chat, permettant aux workflows de réagir instantanément dès qu’un utilisateur ouvre le chat. Il initie les flux avec le premier message, ce qui le rend essentiel pour créer des chatbots interactifs et réactifs.
Entrée de Chat
Le composant Entrée de Chat dans FlowHunt initie les interactions utilisateur en capturant les messages depuis le Playground. Il sert de point de départ pour les flux, permettant au workflow de traiter aussi bien des entrées textuelles que des fichiers.
Sortie de Chat
Découvrez le composant Chat Output dans FlowHunt — finalisez les réponses du chatbot avec des sorties flexibles et multiples. Essentiel pour une finalisation fluide des flux et la création de chatbots IA avancés et interactifs.
Widget de Message
Le composant Widget de Message affiche des messages personnalisés dans votre workflow. Idéal pour accueillir les utilisateurs, fournir des instructions ou afficher toute information importante, il prend en charge la mise en forme Markdown et peut être configuré pour n'apparaître qu'une seule fois par session.
Composant d'Historique de Chat
Le composant d'Historique de Chat dans FlowHunt permet aux chatbots de se souvenir des messages précédents, assurant ainsi des conversations cohérentes et une expérience client améliorée tout en optimisant l’utilisation de la mémoire et des jetons.
Récupérateur Google Docs
Intégrez vos flux de travail avec Google Docs grâce au composant Récupérateur Google Docs—récupérez sans effort le contenu de vos documents pour l'utiliser dans des automatisations, des chatbots ou des flux de gestion des connaissances. Idéal pour accéder, traiter et exploiter vos Google Docs au sein des flux FlowHunt.
Agent d’Appel d’Outils
Découvrez l’Agent d’Appel d’Outils dans FlowHunt — un composant de workflow avancé qui permet aux agents IA de sélectionner et d’utiliser intelligemment des outils externes pour répondre à des requêtes complexes. Parfait pour créer des solutions IA intelligentes nécessitant l’utilisation dynamique d’outils, un raisonnement itératif et l’intégration de multiples ressources.
Composant GoogleSearch
Le composant GoogleSearch de FlowHunt améliore la précision des chatbots grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour accéder à des connaissances à jour depuis Google. Contrôlez les résultats avec des options comme la langue, le pays et les préfixes de requête pour des réponses précises et pertinentes.
Récupérateur d'URL
Débloquez le contenu web dans vos flux de travail avec le composant Récupérateur d'URL. Extrayez et traitez sans effort le texte et les métadonnées de n'importe quelle liste d'URL—including articles web, documents, et plus encore. Prend en charge des options avancées comme l'OCR pour les images, l'extraction sélective de métadonnées et une mise en cache personnalisable, ce qui en fait l'outil idéal pour créer des flux et automatisations IA riches en connaissances.
Outil Wikipedia
Discutez sans effort avec n'importe quelle page Wikipedia grâce aux Agents IA de FlowHunt. Obtenez des résumés concis, des liens vers les sources et transformez des heures de recherche en analyses interactives.
Description du flux
Objectif et avantages
Workflow Assistant de recherche IA pour Google Docs
Ce workflow, intitulé Assistant de recherche IA pour Google Docs, est conçu pour aider les utilisateurs à extraire efficacement des informations d’un document Google puis à développer, valider ou enrichir ces informations à l’aide d’outils de recherche IA. Il automatise la combinaison de la récupération documentaire avec des capacités de recherche avancées, ce qui en fait un outil précieux pour toute personne ayant besoin d’approfondir l’analyse de ses documents ou de vérifier rapidement des faits et de rassembler du contexte.
Présentation du workflow
Au lancement, le workflow accueille l’utilisateur et attend sa requête. L’utilisateur fournit une question (c’est-à-dire ce qu’il recherche) et peut éventuellement joindre un Google Doc. Le système récupère alors le contenu du Google Doc et l’analyse grâce à un agent IA. Cet agent est équipé de plusieurs outils, dont :
- Google Docs Retriever : extrait le contenu du Google Doc fourni.
