从上传文档自动生成AI Google幻灯片

使用AI自动化从任意上传文档创建专业Google幻灯片演示文稿。本工作流程提取文档内容,生成结构化演示文稿,并自动构建Google幻灯片。非常适合商务、市场营销和企业场景,节省时间并确保高质量演示。

AI流程的工作原理 - 从上传文档自动生成AI Google幻灯片

流程

AI流程的工作原理

文档上传与输入.
用户上传文档,并通过聊天输入提供上下文或指令。
提取文档内容.
工作流程检索并处理上传文件的内容,用于演示文稿制作。
AI驱动的演示文稿结构化.
由OpenAI模型驱动的AI代理分析文档及用户输入,构建专业演示结构。
自动创建Google幻灯片.
工作流程会自动创建新的Google幻灯片演示文稿,并添加相关内容的幻灯片。
演示文稿输出.
生成的演示内容会展示给用户,便于审阅和使用。

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。

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。

FlowHunt 中的提示(Prompt)组件

了解 FlowHunt 的 Prompt 组件如何让你定义 AI 机器人的角色和行为,确保回复相关且个性化。自定义提示和模板,打造高效、具备上下文感知的聊天机器人流程。

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。

LLM OpenAI

FlowHunt 支持数十种文本生成模型,包括 OpenAI 的模型。以下是在您的 AI 工具和聊天机器人中使用 ChatGPT 的方法。

AI代理

FlowHunt中的AI代理组件为您的工作流赋予自主决策和工具使用能力。它利用大型语言模型并连接各种工具以解决任务、实现目标并提供智能响应。非常适合构建高级自动化和互动式AI解决方案。

创建 Google 演示文稿

通过 FlowHunt 的创建 Google 演示文稿组件,轻松自动化 Google 幻灯片演示文稿的生成。定义演示文稿标题、首张幻灯片内容,简化幻灯片生成,实现与您的工作流程无缝集成。

创建 Google 幻灯片

通过“创建 Google 幻灯片”组件,轻松自动化在 Google 幻灯片中创建幻灯片。可为现有演示文稿添加新幻灯片,并自定义标题、内容、图片和演讲者备注——非常适合动态文档生成和工作流自动化。

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

工作流程概述

本工作流程自动化了从用户上传文件创建专业演示文稿的过程,利用AI提取、总结并结构化内容到Google幻灯片。流程支持交互,用户输入和聊天历史可影响AI代理的回应和决策。

该流程的主要目标是实现规模化与自动化,将任何文档转化为结构良好的Google幻灯片演示,最大限度减少人工操作。

步骤详解

1. 用户交互与文件上传

  • 聊天输入节点:流程从用户界面开始,用户可以:
    • 输入聊天消息,如指令或说明。
    • 上传将作为演示文稿来源的文件(如文档、PDF)。

2. 文件内容提取

  • 文件检索节点:上传的文件会被处理以提取内容。该流程可处理多种文件类型,并可对扫描或图片型文档执行OCR。
  • 策略:提取的内容根据策略进行管理,如从每个文档提取等量区块,并通过最大token数进行限制以保证处理效率。

3. 构建提示词

  • 提示模板节点:流程使用灵活的提示模板:
    • 提取的文件内容作为上下文({context})注入。

    • 用户输入作为当前问题或指令({input})包含。

    • 模板合并这些元素,生成给AI的提示,例如:

      ---DOCUMENT CONTENT---
      {context}
      ---
      ---USER INPUT---
      {input}
      ---
      

4. 聊天历史利用

  • 聊天历史节点:为保持对话连续性和上下文,AI代理可访问最近几条(默认:5条)聊天消息,并有token上限。这有助于生成更相关、更连贯的回复。

5. AI语言模型配置

  • OpenAI LLM节点:系统由可配置的OpenAI语言模型驱动(默认:GPT-4.1),其设置包括:
    • 模型选择(支持多种GPT版本)。
    • token限制(默认:每次回应3000 tokens)。
    • 温度(控制创造性,默认:0.7)。
    • 缓存以提升效率。

6. Google幻灯片自动化工具

  • 创建演示工具:代理具备创建新Google幻灯片的能力,包括设置演示标题、首张幻灯片标题和副标题。
  • 创建幻灯片工具:代理还可为现有演示添加新幻灯片,指定内容、标题、演讲者备注,以及可选的主图。

7. AI代理角色和目标

  • AI代理节点:核心控制器为AI代理,配置如下:
    • 角色:演示专家。
    • 背景故事:20年专业演示经验。
    • 目标:“你的任务是根据用户上传的文件内容,创建一份专业的演示文稿。你需要通读全部文件,确保所有关键信息都以演示形式被涵盖。”
    • 代理接收提示、聊天历史、文件内容和用户输入,并决定如何组织演示文稿结构。
    • 代理使用Google幻灯片工具创建和填充演示文稿。

8. 输出演示文稿与结果

  • 聊天输出节点:AI代理的回应(如确认、进度或演示链接)以聊天形式展示给用户。

组件协作方式

下表总结了关键节点及其作用:

节点名称作用
聊天输入接收用户消息和文件上传
文件检索从上传文件中提取文本/内容
提示模板将文件内容和用户输入合并为AI提示
聊天历史向代理提供最近的聊天上下文
OpenAI LLM提供AI文本生成和函数调用
创建演示自动创建新的Google幻灯片演示文稿
创建幻灯片自动向Google幻灯片添加新幻灯片
AI代理协调流程,调动所有工具和输入
聊天输出展示代理回应及结果给用户

此工作流程在规模化与自动化中的优势

  • 自动化繁琐工作:将复杂文档转为演示稿通常耗费大量人工,本流程可极大节省时间。
  • 确保一致性与质量:借助具备明确目标和背景的专业AI代理,输出的演示保持高水准。
  • 交互且自适应:用户可与代理互动、补充说明,AI会根据聊天历史自适应。
  • 无缝集成Google幻灯片:无需手动复制粘贴或从零设计幻灯片,极大提升效率。
  • 适用于团队与多文档处理:同一流程可用于批量处理、团队协作或集成到更大系统中。

示例应用场景

  • 企业报告:将年度报告或会议纪要快速转为可演示幻灯片。
  • 教育内容:将论文或教材自动转换为讲课幻灯片。
  • 销售与市场营销:根据产品规格或白皮书极速生成产品推介幻灯片。

总结

该工作流程优化并自动化了从任意文档生成专业演示文稿的过程,结合AI驱动的内容理解、对话上下文和无缝的Google幻灯片集成。非常适合希望提升内容产出效率、保证质量并减少人工操作的用户与团队。

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