News Extraction

该工作流利用AI语言模型和多种数据源，实现自动化的深度信息检索与研究报告生成。用户输入查询后，系统生成精准搜索关键词，通过SerpAPI进行网络搜索，并结合Jina AI进行内容分析，最终整合成结构化的研究报告。此流程提高了研究效率，确保信息提取的连贯性和准确性，适用于学术研究、市场调研、内容创作和企业决策等场景，帮助用户快速获取高质量资料。

该工作流集成了智能助手和向量存储，旨在实现文件检索后的智能问答，并自动为检索内容添加文献引用。用户可以将输出结果格式化为Markdown或HTML，方便生成带动态引用编号的专业文档，提升信息的可信度和可追溯性。适用于科研、教育、法律等领域，解决了答案中缺失引用和奇怪字符的问题，帮助用户高效生成规范文档。

该工作流能够从指定的GitHub仓库自动加载文本提示文件，提取并替换其中的变量占位符，生成完整的提示内容供AI模型使用。它具备变量校验机制，确保所有必需变量被正确赋值，避免错误并提高效率。同时，结合Ollama聊天模型和LangChain AI Agent，实现从文本提示到智能响应的全流程自动化，适用于多种需要动态生成内容的场景。

该工作流每天定时自动从主流新闻API抓取最新的人工智能相关新闻，并通过先进的AI模型进行筛选、摘要和翻译成繁体中文。最终，整理好的新闻摘要将及时推送至指定的Telegram聊天群组或频道，帮助用户高效获取前沿AI资讯，解决了手动搜索和翻译的繁琐问题，确保信息的时效性和连续性，适合各类AI行业从业人员和普通用户使用。

该工作流通过输入YouTube视频ID，自动提取视频转录文本并进行智能摘要处理。利用SearchApi获取文本后，经过多步拆分与内容合并，结合OpenAI GPT-4模型生成简洁的总结。这一流程有效解决了从长视频中快速提取关键信息的难题，适用于内容创作者、教育者和市场调研人员，显著提高了信息获取的效率和准确性。

该工作流能自动识别并提取上传车辆图片中的车牌号码，直接返回纯净的车牌字符，免去用户手动输入。通过结合先进的大语言模型，显著提高了车牌识别的效率和准确性，简化了传统车牌提取流程。适用于交通管理、停车场、物流监控等多个场景，帮助用户实现车辆信息的快速自动化采集，提升管理智能化水平，节省时间和人力成本。

Tech Radar 工作流通过整合多种技术实现了企业技术雷达数据的自动化管理与智能问答。它将Google Sheets中的数据转化为结构化文本，并存储于向量与关系型数据库中，支持多维度查询。配备智能AI代理，能够精准响应用户提问，提升信息检索效率。同时，定时同步更新确保数据的时效性，降低非技术人员的信息获取门槛，助力技术决策与内部沟通。

该工作流通过整合多家主流加密货币新闻源的RSS资讯，并利用先进的AI模型进行智能分析，自动提取关键词和筛选相关报道，生成新闻摘要和市场情绪分析。最终，结果会通过Telegram机器人实时推送给用户，帮助投资者和分析师高效获取个性化的加密新闻和市场动态，解决信息筛选繁琐的问题。