AI 구글 문서 리서치 어시스턴트

이 AI 기반 워크플로우는 구글 문서에서 특정 정보를 추출한 후, Google 검색, 위키백과, URL 등 다양한 소스를 활용해 추가로 리서치하고 확장합니다. 내부 문서와 최신 웹 지식을 결합해 빠르고 맥락 있는 답변을 원하는 사용자에게 이상적입니다.

AI 플로우 작동 방식 - AI 구글 문서 리서치 어시스턴트

플로우

AI 플로우 작동 방식

사용자가 리서치 요청 시작.
사용자가 채팅을 시작하고 분석할 구글 문서와 함께 쿼리를 제출합니다.
구글 문서에서 콘텐츠 추출.
시스템이 제공된 구글 문서에서 타겟 정보 또는 콘텐츠를 가져옵니다.
AI 리서치 에이전트로 확장.
AI 리서치 에이전트가 Google 검색, 위키백과, URL 콘텐츠 수집기 등 다양한 도구를 활용하여 추가 맥락을 수집하고, 추출된 정보를 검증하거나 보강합니다.
결과 통합 및 응답 생성.
AI 에이전트가 구글 문서와 외부 소스의 결과를 종합하여 포괄적인 답변을 만듭니다.
결과를 사용자에게 제공.
워크플로우가 조사된 풍부한 정보를 채팅 인터페이스에서 사용자에게 전달합니다.

이 플로우에서 사용된 프롬프트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 프롬프트의 완전한 목록입니다. 프롬프트는 AI 모델에게 응답을 생성하거나 작업을 수행하도록 주어지는 지시사항입니다. 이들은 AI가 사용자의 의도를 이해하고 관련된 출력을 생성하도록 안내합니다.

환영 메시지

Google Docs Research Assistant와 그 기능에 대한 간단한 안내와 환영 메시지를 사용자에게 보여줍니다.

                 Google Docs Research Assistant에 오신 것을 환영합니다!
저는 Google Docs Retriever를 사용해 제공하신 구글 문서에서 특정 정보를 추출하고, Google 검색, Reddit, 위키백과 등 다양한 도구를 활용해 더 깊이 리서치해드립니다 🌐. 주제를 탐색하거나 사실을 검증하고 싶을 때 언제든 도와드릴 수 있습니다.

찾으시는 내용을 말씀해 주세요—지금 바로 시작해 볼까요? 🔍✨
            

이 플로우에서 사용된 컴포넌트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 컴포넌트의 완전한 목록입니다. 컴포넌트는 모든 AI 플로우의 구성 요소입니다. 다양한 기능을 연결하여 복잡한 상호작용을 만들고 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 각 컴포넌트는 사용자 입력 처리, 데이터 처리 또는 외부 서비스와의 통합과 같은 특정 목적을 가지고 있습니다.

채팅 시작 트리거

채팅 시작 트리거 컴포넌트는 채팅 세션이 시작될 때를 감지하여 사용자가 채팅을 열자마자 워크플로우가 즉시 반응할 수 있도록 합니다. 이는 초기 채팅 메시지로 플로우를 시작하므로, 반응형 인터랙티브 챗봇을 구축하는 데 필수적입니다.

채팅 입력

FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다.

채팅 출력

FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.

메시지 위젯

메시지 위젯 컴포넌트는 워크플로우 내에서 사용자 지정 메시지를 표시합니다. 사용자를 환영하거나, 안내를 제공하거나, 중요한 정보를 보여주는 데 이상적이며, 마크다운(Markdown) 형식을 지원하고 세션당 한 번만 표시되도록 설정할 수 있습니다.

채팅 기록 컴포넌트

FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다.

Google Docs 검색기

Google Docs Retriever 컴포넌트를 사용하여 Google Docs와 워크플로우를 통합하세요. 자동화, 챗봇 또는 지식 워크플로우에서 문서 콘텐츠를 원활하게 가져올 수 있습니다. FlowHunt 플로우 내에서 Google Docs에 접근, 처리, 활용하기에 이상적입니다.

툴 콜링 에이전트

FlowHunt의 툴 콜링 에이전트를 살펴보세요—AI 에이전트가 외부 도구를 지능적으로 선택하고 사용하여 복잡한 질의를 해결할 수 있게 해주는 고급 워크플로우 구성 요소입니다. 동적 도구 활용, 반복적 추론, 다양한 리소스와의 통합이 필요한 스마트 AI 솔루션 구축에 적합합니다.

GoogleSearch 컴포넌트

FlowHunt의 GoogleSearch 컴포넌트는 검색 기반 생성(RAG)을 활용하여 Google에서 최신 지식을 가져와 챗봇의 정확성을 향상시킵니다. 언어, 국가, 쿼리 접두사 등 다양한 옵션을 통해 결과를 정밀하게 제어할 수 있어, 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공합니다.

URL 검색기

URL Retriever 컴포넌트로 워크플로우에서 웹 콘텐츠를 활용하세요. 웹 기사, 문서 등 모든 URL 목록에서 텍스트와 메타데이터를 손쉽게 추출·처리할 수 있습니다. 이미지용 OCR, 선택적 메타데이터 추출, 맞춤형 캐싱 등 고급 옵션을 지원하여, 지식 중심의 AI 플로우 및 자동화 구축에 적합합니다.

