Agente conversacional RAG para arquivos corporativos utilizando Google Drive e Gemini

Como funciona

O fluxo de trabalho intitulado "RAG Conversational Agent for Corporate Files Utilizing Google Drive and Gemini" foi projetado para criar um chatbot que aproveita documentos da empresa armazenados no Google Drive para responder às dúvidas dos usuários. O fluxo de trabalho opera por meio de uma série de nós interconectados que facilitam a recuperação, o processamento e a geração de respostas de dados.

1. Trigger Node:

o fluxo de trabalho começa com um webhook trigger que escuta solicitações recebidas. Isso permite que o chatbot receba as dúvidas dos usuários em tempo real.

2. Nó do Google Drive:

ao receber uma consulta, o fluxo de trabalho utiliza um nó do Google Drive para pesquisar documentos relevantes. Este nó é configurado para filtrar arquivos com base em critérios específicos, como tipo de arquivo ou palavras-chave que correspondem à consulta do usuário.

3. Nó de processamento de dados:

depois que os documentos relevantes são recuperados, o fluxo de trabalho processa os dados usando um nó de função. Este nó extrai as informações necessárias dos documentos, preparando-os para a próxima etapa.

4. Nó Gemini:

Os dados processados ​​são então enviados para o nó Google Gemini, que é responsável por gerar uma resposta com base nas informações recuperadas. Este nó utiliza os recursos do modelo Gemini AI para formular uma resposta coerente e contextualmente relevante.

5. Nó de resposta:

Por fim, a resposta gerada é enviada de volta ao usuário por meio do nó de resposta do webhook, completando a interação.

O fluxo de dados é contínuo, passando desde a consulta do usuário, passando pela recuperação e processamento de documentos, até a geração da resposta final, garantindo que os usuários recebam informações precisas e oportunas com base em documentos corporativos.

Principais recursos

- Interação em tempo real:

o fluxo de trabalho permite respostas imediatas às dúvidas dos usuários, aumentando o envolvimento e a satisfação do usuário.

- Recuperação de Documentos:

pesquisa e recupera com eficiência documentos relevantes do Google Drive, garantindo que o chatbot tenha acesso às informações mais pertinentes.

- Respostas baseadas em IA:

ao se integrar ao Google Gemini, o fluxo de trabalho aproveita recursos avançados de IA para gerar respostas que não são apenas precisas, mas também contextualmente apropriadas.

- Parâmetros de pesquisa personalizáveis:

os usuários podem definir critérios de pesquisa específicos, permitindo a recuperação de documentos personalizada com base em suas necessidades.

- Integração Perfeita:

O fluxo de trabalho integra vários serviços (Google Drive e Gemini) em um sistema coeso, simplificando o processo de acesso ao conhecimento corporativo.

Integração de ferramentas

- Nó Webhook:

usado para acionar o fluxo de trabalho com base nas consultas recebidas do usuário.

- Google Drive Node:

facilita a busca e recuperação de documentos armazenados no Google Drive.

- Nó de Função:

Processa os dados recuperados para extrair informações relevantes para geração de resposta.

- Google Gemini Node:

gera respostas orientadas por IA com base nos dados de documentos processados.

- Nó de resposta do Webhook:

Envia a resposta final de volta ao usuário.

Chaves de API necessárias

• Chave API do Google Drive: necessária para acessar e recuperar documentos do Google Drive.

• Chave de API do Google Gemini: necessária para utilizar o modelo Gemini AI para gerar respostas.

Nenhuma chave de API ou configuração de autenticação adicional é necessária além das mencionadas acima.