Tech Radar

工作流名称

Tech Radar

主要功能和亮点

Tech Radar 工作流旨在实现技术雷达数据的自动化管理与智能问答，亮点包括：

• 自动将Google Sheets中的技术雷达数据转换为结构化文本，生成Google Docs文档，方便后续处理。
• 利用向量数据库（Pinecone）和关系型数据库（MySQL）双重存储技术数据，支持多维度查询。
• 配备智能AI代理，自动判断用户提问类型，分别调用基于向量搜索的RAG代理或基于SQL查询的数据库代理，精准回答技术相关问题。
• 支持定时同步更新，保证数据时效性和准确性。
• 通过Webhook接口提供聊天问答API，方便集成到前端应用。

解决的核心问题

• 解决了企业技术雷达数据管理分散、格式不统一的问题，实现数据结构化和多渠道存储。
• 解决了技术雷达查询难、信息检索效率低的问题，通过AI智能路由实现精准问答。
• 降低了非技术人员获取技术决策信息的门槛，提高内部沟通效率。
• 实现了技术雷达数据的自动同步与更新，避免了手工维护的重复劳动。

应用场景

• 企业技术管理部门对内部技术栈、平台和工具的动态监控与分析。
• 技术团队成员快速查询技术采用状态、战略方向及相关描述。
• 企业高层制定技术战略时，基于最新数据进行决策支持。
• 内部知识库问答系统，辅助员工理解公司技术路线图。
• 第三方系统通过API集成技术雷达查询功能。

主要流程步骤

1. 从Google Sheets读取技术雷达数据。
2. 通过代码节点将表格数据转换成段落文本，更新到Google Docs文档。
3. 监听Google Drive指定文件夹的文档更新，下载最新文档。
4. 利用LangChain加载文档内容，进行递归字符切分。
5. 生成Google Gemini文本嵌入，并存储至Pinecone向量数据库。
6. 将Google Sheets数据周期性同步到MySQL数据库。
7. 通过Webhook接收用户问题，调用LLM判断使用RAG代理还是SQL代理。
8. 相关代理根据数据源执行检索，生成回答。
9. AI输出守护机制确保回复内容准确且符合策略要求。
10. 返回最终回答给调用端。

涉及的系统或服务

• Google Sheets（技术雷达数据源）
• Google Docs（文档格式化存储）
• Google Drive（文档更新监听与下载）
• MySQL（结构化数据库存储）
• Pinecone（向量数据库存储嵌入）
• LangChain（文本加载、拆分、嵌入处理）
• Google Gemini (PaLM) API（文本嵌入与语言模型）
• Groq AI（备用或辅助语言模型）
• n8n Webhook（对外API接口）
• AI代理（RAG代理和SQL代理智能问答）

适用人群或使用价值

• 企业技术管理人员：实现技术雷达数据的高效管理与智能分析。
• 技术决策者：通过智能问答快速获取技术状态与战略方向信息，辅助科学决策。
• 内部员工：降低技术雷达数据理解难度，提升技术共享效率。
• 自动化工程师和数据工程师：利用工作流自动化减少维护工作量，提高数据一致性。
• 产品经理和项目经理：实时掌握技术动态，优化产品路线规划。

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总结：
Tech Radar 工作流通过整合Google办公套件、结构化数据库与先进的AI技术，实现了技术雷达数据的自动化采集、智能存储与多维度智能问答，极大提升了企业技术管理的效率和决策质量，是现代企业技术战略管理的重要助手。