RAG-Konversationsagent für Unternehmensdateien unter Verwendung von Google Drive und Gemini

Wie es funktioniert

Der Workflow mit dem Titel „RAG Conversational Agent for Corporate Files Utilizing Google Drive and Gemini“ soll einen Chatbot erstellen, der in Google Drive gespeicherte Unternehmensdokumente nutzt, um auf Benutzeranfragen zu antworten. Der Workflow läuft über eine Reihe miteinander verbundener Knoten, die den Datenabruf, die Verarbeitung und die Antwortgenerierung erleichtern.

1. Triggerknoten:

Der Workflow beginnt mit einem Webhook-Trigger, der auf eingehende Anfragen lauscht. Dadurch kann der Chatbot Benutzeranfragen in Echtzeit entgegennehmen.

2. Google Drive-Knoten:

Beim Empfang einer Anfrage verwendet der Workflow einen Google Drive-Knoten, um nach relevanten Dokumenten zu suchen. Dieser Knoten ist so konfiguriert, dass er Dateien nach bestimmten Kriterien filtert, z. B. nach Dateityp oder Schlüsselwörtern, die der Anfrage des Benutzers entsprechen.

3. Datenverarbeitungsknoten:

Sobald die relevanten Dokumente abgerufen wurden, verarbeitet der Workflow die Daten mithilfe eines Funktionsknotens. Dieser Knoten extrahiert die notwendigen Informationen aus den Dokumenten und bereitet sie für den nächsten Schritt vor.

4. Gemini-Knoten:

Die verarbeiteten Daten werden dann an den Google Gemini-Knoten gesendet, der für die Generierung einer Antwort basierend auf den abgerufenen Informationen verantwortlich ist. Dieser Knoten nutzt die Fähigkeiten des Gemini-KI-Modells, um eine kohärente und kontextrelevante Antwort zu formulieren.

5. Antwortknoten:

Schließlich wird die generierte Antwort über den Webhook-Antwortknoten an den Benutzer zurückgesendet, wodurch die Interaktion abgeschlossen wird.

Der Datenfluss erfolgt nahtlos und reicht von der Anfrage des Benutzers über das Abrufen und Verarbeiten von Dokumenten bis hin zur endgültigen Antwortgenerierung. Dadurch wird sichergestellt, dass Benutzer genaue und zeitnahe Informationen auf der Grundlage von Unternehmensdokumenten erhalten.

Hauptmerkmale

- Echtzeit-Interaktion:

Der Workflow ermöglicht sofortige Antworten auf Benutzeranfragen und steigert so das Engagement und die Zufriedenheit der Benutzer.

- Dokumentenabruf:

Es sucht und ruft relevante Dokumente effizient von Google Drive ab und stellt so sicher, dass der Chatbot Zugriff auf die relevantesten Informationen hat.

- KI-gestützte Antworten:

Durch die Integration mit Google Gemini nutzt der Workflow erweiterte KI-Funktionen, um Antworten zu generieren, die nicht nur genau, sondern auch kontextbezogen sind.

- Anpassbare Suchparameter:

Benutzer können spezifische Suchkriterien definieren und so eine auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Dokumentensuche ermöglichen.

- Nahtlose Integration:

Der Workflow integriert mehrere Dienste (Google Drive und Gemini) in ein zusammenhängendes System und vereinfacht so den Zugriff auf Unternehmenswissen.

Tools-Integration

- Webhook-Knoten:

Wird verwendet, um den Workflow basierend auf eingehenden Benutzeranfragen auszulösen.

- Google Drive-Knoten:

Erleichtert das Suchen und Abrufen von in Google Drive gespeicherten Dokumenten.

- Funktionsknoten:

Verarbeitet die abgerufenen Daten, um relevante Informationen für die Antwortgenerierung zu extrahieren.

- Google Gemini Node:

Erzeugt KI-gesteuerte Antworten basierend auf den verarbeiteten Dokumentdaten.

- Webhook-Antwortknoten:

Sendet die endgültige Antwort an den Benutzer zurück.

API-Schlüssel erforderlich

• Google Drive-API-Schlüssel: Erforderlich für den Zugriff auf und das Abrufen von Dokumenten aus Google Drive.

• Google Gemini API-Schlüssel: Erforderlich für die Nutzung des Gemini AI-Modells zur Generierung von Antworten.

Über die oben genannten hinaus sind keine weiteren API-Schlüssel oder Authentifizierungskonfigurationen erforderlich.