Google DriveとGeminiを活用した企業ファイル向けRAG会話型エージェント
Google Gemini を利用して、Google ドライブに保存されている企業ドキュメントを利用して問い合わせに応答する、検索拡張生成 (RAG) チャットボットを開発します。
仕組み
「RAG Conversational Agent for Corporate Files Utilizing Google Drive and Gemini」というタイトルのワークフローは、Google ドライブに保存されている企業ドキュメントを活用してユーザーの問い合わせに応答するチャットボットを作成するように設計されています。ワークフローは、データの取得、処理、応答の生成を容易にする、相互接続された一連のノードを通じて動作します。
1. トリガー ノード:
ワークフローは、受信リクエストをリッスンする Webhook トリガーから始まります。これにより、チャットボットはユーザーのクエリをリアルタイムで受信できるようになります。
2. Google ドライブ ノード:
クエリを受信すると、ワークフローは Google ドライブ ノードを利用して関連ドキュメントを検索します。このノードは、ファイル タイプやユーザーの問い合わせに一致するキーワードなどの特定の基準に基づいてファイルをフィルタリングするように構成されています。
3. データ処理ノード:
関連するドキュメントが取得されると、ワークフローは関数ノードを使用してデータを処理します。このノードはドキュメントから必要な情報を抽出し、次のステップに備えます。
4. Gemini ノード:
処理されたデータは Google Gemini ノードに送信され、取得された情報に基づいて応答を生成します。このノードは、Gemini AI モデルの機能を利用して、一貫した文脈に関連した答えを定式化します。
5. 応答ノード:
最後に、生成された応答が Webhook 応答ノードを通じてユーザーに返信され、対話が完了します。
データの流れはシームレスで、ユーザーのクエリから文書の取得と処理を経て、最終的な応答の生成に至るまで、企業文書に基づいた正確かつタイムリーな情報をユーザーが確実に受け取ることができます。
主な機能
- リアルタイム インタラクション:
ワークフローにより、ユーザーの問い合わせに即座に応答でき、ユーザー エンゲージメントと満足度が向上します。
- ドキュメントの取得:
Google ドライブから関連するドキュメントを効率的に検索して取得し、チャットボットが最も関連性の高い情報にアクセスできるようにします。
- AI を活用した応答:
Google Gemini と統合することで、ワークフローは高度な AI 機能を活用して、正確なだけでなく状況に応じて適切な応答を生成します。
- カスタマイズ可能な検索パラメータ:
ユーザーは特定の検索基準を定義できるため、ニーズに基づいてカスタマイズされたドキュメントを取得できます。
- シームレスな統合:
このワークフローは、複数のサービス (Google ドライブと Gemini) を一貫したシステムに統合し、企業ナレッジにアクセスするプロセスを簡素化します。
ツールの統合
- Webhook ノード:
受信したユーザー クエリ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。
- Google ドライブ ノード:
Google ドライブに保存されているドキュメントの検索と取得を容易にします。
- 関数ノード:
取得したデータを処理して、応答生成に関連する情報を抽出します。
- Google Gemini ノード:
処理されたドキュメント データに基づいて AI 主導の応答を生成します。
- Webhook 応答ノード:
最終応答をユーザーに送り返します。
API キーが必要です
• Google ドライブ API キー: Google ドライブにアクセスしてドキュメントを取得するために必要です。
• Google Gemini API キー: Gemini AI モデルを利用して応答を生成するために必要です。
上記以外に追加の API キーや認証構成は必要ありません。
