具备实时网页与知识搜索功能的AI聊天机器人

一款强大的AI聊天机器人,可通过检索和整合来自Google、Reddit、Wikipedia、Arxiv、Stack Exchange、YouTube、PubMed及网站URL的信息,实时解答用户问题,并提供有来源支持的答案,适用于科研、学习或一般查询。

AI流程的工作原理 - 具备实时网页与知识搜索功能的AI聊天机器人

流程

AI流程的工作原理

用户发起聊天.
用户打开聊天界面,可以输入问题或选择示例提示。
多源信息检索.
AI智能体连接各类工具,在Google、Wikipedia、Reddit、学术论文、视频、论坛、PubMed及网站URL中搜索相关信息。
AI智能体整合答案.
AI智能体从所连接的数据源收集、分析并整合数据,以回答用户的问题。
答案展示给用户.
AI聊天机器人在聊天界面向用户呈现详尽且有来源支持的答案。

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。

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。

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。

按钮组件

FlowHunt 的按钮组件能够将文本或输入内容转换为工作流中的交互式可点击按钮。非常适合创建动态用户界面、收集用户选择,并提升 AI 驱动聊天机器人或自动化流程的用户参与度。

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。

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。

ArXiv 工具

通过 FlowHunt 的 ArXiv 工具和 AI Agent,轻松与 240 万篇学术文章对话。通过从 ArXiv 数据库中匹配查询并给出简明回答,彻底革新您的科研方式,并通过可自定义的流程增强您的聊天机器人。

Reddit 工具

使用 FlowHunt 的 AI Agent,轻松与任何 Reddit 线程对话。即时总结讨论、获取来源链接,无需耗费数小时手动查找即可探索相关话题。

Stack Exchange 工具

使用 AI 智能体轻松与任何 Stack Exchange 站点聊天。获取简明答案、来源链接等。借助 FlowHunt 的工具提升您的搜索体验!

YouTube 搜索工具

FlowHunt 的 AI 驱动 YouTube 搜索工具为您提供个性化的视频和创作者推荐。超越标准的 YouTube 搜索,让 AI 智能体为您的兴趣找到最佳创作者和内容。

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。

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。

PubMed 工具

通过与 AI 聊天,轻松获取超过 3700 万条 PubMed 生物医学文献引用,助您快速掌握研究精要。FlowHunt 的 PubMed 工具借助 AI Agents 简化了科学文献的获取流程。

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。

流程描述

目的和优势

本工作流构建了一个先进的AI聊天机器人,可通过访问多种实时数据源(如Google搜索、Reddit、Wikipedia、StackExchange、PubMed、Arxiv、YouTube及任意提供的URL)回答用户问题。其核心目标是提供准确、最新的回复,并附上原始来源链接,使其成为科研、学习和一般信息检索的强大助手。

用户体验

打开聊天界面后,用户会看到一条友好的欢迎信息以及数个作为按钮展示的示例问题。例如:

  • 人血清白蛋白的氨基酸序列是什么?
  • 拿破仑是谁?
  • Reddit上有什么热门话题?

用户可以点击这些按钮查看示例互动,也可以通过聊天输入框自定义提问。

工作流结构

该工作流由多个相互连接的组件组成,具体协作流程如下:

组件作用
ChatOpenedTrigger检测聊天界面开启并初始化界面。
ButtonWidgets以按钮形式展示示例问题,便于快速互动。
ChatInputs/Outputs接收用户文本并展示AI回复。
AI Agent核心调度者,接收问题并选择合适工具。
External Tools/Plugins从多种数据源获取信息(详见下方)。

已连接的数据源与工具列表

AI智能体可访问并利用以下数据源和API:

  • Google搜索:检索网页URL及内容。
  • Reddit:查找热门帖子和讨论。
  • Wikipedia:获取通识性问题的摘要。
  • StackExchange:解答编程与技术类问题。
  • Arxiv:寻找学术论文和研究成果。
  • PubMed:获取生物医学和健康相关文献。
  • YouTube:搜索相关视频。
  • URL Retriever:提取任意用户提供URL的内容。

工作流运行方式

  1. 初始化:用户打开聊天界面时,显示示例问题按钮以便操作。
  2. 用户提问:用户可点击示例按钮或自定义输入问题。
  3. AI智能体处理:核心AI智能体接收问题,并根据问题类型自动选择合适的数据源/工具获取信息。
  4. 数据聚合:智能体从一个或多个数据源收集结果(如历史类用Wikipedia,医学类用PubMed,代码类用StackExchange等)。
  5. 生成回复:AI整合成简明且信息丰富的答案,并附上原始来源链接。
  6. 展示:答案在聊天界面展示,供用户查看。

智能体被明确指示只回答问题,并始终包含来源链接,确保透明和可验证性。

扩展与自动化优势

  • 实时、最新答案:通过获取网络实时数据,规避了静态AI模型知识过时的问题。
  • 覆盖广泛:涵盖科学到通识问答,多工具集成使其应对各类查询。
  • 自动化:AI智能体自动决定使用哪些数据源,无需人工检索。
  • 高效科研:用户可在同一平台获得多平台整合、带引用的答案,节约时间。
  • 易扩展:模块化设计,便于按需添加新数据源或专业工具,无需重构整体流程。

示例应用场景

  • 需要快速获得带参考文献答案的学生或研究人员。
  • 查找编程方案或代码片段的开发者。
  • 希望获取Reddit、StackExchange等论坛上最新观点或趋势的用户。
  • 查询生物医学文献(通过PubMed)的医疗专业人士或爱好者。
  • 希望核查权威来源事实的普通大众。

核心流程图示

  1. 聊天开启

    展示示例问题

    用户提问(输入或按钮)

    AI智能体接收问题

    选择并查询外部数据源

    整合并输出带来源链接的答案

    答案展示给用户

总之,该工作流通过整合多种实时数据源,创建了一个多功能、可扩展、自动化的AI助手,能够为用户提供高质量、带出处的答案,极大提升了科研、学习和各领域用户的效率与体验。

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