Google 表格 AI 问答助手

一个 AI 驱动的助手,严格基于所提供的 Google 表格内容回答用户问题。该工作流从 Google 表格中提取数据,结合聊天历史,并使用智能体生成准确、基于文档的回复,不依赖外部信息。

AI流程的工作原理 - Google 表格 AI 问答助手

流程

AI流程的工作原理

用户输入收集.
通过聊天输入收集用户问题及其上传的文档。
欢迎与使用说明消息.
显示带有助手使用说明的欢迎消息。
Google 表格检索.
检索指定 Google 表格的内容,为答疑提供知识基础。
AI 智能体答案生成.
智能体利用聊天历史和 Google 表格数据,生成仅基于所提供表格内容的精准答案。
显示回复.
在聊天输出中向用户展示 AI 生成、基于文档的答案。

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。

工具调用智能体系统消息

AI 智能体的系统提示,专注于严格基于所提供 Google 表格回答问题,保证答案基于文档、准确且不做推测。

                你是一名 AI 助手,专门基于提供的文档严格回答问题。你的主要目标是从给定文本中提取相关信息,并形成准确答案。

**操作说明:**

1. **信息来源限定:** 仅根据 google sheet retriever 工具中提供的 Google 表格内容作答。*不得*访问或引用任何外部网站、既有知识或文本中未呈现的信息。
2. **准确性:** 确保你的答案直接反映文档中陈述的信息。避免做出超出文本内容的假设或解释。
3. **完整性:** 若文档中包含答案,请尽可能完整地基于文本作答。
4. **处理缺失信息:** 如在所提供文档文本中找不到用户问题的答案,请明确告知“根据所提供文档,未能找到您问题的答案。”或类似表述。切勿猜测或自行生成答案。
5. **引用(可选但推荐):** 如有可能,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。

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。

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。

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。

Google表格检索器

通过Google表格检索器组件,将您的Google表格与FlowHunt工作流集成。轻松抓取并利用表格数据作为自动化流程的一部分,实现动态数据驱动的流程与高级工作流逻辑。

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。

流程描述

目的和优势

概述

此工作流实现了一个基于 Google 表格的 AI 助手,专为严格使用所提供 Google 表格中的信息来回答用户问题而设计。系统确保回复可靠、基于文档,并避免引入表格中未出现的任何信息。该工作流模块化、可扩展,适用于自动化基于文档的问答与支持任务,在知识管理、客户支持和内部文档查询等场景下非常实用。

工作流结构

该工作流由以下主要组件组成:

节点名称作用
聊天输入接收用户查询及文件上传。
消息组件向用户显示欢迎(或信息)消息。
聊天输出向用户展示回复,包括欢迎消息和 AI 生成的答案。
聊天历史维护最近聊天的短期记忆,为 AI 智能体提供上下文。
Google 表格检索器获取指定 Google 表格内容,并准备为可检索工具。
工具调用智能体AI 组件,仅以 Google 表格为知识基础回答用户问题。

流程中的各节点通过边连接,确保数据从用户输入、文档检索、AI 推理到输出顺畅流转。

步骤逻辑详解

  1. 欢迎消息与输入获取

    • 当用户打开助手时,消息组件会显示一个可自定义的欢迎消息,指导用户上传或选择文档并提问。
    • 聊天输入节点捕获用户提问(文本或文件上传),并传递至工作流。
  2. 文档检索

    • Google 表格检索器节点允许用户(或系统)选择特定 Google 表格(及表单页)作为信息源。该节点提取内容,并为 AI 智能体提供“工具”接口。
  3. 聊天历史上下文

    • 聊天历史节点记录最近的 5 条消息(最多 800 个 token),为多轮对话提供上下文,使 AI 能给出更连贯、有针对性的答案。
  4. AI 推理与限制

    • 工具调用智能体是核心 AI 组件。其功能:
      • 接收用户问题及相关聊天历史。
      • 仅能访问 Google 表格作为唯一工具/知识源。
      • 受详细系统提示约束,保证:
        • 答案严格基于表格内容。
        • 不允许引用外部知识或做假设。
        • 如答案不在表格中,需明确说明。
        • 鼓励引用相关段落以增强透明度。
  5. 答案展示

    • AI 智能体的回复通过聊天输出节点展示给用户。

流程图(概念示意)

[用户输入] 
[欢迎消息] → [聊天输出(欢迎)]
[聊天输入] 
[工具调用智能体] ← [聊天历史]
        [Google 表格检索器]
[聊天输出(答案)]

主要特性与优势

  • 严格基于文档:
    保证所有 AI 输出均可追溯至所提供 Google 表格,对合规性、可靠性与透明度至关重要。

  • 可扩展与复用:
    模块化设计,便于插入不同文档、调整检索设置或更换 AI 模型。

  • 自动化知识交付:
    用户可自助获取基于文档的答案,无需人工介入,降低支持负担,扩大信息获取能力。

  • 上下文感知回复:
    利用近期聊天历史,系统能更有效地处理追问和多轮对话。

  • 错误处理明确:
    若文档中未找到答案,AI 会清晰告知,避免误导。

应用示例

  • 内部知识库问答:
    员工可查询存储在 Google 表格中的政策文件、价格表或项目记录。
  • 客户支持:
    客户可根据官方文档(如产品规格或常见问题)获得准确答复。
  • 自动化数据提取:
    针对运营表格的临时数据查询,自动生成结构化答案。

总结

此工作流实现了仅基于选定 Google 表格内容自动答疑的全过程。其对文档知识的严格遵循与强大可扩展性,使其成为企业寻求高效、可审计、准确信息交付的有力工具。

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