AI-Powered Research with Jina AI Deep Search
该工作流利用Jina AI的深度搜索API，自动化执行高效的AI驱动研究，生成详尽的结构化报告。用户可通过自然语言输入查询，无需API密钥，完全免费。输出为易读的Markdown格式，包含来源链接和脚注，便于引用和分享。此工具帮助研究人员、分析师和内容创作者快速获取权威分析结果，显著提升研究效率和质量，适用于多种专业场景。
Tags
工作流名称
AI-Powered Research with Jina AI Deep Search
主要功能和亮点
该工作流利用Jina AI的DeepSearch深度搜索API，自动执行高效、结构化的AI驱动研究，生成基于事实的详尽报告。无需API密钥，完全免费开放，支持自然语言查询输入，自动格式化输出为易读的Markdown内容，且包含来源链接和脚注，方便用户直接引用和分享。
解决的核心问题
传统的深度研究通常耗时费力且依赖昂贵或受限的API接口。此工作流打破了API使用限制和成本壁垒，实现人人可用的自动化智能知识发现，极大提升研究效率和质量，帮助用户快速获取权威且结构化的分析结果。
应用场景
- 学术研究人员快速收集和整理资料
- 市场分析师进行竞争情报调研
- 内容创作者撰写深入且有据可查的专题报道
- 企业决策者获取数据支持的业务洞察
- 任何需要快速生成结构化研究报告的场景
主要流程步骤
- 用户通过聊天界面输入研究查询
- 工作流向Jina AI DeepSearch API发送请求，进行深度分析
- AI返回的研究内容经过代码节点清洗和格式化，生成规范的Markdown报告
- 用户获得结构化、准确且易读的研究报告，支持直接使用和分享
涉及的系统或服务
- Jina AI DeepSearch API（核心AI研究引擎）
- n8n自动化平台（工作流编排）
- Markdown格式化代码节点（内容清洗与输出）
适用人群或使用价值
适合研究人员、分析师、内容创作者及任何需要快速获取高质量、结构化研究报告的专业人士和团队。通过该工作流，用户无需技术门槛和额外费用，即可轻松利用先进AI技术提升研究效率和成果质量，开启民主化的智能知识探索之旅。
WhatsApp 智能销售助理
该工作流是一个智能销售助理，通过 WhatsApp 接收客户咨询，并利用先进的 AI 技术和向量检索实时回答用户关于雅马哈 2024 年动力扬声器的产品信息。它具备多轮对话记忆与自动回复功能，能够高效处理客户提问，提升服务质量和满意度，帮助企业实现自动化客户支持和销售效率的提升。
RAG: Context-Aware Chunking | Google Drive to Pinecone via OpenRouter & Gemini
该工作流能够自动从Google Drive文档中提取文本，采用上下文感知的方法进行分块处理，并通过OpenRouter和Google Gemini将文本块转换为向量，存储至Pinecone数据库。其主要优势在于提高了文档检索的准确性和相关性，避免了传统搜索方式对语义理解的不足，适用于企业知识库建设、大型文档管理以及智能问答系统等多种场景，实现了文档处理的全流程自动化。
RAG & GenAI App With WordPress Content
该工作流通过自动抓取WordPress网站的公开内容，利用生成式AI和向量数据库，实现了智能问答系统。它将文章和页面内容转换为Markdown格式，并生成向量表示，支持快速语义检索。用户可实时提问，系统结合相关内容生成准确回答，提升网站互动体验。这一方案适合需要智能客服和知识管理的企业或个人网站，确保内容始终更新并高效服务访客。
🌐 Confluence Page AI Powered Chatbot
该工作流将Confluence云端文档与AI聊天机器人相结合，用户通过聊天界面提问，系统自动调用API获取相关页面内容，并利用GPT-4模型进行智能问答。它支持多轮对话记忆，确保上下文连贯，并能通过Telegram推送结果，提升信息检索效率，方便企业内部知识管理、技术文档查询及客户支持，实现快速准确的信息获取。
Perplexity AI 智能问答集成工作流
该工作流利用Perplexity AI的Sonar Pro模型，提供智能问答功能，用户可自定义系统提示和问题，并灵活设置查询域名。通过API集成，自动提取和清洗返回答案，提升信息获取的效率和准确性。适用于客服回复、市场调研、内部培训等多种场景，帮助用户快速获得结构化的权威答案，减少手动搜索的繁琐步骤。
Automated Research Report Generation with OpenAI, Wikipedia, Google Search, and Gmail/Telegram
该工作流旨在自动化生成基于用户主题的研究报告，集成了OpenAI、Wikipedia、新闻API、Google搜索及Google Scholar等多种信息来源。通过智能分析和整合，生成结构化的PDF报告，涵盖主题介绍、关键发现及学术见解，并自动通过Gmail和Telegram发送给指定用户。同时，所有数据记录至Google Sheets，方便后续管理与追踪，极大提升了研究效率和信息整合的准确性。
Chat with GitHub OpenAPI Specification using RAG (Pinecone and OpenAI)
该工作流利用RAG技术，结合Pinecone向量数据库和OpenAI智能模型，构建了一个针对GitHub API的智能问答聊天机器人。它能够实时抓取和索引GitHub的API文档，通过向量搜索与语义理解，快速回答用户的技术查询，显著提高开发者获取接口信息的效率和准确性，适用于技术支持、文档维护和学习培训等场景。
💥🛠️ Build a Web Search Chatbot with GPT-4o and MCP Brave Search
该工作流构建了一个智能聊天机器人，结合了 GPT-4o 语言模型和 MCP Brave Search，能够实时处理用户的聊天消息并执行网络搜索。机器人不仅能够生成高质量的智能回复，还支持短期记忆，增强对话的连贯性与用户体验，适用于自动化客服、知识检索以及信息查询等多种场景，帮助用户快速获取所需信息，提升交互效率。