- Recherche Google : effectue des recherches web pour trouver du matériel pertinent supplémentaire.
- URL Content Retriever : récupère et analyse le contenu de certaines URL.
- Outil Wikipédia : répond aux questions générales et fournit des informations contextuelles.
- Mémoire de chat : maintient l’historique du chat pour des réponses tenant compte du contexte.
L’agent IA combine ces sources pour extraire l’information demandée, l’enrichir, et présenter les résultats à l’utilisateur via l’interface de chat.
Déroulement étape par étape
| Étape | Action | Outil/Composant | Objectif |
|---|---|---|---|
| 1 | L’utilisateur ouvre le chat | Déclencheur d’ouverture de chat & Message Widget | Affiche un message de bienvenue et des instructions |
| 2 | L’utilisateur soumet une requête et/ou joint un Google Doc | Chat Input | Capture la question de l’utilisateur et le document |
| 3 | L’historique du chat est maintenu | Chat History | Favorise des réponses tenant compte du contexte |
| 4 | Le contenu du Google Doc est récupéré | Google Docs Retriever | Met le contenu du document à disposition de l’agent IA |
| 5 | L’agent IA traite la demande | Tool Calling Agent | Utilise tous les outils de recherche pour trouver, analyser et synthétiser la réponse |
| 6 | L’agent exploite les outils externes | Recherche Google, URL Retriever, Wikipédia | Développe, valide et enrichit l’information |
| 7 | Réponse finale affichée à l’utilisateur | Chat Output | Présente les résultats via l’interface de chat |
Comment les outils fonctionnent ensemble
- Le Tool Calling Agent agit comme le cerveau central, orchestrant les outils à utiliser selon la requête de l’utilisateur.
- L’agent peut extraire une information spécifique du Google Doc et, si besoin, effectuer des recherches web ou récupérer du contenu d’URL pour obtenir plus de contexte ou vérifier des faits.
- Grâce à Wikipédia, l’agent peut fournir des informations générales ou répondre à des questions plus larges liées à la requête.
Exemples d’utilisation
- Recherche académique : extraire une définition, une affirmation ou une référence d’un Google Doc partagé et voir comment elle est discutée ou validée dans des sources académiques ou sur le web.
- Analyse de marché : extraire un nom d’entreprise ou une statistique d’un rapport, puis obtenir les dernières actualités, des informations Wikipédia et d’autres mentions en ligne.
- Vérification de faits : valider des affirmations ou des faits présentés dans un document en les comparant aux données actualisées du web et de Wikipédia.
Avantages pour la montée en charge et l’automatisation
Ce workflow est particulièrement utile pour automatiser et faire évoluer des tâches répétitives de recherche ou d’analyse documentaire, car il :
- Fait gagner du temps : automatise l’extraction et la recherche d’informations, réduisant l’effort manuel.
- Assure l’exactitude : recoupe le contenu du document avec des sources fiables en ligne pour validation.
- Enrichit les analyses : fournit des réponses enrichies par la combinaison des connaissances du document, du web et de l’encyclopédie.
- Favorise la collaboration : idéal pour les équipes partageant et discutant des documents, car toute la recherche s’effectue dans un environnement de chat unifié.
Tableau récapitulatif des composants principaux
| Composant | Fonctionnalité |
|---|---|
| Chat Input/Output | Interface utilisateur pour questions et réponses |
| Message Widget | Affiche messages de bienvenue et d’instructions |
| Chat History | Maintient le contexte conversationnel |
| Google Docs Retriever | Extrait le contenu du document |
| Recherche Google | Trouve du contenu web pertinent |
| URL Retriever | Récupère du contenu depuis des URL spécifiques |
| Outil Wikipédia | Fournit un contexte factuel et des explications |
| Tool Calling Agent | Coordonne tous les outils et synthétise la réponse |
En automatisant à la fois l’extraction et l’enrichissement de l’information, ce workflow permet aux utilisateurs de tirer plus de valeur de leurs documents—plus rapidement et avec une plus grande fiabilité.
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