AI-Powered Information Monitoring with OpenAI, Google Sheets, Jina AI and Slack
该工作流通过整合AI技术和自动化工具,实现了主题信息的智能监控与摘要推送。它定期从多个RSS源获取最新文章,使用AI进行相关性分类和内容提取,生成符合Slack格式的结构化摘要,并及时推送至指定频道。这样,用户能够高效掌握关注领域的最新动态,解决信息过载与共享不便的问题,提升团队协作和信息处理的效率。
流程图

工作流名称
AI-Powered Information Monitoring with OpenAI, Google Sheets, Jina AI and Slack
主要功能和亮点
本工作流结合了OpenAI的GPT-4o-mini模型、Google Sheets、Jina AI内容提取以及Slack消息推送,实现了自动化的主题信息监控与智能摘要。它能够定时从多个RSS源抓取最新文章,运用AI对内容相关性进行精准分类,自动提取文章详细内容,生成结构化且符合Slack Markdown格式的摘要,并推送至指定Slack频道,帮助用户高效掌握关注领域的关键信息。
解决的核心问题
- 手动跟踪和筛选大量信息源耗时费力。
- 信息过载导致难以迅速捕捉重要内容。
- 文章摘要不统一,阅读体验差。
- 多渠道信息分散,团队内部信息共享不便。
本工作流通过自动化和AI技术,解决了以上问题,实现信息的高效筛选、智能提炼和及时共享。
应用场景
- 行业专业人士需实时关注领域最新动态,如人工智能、数据科学、机器学习等。
- 研究团队需要持续获取相关学术或技术文章的摘要。
- 企业内部希望通过Slack保持团队对关键主题的关注和信息同步。
- 内容监控、媒体情报、竞争对手动态跟踪等场景。
主要流程步骤
- 定时触发:通过Scheduler节点每15分钟启动一次工作流(默认可调整为每小时)。
- 获取RSS源列表:从Google Sheets中读取用户关注的RSS源URL。
- 抓取最新文章:RSS Read节点获取对应RSS源的最新文章列表。
- 去重过滤:检查Google Sheets中已处理的文章,过滤掉重复内容。
- 相关性分类:使用OpenAI GPT-4o-mini模型对文章标题和摘要进行分类,判断是否与关注主题相关。
- 内容抓取:对“相关”文章,调用Jina AI API抓取文章完整内容,转换为Markdown格式。
- 智能摘要与格式化:利用OpenAI模型生成符合Slack Markdown格式的结构化文章摘要。
- 推送通知:将摘要消息发送至指定Slack频道,方便团队成员查看。
- 数据存储:将处理过的文章链接、摘要及元数据同步回Google Sheets,方便管理和后续查询。
- 非相关文章管理:非相关内容同样记录于Google Sheets,保持数据完整。
涉及的系统或服务
- OpenAI API(GPT-4o-mini):用于文章相关性分类和摘要生成。
- Google Sheets:存储RSS源列表及已处理文章数据库,支持数据同步与管理。
- Jina AI API:用于抓取和提取文章内容,转化为适合AI处理的Markdown文本。
- Slack API:推送格式化的文章摘要至Slack指定频道,实现团队即时信息共享。
- RSS Feed:作为信息源,提供实时更新的文章内容。
适用人群或使用价值
- 行业专家与研究人员:实时获取领域内高质量、相关性强的信息摘要,节省阅读时间。
- 企业和团队管理者:通过Slack快速传达关键信息,提升团队响应速度和协作效率。
- 内容策划和市场情报分析师:自动化监测多渠道内容,帮助做出及时策略调整。
- 任何关注特定主题信息的用户:无需手动筛选和阅读海量内容,即可获得精炼且结构化的摘要。
此工作流通过结合多种AI和自动化工具,打造了一套智能、高效且易于扩展的信息监控解决方案,极大提升了用户在信息时代的敏捷获取和处理能力。