利用 Google Drive 和 Gemini 处理公司文件的 RAG 对话代理
开发一个检索增强生成 (RAG) 聊天机器人，该机器人利用存储在由 Google Gemini 提供支持的 Google Drive 中的公司文档来响应查询。
它是如何运作的
名为“RAG Conversational Agent for Corporate Files Utilizing Google Drive and Gemini”的工作流程旨在创建一个聊天机器人，利用存储在 Google Drive 中的公司文档来响应用户查询。该工作流通过一系列互连的节点进行操作，这些节点有助于数据检索、处理和响应生成。
1. 触发器节点
：工作流程从侦听传入请求的 Webhook 触发器开始。这使得聊天机器人能够实时接收用户查询。
2. Google Drive 节点
：收到查询后，工作流程利用 Google Drive 节点搜索相关文档。该节点配置为根据特定条件过滤文件，例如文件类型或与用户查询匹配的关键字。
3. 数据处理节点
：检索到相关文档后，工作流将使用功能节点处理数据。该节点从文档中提取必要的信息，为下一步做好准备。
4. Gemini Node
：处理后的数据随后被发送到 Google Gemini 节点，该节点负责根据检索到的信息生成响应。该节点利用 Gemini AI 模型的功能来制定连贯且上下文相关的答案。
5. 响应节点
：最后将生成的响应通过webhook响应节点发送回用户，完成交互。
数据流是无缝的，从用户的查询到文档检索和处理，再到最终的响应生成，确保用户收到基于企业文档的准确、及时的信息。
主要特点
- 实时交互
：工作流程允许立即响应用户询问，提高用户参与度和满意度。
- 文档检索
：它可以从 Google Drive 中高效搜索和检索相关文档，确保聊天机器人能够访问最相关的信息。
- 人工智能驱动的响应
：通过与 Google Gemini 集成，工作流程利用先进的人工智能功能来生成不仅准确而且适合上下文的响应。
- 可定制的搜索参数
：用户可以定义特定的搜索条件，从而可以根据自己的需求进行定制的文档检索。
- 无缝集成
：工作流程将多种服务（Google Drive 和 Gemini）集成到一个紧密结合的系统中，简化了访问企业知识的过程。
工具集成
- Webhook 节点
：用于根据传入的用户查询触发工作流程。
- Google Drive 节点
：方便搜索和检索 Google Drive 中存储的文档。
- 功能节点
：处理检索到的数据以提取用于响应生成的相关信息。
- Google Gemini Node
：根据处理后的文档数据生成人工智能驱动的响应。
- Webhook 响应节点
：将最终响应发送回用户。
需要 API 密钥
• Google Drive API 密钥：从 Google Drive 访问和检索文档时需要。
• Google Gemini API 密钥：利用 Gemini AI 模型生成响应所必需的。
除了上述之外，不需要额外的 API 密钥或身份验证配置。
