Todos os templates Pela equipe NappAI Controle de qualidade do documento
Este fluxo de trabalho é um sistema projetado para responder perguntas sobre o conteúdo de um documento específico salvo no Google Drive. Atua como um assistente que pode "ler" um arquivo e responder a consultas sobre sua informação.
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graph TD
%%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%%
ChatInput-t1dhv[<div><img alt="logo" src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Input]
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OpenAIModel-b5y7n[<div><img alt="logo" src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI]
style OpenAIModel-b5y7n stroke:#a170ff
ChatOutput-eun7o[<div><img alt="logo" src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output]
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GDriveFilesComponent-mgn88[<div><img alt="logo" src="/_astro/google_drive.wKmDsV2c.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Google Drive File Manager]
style GDriveFilesComponent-mgn88 stroke:#a170ff
ParseData-kfvde[<div><img alt="logo" src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Parse Data]
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Prompt-qq08j[<div><img alt="logo" src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Prompt2]
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OpenAIModel-b5y7n -.- ChatOutput-eun7o
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ParseData-kfvde -.- Prompt-qq08j
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ChatInput-t1dhv -.- Prompt-qq08j
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Prompt-qq08j -.- OpenAIModel-b5y7n
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🧩 Descrição Geral
O fluxo Controle de qualidade do documento permite que um usuário faça perguntas sobre o conteúdo de um documento armazenado no Google Drive. O sistema busca o arquivo, extrai e transforma seu conteúdo em texto plano, integra a pergunta do usuário em um prompt estruturado, envia o prompt a um modelo OpenAI e devolve a resposta ao usuário em formato de chat.
⚙️ Funcionalidades Principais
- Entrada de chat – Captura a pergunta do usuário e os arquivos anexados.
- Gestão de arquivos do Google Drive – Recupera o arquivo especificado a partir do Drive.
- Análise de dados – Converte os dados do arquivo em texto legível.
- Construção de prompt – Combina o texto do documento e a pergunta em um prompt de modelo.
- Modelo OpenAI – Processa o prompt e gera a resposta.
- Saída de chat – Exibe a resposta gerada para o usuário.
🔄 Passos do Fluxo de Trabalho
| Nome do Componente | Papel no Fluxo | Entradas Principais | Saídas Principais |
|---|---|---|---|
| Chat Input | Inicia a interação recebendo a pergunta e eventuais arquivos. | Pergunta do usuário; arquivos (opcional). | Mensagem contendo a pergunta e arquivos. |
| Google Drive File Manager | Busca o arquivo de interesse no Google Drive. | Nome ou identificador do arquivo no Drive. | Dados do arquivo (conteúdo). |
| Parse Data | Converte os dados do arquivo em texto plano. | Conteúdo do arquivo. | Texto extraído. |
| Prompt | Monta o prompt que será enviado ao modelo, unindo documento e pergunta. | Texto extraído do documento; pergunta do usuário. | Prompt formatado. |
| OpenAI | Envia o prompt ao modelo OpenAI e recebe a resposta. | Prompt formatado. | Mensagem contendo a resposta gerada. |
| Chat Output | Apresenta a resposta ao usuário no canal de chat. | Resposta gerada pelo modelo. | Mensagem exibida para o usuário. |
🧠 Notas
- O fluxo presume que o arquivo no Google Drive está em um formato suportado (PDF, DOCX, TXT, etc.).
- O componente Parse Data utiliza uma template simples para extrair o texto; caso o documento contenha estrutura complexa, ajustes no template podem ser necessários.
- O modelo OpenAI pode ser configurado para diferentes variantes (ex.:
gpt-4o-mini) e parâmetros de temperatura, mas o fluxo padrão utiliza valores mínimos de variação para respostas coerentes. - A camada de chat garante persistência da conversa, permitindo que o histórico seja consultado por futuras interações.
- Caso o arquivo não seja encontrado, o fluxo interrompe na etapa de gestão de arquivos, retornando erro ao usuário.
- Este fluxo é projetado para ser executado dentro do Playground do Lobe AI, mas pode ser adaptado para outros ambientes de execução com interfaces equivalentes.