AI Google Docs 研究助理

这个由 AI 驱动的工作流可以从 Google 文档中提取特定信息，并通过在 Google 搜索、维基百科和各类网址等来源进行扩展性研究。非常适合需要快速、结合内部文档与最新网络知识的上下文答案的用户。

流程

AI流程的工作原理

用户发起研究请求.: 用户开启对话并提交带有 Google 文档的查询以进行分析。
从 Google 文档中提取内容.: 系统从所提供的 Google 文档中检索目标信息或内容。
用 AI 研究代理扩展.: AI 研究代理利用多种工具——Google 搜索、维基百科和网址内容检索器——收集更多上下文，并验证或丰富提取的信息。
整合并生成回复.: AI 代理将从 Google 文档和外部来源获得的发现综合为详尽的答案。
向用户展示结果.: 工作流将研究和丰富后的信息通过对话界面返回给用户。

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。

欢迎消息

向用户展示欢迎信息，并简要介绍 Google Docs 研究助理及其功能。

                 欢迎使用 Google Docs 研究助理！
我可以借助 Google Docs 检索工具从你提供的 Google 文档 📄 中提取特定信息，然后结合 Google 搜索、Reddit、维基百科等工具 🌐 深入研究。不论你是在探索某个主题还是核查事实，我都能为你提供帮助。

请告诉我你想查找什么——让我们开始吧！🔍✨

工具调用代理系统提示

系统消息，指导 AI 代理如何使用 Google Docs 检索器和研究工具来回答用户查询。

                you are an ai assistant that can retrieve a piece of information from the google docs given to you in the google docs retriever and you will do research on that piece of information using the other tools at your disposal.

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。

聊天开启触发器

聊天开启触发器组件能够检测聊天会话的开始，一旦用户打开聊天窗口，即刻触发工作流响应。它以用户的首条消息启动流程，是构建高响应、互动型聊天机器人的关键组件。

查看聊天开启触发器

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。

查看聊天输入

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。

查看聊天输出

消息小部件

消息小部件组件可在您的工作流中显示自定义消息。非常适合欢迎用户、提供操作说明或显示任何重要信息，支持 Markdown 格式，并可设置为每个会话仅显示一次。

查看消息小部件

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。

查看聊天记录组件

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。

查看 Google Docs 获取器

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。

查看工具调用代理

GoogleSearch 组件

FlowHunt 的 GoogleSearch 组件通过使用检索增强生成（RAG），从 Google 获取最新知识，提升聊天机器人的准确性。可通过设置语言、国家和查询前缀等选项精准控制搜索结果，确保输出内容的相关性和精确性。

查看 GoogleSearch 组件

URL检索器

通过URL检索器组件，在工作流中轻松获取和处理网页内容。高效提取并处理任意URL列表（包括网络文章、文档等）的文本和元数据。支持高级选项，如图像OCR、选择性元数据提取和可定制缓存，非常适合构建知识丰富的AI流程和自动化。

查看 URL检索器

维基百科工具

利用 FlowHunt 的 AI Agent，轻松与任意维基百科页面对话。获取简明摘要、来源链接，将数小时的研究转化为交互式洞见。

查看维基百科工具

流程描述

目的和优势

本工作流名为 Google Docs AI Agent Researcher（Google Docs AI 研究代理），旨在帮助用户高效地从 Google 文档中提取信息，并利用 AI 研究工具扩展、验证或丰富这些信息。它自动化了文档检索与高级研究能力的结合过程，非常适合需要对文档进行深度洞察或快速事实核查、获取上下文的用户。

工作流概述

启动后，工作流会向用户问候并等待其查询。用户提供查询内容（即想要查找的信息），并可选择性地附加 Google 文档。系统随后将检索 Google 文档的内容，并用 AI 代理进行分析。该代理配备了多种工具，包括：

Google Docs Retriever（Google 文档检索器）： 从所提供的 Google 文档中提取内容。
Google Search（Google 搜索）： 进行网络搜索以查找更多相关资料。
URL Content Retriever（网址内容检索器）： 获取并解析指定网址的内容。
Wikipedia Tool（维基百科工具）： 回答一般性问题并提供背景信息。
Chat Memory（对话记忆）： 保持对话历史，便于上下文相关的回复。

AI 代理将以上来源结合，提取所需信息、进行扩展，并在对话界面将研究结果返回给用户。

步骤流程

步骤	操作	工具/组件	目的
1	用户开启对话	Chat Opened Trigger & Message Widget	显示欢迎消息与指导说明
2	用户提交查询/附加文档	Chat Input	捕捉用户查询与文档
3	维护对话历史	Chat History	支持上下文相关的回复
4	获取 Google 文档内容	Google Docs Retriever	让 AI 代理可获取文档内容
5	AI 代理处理请求	Tool Calling Agent	利用所有研究工具查找、分析、综合答案
6	代理调用外部工具	Google Search, URL Retriever, Wikipedia	扩展、验证并丰富信息
7	向用户展示最终答案	Chat Output	在对话界面展示结果

工具协同工作方式

Tool Calling Agent 作为核心大脑，根据用户查询协调调用合适的工具。
代理可从 Google 文档中提取特定信息，如有需要可进行网络搜索或获取网址内容，进一步收集上下文或交叉验证事实。
通过访问维基百科，代理可以为查询提供一般性背景或更广泛的解答。

示例应用场景

学术研究： 从共享 Google 文档中提取定义、论点或引用，结合学术来源和网络信息查看其讨论或验证情况。
市场分析： 从报告中提取公司名称或数据，获取最新新闻、维基百科背景及其他在线提及。
事实核查： 对文档中的论点或事实进行核查，结合最新网络和维基百科数据比对。

扩展与自动化优势

此工作流尤其适合规模化重复性研究或文档分析任务，优势包括：

节省时间： 自动化信息提取与研究，减少手动工作量。
提升准确性： 将文档内容与可靠网络来源交叉验证。
增强洞察力： 结合文档、网络及百科知识，提供更丰富答复。
支持协作： 适合团队共享、讨论文档，所有研究均在统一对话环境中完成。

主要组件汇总表

组件	功能说明
Chat Input/Output	查询与答复的用户界面
Message Widget	展示欢迎与指导信息
Chat History	维护对话上下文
Google Docs Retriever	提取文档内容
Google Search	查找相关网络内容
URL Retriever	获取指定网址内容
Wikipedia Tool	提供事实背景与解释
Tool Calling Agent	协调所有工具并综合答案