위키피디아 도구

FlowHunt의 AI 에이전트를 활용해 어떤 위키피디아 페이지와도 손쉽게 대화하세요. 간결한 요약, 출처 링크를 받아보며 수 시간의 리서치를 대화형 인사이트로 바꿔줍니다.

플로우 설명

목적과 이점

이 워크플로우 Google Docs AI Agent Researcher는 사용자가 구글 문서에서 정보를 효율적으로 추출하고, AI 리서치 도구를 활용해 해당 정보를 확장, 검증 또는 보강할 수 있도록 설계되었습니다. 문서 검색과 고급 리서치 기능을 결합하는 과정을 자동화하여, 문서에서 더 깊은 인사이트가 필요하거나 신속한 사실 확인 및 맥락 수집이 필요한 모든 이들에게 유용합니다.

워크플로우 개요

워크플로우가 실행되면 사용자를 환영하며 쿼리를 기다립니다. 사용자는 원하는 정보를 입력(프롬프트)하고, 필요에 따라 구글 문서를 첨부할 수 있습니다. 시스템은 구글 문서의 콘텐츠를 추출한 후 AI 에이전트로 분석합니다. 이 에이전트는 다음과 같은 다양한 도구를 갖추고 있습니다:

  • Google Docs Retriever: 제공된 구글 문서에서 콘텐츠를 추출합니다.
  • Google Search: 추가 관련 자료를 찾기 위해 웹 검색을 수행합니다.
  • URL Content Retriever: 특정 URL에서 콘텐츠를 가져와 분석합니다.
  • Wikipedia Tool: 일반적인 질문에 답하고 배경 정보를 제공합니다.
  • Chat Memory: 대화 기록을 유지하여 맥락 인식형 답변을 지원합니다.

AI 에이전트는 이 소스들을 결합하여 요청된 정보를 추출, 보강하여 채팅 인터페이스로 사용자에게 결과를 전달합니다.

단계별 흐름

단계동작도구/컴포넌트목적
1사용자가 채팅 오픈Chat Opened Trigger & Message Widget환영 메시지 및 안내 표시
2사용자가 쿼리 제출 및/또는 구글 문서 첨부Chat Input사용자 프롬프트와 문서 수집
3채팅 기록 유지Chat History맥락 인식형 답변 지원
4구글 문서 콘텐츠 추출Google Docs RetrieverAI 에이전트가 문서 콘텐츠 활용
5AI 에이전트가 요청 처리Tool Calling Agent모든 리서치 도구로 답변 분석·종합
6에이전트가 외부 도구 활용Google Search, URL Retriever, Wikipedia정보 확장, 검증, 보강
7최종 답변 사용자에게 표시Chat Output결과를 채팅 인터페이스에 제공

도구 간 협업 방식

  • Tool Calling Agent가 중심이 되어, 사용자의 쿼리에 따라 적합한 도구들을 호출하고 조율합니다.
  • 에이전트는 구글 문서에서 특정 정보를 추출하고, 필요 시 웹 검색이나 URL에서 콘텐츠를 가져와 추가 맥락을 확보하거나 사실을 교차 확인할 수 있습니다.
  • 위키백과를 통해 쿼리와 관련된 일반적 배경이나 더 넓은 질문에도 답변을 제공합니다.

활용 예시

  • 학술 연구: 공유된 구글 문서에서 정의·주장·참조 등 특정 내용을 추출하고, 학술 자료 및 웹에서 어떻게 논의되는지 검증합니다.
  • 시장 분석: 보고서에서 기업명이나 통계를 추출해 최신 뉴스, 위키백과 배경, 기타 온라인 언급을 확인합니다.
  • 팩트체크: 문서에 제시된 주장이나 사실을 최신 웹 및 위키백과 데이터와 비교해 검증합니다.

확장 및 자동화의 이점

이 워크플로우는 반복적인 리서치나 문서 분석 작업을 대규모로 자동화하는 데 특히 유용합니다.

  • 시간 절약: 정보 추출과 리서치를 자동화해 수작업을 줄입니다.
  • 정확성 보장: 신뢰할 수 있는 온라인 소스와 교차 검증하여 문서 내용을 확인합니다.
  • 인사이트 강화: 문서, 웹, 백과사전 지식을 결합해 풍부한 답변을 제공합니다.
  • 협업 지원: 팀 단위로 문서를 공유·논의할 때, 모든 리서치가 통합된 채팅 환경에서 이뤄집니다.

주요 컴포넌트 요약표

컴포넌트주요 기능
Chat Input/Output쿼리 및 답변을 위한 사용자 인터페이스
Message Widget환영 및 안내 메시지 표시
Chat History대화 맥락 유지
Google Docs Retriever문서 콘텐츠 추출
Google Search관련 웹 콘텐츠 검색
URL Retriever특정 URL에서 콘텐츠 수집
Wikipedia Tool사실 기반 배경 및 설명 제공
Tool Calling Agent모든 도구를 조율하고 답변을 종합

정보의 추출과 보강을 모두 자동화함으로써, 사용자가 문서에서 더 많은 가치를 더 빠르고 자신 있게 얻을 수 있도록 지원합니다.

귀하만의 AI 팀을 구축해 드리겠습니다

우리는 귀하와 같은 기업이 스마트 챗봇, MCP 서버, AI 도구 또는 기타 유형의 AI 자동화를 개발하여 조직 내 반복적인 작업에서 인간을 대체할 수 있도록 도와드립니다.

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