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。
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工作流名称
Automated Research Report Generation with OpenAI, Wikipedia, Google Search, and Gmail/Telegram
主要功能和亮点
该工作流实现了基于用户输入主题的自动化研究报告生成，整合了多种信息来源（包括OpenAI GPT模型、Wikipedia、新闻API、Google搜索及Google Scholar学术资料），并最终生成结构化的PDF报告，通过邮件（Gmail）和即时通讯工具（Telegram）自动发送给指定用户。报告内容涵盖了主题介绍、摘要、关键发现、新闻热点、学术见解及维基百科背景总结，全面且权威。
亮点包括：
- 自动化的查询优化，生成5个多角度相关搜索关键词，拓展研究范围；
- 多渠道数据采集（新闻、维基百科、网页、学术论文）保证信息的丰富与权威性；
- 利用OpenAI GPT模型进行智能聚合与内容生成，确保报告逻辑清晰、内容深入；
- 生成专业风格的PDF报告，带有封面页、目录及格式化排版；
- 支持通过Gmail和Telegram自动分发，方便快速分享和查看；
- 数据记录至Google Sheets，便于后续管理和追踪。
解决的核心问题
传统研究报告编写耗时费力，信息来源分散且难以统一整合。该工作流自动完成信息采集、内容生成、格式化排版及分发，极大提高研究效率，减少人工干预，确保报告内容准确全面，方便用户快速获得高质量研究成果。
应用场景
- 学术研究人员快速汇总某一学术主题的最新动态与文献；
- 企业市场研究与竞争分析，实时获取行业新闻与趋势；
- 咨询顾问制作客户报告的辅助工具；
- 媒体工作者或内容创作者进行主题深度挖掘与资料准备；
- 教育培训机构编写专题讲义或课程资料；
- 任何需要快速生成权威研究报告的场景。
主要流程步骤
- 输入验证：接收并验证用户输入的研究主题，确保有效性；
- 查询优化：利用OpenAI模型生成5个相关且多维度的搜索关键词，拓展研究角度；
- 多渠道数据采集：
- 新闻API抓取最新相关新闻；
- 维基百科获取基础介绍；
- Google自定义搜索获取网页信息；
- SerpApi搜索Google Scholar学术论文；
- AI智能研究助理：基于上述数据进行综合分析，生成结构化的研究报告内容，包括介绍、摘要、关键发现、新闻热点、学术见解和维基百科摘要；
- 数据聚合与整理：合并多条数据，形成完整报告内容的JSON结构；
- 生成PDF报告：将结构化内容渲染为HTML，再调用PDFShift API转换成专业PDF文件；
- 报告分发：自动通过Gmail邮件及Telegram消息发送PDF报告给指定收件人；
- 研究元数据存储：将主题、搜索关键词、来源和时间戳存入Google Sheets，便于记录和检索。
涉及的系统或服务
- OpenAI GPT-4o-mini：自然语言处理与内容生成；
- Wikipedia API：基础知识获取；
- NewsAPI：最新新闻检索；
- Google Custom Search API：网页信息搜索；
- SerpApi（Google Scholar搜索）：学术文献检索；
- PDFShift API：HTML转PDF服务；
- Gmail：邮件发送；
- Telegram：即时消息发送；
- Google Sheets：研究元数据存储与管理；
- Google Drive：文件存储与管理。
适用人群或使用价值
- 研究人员和学者：快速获得多维度、权威的研究资料和分析报告；
- 市场分析师和咨询顾问：高效生成行业动态和竞争情报报告；
- 内容创作者和媒体人：快速构建专题背景和最新资讯汇总；
- 教育工作者：辅助制作课程资料和讲义；
- 企业决策者：及时掌握相关领域最新趋势，支持决策制定。
该工作流通过集成多种智能工具和数据源，实现了研究报告生成的自动化与智能化，大幅提升信息整合效率和内容质量，极具实用价值。
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。
N8N Español - NocodeBot
该工作流创建了一个多语言No-Code工具查询机器人，用户在Telegram中输入工具名称后，机器人自动从远程数据库获取详细信息，并将其翻译成用户的母语，随后以图文消息形式发送。通过这一过程，用户能够轻松获取No-Code工具的介绍，克服语言障碍，实现信息的即时获取，极大提升了查询的便捷性和友好度，适合多语言环境下的技术支持与教育培训。
Integrating AI with Open-Meteo API for Enhanced Weather Forecasting（结合AI与Open-Meteo API实现精准天气预报）
该工作流结合AI语言模型与Open-Meteo天气预报API，提供智能化的天气查询和预测服务。用户通过聊天界面简单输入城市名称及需求，AI会自动获取地理坐标并查询天气信息，生成准确的天气预报回复。此流程显著简化了传统天气查询的操作，提升了交互效率，适用于智能客服、旅行规划及教育培训等多种场景，满足用户对实时天气信息的需求。
n8n DeepResearcher
这个深度研究工作流通过自动化搜索和内容抓取，结合先进的语言模型，帮助用户高效地进行复杂课题的调研。用户输入研究主题后，系统生成多条搜索查询并过滤有效信息，支持动态调整研究深度和广度。最终，汇总所得信息生成详尽的报告，并自动上传至云端管理平台，实现资料的系统化整理与共享，极大提升研究效率与质量。
文本事实核查辅助工作流
该工作流旨在自动化文本中的事实核查，利用自然语言处理技术将输入文本拆分为句子，并逐条进行真实性验证。通过调用本地运行的定制语言模型，能够高效识别不实信息，减少人工校对工作量，提高内容审核的准确性与效率。适合媒体、科研、内容创作等领域，帮助用户确保信息的真实性和权威性，实现快速的事实筛查与错误修正。
Intelligent Web Query and Semantic Re-Ranking Flow（智能网络查询与语义重排序流程）
该工作流通过智能语义分析和多链思维，自动生成优化的网络搜索查询，并调用Brave搜索API获取相关结果。它能够根据用户真实意图对搜索结果进行深度重排序和信息提取，筛选出最相关的前10条高价值链接，帮助用户快速定位所需答案。支持Webhook触发，适用于科研、市场调研和企业决策等多种场景，极大提升信息检索的相关性和有效性。
n8n Research AI Agent 智能助手工作流
该工作流通过智能对话和多工具协同，提供实时咨询与帮助，旨在提升用户在自动化平台上的学习与使用效率。它能智能接收用户查询，分析问题，并自动检索相关工具和内容，生成清晰、可操作的答复，解决用户在功能理解和操作指导中的难题，适用于新手与高级用户、企业支持团队及培训场景。