
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。...
组件描述
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。
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。
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 |
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。 |
当你的 AI 流程需要以下场景时,该组件非常理想:
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。
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:
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。
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。
为了帮助您快速上手,我们准备了几个示例流程模板,展示如何有效使用维基百科工具组件。这些模板展示了不同的用例和最佳实践,让您更容易理解并在自己的项目中实现该组件。
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维基百科工具让你可以通过 AI Agent 与任意维基百科文章对话。它能查找相关条目,提炼关键信息,并以带有来源链接的简明回复呈现。
只需将维基百科工具组件与 AI Agent 一起接入到你的 FlowHunt 项目。输入你的问题,Agent 会在维基百科检索、总结文章内容,并以对话形式呈现信息。
如果 AI Agent 找不到合适的维基百科文章,它会告知你,并建议你搜索网络,而不是提供可能不准确的信息。
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