DSP Agent
DSP Agent 是一款智能学习助手，专为信号处理领域的学生设计。通过 Telegram 接收文本和语音消息，利用先进的 AI 模型提供即时的知识查询、计算辅助和个性化学习跟踪。该工具能够帮助学生快速理解复杂概念，提供动态问题解析和学习建议，解决了传统学习中的互动性不足和个性化辅导缺乏的问题，提升了学习效率与体验。
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工作流名称
DSP Agent
主要功能和亮点
DSP Agent 是一个基于 Telegram 消息触发的智能学习助手工作流，专为信号处理领域的学生设计。它支持文本和语音输入，利用 OpenAI 和 Google Gemini 等先进的语言模型进行智能对话和辅助教学。工作流融合了多种智能工具（如计算器、维基百科查询、记忆存储等），不仅能提供理论知识，还能辅助数值计算和个性化学习跟踪。
解决的核心问题
传统学习中信号处理知识点复杂，学生难以快速获得针对性指导和互动式辅导。DSP Agent 通过智能对话引导，帮助学生理解复杂概念，提供动态问题解析和学习建议，解决了学习过程中的“不会问”、“不会解”、“缺乏个性化辅导”的痛点。
应用场景
- 信号处理相关课程的课后辅导
- 自主学习时的智能问答与知识获取
- 语音转文本的学习内容提取
- 个性化学习进度及记忆管理
- 研究生或工程师进行复杂问题的交互式探讨
主要流程步骤
- Telegram Trigger：监听用户通过 Telegram 发送的文本或语音消息。
- Switch 分流：判断消息类型，文本消息直接处理，语音消息先提取文件ID。
- Telegram 文件获取 & OpenAI 转录：语音消息转换为文本。
- 字段编辑与数据合并：整合文本输入和从 Airtable 获取的用户记忆数据。
- AI Agent 理解与响应：基于多模型（OpenAI GPT-4、Google Gemini）和工具（计算器、维基百科），进行智能解析、计算和知识查询。
- 记忆更新：将用户交互信息存入 Airtable，支持学习进度跟踪和个性化推荐。
- 反馈输出：通过 Telegram 将智能助教的回答发送回用户，实现全流程闭环。
涉及的系统或服务
- Telegram：作为交互入口，支持文本和语音通信。
- OpenAI（GPT-4模型、音频转录）：核心的自然语言理解与生成引擎。
- Google Gemini Chat Model：辅助语言模型，增强对话质量。
- Airtable：存储用户记忆数据，实现个性化学习跟踪。
- Wikipedia 工具：提供权威知识查询支持。
- Calculator 工具：实现复杂数学计算辅助。
- n8n 平台：作为整个工作流的自动化执行环境。
适用人群或使用价值
- 信号处理及相关专业的学生和自学者，寻求高效互动学习辅导。
- 教育机构及辅导老师，作为辅助教学工具提升教学效率。
- 研究人员和工程师，在复杂问题探索时快速获得理论支持和计算帮助。
- 喜欢通过聊天工具获取专业知识和个性化学习建议的用户。
总结
DSP Agent 利用 Telegram 做为便捷入口，结合多重 AI 智能模型和辅助工具，实现了一个集知识查询、语音转文本、计算辅助与个性化记忆于一体的智能信号处理学习助手。它不仅提升了学习的互动性和深度，还帮助用户系统化掌握复杂技术，极大增强了学习体验和效果。
RAG on living data
该工作流通过实时更新数据，实现了检索增强生成（RAG）功能，能够自动从Notion知识库获取最新内容，并进行文本分块和向量化处理，存储于Supabase向量数据库。结合OpenAI的GPT-4模型，提供上下文相关的智能问答，显著提升知识库的利用效率和准确性，适用于企业知识管理、客服支持、教育培训等场景，确保用户获取最新信息。
A/B Split Testing
该工作流实现了基于会话的A/B拆分测试，能够随机分配不同提示语（baseline和alternative）给用户，从而评估语言模型响应的效果。通过集成数据库记录会话及分配路径，并结合GPT-4o-mini模型，确保对话记忆的持续管理，提升测试的科学性和准确性。适用于AI产品研发、聊天机器人优化及多版本效果验证，帮助用户快速验证提示策略，优化交互体验。
Get Airtable data in Obsidian Notes
该工作流能够将Airtable数据库中的数据实时同步到Obsidian笔记中，用户只需在Obsidian中选择相关文本并发送请求，智能AI代理会理解查询意图并调用OpenAI模型，获取所需数据。最终，结果会自动插入到笔记中，简化了数据检索和知识管理的流程，提升了工作效率和用户体验。适合需要快速获取结构化数据的专业人士和团队协作用户。
CoinMarketCap_AI_Data_Analyst_Agent
该工作流构建了一个多智能体AI分析系统，整合了CoinMarketCap的实时数据，提供全面的加密货币市场洞察。用户可以通过Telegram快速获取币种行情、交易所持仓和去中心化交易数据的分析结果。系统可处理复杂查询，自动生成市场情绪和交易数据报告，助力投资者和研究人员做出精准决策，从而提升信息获取效率，简化操作流程。
Generate AI-Ready llms.txt Files from Screaming Frog Website Crawls
该工作流通过自动处理Screaming Frog导出的CSV文件，生成符合AI训练标准的`llms.txt`文件。它支持多语言环境，具备智能URL过滤和可选的AI文本分类功能，确保提取的内容高质量且相关性强。用户只需上传文件，即可获得结构化的数据，便于AI模型训练和网站内容优化，显著提升工作效率和数据处理的精准度。最终文件可方便地下载或直接保存至云存储。
Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI
该工作流构建了一个智能电影推荐聊天机器人，利用检索增强生成（RAG）技术，结合Qdrant向量数据库和OpenAI语言模型，为用户提供个性化的电影推荐。通过导入丰富的IMDb数据，生成文本向量并进行高效的相似度搜索，能够深刻理解用户的电影偏好，优化推荐结果，提升用户互动体验，特别适用于在线影视平台和影评社区。
竞争对手调研智能代理
该工作流通过自动化智能代理，帮助用户高效进行竞争对手调研。用户只需输入目标公司官网链接，系统便能自动发现相似公司，采集并分析其基本信息、产品服务和客户评价。最终，所有数据将整合成详尽的报告，存储在Notion中，显著提升调研效率，解决了传统调研中信息分散和整理繁琐的问题，助力市场分析和战略决策。
RAG & GenAI App With WordPress Content
该工作流通过自动化抓取WordPress网站的文章和页面内容，实现基于检索增强生成式人工智能的智能问答系统。它对内容进行过滤、转换和向量化处理，并将数据存储在Supabase数据库中，支持高效的语义检索和动态问答。结合OpenAI的GPT-4模型，用户可以享受更精准的查询体验，同时实现了聊天记忆的持久化管理，增强了交互的上下文连续性，提升了网站内容的智能化利用价值。