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。...
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你可以通过 AI Agent 轻松与任何维基百科页面对话，将数小时的研究变为无缝对话。Agent 会在整个维基百科中搜索，为你提供简明回复并附带来源链接。
什么是维基百科工具
维基百科工具组件允许你与任何维基百科文章对话。AI Agent 会查找与你的问题匹配的 wikipedia.org 文章，识别关键信息，并返回该文章的摘要版本。如果这些还不够，你可以继续与机器人对话，深入了解相关主题，或无缝切换到其他相关话题。
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 必填 | 高级 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|---|
| tool_description | String | 帮助 Agent 理解如何使用该工具的描述。 | 否 | 是 | （空） |
| tool_name | String | Agent 引用该工具时使用的名称。 | 否 | 是 | （空） |
| verbose | Boolean | 用于调试或详细日志的详细输出选项。 | 否 | 是 | False |
- tool_description：用于描述该工具，便于 Agent 理解。它不影响实际操作，但有助于 Agent 推理。
- tool_name：工具的标识符，在管理多个工具的 Agent 工作流中很有用。
- verbose：控制输出细节级别，有助于调试或跟踪组件操作。
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| tool | Tool | 构建好的维基百科工具对象，可直接用于工作流。 |
- tool：该组件的主要输出是一个 Tool 对象，可在你的工作流中通过 Agent 或编排逻辑调用。
什么时候使用维基百科工具
当你的 AI 流程需要以下场景时，该组件非常理想：
- 即时访问广泛的通用知识。
- 为用户问题提供补充信息，以提升准确率。
- 为上下文感知响应或决策提供事实数据。
示例应用场景
- 回答用户关于历史人物或事件问题的聊天机器人。
- 提供术语定义或解释的 AI 助手。
- 自动化研究工具，为企业或地点整理背景信息。
主要特性
- 轻松集成：作为模块化组件，能无缝融入 AI 工作流。
- 灵活配置：为 Agent 理解提供描述字段，并可选择开启详细输出。
- 可靠数据源：依托于维基百科这一广受信赖、持续更新的信息库。
如何使用维基百科工具
本组件与自主 AI Agent 一起协作。AI Agent 是能够独立执行任务和做出决策的计算机程序。Agent 观察环境，并根据其独特的编程、知识和目标采取行动。
该工具会将文章的纯文本内容交给 AI Agent。一般维基百科页面约 500-800 字，部分页面甚至超过 100,000 字。因此，Agent 会提取关键信息，并为你生成一份 500 字的文章摘要。
如需更多信息，只需继续向机器人提问，就像和知识渊博的朋友聊天一样。它会更深入地探讨主题，结合多篇文章，或无缝切换到相关内容。
如何将维基百科工具接入你的流程
让我们创建一个基础的维基百科聊天机器人。得益于 AI Agent 的应用，流程非常简单，仅需几个组件：
- 添加 Chat Input 和 AI Agent。
- 将输入连接到 Agent。
- 将 维基百科工具 连接到 AI Agent 的 Tool handle。
- 连接 Chat History，让历史消息帮助机器人更好地回答后续问题。此步骤为可选，需消耗更多 tokens，但有助于实现追问功能。
- 现在你可以将 Agent 的文本输出 发送到聊天窗口了。
欢迎自由尝试和扩展流程。你可以加入更多搜索工具与知识检索组件，让机器人成为真正的信息中心。调整 Agent 的目标和背景故事，以获得理想的输出结果。
维基百科工具实战演示
下面我向聊天机器人提问关于“检索增强生成（RAG）”的话题。这也是 FlowHunt 用于搜索和获取新信息的技术，无需专门训练。即便维基百科工具本身，也是基于 RAG 原理实现的：
首次回复详细介绍了 RAG 及其用途。假如你还想了解 RAG 背后的流程，只需继续追问即可。
我将 Agent 设置为始终链接其引用的来源。在第二次回复中，除了引用 RAG 文章，还补充了来自“向量数据库”相关文章的信息。
**注意：**如果你想知道 Flow 获取信息的来源，只需在 Agent 的目标中要求它始终链接来源即可。
