解き放たれたディープリサーチ - AI による自律的なリサーチワークフロー

仕組み

「Deep Research Unleashed」ワークフローは、AI 駆動ツールを使用して詳細なリサーチを実施するプロセスを自動化するように設計されています。ワークフローは、調査プロセスを開始するトリガー ノードから始まります。このノードは、特定のタスクを順番に実行するいくつかの後続のノードに接続されます。

1. トリガー ノード:

ワークフローはトリガーで開始されます。トリガーとは、調査プロセスをアクティブ化する Webhook またはスケジュールされたイベントです。

2. 入力ノード:

次のノードは、調査対象のキーワードやトピックなどの入力データを収集します。このデータは研究の範囲を定義するため、非常に重要です。

3. AI 処理ノード:

入力データは AI 処理ノードに送信され、自然言語処理 (NLP) を利用してキーワードを分析し、さらなる調査に必要な関連クエリやトピックを生成します。

4. データ取得ノード:

AI 処理に続いて、ワークフローには、AI が生成したクエリに基づいて情報を取得するために、さまざまな API またはデータベースに接続するデータ取得ノードが含まれます。

5. データ集約ノード:

取得されたデータは構造化された形式で集約および整理され、分析と洞察の抽出が容易になります。

6. 出力ノード:

最後に、ワークフローは研究結果を提示する出力ノードで終了します。これは、レポート、ダッシュボード、またはユーザーに送信される通知の形式になります。

ワークフロー全体を通じて、データはあるノードから別のノードにシームレスに流れ、各ステップが前のステップに基づいて構築され、結果として包括的な研究成果が得られます。

主な機能

- AI 主導のインサイト:

このワークフローは AI を活用して、ユーザー定義のトピックに基づいて関連するクエリとインサイトを生成し、調査の深みを高めます。

- 自動データ取得:

複数のソースからデータを取得するプロセスを自動化し、手動調査に比べて時間と労力を節約します。

- 構造化された出力:

最終的な出力はユーザーフレンドリーな形式で整理および表示され、調査結果を理解し、活用しやすくなります。

- 拡張性:

ワークフローは、大規模なデータセットやより複雑な研究​​トピックに対応するために簡単に拡張でき、さまざまな研究ニーズに柔軟に対応できます。

- カスタマイズ可能な入力:

ユーザーは入力パラメータをカスタマイズできるため、特定の関心や要件に基づいてカスタマイズされた調査が可能になります。

ツールの統合

ワークフローは、操作を容易にするためにいくつかのツールやサービスと統合されています。

- Webhook ノード:

外部イベントに基づいてワークフローをトリガーするために使用されます。

- HTTP リクエスト ノード:

外部ソースからデータを取得するための API 呼び出しを行うために使用されます。

- 関数ノード:

ワークフロー内のデータの処理と操作に使用されます。

- ノードの設定:

出力データ形式を定義および構造化するために使用されます。

- 電子メール ノード:

最終調査レポートを電子メールでユーザーに送信するためにオプションで使用されます。

API キーが必要です

ワークフローを正常に実行するには、次の API キーと認証情報が必要になる場合があります。

• HTTP リクエスト ノードを通じてアクセスされる外部サービスまたはデータベースの API キー。

• ワークフローに電子メール通知が含まれる場合、電子メール サービスの認証資格情報。

外部サービスを使用しない場合、API キーは必要ありません。