Opis przepływu
Cel i korzyści
Przegląd
Ten workflow wdraża asystenta AI opartego na Google Sheets, zaprojektowanego do odpowiadania na pytania użytkownika wyłącznie z wykorzystaniem informacji z dostarczonego arkusza Google. System zapewnia wiarygodne, oparte na dokumencie odpowiedzi i unika wprowadzania jakichkolwiek informacji, których nie ma w dostarczonym arkuszu. Workflow jest modułowy, skalowalny i nadaje się do automatyzacji zadań związanych z odpowiadaniem na pytania na podstawie dokumentów, co czyni go przydatnym w zarządzaniu wiedzą, wsparciu klienta oraz wewnętrznym wyszukiwaniu w dokumentach.
Struktura workflow
Workflow składa się z następujących głównych komponentów:
| Nazwa węzła | Cel |
|---|
| Chat Input | Przyjmuje zapytania użytkownika i przesyłane pliki. |
| Message Widget | Wyświetla użytkownikowi wiadomość powitalną (lub informacyjną). |
| Chat Output | Pokazuje odpowiedzi użytkownikowi, w tym wiadomości powitalne i odpowiedzi AI. |
| Chat History | Utrzymuje krótką pamięć ostatnich wymian czatu, aby zapewnić kontekst agentowi AI. |
| Google Sheets Retriever | Pobiera zawartość wskazanego arkusza Google i przygotowuje ją jako narzędzie do pobierania. |
| Tool Calling Agent | Komponent AI, który odpowiada na pytania użytkownika, korzystając tylko z arkusza Google jako bazy wiedzy. |
Połączenia w przepływie łączą te węzły, zapewniając płynny przepływ danych od wejścia użytkownika, przez pobieranie dokumentu i rozumowanie AI, do wyjścia dla użytkownika.
Logika krok po kroku
Wiadomość powitalna i przechwycenie wejścia
- Gdy użytkownik uruchamia asystenta, Message Widget wyświetla konfigurowalną wiadomość powitalną, instruującą o przesłaniu lub wyborze dokumentu oraz zadaniu pytania.
- Węzeł Chat Input przechwytuje zapytania użytkownika (tekst lub przesłane pliki) i przekazuje je do workflow.
Pobieranie dokumentu
- Węzeł Google Sheets Retriever umożliwia użytkownikowi (lub systemowi) wybór konkretnego arkusza Google (i zakładki), który ma służyć jako źródło informacji. Węzeł pobiera zawartość i udostępnia ją agentowi AI jako “narzędzie”.
Kontekst historii czatu
- Węzeł Chat History zapisuje ostatnie 5 wiadomości (do 800 tokenów), zapewniając kontekst, dzięki czemu AI może udzielać spójniejszych i bardziej kontekstowych odpowiedzi w rozmowach wieloturach.
Rozumowanie AI z ograniczeniami
- Tool Calling Agent to kluczowy komponent AI. On:
- Otrzymuje pytanie użytkownika oraz odpowiednią historię czatu.
- Ma dostęp do arkusza Google jako jedynego narzędzia/źródła wiedzy.
- Jest kierowany szczegółowym systemowym promptem, który wymusza:
- Odpowiedzi muszą być ściśle oparte na treści arkusza.
- Nie wolno korzystać z wiedzy zewnętrznej ani domysłów.
- Jeśli odpowiedzi nie ma, agent musi to jasno zakomunikować.
- Cytowanie odpowiedniego fragmentu jest zalecane dla przejrzystości.
Prezentacja odpowiedzi
- Odpowiedź agenta AI prezentowana jest użytkownikowi przez węzeł Chat Output.
Schemat przepływu (koncepcyjny)
[Wejście użytkownika]
↓
[Wiadomość powitalna] → [Chat Output (powitanie)]
↓
[Chat Input]
↓
[Tool Calling Agent] ← [Chat History]
↑
[Google Sheets Retriever]
↓
[Chat Output (odpowiedź)]
Kluczowe funkcje i korzyści
Ścisłe oparcie o dokument:
Gwarantuje, że wszystkie odpowiedzi AI można zweryfikować w dostarczonym arkuszu Google, co jest kluczowe dla zgodności, wiarygodności i przejrzystości.
Skalowalność i możliwość ponownego użycia:
Modułowa konstrukcja umożliwia podłączanie różnych dokumentów, dostosowywanie ustawień pobierania lub wymianę modelu AI w razie potrzeby.
Automatyczne dostarczanie wiedzy:
Użytkownicy mogą samodzielnie uzyskiwać odpowiedzi na pytania oparte na dokumentach bez ręcznej interwencji, co zmniejsza obciążenie wsparcia i zwiększa dostępność informacji.
Odpowiedzi z uwzględnieniem kontekstu:
Dzięki wykorzystaniu ostatniej historii czatu system lepiej radzi sobie z pytaniami uzupełniającymi i rozmowami wieloturach.
Obsługa błędów:
Jeśli odpowiedzi nie ma w dokumencie, AI jasno to komunikuje, zapobiegając dezinformacji.
Przykładowe zastosowania
- Wewnętrzne Q&A na bazie wiedzy:
Pracownicy mogą zadawać pytania dotyczące polityk firmowych, cenników czy rejestrów projektów przechowywanych w Google Sheets. - Wsparcie klienta:
Klienci otrzymują precyzyjne odpowiedzi na podstawie oficjalnej dokumentacji, np. specyfikacji produktów czy FAQ. - Automatyczne wydobycie danych:
Strukturalne odpowiedzi na doraźne zapytania o dane z arkuszy operacyjnych.
Podsumowanie
Ten workflow automatyzuje proces odpowiadania na pytania wyłącznie na podstawie zawartości wybranego arkusza Google. Dzięki ścisłemu przestrzeganiu wiedzy opartej na dokumencie oraz solidnej, skalowalnej konstrukcji stanowi cenne narzędzie dla organizacji poszukujących dokładnego, audytowalnego i efektywnego dostarczania informacji.
