Google Sheets AI-frågeassistent

Översikt

Detta arbetsflöde implementerar en AI-assistent baserad på Google Sheets, utformad för att besvara användarfrågor strikt med information från ett angivet Google Sheet. Systemet säkerställer tillförlitliga, dokumentbaserade svar och undviker att införa information som inte finns i det tillhandahållna bladet. Arbetsflödet är modulärt, skalbart och lämpar sig för att automatisera dokumentbaserad frågebesvarande och support, vilket gör det användbart för kunskapshantering, kundsupport och interna dokumentfrågor.

Arbetsflödets struktur

Arbetsflödet består av följande huvudkomponenter:

Flödets kanter kopplar ihop dessa noder och säkerställer att data flyttas smidigt från användarinmatning, via dokumenthämtning och AI-resonemang, till användarutmatning.

Steg-för-steg-logik

1. Välkomstmeddelande & insamling av inmatning

   • När en användare öppnar assistenten visar en Message Widget ett anpassningsbart välkomstmeddelande med instruktioner om att ladda upp eller välja ett dokument och ställa frågor.
   • Chat Input-noden fångar användarfrågor (text eller filuppladdningar) och skickar dem vidare i arbetsflödet.

2. Dokumenthämtning

   • Google Sheets Retriever-noden låter användaren (eller systemet) välja ett specifikt Google Sheet (och bladflik) som informationskälla. Noden hämtar innehållet och gör det tillgängligt som ett “verktyg” för AI-agenten.

3. Chatthistorik som kontext

   • Chat History-noden registrerar de 5 senaste meddelandena (upp till 800 token) som kontext, vilket gör det möjligt för AI:n att ge mer sammanhängande och kontextmedvetna svar i flerstegssamtal.

4. AI-resonemang med begränsningar

   • Tool Calling Agent är den centrala AI-komponenten. Den:
     • Tar emot användarens fråga och relevant chatthistorik.
     • Har tillgång till Google Sheet som enda verktyg/kunskapskälla.
     • Styrs av en detaljerad systemprompt som säkerställer:
       • Svar måste vara strikt baserade på bladets innehåll.
       • Ingen extern kunskap eller antaganden är tillåtna.
       • Om svaret inte finns måste agenten säga det.
       • Citat av relevanta avsnitt uppmuntras för transparens.

5. Presentera svaret

   • AI-agentens svar visas till användaren via en Chat Output-nod.

Flödesdiagram (konceptuellt)

[Användarinmatning] 
   ↓
[Välkomstmeddelande] → [Chat Output (välkomst)]
   ↓
[Chat Input] 
   ↓
[Tool Calling Agent] ← [Chat History]
        ↑
        [Google Sheets Retriever]
   ↓
[Chat Output (svar)]

Nyckelfunktioner och fördelar

• Strikt dokumentbasering:
  Säkerställer att alla AI-svar kan spåras till det tillhandahållna Google Sheet, vilket är avgörande för efterlevnad, tillförlitlighet och transparens.

• Skalbar och återanvändbar:
  Den modulära designen gör det möjligt att byta ut dokument, justera hämtinställningar eller byta AI-modell vid behov.

• Automatiserad kunskapsleverans:
  Användare kan själva få svar på dokumentbaserade frågor utan manuell handpåläggning, vilket minskar supportbelastningen och skalar tillgången till information.

• Kontextmedvetna svar:
  Genom att utnyttja den senaste chatthistoriken kan systemet hantera följdfrågor och flerstegsväxlingar mer effektivt.

• Felfunktionalitet:
  Om svaret inte hittas i dokumentet kommunicerar AI:n detta tydligt och förhindrar felaktig information.

Exempel på användningsområden

• Q&A för intern kunskapsbas:
  Anställda kan fråga om policydokument, prislistor eller projektrekord lagrade i Google Sheets.
• Kundsupport:
  Kunder får exakta svar baserade på officiell dokumentation, såsom produktspecifikationer eller vanliga frågor.
• Automatiserad dataextraktion:
  Strukturerade svar på ad hoc-dataförfrågningar från operativa blad.

Slutsats

Detta arbetsflöde automatiserar processen att besvara frågor enbart baserat på innehållet i ett valt Google Sheet. Dess strikta efterlevnad av dokumentbaserad kunskap och robusta, skalbara design gör det till ett värdefullt verktyg för organisationer som söker korrekt, spårbar och effektiv informationsleverans.