Google 表格公式生成器

根据自然语言请求即时生成 Google 表格公式。这个 AI 驱动的工作流帮助用户通过简单地用普通英文描述需求,快速生成准确的电子表格公式,从而简化表格操作,提高工作效率。

AI流程的工作原理 - Google 表格公式生成器

流程

AI流程的工作原理

用户发起对话.
当用户打开聊天界面时,流程被触发。
显示欢迎信息.
显示一条欢迎信息,引导用户描述所需的 Google 表格公式。
用户输入请求.
用户以通俗语言提交描述所需 Google 表格公式的请求。
AI 生成公式.
利用用户请求和聊天上下文创建 AI 提示词,由 AI 模型生成相应的 Google 表格公式。
将公式返回给用户.
生成的公式通过聊天界面展示给用户。

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。

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。

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。

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。

生成器

探索 FlowHunt 的生成器组件——利用您选择的 LLM 模型进行强大的 AI 驱动文本生成。通过结合提示词、可选的系统指令,甚至图片作为输入,轻松创建动态聊天机器人回复,使其成为构建智能对话流程的核心工具。

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

本工作流名为 Google 表格公式生成器,可根据用户请求自动生成自定义 Google 表格公式。通过基于聊天的用户交互与语言模型,用户只需用自然语言描述电子表格需求,即可即时获得相应公式。该流程特别适合批量支持、员工培训或团队、企业、教育平台的公式自动化生成任务。

工作流程步骤

以下是该工作流的详细操作步骤:

  1. 用户发起与欢迎信息

    • 当用户打开聊天窗口时,聊天开启触发器节点被激活。
    • 该触发器向消息组件发送消息,显示欢迎介绍及指引:

      “欢迎使用 Google 表格公式生成器!我可以根据您的需求帮您生成理想的 Google 表格公式。只需描述您的需求,我就能生成解决问题的公式。”

  2. 收集用户输入

    • 用户通过聊天输入节点输入请求或提问,通常是有关 Google 表格公式的帮助(如:“如何只对可见行求和?”或“如何统计 A 列唯一值?”)。
  3. 维护聊天记录

    • 聊天记录节点跟踪之前的交互,帮助系统维持上下文,从而提供更准确或更有针对性的回复。
  4. 生成提示词

    • 提示词模板节点整合多个动态变量:
      • {input}:当前用户请求,
      • {chat_history}:之前的聊天内容,
      • 以及其他可能的上下文信息。
    • 提示词内容为:

      “Generate Google Sheets formula based on {input}. Use {chat_history} to get more information.”

    • 这样可以确保 AI 模型接收到当前问题以及对话中的相关上下文。
  5. 通过大语言模型生成公式

    • 生成器节点将提示词传递给大型语言模型(LLM),生成文本输出——即所需的 Google 表格公式以及可能的解释说明。
  6. 响应展示

    • 生成的公式和解释通过聊天输出节点,显示在聊天界面上反馈给用户。

数据流示意表

步骤节点类型目的
1聊天开启触发器启动聊天会话
2消息组件展示欢迎/指引信息
3聊天输入收集用户的公式请求
4聊天记录存储并提供对话上下文
5提示词模板根据用户输入和上下文构建 LLM 提示词
6生成器使用 AI 模型生成公式
7聊天输出向用户展示生成的公式

主要特性与优势

  • 用户友好:用户可用自然语言交互——无需懂代码或公式知识。
  • 上下文感知:保留聊天记录,支持追问和澄清。
  • 自动化与可扩展:无需手写公式,为支持团队、培训师或高级用户节省大量时间。
  • 即时结果:通过 AI 实时生成公式,显著缩短等待时间。

示例应用场景

  • 内部 IT 或支持团队:快速解答员工关于公式的疑问。
  • 教育平台:帮助学生互动式学习 Google 表格公式。
  • 企业自动化:让非技术员工无需专业知识也能搭建电子表格方案。

总结

通过将简单用户描述自动转化为 Google 表格公式,此工作流极大简化了支持与培训流程,提升了用户体验,为各类组织节省了大量时间和精力。其模块化、基于聊天的设计,使其成为扩展公式支持与知识共享的强大工具。

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