Generate Exam Questions（生成考试题目）
该工作流通过AI技术自动从Google Docs中的文章内容生成高质量的考试题目，包括开放式问答题和多项选择题。结合向量数据库和先进的语言模型，该流程能够深入理解文档内容，提取知识点，快速生成符合教学需求的考题，显著提高出题效率，确保题目质量与多样性，适用于教育机构、在线培训平台及企业培训等多种场景。
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工作流名称
Generate Exam Questions（生成考试题目）
主要功能和亮点
该工作流利用AI技术自动从Google Docs中的文章内容生成高质量的考试题目，涵盖开放式问答题和多项选择题两种题型。通过结合向量数据库Qdrant和先进的语言模型（如OpenAI Embeddings和Google Gemini），实现对文档的深入理解与知识点提取，自动生成符合教学需求的考题，大幅节省人工出题时间，并确保题目质量与多样性。
解决的核心问题
传统的考试题目设计费时费力，且难以保证题目覆盖面和难易程度的合理搭配。该工作流通过自动化流程，解决了人工出题效率低、题目质量参差不齐的问题，同时支持对文档内容的深度理解和多角度问题设计，提升了教学评估的科学性和针对性。
应用场景
- 教育机构教师自动生成课程考试题目
- 在线培训平台快速制作测验题库
- 教学内容开发者批量生成学习评估题
- 企业内部培训与考核自动化
- 任何需要基于文本内容自动设计问答题的场景
主要流程步骤
- 创建和刷新Qdrant向量数据库集合，为后续文档向量存储做准备。
- 从Google Docs获取教学文章内容，并将文档内容转换为Markdown格式。
- 对文本进行切分和向量化处理，存入Qdrant数据库。
- 利用Google Gemini和OpenAI Embeddings等语言模型，基于文档内容生成10道开放式问题和10道多项选择题。
- 通过检索增强生成（RAG）技术，结合向量数据库查询，生成每个问题的最佳答案及多个干扰选项。
- 将生成的题目及答案写入Google Sheets，方便后续查看和管理。
涉及的系统或服务
- Google Docs：作为教学文章内容的来源。
- Qdrant向量数据库：用于存储和检索文档向量，实现高效语义搜索。
- OpenAI Embeddings：生成文本向量表示。
- Google Gemini (PaLM) 语言模型：用于文本理解和问题生成。
- Google Sheets：存储生成的题目及答案，方便整理和输出。
- n8n自动化平台：串联各节点，实现流程自动化。
适用人群或使用价值
- 教师和教育工作者：节省备考时间，快速生成多样化的考试题目。
- 教育内容开发者：提高题库建设效率，确保题目质量和覆盖面。
- 培训师和企业HR：自动化员工知识测评，优化培训效果。
- 在线教育平台运营者：批量生成课程测验，提升用户学习体验。
- AI爱好者和自动化爱好者：学习并实践AI与自动化结合的实际应用。
该工作流通过深度整合AI语言模型与向量数据库技术，实现了从教学文章到考试题目的智能转换，极大提升了教学评估的智能化水平和效率。
Hacker News 历史头条回顾分析与推送工作流
该工作流能够自动抓取指定日期的Hacker News首页头条新闻，利用大型语言模型进行智能分类和趋势分析，生成主题化的Markdown新闻摘要，并通过Telegram频道推送给订阅用户。它解决了历史新闻数据聚合和信息过载问题，帮助用户快速掌握科技动态和热点演变，适用于科技媒体、研究人员及信息服务提供者，增强了内容的时效性和价值。
基于LangChain的问答数据检索工作流
该工作流结合LangChain和OpenAI GPT-4模型，实现对历史工作流数据的智能问答查询。用户通过自然语言提问，系统自动检索和分析相关数据，提供精准答案。此流程简化了信息检索，提高了数据利用率，适用于企业知识库查询、客户信息检索和数据分析等场景，帮助用户快速获取关键信息，提升决策效率。
德州税法智能助手工作流
该工作流是一款基于AI的法律助理，能够自动下载和解析德克萨斯州的税法PDF文档，并将其结构化存储于向量数据库中。用户可以通过聊天界面向AI提问，系统将智能检索相关条款并精准回答。结合向量搜索和智能问答技术，该工作流简化了税法查询流程，提升了法律信息的获取效率，适用于法律咨询、税务工作及教育培训等多个领域。
Enhance Chat Responses with Real-Time Search Data via Bright Data & Gemini AI
此工作流通过将Google Gemini大语言模型与Bright Data的搜索引擎工具结合，实时增强聊天响应能力。它能够自动从Google、Bing和Yandex获取最新的网络搜索结果，生成高质量的对话答案，提升回答的准确性和相关性。同时，支持Webhook推送，确保实时通知用户，适用于智能客服、市场调研及AI辅助决策等场景。
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。
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。