Steg 2: Anslut Jina AI för webbsökning och innehållshämtning

Sätt upp datakällan som hittar källor och hämtar sidinnehåll.

1. Öppna Web Search Fetch och ställ in Operation på search.
2. Ställ in Search Query på ={{ $json.chatInput }}.
3. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era jinaAiApi-inloggningsuppgifter i Web Search Fetch.
4. Öppna Retrieve URL Content och ställ in URL på ={{ $json.url }}.
5. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era jinaAiApi-inloggningsuppgifter i Retrieve URL Content.

Steg 3: Sätt upp post-iteration och throttling

Förbered och iterera genom sökresultat och tempo-sätt sedan anropen för att undvika rate limits.

1. Öppna Custom Script och låt Language vara inställt på python.
2. Klistra in det tillhandahållna URL-extraktionsskriptet i Python Code för att få ut en lista med { "url": "..." }-objekt.
3. Använd Iterate Records för att bearbeta URL:er i batchar; behåll standardalternativen om ni inte behöver ett specifikt batch-beteende.
4. Ställ in Delay Interval till Amount 1 för att throttla anropen.
5. Iterate Records skickar utdata parallellt till både Aggregate Results och Retrieve URL Content.

Steg 4: Konfigurera sammanfattning med AI

Sammanfatta varje källa och säkerställ ett strukturerat utdataformat.

1. Öppna Summary Agent och ställ in Text till den tillhandahållna prompten med uttryck som {{ $json.url }} och {{ $('Incoming Chat Trigger').item.json.chatInput }}.
2. Aktivera hasOutputParser i Summary Agent.
3. Öppna Structured Parser och bekräfta att JSON Schema Example är inställt på { "source_url": "...", "summarized_content": "..." }.
4. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Summary Model.
5. Säkerställ att Summary Model är kopplad som språkmodell för Summary Agent; lägg till inloggningsuppgifter i Summary Model (inte i agenten).
6. Säkerställ att Structured Parser är ansluten som output parser för Summary Agent; inga inloggningsuppgifter krävs för parsern.

Steg 5: Aggregera sammanfattningar och generera researchrapporten

Samla sammanfattningar till en enda payload och generera den fullständiga researchrapporten.

1. Öppna Aggregate Results och låt Language vara inställt på python.
2. Använd det tillhandahållna aggregeringsskriptet i Python Code för att få ut ett enda item med {"output": [...]}.
3. Öppna Report Agent och bekräfta att den långa research-prompten ligger i Text, inklusive uttryck som {{ $json.output[0].source_url }} och {{ $json.output[0].summarized_content }}.
4. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Report Model.
5. Säkerställ att Report Model är ansluten som språkmodell för Report Agent; lägg till inloggningsuppgifter i Report Model (inte i agenten).

Steg 6: Lägg till granskning av källhänvisningar och förfining

Verifiera källhänvisningar och finslipa den slutliga rapportutmatningen.

1. Öppna Review Chain och behåll hela prompten för verifiering av källhänvisningar i Text.
2. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Review Model.
3. Säkerställ att Review Model är ansluten som språkmodell för Review Chain; lägg till inloggningsuppgifter i Review Model (inte i chainen).

Steg 7: Testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett fullständigt test och verifiera att en finslipad rapport returneras med källhänvisningar.

1. Klicka på Execute Workflow och skicka en chattinmatning till Incoming Chat Trigger.
2. Bekräfta att Web Search Fetch returnerar URL:er, att Retrieve URL Content hämtar innehåll och att Summary Agent matar ut strukturerade sammanfattningar.
3. Kontrollera att Aggregate Results sammanställer sammanfattningar och att Report Agent producerar en komplett rapport med källhänvisningar.
4. Verifiera att Review Chain matar ut den förfinade slutrapporten, sammanfattning av källhänvisningar och förbättringslogg.
5. Växla arbetsflödet till Active för användning i produktion.