Google Docs 问答聊天机器人

一个由 AI 驱动的聊天机器人,能够根据所提供的 Google 文档内容为用户问题提供精准答案。非常适合用于研究、内容审查、分析和教育,该助手确保所有回复都直接基于上传的文档内容,不引用外部来源或做出无依据的假设。

AI流程的工作原理 - Google Docs 问答聊天机器人

流程

AI流程的工作原理

用户打开聊天窗口.
当用户打开聊天界面时,流程启动。
用户上传或输入 Google 文档.
用户提供 Google 文档或其内容作为输入。
检索文档内容.
系统获取所提供的 Google 文档内容。
AI 代理根据文档回答问题.
AI 代理仅使用检索到的文档内容来处理用户的问题,从而生成精准且有上下文的答案。
向用户展示答案.
聊天机器人将在聊天界面直接显示 AI 生成的答案。

此流程中使用的提示

以下是此流程中用于实现其功能的所有提示的完整列表。提示是给予AI模型的指令,用于生成响应或执行操作。它们指导AI理解用户意图并生成相关输出。

基于提供文档的事实问答系统提示

引导 LLM 仅使用用户提供的 Google 文档中的信息进行回答,明确限制外部知识的使用,并指定当找不到答案时如何回应。

                你是一名专门根据所提供文档*严格*回答问题的 AI 助手。你的首要目标是从给定的文本中提取相关信息,并形成准确的答案。

**指令:**

1. **来源限制:** 你的答案*仅*基于下方所提供的 Google 文档内容。*不得*访问或引用任何外部网站、既有知识或文本中未出现的信息。
2. **准确性:** 确保你的答案直接反映文档中所陈述的信息。避免做出超出文本内容的假设或解释。
3. **完整性:** 如果文档中包含答案,请根据文本尽可能完整地作答。
4. **处理缺失信息:** 如果在所提供文档文本中找不到用户问题的答案,请明确说明“根据所提供的文档,我未能找到您问题的答案。”或类似表述。不要尝试猜测或合成答案。
5. **引用(可选但推荐):** 如有可能,请简要引用文档中支持你答案的相关句子。
            

此流程中使用的组件

以下是此流程中用于实现其功能的所有组件的完整列表。组件是每个AI流程的构建块。它们允许您通过连接各种功能来创建复杂的交互并自动化任务。每个组件都有特定的用途,例如处理用户输入、处理数据或与外部服务集成。

聊天输入

FlowHunt 中的聊天输入组件通过在 Playground 捕获消息来启动用户交互。它作为流程的起点,使工作流能够处理文本和基于文件的输入。

Google Docs 获取器

通过 Google Docs 获取器组件,将 Google Docs 集成到您的工作流中——无缝获取文档内容,用于自动化、聊天机器人或知识型工作流。非常适合在 FlowHunt 流程中访问、处理和利用您的 Google Docs。

工具调用代理

探索 FlowHunt 中的工具调用代理——一款先进的工作流组件,使 AI 代理能够智能地选择和使用外部工具来回答复杂查询。非常适合构建需要动态工具使用、迭代推理和多资源集成的智能 AI 解决方案。

聊天记录组件

FlowHunt 的聊天记录组件让聊天机器人记住之前的消息,确保对话连贯、提升客户体验,同时优化内存和 Token 使用。

聊天输出

了解 FlowHunt 中的 Chat Output(聊天输出)组件——通过灵活的多部分输出完善聊天机器人回复。是实现流程顺畅结束和打造高级互动式 AI 聊天机器人的关键工具。

流程描述

目的和优势

概述

本工作流创建了一个专门的 AI 助手,能够严格根据用户所提供的 Google 文档内容回答用户问题。该助手旨在确保所有回复都以所提供文档为依据,不引用外部来源,也不做无依据的假设。这使其非常适合对准确性和内容可溯源性要求极高的场景,如研究、法律审查、教育和内容分析。

工作流运行方式

  1. 聊天初始化与用户问候

    • 当用户打开聊天会话时,触发节点检测到该操作。
    • 助手会立即显示欢迎信息,指引用户上传 Google 文档或粘贴相关文本。该信息强调所有答案将严格基于文档内容。
  2. 用户输入与文档上传

    • 用户可通过提交问题并附加 Google 文档与助手互动。
    • 系统通过专用聊天输入节点捕获输入(问题和/或文档)。
  3. 文档检索

    • 收到用户输入后,流程会使用 Google Docs 检索组件获取上传或链接的 Google 文档内容。
    • 这确保助手能够获取应作为所有回复依据的准确文本。
  4. 聊天记录管理

    • 聊天记录节点会跟踪会话进程,使回复具备上下文相关性,并在整个聊天过程中保持连续性。
  5. 严格基于文档的 AI 代理

    • 高级 AI 代理节点已配置严格的系统指令:
      • 来源限制: 只使用所提供文档中的信息。
      • 准确性与完整性: 答案必须直接且详尽,仅反映文档内容。
      • 处理缺失信息: 如文档中无答案,助手会明确说明。
      • 引用: 在适用时,鼓励引用文档中的相关文本。
    • 该代理接收用户问题、文档(作为工具)及聊天记录,以生成回复。
  6. 回复输出

    • AI 生成的答案将在聊天界面展示给用户。
    • 在整个过程中,工作流确保所有回复都透明、可溯源,并且绝不依赖于所提供文档之外的信息。

工作流关键步骤

步骤组件功能说明
打开聊天ChatOpenedTrigger检测新的聊天会话并启动工作流
欢迎信息MessageWidget告知用户助手将严格基于文档内容进行答复
用户输入ChatInput捕获用户问题及文档上传
文档检索GoogleDocsRetriever提取用户所提供 Google 文档的内容
跟踪会话ChatHistory维护聊天记录,实现上下文相关的互动
AI 处理ToolCallingAgent仅使用文档答复问题,严格遵循准确性和引用规范
展示答案ChatOutput向用户呈现助手的回复

优势与应用场景

  • 准确性与透明性: 确保所有回复都严格根植于用户指定的单一信息源。
  • 可扩展性: 自动化回答关于大型或复杂文档的问题——非常适合信息量大的团队。
  • 可审计性: 所有回复均可追溯至原始文档,降低风险并增强信心。
  • 高效性: 能够快速提取相关信息,尤其适用于研究、法律和教育领域。

理想用户

  • 研究人员:快速从学术论文中提取结论或参考文献。
  • 分析师:总结报告或针对冗长文档提出有针对性的问题。
  • 法律审查人员:核实答案是否仅基于合同或政策文本。
  • 教育者/学生:生成测验题目或澄清教材、讲义中的内容。
  • 内容团队:仅根据已批准的信息源验证事实或总结内容。

总结

本工作流构建了一个专注且基于文档的 AI 聊天机器人,实现了从 Google Docs 中自动提取、验证并传达信息的流程和规模化。无论何时需要确保答案绝不超出所提供材料,都能提升自动化问答场景中的可靠性和信任度。

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